Se ha discutido ampliamente sobre el potencial de la revolución de la IA para reducir el papel de los ingenieros de datos. Sin embargo, creo que la experiencia en datos se volverá cada vez más vital. Los profesionales de datos deberán adquirir nuevas habilidades para maximizar los beneficios de la IA en sus organizaciones y mejorar sus perspectivas de carrera.
La IA presenta a las organizaciones oportunidades para extraer más valor de sus datos de manera eficiente, pero requiere una implementación informada. Los ingenieros de datos deben aprender a aplicar la tecnología de IA de manera efectiva, seleccionando los modelos y herramientas adecuadas para escenarios específicos.
Cuatro Áreas en las que la IA Transformará el Análisis de Datos
1. Construcción de Pipelines de Datos Más Inteligentes
Los ingenieros de datos son responsables de integrar diversas fuentes de datos, a menudo en bruto y no estructurados, para proporcionar información valiosa. La IA puede simplificar significativamente este proceso. Por ejemplo, si una empresa tiene una base de datos de transcripciones de servicio al cliente, un ingeniero puede incorporar un modelo de IA en un pipeline con solo unas pocas líneas de SQL. Esta integración permite que la IA descubra información que un análisis manual podría tomar horas en desentrañar. Los ingenieros que dominen la aplicación de modelos de IA para optimizar pipelines de datos serán invaluables, requiriendo nuevas habilidades en selección y aplicación de modelos.
2. Menos Mapeo de Datos, Más Estrategia de Datos
Diferentes fuentes de datos pueden presentar la información de manera inconsistente. La IA puede encargarse de mapear datos para crear una base de datos unificada, reduciendo drásticamente el tiempo que los ingenieros dedican a esta tarea. Al crear prompts efectivos que pidan a la IA armonizar datos de clientes de múltiples fuentes, los ingenieros pueden centrarse en iniciativas de mayor nivel, como la estrategia y arquitectura de datos. Delegar el mapeo de datos a la IA permite a los ingenieros aprovechar al máximo los datos disponibles para respaldar los objetivos comerciales.
3. Los Analistas de BI Deben Mejorar su Rendimiento
Los analistas de inteligencia empresarial (BI) generalmente generan informes estáticos para los líderes empresariales. Sin embargo, a medida que los ejecutivos se acostumbran a interactuar con chatbots impulsados por IA, esperarán un compromiso conversacional similar con sus informes. Este cambio requerirá que los analistas de BI mejoren sus habilidades aprendiendo a construir informes dinámicos e interactivos en lugar de depender de gráficos estáticos. Las plataformas de datos en la nube están introduciendo herramientas de bajo código para apoyar esto, pero los analistas enfrentarán una curva de aprendizaje para cumplir con las expectativas cambiantes en 2024.
4. Gestión de Servicios de IA de Terceros
Así como la tecnología en la nube transformó la gestión de TI hace una década, los científicos de datos también evolucionarán en respuesta a la IA generativa. Colaborar con proveedores externos para modelos de IA, conjuntos de datos y servicios será esencial. La familiaridad con las opciones disponibles, la selección de modelos apropiados y la gestión de relaciones con proveedores serán habilidades cruciales para los científicos de datos en el futuro.
Mirando Hacia Roles Mejorados
Muchos equipos de datos se encuentran en un modo reactivo, abordando continuamente solicitudes laborales y resolviendo problemas. Sin embargo, la integración de la IA en la ingeniería de datos facilitará la automatización de tareas tediosas, permitiendo a los ingenieros centrarse en trabajos más estratégicos y proactivos. Aunque adquirir nuevas habilidades será necesario, los ingenieros encontrarán sus roles más satisfactorios e impactantes.
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