por Huenei IT Services | Jun 4, 2024 | Inteligencia Artificial
La etapa de prueba, error y aprendizaje con la IA Generativa ha terminado. Los CIOs ahora buscan escalar la implementación de estas soluciones para obtener una ventaja competitiva real en el mercado. Sin embargo, muchos se encuentran con obstáculos que les impiden alcanzar su máximo potencial.
Los factores que pueden frenar el avance de la IA Generativa pueden englobarse en categorías que son compartidas entre organizaciones, pero la búsqueda de soluciones para los mismos debe realizarse mediante un análisis de necesidades únicas.
Comenzando por la toma de postura
El primer punto por considerar es la postura que tomará la empresa respecto de cómo abordará la incorporación de estas nuevas herramientas. Las posibilidades serán tres: el uso de herramientas preexistentes, la integración de modelos con datos propios o bien tomar el control completo y embarcarse en la construcción de LLMs.
Los principales factores a considerar al momento de decidir cómo abordar la incorporación de la IA generativa son:
- Recursos y presupuesto disponibles: El uso de herramientas preexistentes es la opción más económica y rápida, pero ofrece menos control y personalización. Integrar modelos con datos propios implica invertir en infraestructura y talento. Construir LLMs desde cero requiere una inversión muy grande en recursos computacionales, talento de vanguardia y tiempo de desarrollo.
- Necesidades y casos de uso específicos: Si sólo se requieren tareas genéricas, las herramientas existentes pueden ser suficientes. Pero si se necesita IA generativa muy especializada y personalizada para los productos/servicios core del negocio, construir soluciones a medida será más valioso a largo plazo.
- Propiedad de datos y cumplimiento normativo: Para sectores altamente regulados o que manejan datos sensibles, integrar modelos con datos propios o construir soluciones internas puede ser obligatorio por cuestiones de privacidad y cumplimiento.
- Estrategia de IA a largo plazo: Si la IA es sólo una herramienta más, herramientas preexistentes pueden bastar. Pero si se quiere desarrollar una ventaja competitiva basada en IA, será necesario construir capacidades internas diferenciales.
La empresa FinanceCorp decidió inicialmente utilizar herramientas de IA generativa de propósito general para tareas como redacción y resúmenes. Sin embargo, al intentar aplicarlas a casos financieros complejos como análisis de riesgos y contratos, rápidamente vieron las limitaciones. Tuvieron que avanzar hacia una solución de modelos personalizados con datos propios para obtener el rendimiento requerido.
Tomando las riendas de la IA Generativa
En segundo lugar, y esto surge del aprendizaje obtenido en las pruebas piloto, será crucial evitar el exceso de plataformas y herramientas. En una encuesta reciente de McKinsey, de hecho, los encuestados citaron “demasiadas plataformas” como el principal obstáculo tecnológico para implementar la IA generativa a escala. Cuantas más infraestructuras y herramientas, mayor es la complejidad y el costo de las operaciones, lo que a su vez hace que los despliegues a escala sean inviables. Para llegar a escala, las empresas necesitan un conjunto manejable de herramientas e infraestructuras.
Una posible solución sería establecer una plataforma de IA generativa empresarial centralizada y de fuente única. Si bien esto implica un esfuerzo inicial de estandarización, a mediano plazo permitirá reducir drásticamente la complejidad operativa, los costos de mantenimiento múltiple y los riesgos asociados. Facilitará también el despliegue consistente y escalable de la IA generativa en toda la empresa. Un enfoque híbrido con participación interna y externa puede ser la mejor ruta. Aliarse con un partner tecnológico líder que provea la base de una plataforma sólida y robusta de IA generativa. Pero conformar un equipo interno de talento en ciencia de datos, ingeniería de IA, etc. que pueda personalizar, extender y hacer crecer esta plataforma según los requerimientos específicos del negocio.
Luego de pilotos con 7 diferentes proveedores de IA generativa, el banco HSBC se encontró con altos costos de mantenimiento, problemas de gobernanza y complejidades de integración. Decidieron entonces unificar todo en la plataforma de Microsoft y estandarizar APIs, flujos de datos, monitoreo, etc. Esto les permitió reducir más del 60% de sus costos operativos de IA.
