Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.

En este artículo, analizaremos las próximas innovaciones en el campo de la inteligencia artificial, los grandes datos, el aprendizaje automático y, en general, las tendencias de la ciencia de datos en 2022. Los tiempos cambian, la tecnología mejora y nuestras vidas mejoran. El aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial son ejemplos de tecnologías que han surgido como resultado del auge de la ciencia de datos como campo de investigación y aplicación práctica a lo largo del siglo anterior. En general, ha ayudado al desarrollo del aprendizaje automático (ML) como un medio para lograr la inteligencia artificial (AI), un campo de la tecnología que está cambiando rápidamente la forma en que trabajamos y vivimos.

Hemos visto cómo las organizaciones han evolucionado a lo largo del tiempo, adoptando tecnología de punta para promover la eficiencia y el retorno de la inversión. Los términos análisis de datos, big data, inteligencia artificial y ciencia de datos están de moda en este momento. Las empresas desean utilizar modelos basados ​​en datos para simplificar sus operaciones y tomar mejores decisiones basadas en el análisis de datos. Echemos un vistazo a las 10 principales tendencias de inteligencia artificial y ciencia de datos en 2022.

(Imagen: https://www.pexels.com/photo/computer-with-code-4218883/)

En los próximos días, más sectores comenzarán a utilizar la IA para cumplir con las expectativas cambiantes de los clientes y acelerar la transformación digital. Cuando la IA se combina con vehículos comerciales conectados, sensores en el automóvil y monitores de salud contemporáneos, se generan aún más datos procesables, lo que da como resultado un mundo más seguro. Las aplicaciones teóricas y prácticas de ideas, como Big Data, análisis predictivo e inteligencia artificial, son parte de la ciencia de datos.

Echemos un vistazo a las 10 principales tendencias de inteligencia artificial y ciencia de datos en 2022.

1. Soluciones de datos e IA basadas en la nube

Habrá un cambio cada vez mayor hacia las soluciones basadas en la nube. Los datos ya se están produciendo en grandes cantidades. El problema es recopilar, etiquetar, limpiar, organizar, formatear y analizar este volumen masivo de datos en un solo lugar. Una plataforma basada en la nube será la solución. Los próximos años serán clave en la guerra de mentes, armas y presupuestos de la industria de la ciencia de datos y el aprendizaje automático entre los gigantes de la computación en la nube. Aunque la posición de AWS parece ser mejor que la de sus competidores, las dificultades de GCP podrían ser un elemento intrigante de la remodelación del mercado en los próximos años. Al mismo tiempo, Microsoft Azure parece estar manteniendo su posición dominante en América del Norte.

El costo creciente de adoptar la IA, así como los avances tecnológicos para la optimización del flujo de trabajo, brindarán suficientes perspectivas para la industria de la IA basada en la nube en los próximos años. Además, el creciente uso de soluciones basadas en la nube en varios sectores de usuarios finales, así como la creciente necesidad de computación cognitiva, impulsarán la expansión del mercado.

Noticias Relevantes: Informe de Market Research Future (MRFR)

(Imagen: https://medium.com/globallogic-cloud-and-devops-blogs/clouds-compared-aws-vs-azure-vs-gcp-c59519b9d5e4)

2. Tecnología mejorada de código bajo y sin código

A medida que comienzan a implementar IA en la industria, las empresas comienzan a utilizar modelos básicos listos para usar, lo que reduce sustancialmente el tiempo de valorización de las soluciones de IA en áreas como el lenguaje, la visión y más. La IA tendrá un impacto significativo en el desarrollo de los ciudadanos. Todos podrán convertirse en desarrolladores ciudadanos, gracias a las mejoras de IA en las tecnologías de código bajo. Los codificadores ciudadanos podrán describir el problema que buscan abordar en un inglés simple, y la IA conversacional creará el código.

Según una encuesta de TechRepublic, más de la mitad (47 por ciento) de las empresas ya utilizan low-code y no-code en sus operaciones. Una quinta parte de los que aún no han adoptado la tecnología afirmaron que pretenden hacerlo dentro del próximo año. La tasa de adopción aumentará en los próximos días.

Más información: Un año ajetreado por delante en el desarrollo de código bajo y sin código.

