Aprenda sobre los datos y la IA

Objetivos de aprendizaje 

Después de completar esta unidad, podrá:

• Comprender el concepto de datos y su importancia en el mundo moderno.
• Explicar la función de la toma de decisiones basada en datos en las organizaciones modernas y en qué se diferencia de la toma de decisiones tradicional.
• Definir la IA y explicar su importancia en el mundo actual.

La importancia de los datos

Los datos son una colección de hechos, cifras y estadísticas que proporcionan información sobre diversos aspectos del mundo. Hoy en día, los datos son un componente esencial de la vida moderna y de la economía. Con el auge de la tecnología, las empresas pueden recopilar, almacenar y analizar grandes cantidades de datos para conocer mejor sus operaciones y a sus clientes. 

Los datos se pueden considerar el activo más valioso del mundo moderno y se recopilan de muchas formas. 

Los datos proporcionan valiosos conocimientos e información que pueden ayudar a individuos y organizaciones a tomar mejores decisiones. Ahora se generan a un ritmo sin precedentes. Las empresas y los gobiernos utilizan los datos para conocer mejor el comportamiento de los consumidores, las tendencias del mercado y otros factores importantes.

He aquí algunos ejemplos de cómo los datos influyen en nuestro mundo.

Toma de decisiones basada en datos

La toma de decisiones basada en datos es un proceso que parte del análisis de datos más que de la intuición o la experiencia personal. En las organizaciones modernas, la toma de decisiones basada en datos es cada vez más importante debido a la gran cantidad de datos disponibles. La toma de decisiones basada en datos puede proporcionar una visión más precisa y fiable de las operaciones empresariales, el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado.

En cambio, la toma de decisiones tradicional se basa en la intuición, la experiencia personal y otros factores subjetivos. Aunque la toma de decisiones tradicional puede ser eficaz en algunas situaciones, puede dar lugar a decisiones sesgadas y oportunidades perdidas.

Para aplicar la toma de decisiones basada en datos, las organizaciones deben recopilar, almacenar y analizar los datos de forma eficaz. Esto requiere el uso de diversas herramientas y técnicas, como la visualización de datos, el análisis estadístico y el aprendizaje automático.

Estos son los beneficios y resultados clave que resumen el papel de la toma de decisiones basada en datos en las organizaciones modernas.

La importancia de la IA

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite a las máquinas aprender y realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. La IA es cada vez más importante en el mundo actual por su capacidad para automatizar diversas tareas, mejorar la eficiencia y reducir costos. La IA se utiliza en varias industrias, como los servicios de salud, las finanzas, el transporte y la fabricación, para mejorar las operaciones y ofrecer mejores servicios a los clientes.

Los datos son esenciales para que la IA aprenda y realice tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, y para proporcionar información que mejore las operaciones y los servicios en todas las industrias. En los servicios de salud, la IA necesita grandes conjuntos de datos de imágenes médicas y datos de pacientes para analizar e identificar riesgos para la salud. En finanzas, la IA analiza grandes cantidades de datos financieros para tomar decisiones de inversión y detectar actividades fraudulentas. En la industria de fabricación, la IA utiliza datos de sensores y de producción para supervisar el rendimiento de los equipos, identificar problemas de mantenimiento y optimizar los procesos de producción.

Estas son algunas de las principales aplicaciones de la IA en distintas industrias.

• Servicios de salud: la IA se utiliza para la obtención de imágenes médicas, el descubrimiento de fármacos y el seguimiento de pacientes. Las imágenes médicas obtenidas por IA pueden ayudar a los médicos a detectar enfermedades y lesiones con mayor precisión, mientras que el descubrimiento de fármacos impulsado por IA puede ayudar a los investigadores a desarrollar nuevos medicamentos con mayor rapidez. La IA también se puede utilizar para controlar el estado de los pacientes en tiempo real, lo que permite a los profesionales de la salud ofrecer una atención personalizada más eficaz.
• Finanzas: la IA se utiliza para la detección de fraudes, la calificación crediticia y la gestión de inversiones. La detección de fraudes mediante IA puede ayudar a los bancos y otras instituciones financieras a identificar transacciones fraudulentas con mayor rapidez y precisión, mientras que la calificación crediticia mediante IA puede proporcionar evaluaciones más precisas de la solvencia. La IA también se puede utilizar para gestionar inversiones, lo que permite a los asesores financieros tomar decisiones más informadas.
• Fabricación: la IA se utiliza para el control de calidad, el mantenimiento predictivo y la optimización de la cadena de suministro. El control de calidad basado en IA puede ayudar a los fabricantes a identificar defectos y mejorar la calidad del producto, mientras que el mantenimiento predictivo basado en IA puede reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia. La IA también se puede utilizar para optimizar las cadenas de suministro, lo que permite a los fabricantes entregar productos de forma más eficiente.

La IA se ha convertido en una tecnología esencial en varias industrias debido a su capacidad para automatizar tareas, mejorar la eficiencia y reducir costos. Mediante el uso de la IA, las empresas pueden mejorar sus operaciones y proporcionar mejores servicios a los clientes, lo que en última instancia conduce a una mayor competitividad y mejores resultados para todos.

En esta unidad, ha aprendido la importancia de los datos y su función en la toma de decisiones basada en datos. También ha descubierto los fundamentos de la IA y sus diversas aplicaciones en diferentes industrias. En la próxima unidad, profundizará en los conceptos de datos, incluidos los tipos de datos, la depuración de datos y las fuentes de datos.

Recursos 

• GitHub: Introducción a la alfabetización en datos
• GitHub: Pasos clave del análisis de datos
• Sitio de Tableau: Ciclo de análisis visual
• GitHub: Comprensión de las visualizaciones de datos
• Sitio externo: Alfabetización en datos para directivos 
• Sitio de Tableau: Aumente sus conocimientos de datos hoy mismo
• Trailhead: Cree su propio camino hacia la alfabetización en datos
• Blog de Salesforce: Este nuevo glosario de datos simplificará los datos para usted y sus equipos