Atravesando con éxito la fase de aprendizaje
Por último, pero siendo uno de los factores más influyentes, se encuentra la temida curva de aprendizaje. Si bien los CIOs conocen las habilidades técnicas de IA Generativa necesarias, como el ajuste fino de modelos, la administración de bases de datos vectoriales, la ingeniería de solicitudes y la ingeniería de contexto, atravesar por esta etapa de toma de conocimiento puede resultar una montaña rusa no apta para cardíacos. Desarrollar internamente todas las habilidades especializadas desde cero puede ser extremadamente desafiante y lento. Incluso con una curva de aprendizaje acelerada, se requerirían meses para que un equipo interno alcance un buen nivel de madurez.
El retail GiganteCorp destinó un presupuesto de $15 millones para conformar un equipo de élite de 50 científicos e ingenieros de datos con experiencia comprobada en ajuste de modelos de lenguaje de última generación, ingeniería de solicitudes, bases de conocimiento vectoriales, etc. Sin embargo, sólo lograron cubrir el 40% de los puestos en un año debido a la alta demanda en el mercado por estos perfiles.
La falta de experiencia previa y la necesidad de dominar nuevas tecnologías emergentes pueden hacer que la implementación de IA Generativa parezca una tarea desalentadora. Sin embargo, al asociarse con un socio tecnológico experimentado, las empresas pueden superar estos desafíos y aprovechar al máximo el potencial de la IA Generativa para transformar sus operaciones.
Tras varios intentos fallidos de desarrollar modelos de IA generativa propios, la firma legal BigLaw se asoció con expertos de Anthropic. Su asesoramiento en mejores prácticas, benchmarking, refinamiento iterativo y pruebas exhaustivas permitió que el sistema de revisión de contratos superara el 95% de precisión en menos de 6 meses, un 30% más que los intentos previos.
Un partner especializado en IA generativa puede y debería continuar brindando servicios de consultoría y soporte continuos, incluso una vez que se hayan implementado las capacidades iniciales en la empresa. Inevitablemente surgirán desafíos, cuellos de botella o requerimientos muy específicos a medida que se despliegue y escale el uso de IA generativa. Poder recurrir al “conocimiento profundo” de los consultores expertos puede ser clave para resolverlos eficazmente.
Los modelos de IA generativa desplegados por la fintech Novo inicialmente arrojaban excelentes resultados en tareas como detección de fraude y soporte al cliente. Sin embargo, luego de 8 meses comenzaron a observarse degradaciones en el rendimiento a medida que los datos variaban. Tuvieron que implementar tuberías de reentrenamiento y reciclaje de datos continuos para mantener los niveles de precisión.
En conclusión, los sistemas de IA generativa no son proyectos de una sola vez, requieren refinamiento y actualización continuos. Es clave adoptar un mindset de prueba, aprendizaje y mejora constantes en base a retroalimentación y datos empíricos.
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Francisco Ferrando
Business Development Representative
fferrando@huenei.com
por Huenei IT Services | Jun 4, 2024 | Desarrollo de Software, Infra
Imagina la frustración de que un aumento en el tráfico por Black Friday, haga colapsar tu plataforma de comercio electrónico. Las aplicaciones monolíticas heredadas, aunque familiares, a menudo luchan con picos impredecibles. Entra en la arquitectura de microservicios, un cambio de paradigma que promete agilidad, escalabilidad y mantenibilidad para el software moderno. ¿Pero es la opción correcta para ti? Exploremos el poder y las consideraciones de los microservicios con el veterano de IT Richard Díaz Pompa, Tech Manager en Huenei.
El poder de los microservicios
La arquitectura de microservicios reimagina fundamentalmente el desarrollo de aplicaciones. En lugar de un código base monolítico, los microservicios descomponen la aplicación en una colección de servicios independientes y autocontenidos. Cada servicio posee una capacidad empresarial específica e interactúa con otros a través de APIs bien definidas. Este enfoque modular desbloquea varias ventajas clave.
“Imagina una aplicación monolítica como un servidor monolítico. Si una sola funcionalidad aumenta su uso, todo el servidor necesita escalarse, impactando todo lo demás”, explica Richard; “con microservicios, tu aplicación es como una colección de máquinas virtuales. Si un servicio en particular ve un aumento en la actividad, solo ese servicio específico necesita escalarse”. Este enfoque dirigido optimiza la asignación de recursos y asegura un rendimiento constante para toda la aplicación, incluso bajo cargas fluctuantes.
