A medida que se acerca el final de 2024, las industrias han comenzado a cambiar su enfoque de las conversaciones sobre IA generativa y LLM a la construcción de marcos de IA agentes para sus empresas. La gente incluso está discutiendo si un único fundador con un grupo de agentes de IA puede dirigir una empresa. Esto también ha planteado la cuestión de la relevancia de los científicos de datos.
mientras habla con APUNTARIndrajit Mitra, director de ciencia de datos de Tredence, subrayó el hecho de que la IA agente alterará drásticamente las industrias y creará un gran valor. Sin embargo, lejos de dejar obsoletos a los científicos de datos, remodelará sus funciones, habilidades y responsabilidades.
La IA agente exige un cambio de mentalidad y habilidades. Tradicionalmente, los científicos de datos se centran en problemas predefinidos: extraen conocimientos y construyen modelos dentro de marcos de problemas claros. Sin embargo, Indrajit señaló que la IA agente requerirá que los científicos de datos enmarquen proactivamente problemas complejos y exploren soluciones innovadoras.
“El cambio clave es que los científicos de datos necesitarán plantear los problemas, no sólo resolverlos. Primero deben verse a sí mismos como agentes de negocios y comprender los desafíos críticos que enfrentan las empresas”, afirmó Indrajit.
Mejora de las habilidades en la era de la IA
Para sobresalir en esta era, los científicos de datos deben desarrollar una comprensión más profunda de los matices comerciales y los entornos técnicos. Si bien los conocimientos fundamentales en estadística, aprendizaje automático y aprendizaje profundo siguen siendo esenciales, la atención se centrará en el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje no supervisado y los marcos de inteligencia artificial profunda.
“Los científicos de datos necesitan reorientar sus habilidades técnicas y, a su vez, mejorarlas. Deben desarrollar experiencia en marcos y plataformas de inteligencia artificial y, al mismo tiempo, dominar sistemas que integren conocimientos comerciales y capacidades técnicas”, agregó Indrajit.
Además, los científicos de datos ya no operarán en silos. Será fundamental tener una sólida comprensión de ecosistemas más amplios (computación en la nube, prácticas de DevOps e integraciones de API). La capacidad de ajustar el rendimiento en múltiples dominios y fuentes de datos será esencial para ofrecer sistemas eficientes y autónomos.
Los científicos de datos como orquestadores en un mundo de IA agente
En un mundo donde la IA agente promete una toma de decisiones autónoma, muchos se preguntan si estos sistemas pueden funcionar sin científicos de datos. Indrajit cree firmemente que no pueden hacerlo. Si bien la IA agente puede funcionar de forma autónoma en contextos específicos, los científicos de datos siguen siendo fundamentales para diseñar, implementar y optimizar estos sistemas.
“La IA agente no puede sobrevivir sin los científicos de datos. Son necesarios para diseñar soluciones, entrenar modelos, integrar sistemas y monitorear continuamente el desempeño para alinearse con las expectativas comerciales”, explicó Indrajit.
Utilizó la analogía de un director de orquesta para describir la evolución del papel de los científicos de datos. Al igual que los directores que comprenden a la audiencia, los instrumentos y los músicos, los científicos de datos orquestarán sistemas de inteligencia artificial agentes para alinear los objetivos comerciales con la ejecución técnica.
“Los científicos de datos desempeñarán el papel de coordinador principal, interconectándose entre especialistas en plataformas de IA, marcos de IA agentes y partes interesadas del negocio. Su éxito dependerá de equilibrar estos elementos y al mismo tiempo garantizar una integración y eficiencia perfectas”, explicó Indrajit.
Ética, gobernanza e ingeniería de inteligencia artificial
Con el auge de la IA agente, las consideraciones éticas, la gobernanza y la ingeniería de IA responsable se están volviendo aún más críticas. Si bien estas tendencias ya han comenzado en industrias como la atención médica, las finanzas y los vehículos autónomos, su importancia no hará más que crecer en la era de la IA agente.
Indrajit señaló cómo la IA está transformando industrias, como la atención médica, donde el diagnóstico basado en IA y la gestión de pacientes plantean preocupaciones sobre la privacidad, los prejuicios y la transparencia. Las instituciones financieras también están incorporando la gobernanza de la IA para cumplir con estándares éticos y regulatorios, como la Ley de IA de la UE y la Ley Dodd-Frank.
“Las organizaciones están contratando científicos de datos con experiencia en ética de la IA para garantizar el desarrollo responsable de los modelos de IA. Los científicos de datos deberán trabajar junto con especialistas en ética, reguladores y expertos legales para garantizar que los sistemas de IA agentes sean transparentes, responsables y estén alineados con los valores de la sociedad”, señaló Indrajit.
El papel de los científicos de datos en la IA multimodal
Si bien la IA agente es un cambio, la aceptación cada vez mayor de la IA multimodal plantea otro nivel de desafío. La IA multimodal toma diferentes entradas de datos de una computadora, como texto, imágenes y audio, y genera información de forma independiente. Esto ha desencadenado la idea de que los científicos de datos podrían estar perdiendo el control de estos sistemas.
Rechazando esta noción, Indrajit destacó que los científicos de datos están en la mejor posición para superar los desafíos que plantea la IA multimodal. Su experiencia es esencial para garantizar la transparencia, procedencia e interpretabilidad de los datos.
“Los científicos de datos son fundamentales para interpretar los resultados de la IA multimodal y salvaguardar los conocimientos. Validan la autenticidad de los datos, rastrean las entradas hasta los datos de origen y auditan los datos continuamente. Técnicas como los mecanismos de atención y los mapas de prominencia requieren supervisión humana, y los científicos de datos son los más adecuados para estas tareas”, añadió Indrajit.
El científico de datos en el circuito
La llegada de la IA agente y los sistemas multimodales marca una fase transformadora para la ciencia de datos. Lejos de reemplazar a los científicos de datos, estos avances elevarán sus funciones y los ubicarán en la intersección de la estrategia empresarial, la innovación técnica y la gobernanza ética.
“Los científicos de datos desempeñarán un papel fundamental a la hora de traducir el potencial de la IA agente en valor empresarial real. Actuarán como orquestadores, equilibrando los marcos técnicos, los objetivos comerciales y las consideraciones éticas”, concluyó Indrajit.
En este panorama en evolución, los científicos de datos deben adoptar nuevas habilidades, profundizar su experiencia en el campo y posicionarse como líderes indispensables en un futuro impulsado por la IA. Al hacerlo, garantizarán que los sistemas de IA agentes no solo sean eficaces sino que también estén alineados con las necesidades empresariales y sociales.
