Los datos, el todo
La inteligencia artificial, las predicciones y las conclusiones de cualquier negocio se basan en la gestión de datos. Sin datos estructurados, una IA no podría ser entrenada de manera precisa; sin los eventos pasados almacenados como datos, sería imposible aplicar funciones y modelos de predicción, así como los indicadores que reflejan el estado actual de toda organización, fundamentados en información recopilada y presentada adecuadamente.
De esta conclusión personal, nace mi interés por las ciencias de datos. Al final, es lo que realizamos diariamente para tomar decisiones y actuar.
Si bien suena prometedor, quienes tenemos experiencia sabemos que cada etapa del camino requiere un esfuerzo considerable, desde la captación de datos hasta la generación de modelos de predicción. Por tanto, considero que potenciar la mejora de estos procesos nos brinda una ventaja en el desarrollo de nuestros roles profesionales y en la búsqueda de soluciones para los problemas de la sociedad en general.
¿Quiénes pueden involucrarse? Todos los interesados. Por lo tanto, desde aquellos que utilizan simples hojas de cálculo y desean crear un sistema informático, hasta quienes buscan fuentes de datos para entrenar sus modelos de predicción, todos, en diferentes escalas, podemos compartir experiencias.
Uno de mis aportes para la captación de datos es recomendar explorar y capacitarse en herramientas no-code. Para aquellos que solo necesitan trabajar a nivel local, podrían aprender más sobre sus herramientas y vincularlas con otras. Excel ofrece opciones destacadas para la captación de datos, la creación de tablas y un tablero con controles. Además, si deseamos, podríamos utilizar hojas de cálculo en Google Data Studio, Tableau o Power BI (como ejemplos), dando así un paso significativo. El siguiente paso implica sumergirse en el mundo de la predicción. Tras la llegada de Chat GPT y Bart, la sociedad ha tomado conciencia de que la IA está más cerca y es más accesible de lo que pensábamos. En este sentido, dentro de las grandes empresas de software, existen infraestructuras en la nube que permiten entrenar, probar y aplicar modelos, como Azure, Google Cloud, IBM Cloud Solutions, AWS, entre otros.
Otra contribución relevante, si se me permite llamarla así, es la importancia de la capacitación continua. Destaco el trabajo de numerosas personas independientes que enriquecen las redes y los medios digitales de capacitación, así como de los propios proveedores de la nube, que cada vez documentan más. Por último, las escuelas digitales, que personalmente encuentro sumamente útiles y revolucionarias. Como podrán notar en mi perfil de LinkedIn, soy usuario de muchos de estos medios digitales, los cuales me han permitido desarrollarme en este campo.
Considero fundamental fortalecer las habilidades de comunicación y las relaciones interpersonales, ya que esto facilita en gran medida estos procesos. A través de una comunicación efectiva de las necesidades, se pueden crear bases de datos, sistemas y presentar resultados, todo ello en línea con las metodologías de trabajo disponibles en la actualidad. Consciente de que cada etapa del proceso demanda ciertas habilidades personales, al fin y al cabo, todo se reduce a nosotros, seres humanos que utilizamos herramientas.
