Entrevista: El importante papel de la IA en la Ciencia de Datos

De acuerdo a tu experiencia… ¿Podrías contarnos brevemente acerca de tu trayectoria profesional y en qué consiste tu trabajo actual?

"Muchas gracias por la oportunidad de conversar sobre estos temas que son tan apasionantes y poder compartir sobre mi experiencia y expectativas. Gradualmente he adquirido experiencia en el mundo de transformar datos en insumos para la toma de decisiones estratégicas, a la fecha cuento con más de 17 años trabajando con datos, en la actualidad me desempeño como Científico de Datos Regional para una de las Telcos más importante en América Latina, Milicom."

En los últimos años, hemos visto un crecimiento exponencial en la cantidad de datos generados a nivel mundial. ¿Cuáles crees que son los principales desafíos que enfrentan las empresas al tratar de gestionar y sacar provecho de este enorme volumen de datos?

"La BBC en 2017 publicó un paper en el que como título cuestionaba si... ¿Los datos son el nuevo petróleo? Con la aseveración “piénsalo de nuevo”, en el contenido el autor realiza una comparativa interesante, dijo: “los datos se asemejan más bien con la luz del sol, son abundantes y la principal preocupación debería ser qué hacemos con ellos en lugar de como conseguir más”. Ese es el principal punto de interés en el que las empresas deberían enfocar esfuerzos. ¿Cómo aprovecho holísticamente mis datos? Históricamente el BI (Business Inteligencie) era un análisis post mortem, hoy en día con el paso al BA (Business Analytics) el análisis se enfoca en que es lo mejor que puede suceder, pero poco se habla de la monetización de datos, ¿puedo hacer que mi arquitectura de datos sea autosostenible?"

Hablando de Big Data, recientemente se informó en las noticias que una empresa líder en tecnología de la salud utilizó análisis de Big Data para identificar patrones de enfermedades emergentes... ¿Puedes compartir un ejemplo de cómo el análisis de Big Data ha tenido un impacto significativo en un sector específico y cuáles son las lecciones clave que podemos aprender de él?

"Lo primero que debemos aclarar, para los que no están familiarizados con el término Big Data, es justamente a que llamamos Big Data, no hablamos restringidamente de gran volumen de datos, esta es apenas una V de las muchas Vs del Big Data, hablamos de variabilidad, velocidad, veracidad, valor, entre otros.

El uso de análisis de Big Data aporta una ventaja competitiva singular, por ejemplo, en el sistema financiero específicamente en la banca es sumamente interesante, porque permite gestionar la comprensión de sus clientes y ofrecer mejores servicios y/o productos que realmente son de interés para el cliente de acuerdo a sus preferencias y comportamiento más recientes. La banca ya no espera que sus clientes les busquen en sus agencias, es la banca quien ahora con un nivel de certeza aceptable se acerca a los clientes a ofrecer sus servicios o productos, como por ejemplo con la pre aprobación de tarjetas de crédito o préstamos, donde por medio de la creación de modelos de machine learning para establecer un score crediticio y poder determinar ingresos, se reduce el riesgo de impago y se aumenta la colocación."

Uno de los términos de moda en el campo de la analítica de negocios es "Inteligencia Artificial". ¿Cómo ves la relación entre la Inteligencia Artificial y el Data Science en la toma de decisiones empresariales? ¿Cuál es el papel de la IA en el futuro de Business Analytics?

"La inteligencia artificial, entendida como el gran conjunto de herramientas y técnicas que están impulsando la industria 4.0 es fundamental para eficientizar la ciencia de datos, pues la ciencia de datos se sirve de las diferentes alternativas que la IA ofrece, principalmente en el Aprendizaje Máquina o Aprendizaje Automático (Machine Learning, una aplicación de inteligencia artificial con algoritmos que analizan datos, que aprenden de dichos datos y que, en última instancia, aplican lo aprendido para tomar decisiones fundamentada ) y el Aprendizaje Profundo (considerado como una evolución del aprendizaje automático. Un subcampo del aprendizaje automático que estructura algoritmos en niveles para crear una “red neuronal artificial” capaz de aprender y tomar decisiones inteligentes por sí misma).