3. Más reglas y regulaciones

En los años siguientes, los elementos normativos de la IA, como la confianza y la ética, cobrarán mayor importancia. Los gobiernos seguirán emitiendo leyes y la IA estará sujeta a cada vez más reglas y restricciones. Los autos sin conductor de Tesla enfrentan muchas críticas. Las empresas tienen que construir productos de IA de acuerdo con estas reglas. El crecimiento de la gobernanza de la IA genera preocupaciones sobre posibles barreras a la colaboración internacional.

Más información: La UE y los EE. UU. están comenzando a alinearse en la regulación de la IA.

4. Concéntrese en datos e información útiles

La atención se centra en los datos procesables, que combinan big data con procesos comerciales para ayudarlo a tomar las mejores decisiones posibles. Invertir en costoso software de datos no generará ganancias hasta que se evalúen los datos y se extraigan conocimientos significativos. Estos conocimientos le ayudan a conocer mejor la situación actual de su empresa, las tendencias del mercado, las dificultades y oportunidades, etc. Los datos procesables le permiten tomar mejores decisiones y hacer lo mejor para su empresa. Los conocimientos de los datos procesables pueden ayudarlo a aumentar la eficiencia general de su organización mediante la organización de actividades/trabajos en la empresa, la optimización de los flujos de trabajo y la asignación de proyectos entre los equipos.

Según la la investigación por el MIT Center for Digital Business, las organizaciones que utilizan la toma de decisiones basada en datos tienen un 4 % más de productividad y un 6 % más de ganancias en promedio.

(Imagen: https://www.pexels.com/photo/colleagues- looking-at-survey-sheet-3183153/)

5. Análisis de datos aumentados

El análisis aumentado es un tipo de análisis de datos que automatiza el examen de grandes cantidades de datos al combinar inteligencia artificial, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural. Lo que solía ser manejado por un científico de datos ahora se está automatizando para ofrecer información en tiempo real.

Las empresas pasan menos tiempo procesando datos y extrayendo información de ellos. El resultado también es más preciso, lo que se traduce en mejores selecciones. AI, ML y NLP permiten a los especialistas examinar datos y proporcionar informes y pronósticos detallados al ayudar con la preparación de datos, el procesamiento de datos, el análisis y la visualización. A través de análisis aumentados, se pueden fusionar datos tanto de dentro como de fuera de la empresa.

Con el auge de las herramientas de descubrimiento de datos visuales en los últimos años, las capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático se han implementado cada vez más y directamente dentro de los sistemas analíticos y de BI para ayudar a los usuarios comerciales en lugar de simplemente a los especialistas en datos. Esto ha unido datos, análisis y aprendizaje automático cuando antes se pensaban y controlaban por separado. En los próximos días, veremos más y más instancias de Augmented Analytics.

6. AutoML

La técnica de aplicar modelos de aprendizaje automático (ML) a situaciones del mundo real a través de la automatización se conoce como aprendizaje automático automatizado (AutoML). Automatiza la selección, construcción y parametrización de modelos de aprendizaje automático en particular. El aprendizaje automático es más fácil de usar cuando está automatizado y, con frecuencia, produce resultados más rápidos y precisos que los métodos codificados a mano. Los sistemas Auto ML permitirán que los no expertos creen e implementen modelos.

Más información: Por qué 2022 será un renacimiento impulsado por IA.

Google AutoML es una plataforma de aprendizaje automático automatizada basada en la nube desarrollada por Google. Azure Automated Machine Learning es una plataforma basada en la nube que es propietaria. El laboratorio de DATOS de la Universidad Texas A&M creó Auto Keras, una biblioteca de software de código abierto.

Uno de los mayores desafíos de AutoML es la tentación de pensar en él como un reemplazo de la experiencia humana. AutoML, como otra automatización, está diseñado para completar trabajos monótonos de forma rápida y precisa, lo que permite a los trabajadores concentrarse en actividades más complicadas o únicas. Cosas como el monitoreo, el análisis y la identificación de problemas que AutoML automatiza son tareas rutinarias que se pueden completar más rápido si se automatizan. Una persona aún debe estar involucrada en la evaluación y supervisión del modelo, pero no en el proceso de aprendizaje automático en sí. AutoML debe complementar, no reemplazar, el trabajo de los científicos de datos y los empleados. Auto ML ganará más popularidad ya que es fácil de usar y simple.