Otra ventaja clave radica en un mejor mantenimiento. Tradicionalmente, las aplicaciones monolíticas se pueden comparar con motores complejos. Arreglar un solo componente a menudo requiere un profundo entendimiento de todo el intrincado sistema. Los microservicios, por otro lado, son como motores más pequeños y autocontenidos. Los desarrolladores pueden enfocarse en mejorar un servicio específico sin necesidad de profundizar en las complejidades de toda la aplicación. Esta modularidad no solo simplifica el desarrollo sino que también agiliza la solución de problemas y la depuración de fallas.
Estrategias para una implementación fluida
“Si bien los beneficios de los microservicios son innegables, su implementación introduce complejidades que requieren una cuidadosa consideración”, remarca Richard, “una mayor sobrecarga de comunicación entre servicios, la gestión de un sistema distribuido y garantizar la consistencia de datos a través de los servicios son obstáculos comunes que las organizaciones deben superar”.
Las organizaciones pueden aprovechar API gateways, mecanismos de service discovery y arquitecturas orientadas a eventos para mitigar los desafíos de comunicación. Las API gateways actúan como puntos de entrada únicos para todos los microservicios, simplificando el acceso de clientes externos y manejando tareas como autenticación y autorización. Las herramientas para service discovery como Zookeeper o Consul permiten que los servicios se registren y encuentren dinámicamente, reduciendo los dolores de cabeza de la configuración manual. Las arquitecturas orientadas a eventos, donde los servicios se comunican publicando y suscribiéndose a eventos, promueven un acoplamiento flexible y simplifican los patrones de comunicación.
El aprovechamiento de tecnologías de contenerización como Docker empaqueta e implementa microservicios en entornos estandarizados y livianos. Esto simplifica el despliegue y la gestión en comparación con los métodos tradicionales. Las herramientas de orquestación de microservicios como Kubernetes pueden además automatizar el despliegue, el escalado y la gestión del ciclo de vida de los microservicios, reduciendo la carga operativa en los equipos de TI.
Además, garantizar formatos de datos e interacciones consistentes entre los servicios es crucial. Los contratos de API bien definidos promueven un acoplamiento flexible y simplifican el intercambio de datos entre servicios. El patrón CQRS (Separación de Responsabilidades de Consulta y Comando) separa las operaciones de lectura y escritura en diferentes servicios, mejorando la consistencia de datos y la escalabilidad para casos de uso específicos. En algunos escenarios, la consistencia eventual, donde los datos eventualmente se vuelven consistentes entre los servicios, podría ser un compromiso aceptable por un mejor rendimiento y escalabilidad.
“La adopción exitosa de microservicios requiere un enfoque holístico que considere no solo la implementación técnica, sino también la alineación estratégica con los objetivos empresariales, la gestión de riesgos y las hojas de ruta de transformación digital a largo plazo”, advierte Richard. “Asociarse con profesionales o firmas consultoras de microservicios experimentados puede brindar una valiosa orientación y experiencia en las mejores prácticas de la industria, tecnologías emergentes y metodologías probadas”.
El veredicto final: Una elección bien considerada
“Los líderes de TI deben evaluar cuidadosamente las necesidades, los recursos y la preparación de su organización para adoptar una arquitectura de microservicios”, destaca Richard. “Si bien los beneficios son sustanciales, la mayor complejidad y la sobrecarga operativa pueden no ser adecuadas para cada proyecto. Una evaluación exhaustiva de las posibles ventajas y desafíos, junto con una estrategia de implementación bien definida, es esencial para una adopción exitosa”.
A medida que las empresas navegan por las complejidades del panorama digital, la arquitectura de microservicios presenta un camino convincente hacia adelante. “Al considerar cuidadosamente sus requisitos únicos y buscar orientación de profesionales expertos, los CIO pueden tomar decisiones informadas sobre si deben o no aprovechar este enfoque arquitectónico y cómo hacerlo. Esto asegura que sus sistemas de software permanezcan no solo escalables y mantenibles, sino también lo suficientemente ágiles para prosperar en el mundo digital en constante evolución”, concluye.
