El¬†data science¬†es una disciplina que ha revolucionado el marketing en los √ļltimos a√Īos‚Ķ y este viaje no ha hecho m√°s que comenzar.

Nuestra manera de entender los datos es m√°s sofisticada que nunca, y lo mejor es que no deja de evolucionar. Como marketers, tenemos que estar al d√≠a de las √ļltimas tendencias para poder sacar todo el jugo a los datos y hacer un marketing cada vez m√°s cient√≠fico. As√≠ que si quieres conocer¬†las tendencias m√°s interesantes del data science para 2022, ¬°no te pierdas este art√≠culo!

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15 tendencias de data science para 2022 y m√°s all√°

 

1) La democratización de la IA

La democratización es la idea de que todo el mundo obtenga las oportunidades y los beneficios de un recurso en particular, en este caso, la inteligencia artificial. Tecnologías como la criptomonedas y el blockchain están popularizando cada vez más la idea de descentralización, que acabará por afectar a la manera en que se gestiona y se distribuye la IA. El resultado es que sus beneficios se irán extendiendo progresivamente por todo el planeta, de manera que cualquiera pueda tanto trabajar en data science como disfrutar de las oportunidades ofrecidas por esta tecnología.

 

2) La IA escalable

A medida que el data science evoluciona, la¬†IA¬†y el aprendizaje autom√°tico van extendiendo su influencia a todos los sectores. En este momento existen 12.000 startups de inteligencia artificial en el mundo, y esperamos que en los pr√≥ximos a√Īos esto d√© lugar a multitud de avances tecnol√≥gicos.

As√≠, veremos c√≥mo la inteligencia artificial se integra en¬†m√ļltiples aspectos de la sociedad, dando lugar a un mundo m√°s conectado, con m√°s innovaci√≥n, m√°s empresas y m√°s crecimiento econ√≥mico.

 

3) La combinación de IA y computación en la nube

Los servicios de computación en nube como AWS, Azure o Google no solo son una tendencia en data science, sino una auténtica revolución empresarial. La computación en nube hace posible que empresas de todo el mundo puedan beneficiarse de la potencia del data science, el aprendizaje automático y el Big Data, dando lugar a una nueva era en el procesamiento de datos.

 

4) El aprendizaje automático sin programación

La mayoría de los sistemas de aprendizaje automático se configuran y gestionan a través de código, pero cada vez vemos más aplicaciones que pueden utilizarse sin necesidad de programar. El aprendizaje automático sin programación permite programar aplicaciones de aprendizaje automático sin necesidad de conocimientos técnicos especializados, lo que hace posible una implementación más rápida, más sencilla y con menores costes.

 

5) El aprendizaje autom√°tico no supervisado

A medida que la automatización sigue avanzando, cada vez disponemos de más soluciones de data science capaces de funcionar sin intervención humana. Por eso, el aprendizaje automático no supervisado es una tendencia de data science que ofrece aplicaciones prometedoras para diferentes sectores y usos.

Las máquinas no pueden aprender por sí solas: necesitan que se les facilite información nueva para analizarla y obtener soluciones. Tradicionalmente, esto implicaba la intervención de personas para proporcionar esta información. En cambio, los programas de aprendizaje automático no supervisado son capaces de obtener sus propias conclusiones sin la necesidad de que un científico de datos intervenga en el proceso.

 

6) El TinyML

Las aplicaciones de aprendizaje autom√°tico a gran escala han supuesto grandes avances en data science e IA, pero su¬†usabilidad¬†por parte de las empresas es limitada. Enviar una solicitud para procesar datos en un servidor de gran tama√Īo puede llevar bastante tiempo, por lo que se hace necesario contar con aplicaciones m√°s √°giles.

El TinyML se basa en ejecutar aplicaciones de aprendizaje automático a menor escala en dispositivos con internet de las cosas. De esta manera se consigue obtener respuestas más rápidas, consumir menos energía y ancho de banda y garantizar la privacidad de los datos de los usuarios, ya que el procesamiento de los datos se realiza a nivel local.

 

7) La gestión de datos aumentada

Seg√ļn Gartner, la tendencia en data science es fusionar la fuerza de trabajo humana y la IA y gestionar los datos de manera integrada. Por ejemplo, la gesti√≥n aumentada de datos utiliza t√©cnicas de aprendizaje autom√°tico e inteligencia artificial para optimizar y mejorar las operaciones. De esta manera, es posible simplificar y consolidar los sistemas e incrementar la automatizaci√≥n de las tareas m√°s repetitivas.

 

8) Las interfaces de usuario aumentadas

El data science y la IA¬†cambiar√°n nuestra manera de comprar. En los pr√≥ximos a√Īos, iremos viendo c√≥mo las experiencias de compra evolucionan, incluyendo novedades como los asistentes virtuales o la posibilidad de visualizar los productos a trav√©s de realidad virtual.