La inteligencia de negocios fue en décadas pasadas, la ventaja competitiva, hoy en día la ventaja es una correcta implementación de Business Analytics, y la IA aquí juega un papel importante, pues quien conoce y aprovecha de mejor forma los recursos obtendrá la ventaja mucho más rápido."

En los últimos años, la ética en el manejo de datos y la privacidad de los consumidores se han convertido en temas candentes. ¿Cuáles son las consideraciones éticas más importantes que los profesionales de Data Science y Business Analytics deben tener en cuenta en su trabajo diario?

"Privacidad y anonimato, los científicos de datos y Business Analytics, tienen acceso a una gran cantidad de datos, de los cuales muchos son sensibles y personales, mucha de esa información debe ser subida a la nube y por tanto expuesta, lo mejor es cifrar los datos y subir lo realmente necesario.

En la actualidad ya existen regulaciones gubernamentales que rigen los mínimos requeridos para cubrir estos temas, lamentablemente en América latina aún no es una realidad."

Con la creciente demanda de profesionales en Data Science y Analytics, muchas personas están buscando carreras en este campo. ¿Cuál sería tu consejo para alguien que está empezando en esta área y desea tener éxito en su carrera?

"Que busquen preparación académica formal, que no se preocupen de aprender todos los lenguajes de programación y todas las librerías existentes, pues estas siguen creciendo y cambiando cada día, que se enfoquen en dominar los conceptos y conocer las diversas alternativas de solución que existen para abordar un problema, que definan la industria que les apasiona o interesa y realicen proyectos personales, útiles y frecuentes en dicha industria para ganar experiencia y conocimientos."

En un mundo en constante cambio y evolución tecnológica. ¿Cuáles crees que serán las tendencias más importantes en el campo de Data Science, Big Data y Business Analytics en los próximos cinco años? ¿Cómo deberían las empresas prepararse para abrazar estas tendencias?

"Primero, deben prepararse para migrar a la nube, lo más pronto posible, el poder de cómputo y la elasticidad que ofrece la nube es un beneficio que ofrece ventaja competitiva en rapidez de análisis a costos razonables de operación, pero debe existir una estrategia clara para dicha migración.

Segundo, monetización de los datos, los datos no solo aportan información, las empresas tienen en sus manos una nueva fuente de ingresos."

Nos gustaría saber…¿Cómo fue tu experiencia tras recibir una beca de OEA-Structuralia? Y… ¿Qué beneficios te trajo obtener esta beca?

" 1. Mi carrera profesional se vio significativamente enriquecida por haber cursado y culminado el Máster en Big Data and Business Analytics, contar con un título académico de grado de máster me ha ayudado a acceder a oportunidades laborales y académicas muy buenas.

2. Participar en el proceso de aplicación a la beca fue una experiencia muy enriquecedora, logré realizar una autoevaluación y replanteamiento del futuro de mi carrera profesional. Una vez que obtuve la beca, tuve mucha tranquilidad ya que fue un apoyo económico significativo que me permitió estudiar sin las preocupaciones financieras que conlleva."

Y ya para terminar… ¿Por qué recomendarías postular a las becas OEA y estudiar en Structuralia?

"En mi experiencia es de sumo valor contar con un título académico que respalde los conocimientos, habilidades e intereses que como persona y profesional albergamos, obtener un título que está respaldado por una institución académica de gran trayectoria, con docentes que cuentan con una increíble experiencia tanto académica como profesional más el respaldo de un organismo internacional como la OEA, agrega y valor a la hoja de vida de cualquiera, esto nos empodera para seguir superándose."

Desde Structuralia, agradecemos a nuestro ex-alumno del Máster en Big Data y Business Analytics, Walter Rivas Orellana. Quien  nos ha entregado su experta experiencia profesional y una importante perspectiva de la Inteligencia Artificial y su crucial papel en el Big Data y Business Analitys.  ¡Te animamos a comentar esta entrevista!