En la era digital actual, el análisis de datos se ha convertido en un pilar fundamental para la toma de decisiones en las empresas y organizaciones. Sin embargo, la creciente complejidad y volumen de los datos han llevado a la necesidad de herramientas más avanzadas.
Aquí es donde entra en juego la inteligencia artificial (IA), que está revolucionando el análisis de datos al proporcionar métodos más rápidos, precisos y eficientes para extraer información valiosa.
5 formas para el analisis de datos con IA
La gente de DataCamp, especialistas en ciencia de datos, compartieron cinco formas en que la IA está transformando este campo y cómo puede ser aprovechada al máximo:
Generación de código y depuración de errores
Muy probablemente usarás la IA para crear código o solucionar errores en el análisis de datos. Esto es especialmente útil para tareas complicadas, como visualizar grandes volúmenes de datos y desarrollar modelos de aprendizaje automático.
Algunos de los asistentes de codificación de IA más populares que puedes probar son el Asistente de IA de DataLab, el asistente de Anaconda, Jupyter AI y GitHub Copilot.
Puedes utilizarlos para crear fragmentos de código para tu análisis. Por ejemplo, puedes hacer uso de la IA de Jupyter desde tus entornos de programación en Python siempre que estés ejecutando el núcleo IPython.
Además, si has escrito un código más complicado y te cuesta explicarlo en palabras, puedes pedirle a la IA que lo comente por ti. Así, ahorrarás tiempo en el tedioso proceso de documentación.
También puedes solicitar a la IA que te ayude con complementos de código, donde inicias una función y la IA completa el resto del código basándose en lo que hayas escrito en tu comentario.
Estas herramientas también son capaces de detectar y corregir errores, lo que hace que el proceso de encontrar soluciones sea mucho más rápido.
Si usas Excel, Microsoft 365 Copilot también puede serte útil para crear fórmulas y macros.
Explicación del análisis y la información
En el análisis de datos, a veces es necesario desglosar las ideas y profundizar en los datos para obtener información valiosa para el negocio. Ahí es donde la IA puede ser de gran ayuda.
Con herramientas de IA para el análisis de datos como Tableau GPT, puedes explicar rápidamente por qué un punto de datos específico en un gráfico se comporta de cierta manera y ofrecer información más detallada al respecto.
Por ejemplo, puedes hacer preguntas directas como:
- «¿Qué pasó con las ventas en marzo?»
«¿Qué podría haber causado el aumento de usuarios?»
«¿Cuál es nuestro trimestre más rentable del año?»
Luego, el chatbot de IA revisará tus datos para encontrar tendencias y conexiones que den respuestas a tus inquietudes.
Esta función también se puede usar para otros propósitos, como el análisis exploratorio de datos al descubrir un nuevo conjunto de datos o base de datos en tu proyecto de análisis.
Generación de datos sintéticos
Otra aplicación interesante de la IA en analítica es la creación de datos sintéticos. Según un informe de Gartner, se espera que para 2030, los modelos de IA se entrenen principalmente con datos sintéticos. Esto es especialmente útil para ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos.
Por ejemplo, se pueden crear conjuntos de datos de entrenamiento y usarlos en modelos de aprendizaje automático. Esto se puede hacer con herramientas gratuitas como ChatGPT o de pago como Mostly AI o Gretel AI.
Así es más sencillo probar diferentes modelos y ver cómo se desempeñan con los datos generados. Esto resulta muy útil si necesitas conjuntos de datos de entrenamiento que son difíciles de conseguir, como diferentes tipos de medios, incluyendo imágenes y videos.
Otra manera en que la IA puede ayudar en el análisis de datos es a través de la “imputación automática”. La imputación automatizada puede facilitar el llenado de conjuntos de datos con valores faltantes o atípicos de forma más precisa y rápida.
Creación de paneles e informes
La IA puede ser una gran aliada para diseñar paneles e informes interactivos. Por ejemplo, puedes usar Tableau GPT para combinar datos de diferentes fuentes en un panel o informe que sea fácil de manejar.
No necesitas ser un experto en visualización de datos. Solo selecciona los datos que quieres incluir y la IA se encargará de formatearlos automáticamente en un gráfico o cuadro sencillo de entender.
Además, otra forma interesante de aprovechar la IA para crear gráficos atractivos es usar MidJourney, que puede generar ideas creativas para paneles que se ajusten a tu análisis.
Automatización de la entrada de datos desde imágenes
Finalmente, para aquellos que trabajan con Excel u otras hojas de cálculo, la IA puede facilitar la entrada de datos a partir de imágenes.
Esto es especialmente útil cuando necesitas recopilar grandes volúmenes de datos de imágenes o documentos, ya que permite ingresar la información necesaria de manera rápida y sin esfuerzo manual.
Herramientas como la función «insertar datos de una imagen» en Excel son perfectas para esto. Gracias a la visión por computadora, puedes transformar imágenes de datos tabulares en conjuntos de datos digitales, ahorrándote mucho tiempo y trabajo.
Esta función es especialmente valiosa para empresas del sector salud que deben manejar grandes cantidades de imágenes, como radiografías o resonancias magnéticas. La IA puede ayudar a estas organizaciones a extraer y registrar rápidamente la información clave de estas imágenes con precisión y eficiencia.
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