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Francisco Ferrando
Business Development Representative
fferrando@huenei.com
por Huenei IT Services | Jun 3, 2024 | Inteligencia Artificial, UX & UI Design
Las Progressive Web Apps (PWA) están revolucionando la forma en que las empresas ofrecen experiencias web. Al fusionar los mejores aspectos de los sitios web tradicionales y de las aplicaciones móviles nativas, las PWA ofrecen una experiencia de usuario similar a una aplicación, sin problemas y accesibles a través de cualquier navegador web.
Lo mejor de dos mundos
Las PWA funcionan para todos los usuarios, independientemente del navegador que estén utilizando. Proporcionan una experiencia mejorada para los navegadores modernos que admiten los últimos estándares web, al tiempo que siguen funcionando como un sitio web tradicional en los navegadores más antiguos. Pueden funcionar sin conexión o con una conexión de red deficiente aprovechando los service workers, un script que actúa como un proxy del lado del cliente, y almacenando en caché los recursos y datos de la aplicación para su uso sin conexión.
Además, son rastreables desde los motores de búsqueda, al igual que los sitios web regulares, lo que les brinda un mayor alcance en comparación con las aplicaciones nativas en las tiendas de aplicaciones.
Las Progressive Web Apps eliminan la necesidad de desarrollar y mantener aplicaciones nativas separadas para diferentes plataformas (iOS, Android, etc.). Un único código base puede apuntar a múltiples plataformas, reduciendo los costos de desarrollo y mantenimiento. A diferencia de las aplicaciones nativas, las PWA no requieren instalación desde las tiendas de aplicaciones, lo que las hace accesibles para cualquier persona con un navegador web. Se pueden actualizar de forma transparente sin intervención del usuario, asegurando que siempre cuenten con acceso a la última versión. Esto elimina la necesidad de actualizaciones manuales, reduciendo la sobrecarga y asegurando una experiencia coherente en todos los usuarios.
Las PWA pueden aprovechar la infraestructura y las API web existentes, lo que facilita la integración con los sistemas y procesos existentes dentro de la organización. Esto puede reducir la necesidad de reestructuraciones o esfuerzos de migración exhaustivos. Además, se pueden construir utilizando una arquitectura modular, lo que permite que los diferentes componentes o características se desarrollen e implanten de forma independiente. Esto puede ayudar en la escalabilidad y permitir que se implementen gradualmente nuevas funciones o actualizaciones.
En general, las PWA ofrecen a las empresas una solución rentable, escalable y amigable para el usuario para ofrecer experiencias web atractivas en múltiples plataformas, al tiempo que aprovechan la infraestructura y las tecnologías web existentes. Esto puede conducir a un mayor compromiso del usuario, reducción de los costos de desarrollo y mantenimiento, y un mejor cumplimiento de los estándares de seguridad y privacidad.
La obsesión por la Inteligencia Artificial
Las Progressive Web Apps pueden integrar tecnología de Inteligencia Artificial para proporcionar funcionalidad y experiencias de usuario mejoradas.
Estas nuevas aplicaciones pueden aprovechar el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para habilitar comandos de voz, chatbots o asistentes virtuales. Esto permite a los usuarios interactuar con la aplicación utilizando lenguaje natural, mejorando la accesibilidad y proporcionando una experiencia de usuario más intuitiva.
Además, los algoritmos de aprendizaje automático se pueden integrar en las PWA para diversos propósitos, como:
- Personalización: Analizar el comportamiento y las preferencias del usuario para proporcionar recomendaciones, contenido o experiencias personalizadas.
- Análisis predictivo: Predecir acciones, necesidades o preferencias del usuario basadas en datos y patrones históricos.
- Reconocimiento de imágenes/objetos: Identificar objetos, rostros o características en imágenes o videos dentro de la PWA.
La IA se puede utilizar para ayudar a los usuarios a completar formularios al rellenar automáticamente los campos basados en datos previos, reduciendo la fricción y mejorando la experiencia general. También puede analizar el comportamiento, preferencias y contexto del usuario para entregar notificaciones altamente relevantes y personalizadas en el momento adecuado, mejorando el compromiso con la PWA.
Con la ayuda de tecnologías como TensorFlow.js, los modelos de IA se pueden integrar en las PWA y ejecutarse directamente en el navegador del usuario, habilitando funciones inteligentes incluso cuando el dispositivo esté sin conexión.
¿Qué pasa con la privacidad de los datos?
