En la actualidad, la atención en el ámbito de la Ciencia de Datos se ha centrado casi exclusivamente en la Inteligencia Artificial Generativa (IAG). Esta tendencia ha llevado a una disminución en la demanda de profesionales especializados en técnicas tradicionales de machine learning, como el aprendizaje supervisado, no supervisado y el análisis de series temporales. Sin embargo, estas metodologías clásicas siguen siendo fundamentales en la resolución de problemas empresariales cotidianos y en la generación de valor económico tangible.
El auge de la Inteligencia Artificial Generativa
La IAG ha capturado la imaginación de empresas y profesionales debido a su capacidad para generar contenido nuevo y creativo. Herramientas como ChatGPT y Midjourney han demostrado aplicaciones innovadoras en áreas como la redacción de textos, la creación de imágenes y la programación de código. Este entusiasmo ha llevado a un aumento significativo en la demanda de habilidades relacionadas con la IAG en el mercado laboral.
Según un informe del Banco Central de Chile (en el típico país ejemplo de crecimiento y acelerada digitalización), la demanda de habilidades de IA en ofertas laborales ha crecido de manera sostenida, alcanzando un 3,85% del total de avisos en 2024, con un incremento notable en habilidades como el aprendizaje supervisado y la ingeniería de datos.
El valor económico del machine learning clásico
A pesar del enfoque en la IAG, las técnicas tradicionales de machine learning continúan siendo esenciales en múltiples sectores. Estas metodologías permiten a las empresas optimizar procesos, reducir costos y mejorar la toma de decisiones.
Aplicaciones en finanzas
En el sector financiero, el aprendizaje supervisado se utiliza para predecir el incumplimiento de pagos, detectar fraudes y evaluar riesgos crediticios. El aprendizaje no supervisado ayuda en la segmentación de clientes y en la identificación de patrones de comportamiento.
Optimización logística
Las empresas de logística emplean modelos de machine learning para predecir la demanda, optimizar rutas de entrega y gestionar inventarios. Estas aplicaciones mejoran la eficiencia operativa y reducen los costos asociados al transporte y almacenamiento.
Mantenimiento predictivo en la industria
En la industria manufacturera, el análisis de series temporales y la detección de anomalías permiten implementar estrategias de mantenimiento predictivo, evitando fallos en maquinaria y reduciendo tiempos de inactividad.
La importancia de una base sólida en estadística y machine learning
El dominio de técnicas avanzadas de IA requiere una comprensión profunda de los fundamentos estadísticos y de machine learning. La estadística descriptiva e inferencial, el diseño experimental y la interpretación de modelos como la regresión logística son esenciales para evaluar y validar los resultados obtenidos mediante algoritmos más complejos.
Sin una base sólida en estas áreas, es difícil interpretar correctamente los insights generados por modelos de IAG, lo que puede llevar a decisiones empresariales erróneas.
Máster en Big Data y Data Science de la UNED
Para aquellos profesionales que buscan una formación integral en análisis de datos, el Máster en Big Data y Data Science de la UNED ofrece un programa completo que abarca desde los fundamentos estadísticos hasta las aplicaciones más avanzadas de machine learning.
Este Máster se destaca por aplicabilidad práctica de las técnicas de análisis de datos en diversos sectores de la producción, preparando a los estudiantes para enfrentar los desafíos reales del mundo empresarial. La reserva de plaza para la edición de 2026 ya está abierta, brindando una oportunidad única para adquirir las competencias necesarias en un mercado laboral en constante evolución.
En conclusión, mientras la IAG continúa expandiendo sus aplicaciones y captando la atención del mercado, es crucial no perder de vista el impacto económico y la relevancia de las técnicas clásicas de machine learning. Estas metodologías siguen siendo pilares fundamentales en la optimización de procesos empresariales y en la generación de valor tangible. Una formación sólida en estas áreas es esencial para cualquier profesional que aspire a contribuir significativamente en el campo de la Ciencia de Datos.