La inteligencia artificial (IA) sigue transformando el panorama de la ciencia de datos, proporcionando herramientas avanzadas y metodologías innovadoras que impulsan decisiones estratégicas y operaciones empresariales. En 2025, se espera que estas tendencias y aplicaciones revolucionen aún más este campo. A continuación, exploramos las principales tendencias y su impacto en la ciencia de datos.
Los modelos fundacionales, como GPT y otros grandes modelos de lenguaje, continuarán evolucionando, pero la tendencia clave será su personalización para tareas específicas en la ciencia de datos. Según Brown et al. (2020), estos modelos han demostrado ser herramientas poderosas para el aprendizaje de pocos ejemplos, lo que los convierte en una opción ideal para desarrollar soluciones personalizadas. Herramientas como Hugging Face y aplicaciones basadas en PyTorch Lightning están facilitando este proceso, permitiendo que las empresas desarrollen soluciones adaptadas a sus necesidades únicas. Por ejemplo, en el sector financiero, muchas empresas ya están utilizando estas tecnologías para mejorar la detección de fraudes en tiempo real, combinando la flexibilidad de los modelos fundacionales con técnicas avanzadas de procesamiento de datos.
El acceso a plataformas de bajo código y sin código está revolucionando la forma en que los profesionales no técnicos pueden participar en proyectos de ciencia de datos. Plataformas como DataRobot y RapidMiner están liderando esta transformación, facilitando el acceso a herramientas avanzadas para la creación de modelos predictivos. Google Cloud (s.f.) destaca que AutoML es un ejemplo clave de esta tendencia, permitiendo a usuarios con conocimientos limitados en programación desarrollar modelos predictivos complejos. En este contexto, se espera que la colaboración entre expertos en negocios y especialistas en datos impulse la innovación, eliminando barreras tradicionales y promoviendo la integración de equipos multidisciplinarios.
La IA generativa, conocida principalmente por su capacidad para crear texto e imágenes, también está transformando la ciencia de datos al sintetizar conjuntos de datos y generar hipótesis para investigaciones complejas. Chollet (2018) resalta cómo estas aplicaciones están permitiendo mejorar la calidad de los datos existentes y abordar desafíos relacionados con la privacidad. Por ejemplo, en el sector salud, la generación de datos sintéticos ha sido fundamental para entrenar modelos de IA mientras se cumplen regulaciones como el GDPR. Este enfoque no solo protege los datos sensibles, sino que también permite la creación de modelos más robustos y generalizables.
El aprendizaje reforzado (RL, por sus siglas en inglés) está cobrando protagonismo como técnica para optimizar procesos complejos en ciencia de datos. Según OpenAI (s.f.), RL ha mostrado un potencial significativo en aplicaciones que van desde la planificación logística hasta la gestión de inventarios. Herramientas como OpenAI Gym están siendo ampliamente utilizadas para desarrollar y probar algoritmos de RL, logrando mejorar la eficiencia operativa de las empresas. Por ejemplo, en el sector logístico, compañías están utilizando RL para optimizar rutas de transporte, reduciendo costos y tiempos de entrega.
La automatización en ciencia de datos, impulsada por AutoML, continuará creciendo en popularidad. H2O.ai y Azure Machine Learning están liderando este cambio, permitiendo a los científicos de datos enfocarse en tareas más estratégicas mientras los modelos son entrenados automáticamente. Goodfellow et al. (2016) destacan que esta automatización no solo reduce el tiempo requerido para desarrollar modelos, sino que también mejora la precisión y consistencia de los resultados. Un caso relevante es el de empresas de retail que están utilizando algoritmos de AutoML para optimizar recomendaciones de productos basadas en patrones de consumo.
El 2025 será un año clave para la ciencia de datos, donde la inteligencia artificial jugará un rol protagónico al introducir tendencias disruptivas y herramientas más accesibles y poderosas. Es por ello que adaptarse a estas innovaciones será crucial para que las organizaciones sigan siendo competitivas en un mundo impulsado por datos.
La integración de tecnologías como los modelos fundacionales, la IA generativa y el aprendizaje reforzado no solo redefine la ciencia de datos, sino que también establece nuevos estándares en la manera en que interactuamos con los datos y tomamos decisiones estratégicas.
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