Desarrollar una Aplicación Web Progresiva (PWA) impulsada por IA que cumpla con estrictos estándares de privacidad y cumpla con certificaciones como la ISO 27001 exige un enfoque integral. Las empresas deben adoptar una mentalidad de “Privacidad desde el diseño”, tejiendo los principios de protección de datos en cada fase del desarrollo.
La minimización de datos es clave, recopilando solo la información esencial del usuario para la funcionalidad de IA mientras se proporciona una comunicación transparente sobre el uso de los datos. Sólidas medidas de manejo de datos, incluida la encriptación, protocolos seguros y almacenamiento reforzado, salvaguardan la privacidad del usuario.
Empoderar a los usuarios con mecanismos de consentimiento claros y control sobre sus datos fomenta la confianza. Auditorías rigurosas, registros y evaluaciones periódicas de riesgos mantienen la responsabilidad y permiten identificar rápidamente posibles problemas.
Adherirse a regulaciones de privacidad como el RGPD e implementar procesos seguros de entrenamiento de modelos de IA refuerzan aún más el cumplimiento. Principios éticos de IA, como transparencia, equidad y explicabilidad, sustentan la operación responsable del sistema.
Al integrar medidas de privacidad y seguridad de manera holística a lo largo del ciclo de vida, las empresas pueden entregar innovadoras PWA impulsadas por IA que priorizan la confianza y la protección de datos de los usuarios, estableciendo nuevos estándares para una tecnología responsable.
¿Demasiado bueno para ser verdad?
Considerando la amplitud de habilidades requeridas, puede ser un desafío para un solo equipo u organización poseer toda la experiencia necesaria. En tales casos, encontrar un socio experimentado o una firma consultora especializada en desarrollo impulsado por IA puede ser una opción viable.
Un socio experimentado puede proporcionar:
- Experiencia comprobada y un equipo capacitado con las capacidades técnicas requeridas
- Mejores prácticas, metodologías y herramientas establecidas para el desarrollo de PWA e IA
- Experiencia en la navegación de requisitos regulatorios y de cumplimiento
- Acceso a recursos e infraestructura especializados
- Capacidad para escalar recursos según sea necesario y proporcionar soporte y mantenimiento continuos
Las PWA equipadas con capacidades de IA representan una poderosa herramienta para las empresas que buscan entregar una experiencia de usuario superior, reducir costos y obtener una ventaja competitiva. Al asociarse con una firma de desarrollo de software experimentada, puede aprovechar esta tecnología al tiempo que garantiza que se cumplan los más altos estándares de seguridad y privacidad.
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Isabel Rivas
Business Development Representative
irivas@huenei.com
por Huenei IT Services | May 6, 2024 | Ciberseguridad, Process & Management
Por qué asociarse con un desarrollador certificado en ISO 27001 es importante
En un panorama digital en rápida evolución, garantizar la seguridad y confiabilidad de los desarrollos de software es primordial. A medida que las amenazas cibernéticas continúan escalando, las organizaciones deben priorizar la implementación de sólidas medidas de seguridad a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).
Elegir un partner adecuado es crucial. Aquí es donde entran en juego certificaciones como la ISO 27001.
El poder de la ISO 27001 para el desarrollo seguro
La ISO 27001 proporciona un conjunto integral de controles y mejores prácticas para establecer, implementar, mantener y mejorar continuamente un Sistema de Gestión de Seguridad de la Información (SGSI). Al adherirse a este estándar, las organizaciones de desarrollo de software pueden incorporar medidas de seguridad en cada fase del SDLC, desde la recopilación de requisitos y el diseño hasta la codificación, las pruebas y el despliegue.
“La ISO 27001 enfatiza la identificación de riesgos de seguridad de la información en toda la organización”, explica Jorge Attaguile, Director de Operaciones de Huenei IT Services. “Esto también se aplica al Ciclo de Vida de Desarrollo Seguro (SDLC). Al implementar un enfoque basado en riesgos, podemos identificar y mitigar posibles vulnerabilidades en el propio software, los procesos de desarrollo y el manejo de datos”.
La documentación adecuada es una piedra angular de la ISO 27001, y el SDLC no es una excepción. Los procedimientos documentados para el desarrollo seguro cubren aspectos como los requisitos de seguridad, los estándares de codificación y los procedimientos de prueba. Además, la mejora continua es un principio fundamental. Esto se traduce en revisar y actualizar periódicamente las prácticas de seguridad del SDLC, potencialmente involucrando herramientas de seguridad, pruebas de penetración y adaptándose a nuevas amenazas, como destaca Attaguile: “La ISO 27001 ofrece un conjunto completo de controles que se pueden adaptar a las necesidades específicas del SDLC y de seguridad”.