(Imagen: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/tutorial-auto-train-models)

7. Inteligencia de borde

En 2022, la computación perimetral se convertirá en una práctica común. Edge Computing, también conocido como Edge Intelligence, se refiere al procesamiento y la agregación de datos que se lleva a cabo cerca de la red. Para incluir la computación perimetral en los sistemas comerciales, las industrias desean utilizar el Internet de las cosas (IoT) y los servicios de transformación de datos.

Edge computing, en su nivel más básico, acerca el procesamiento y el almacenamiento de datos a los dispositivos que los recopilan, en lugar de depender de un sitio central que puede estar a miles de kilómetros de distancia. Esto se hace para garantizar que los datos, en particular los datos en tiempo real, no sufran problemas de latencia que puedan degradar el rendimiento de una aplicación. Además, hacer que el procesamiento se realice localmente ahorra dinero al reducir la cantidad de datos que deben procesarse en una ubicación centralizada o basada en la nube.

Lea aquí: Inteligencia de borde Tamaño del mercado 2022.

8. Procesamiento mejorado del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural se incluye con frecuencia en las operaciones corporativas para analizar datos e identificar patrones y tendencias. En 2022, se espera que se emplee NLP para la recuperación rápida de datos de los repositorios de datos. El Procesamiento del lenguaje natural (NLP) tendrá acceso a datos de alta calidad, lo que dará como resultado conocimientos de alta calidad.

Las áreas en las que la PNL verá más uso son el análisis de sentimientos, análisis de Twitter, comprensión de la satisfacción del cliente, etc.

(Imagen: https://litslink.com/blog/a-complete-guide-to-natural-language-processing-nlp)

9. Limpieza de datos automatizada

Los datos por sí solos no serán suficientes para análisis sofisticados en 2022. Anteriormente, discutimos cómo los datos grandes son inútiles si no están lo suficientemente limpios para análisis en párrafos anteriores. También se refiere a datos duplicados sin estructura o formato, así como datos inexactos, redundancia de datos y datos duplicados sin estructura o formato.

El procedimiento de recuperación de datos se ralentiza como resultado de esto. Esto resulta en una pérdida directa de tiempo y dinero para las empresas. Esta pérdida podría ser de millones a gran escala. Muchos académicos y empresas buscan soluciones para automatizar la limpieza y depuración de datos con el fin de mejorar el análisis de datos y adquirir conocimientos más fiables a partir de big data. La automatización de la limpieza de datos dependerá en gran medida de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

10. Blockchain en ciencia de datos

El uso de libros de contabilidad descentralizados simplifica la gestión de grandes cantidades de datos.

Los científicos de datos pueden realizar análisis directamente desde sus dispositivos personales gracias a la naturaleza descentralizada de la cadena de bloques. Debido al hecho de que blockchain ya monitorea la procedencia de los datos, se vuelve más fácil verificar los datos.

Para preparar la información para el análisis de datos, los científicos de datos deben organizarla de forma centralizada. Este sigue siendo un procedimiento lento que requiere los esfuerzos de los científicos de datos. El problema se puede resolver de manera eficiente con la tecnología blockchain.

(Imagen: https://builtin.com/blockchain/blockchain-applications)

Espero que les haya gustado mi artículo sobre Tendencias en ciencia de datos en 2022.

Con las tecnologías de datos revolucionarias actualmente disponibles, los datos nunca han sido más accesibles y útiles para organizaciones de todo tipo. Las tendencias de la ciencia de datos y la IA que se analizan aquí brindan información sobre los nuevos objetivos principales del mercado, que incluyen la automatización, la accesibilidad y la intuición.

En los próximos años, la ciencia de datos permanecerá en el centro de atención. Seremos testigos de más de estos avances y mejoras en el futuro. Se espera que crezca la necesidad de científicos de datos, analistas de datos e ingenieros de IA.

Lea más blogs sobre Tendencias de ciencia de datos en 2022 e IA en nuestro blog.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/02/top-10-ai-and-data-science-trends-in-2022/