Recientemente, Amazon ha anunciado su intención de abrir tiendas físicas en Estados Unidos, donde venderá una variedad de productos. Esperamos que estas tiendas traigan novedades interesantes en aspectos como la automatización o la integración de datos de los usuarios.

 

9) Los sistemas conversacionales

Una de las primeras aplicaciones de la IA fueron los sistemas conversacionales. De hecho, las marcas llevan a√Īos empleando¬†chatbots¬†para agilizar la asistencia al cliente. Pero las nuevas tecnolog√≠as de data science ponen estos sistemas al alcance de muchas m√°s marcas y hacen que sean m√°s avanzados y humanos que nunca.

Los cient√≠ficos de datos utilizan algoritmos de aprendizaje autom√°tico para ¬ęformar¬Ľ a estos sistemas con grandes cantidades de datos, de manera que pueden deducir los patrones t√≠picos de las conversaciones humanas. Al combinar esta t√©cnica con el procesamiento del lenguaje natural, nos encontramos con que una de las tendencias de data science para 2022 es¬†la explosi√≥n de los chatbots.

 

10) Los sistemas autónomos

Los coches autónomos son uno de los proyectos pendientes de la inteligencia artificial y, gracias al data science, está cada vez más cerca.

Crear un coche capaz de conducir por s√≠ mismo implica m√ļltiples retos relacionados con los datos, por ejemplo, el reconocimiento de im√°genes (para identificar elementos como la carretera, otros coches, las se√Īales o los peatones) y la toma de decisiones en tiempo real bas√°ndose en el an√°lisis de datos. Los expertos en data science est√°n trabajando en los modelos de aprendizaje autom√°tico que podr√°n hacer todo esto realidad.

 

11) La regulación del uso de datos integrada

Al mismo tiempo que hemos visto el surgimiento y la evolución del data science, también ha quedado clara la necesidad de regular el uso de los datos y de mejorar la ciberseguridad y la protección de la privacidad.

En los √ļltimos a√Īos hemos visto surgir normativas como el RGPD o la ley de protecci√≥n de informaci√≥n personal china. A medida que el uso de la IA y el data science se ampl√≠an a m√°s y m√°s sectores, ser√° necesario implementar sistemas que integren la protecci√≥n de los datos de los usuarios de manera nativa.

 

12) La revolución de las analíticas

El mayor reto del data science no es obtener datos, sino extraer sentido de ellos. Para poder aprovechar todos los datos, es necesario que el análisis ocupe un lugar central en las empresas. Y es que con mejores datos y mejores análisis, es posible tomar mejores decisiones de negocio.

La revoluci√≥n de las anal√≠ticas permitir√° que los datos puedan ponerse en pr√°ctica en tiempo real y que tanto los comerciantes como las instituciones p√ļblicas puedan aprovecharlos al m√°ximo.

 

13) El modelado predictivo

Hace tiempo que sabemos que el data science es incre√≠blemente √ļtil para detectar anomal√≠as y patrones. El siguiente paso es aprovechar el aprendizaje autom√°tico y otros enfoques algor√≠tmicos a grandes conjuntos de datos para mejorar las funcionalidades de¬†toma de decisiones, creando modelos que predigan mejor el comportamiento de los clientes, los riesgos financieros, las tendencias de mercado y un largo etc√©tera.

El modelado predictivo es una tendencia de data science aplicable a multitud de sectores, desde la atención sanitaria hasta los viajes. Por ejemplo, los fabricantes emplean sistemas de mantenimiento predictivo para ayudar a reducir las averías de los equipos y mejorar el tiempo de actividad, y las empresas de todo tipo utilizan modelado predictivo en sus predicciones empresariales.

 

14) La clasificación y categorización

Las herramientas de data science han demostrado su gran utilidad para filtrar grandes vol√ļmenes de datos y clasificarlos en funci√≥n de una serie de caracter√≠sticas aprendidas.

Esta funcionalidad es especialmente √ļtil cuando nos enfrentamos a¬†datos no estructurados, como emails, documentos, v√≠deos o audios, que son mucho m√°s dif√≠ciles de procesar y analizar. Hasta hace poco, extraer valor de este tipo de datos era todo un reto, pero la emergencia del deep learning est√° haci√©ndolos mucho m√°s accesibles.

 

15) El aprendizaje por refuerzo

En el mundo del aprendizaje autom√°tico existen tres paradigmas: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. En el aprendizaje por refuerzo,¬†el sistema aprende a partir de experiencias directas con su entorno. El entorno puede utilizar un m√©todo de recompensas y castigos para asignar valor a las observaciones del sistema. As√≠, el sistema se va guiando en la direcci√≥n de obtener las mayores recompensas posible, de manera similar al aprendizaje de refuerzo positivo de los animales. Esto tiene m√ļltiples aplicaciones en √°reas como los videojuegos, aunque todav√≠a requiere mejoras para los sectores donde la seguridad tiene un papel fundamental.

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