“La ISO 27001 requiere que las organizaciones establezcan y apliquen reglas de seguridad a lo largo del SDLC”, explica la Dra. Rebecca Herold, una reconocida experta en seguridad de la información y CEO de NIST Risk Management. “Esto puede implicar prácticas de codificación segura, controles de acceso, gestión de vulnerabilidades y sólidos procedimientos de prueba”.
Complementar la ISO 27001 con los procesos de ITIL puede mejorar aún más la eficiencia y efectividad del desarrollo de software seguro. ITIL proporciona un marco para estandarizar las prácticas de gestión de servicios de TI, enfocándose en brindar servicios de TI de alta calidad mientras se alinea con las necesidades del negocio.
“Los procesos de ITIL ya tocan varios aspectos de seguridad, como la gestión de cambios, la gestión de incidentes y la gestión de problemas”, señala Stuart Rance, experto en ITIL y autor de varias publicaciones sobre ITIL. “Al integrar los controles de la ISO 27001 en estos procesos, las organizaciones pueden garantizar que la seguridad esté integrada dentro de sus prácticas de gestión de servicios de TI”.
Al integrar controles de seguridad en los flujos de trabajo existentes de ITIL, una empresa de desarrollo de software puede lograr un proceso de desarrollo más eficiente y seguro.
En esencia, continúa Attaguile, “ITIL proporciona una base para una entrega de servicios eficiente, mientras que la ISO 27001 asegura que la seguridad se integre en esos procesos. Integrarlos permite que una empresa de desarrollo de software logre un desarrollo eficiente y seguro”.
La ventaja para el cliente
Los beneficios de asociarse con un desarrollador certificado en ISO 27001 son numerosos. Al implementar los controles de la ISO 27001 dentro de los procesos de ITIL, el proceso de desarrollo se vuelve más seguro, lo que resulta en un producto final con menos vulnerabilidades y un menor riesgo de violaciones de seguridad. Sus datos y el propio software están mejor protegidos.
Además, el enfoque de ITIL en servicios de TI de alta calidad, combinado con la ISO 27001, garantiza que las mejores prácticas de seguridad estén intrínsecamente integradas dentro del ciclo de vida de desarrollo. Esto conduce a un producto final más robusto y confiable con menos errores y problemas de seguridad. Adicionalmente, la simplificación de los procesos a través de ITIL y la integración de los controles de seguridad pueden conducir a ciclos de desarrollo más rápidos y posiblemente menores costos, lo que se traduce en tiempos de entrega más rápidos o precios más competitivos.
Como concluye Attaguile, “Saber que una empresa de desarrollo se adhiere tanto a los estándares ISO 27001 como a ITIL demuestra un compromiso con la calidad y la seguridad. Esto fomenta la confianza en nuestra capacidad para entregar un producto seguro y confiable que satisfaga sus necesidades comerciales”.
Asociarse para el éxito
Al elegir un socio de desarrollo certificado tanto en ISO 27001 como en ITIL, obtienes una ventaja significativa. Recibes un producto más seguro y confiable, entregado de manera eficiente por un proveedor de confianza. Esto se traduce en tranquilidad y un proyecto de desarrollo de software exitoso.
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Isabel Rivas
Business Development Representative
irivas@huenei.com
por Huenei IT Services | May 5, 2024 | Data
Inmersos en el ámbito tecnológico, nos encontramos con una variedad de conceptos que pueden parecer similares entre sí. Es probable que te hayas cuestionado sobre las distinciones entre la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el papel desempeñado por la inteligencia artificial. A pesar de compartir algunas similitudes, es crucial destacar las significativas diferencias que existen entre ellas. Por ende, el propósito fundamental de este artículo es proporcionarte información detallada y clarificar cada uno de estos conceptos. ¡Sigue leyendo para descubrir más sobre las disparidades entre la ingeniería de datos, la ciencia de datos e inteligencia artificial!
Ingeniería de datos vs ciencia de datos: ¿cuáles son las similitudes y diferencias entre los dos términos?
Bueno, para aprender más sobre estos temas, es necesario saber que en el mundo de la tecnología y los datos hay muchas profesiones y roles. Precisamente, una de las cosas que tienen en común estos profesionales es que tanto el ingeniero como el científico de datos están trabajando constantemente con grandes volúmenes de Big Data.
Sin embargo, la diferencia está en el propósito. Los ingenieros se encargan de extraer grandes volúmenes de información y organizar las bases de datos. Por otro lado, los científicos de datos realizan tareas de visualización, diagramación de tareas de aprendizaje y patrones sobre los datos extraídos previamente por los ingenieros.
Por esta razón, las herramientas utilizadas por cada uno tienden a variar. En el caso de los científicos de datos, suelen utilizar recursos como Deep Learning, Machine Learning, procesadores de datos (como Spark), o herramientas de programación como R o Python. De esta forma, los ingenieros utilizan bases de datos como SQL y NoSQL, el ecosistema Hadoop y herramientas como Apache Airflow o Dagster.
Cabe aclarar que ambas son profesiones indispensables para cualquier empresa que quiera aprovechar la tecnología. En este artículo abordamos una introducción a la temática para que puedas comprender la diferencia entre ellos. Si te interesa saber más, te invitamos a que sigas leyendo para saber más sobre cada uno de estos campos de trabajo.
¿En qué consiste la ingeniería de datos?
Especifiquemos un poco los roles que se practican en la ingeniería de datos. Según Datademia, ésta es la práctica de diseñar y construir sistemas que recopilan y almacenan grandes volúmenes de datos. Por lo tanto, el ingeniero es la persona responsable de construir y mantener estructuras de datos para su uso en múltiples aplicaciones.
El objetivo final del ingeniero de datos es hacer que todos estos datos sean accesibles para que la organización los considere en la toma de decisiones. En otras palabras, la idea es que estos datos se transformen en información útil que pueda ser utilizada por la gerencia y partes interesadas para maximizar las ganancias y ver el crecimiento de la empresa.
Es por esta razón que un ingeniero de datos debe tener conocimientos avanzados de bases de datos. Asimismo, como hay una tendencia hacia la programación en la nube, necesita conocer todos estos sistemas. Este profesional también debe ser capaz de trabajar en conjunto con diferentes departamentos, para comprender los objetivos de la organización.
Por lo tanto, es clave comprender que los ingenieros de datos no solo necesitarán ser apasionados por la programación. También necesitarán tener habilidades de comunicación, ya que trabajarán en conjunto con otros departamentos y profesionales, como es el caso de los científicos de datos.
¿Y qué entendemos por ciencia de datos?
Ahora bien, quizás quieras conocer más detalles sobre los científicos de datos, que es otra de las profesiones más demandadas por las empresas en los últimos años. IBM considera que la ciencia de datos combina conocimientos en matemáticas, estadística, programación e inteligencia artificial, para tomar decisiones eficientes y mejorar la planificación estratégica de la empresa.
Cabe señalar que Data Science no es sinónimo de Inteligencia Artificial. En realidad, un científico de datos utiliza la Inteligencia Artificial para extraer información útil de datos no estructurados. La IA es una serie de algoritmos que imitan la inteligencia humana para leer y comprender datos, pero es el científico quien toma la decisión final.
Esto significa que el científico de datos tiene que ser una persona con un fuerte sentido de la lógica. No solo tendrán que trabajar estudiando el comportamiento de los datos, sino que tendrán que entender lo que quiere la empresa. Por esta razón, no solo deben dominar software estadístico y lenguaje de programación, sino que también deben tener un gran interés y conocimiento sobre las situaciones del mercado y de la empresa.
De igual forma, es importante considerar que el científico de datos no solo obtendrá datos de una sola fuente, como lo haría un analista de datos tradicional. En este caso, lo que se busca es tener una perspectiva global del problema. Aunque aportarán su subjetividad para incluir su punto de vista en la toma de decisiones, los datos objetivos reforzarán sus argumentos.
En resumen, has visto que entender la diferencia entre ingeniería de datos y ciencia de datos no es nada complicado. Ambas profesiones son fundamentales para trabajar con Big Data ya que aprovechar grandes volúmenes de información es clave para conseguir grandes resultados en una empresa. ¡Esperamos que este artículo haya despejado tus dudas!
