¿Los analistas de datos serán reemplazados por aprendizaje automático e inteligencia artificial pronto?

Sí. Lea sobre lo que hacen los analistas de datos y cómo se establece la nueva IA de Marketing para reemplazarlos.

(crédito del artículo a Ben Sim)
A medida que su negocio continúa escalando y atrae a más clientes potenciales a través de su sitio web y campañas de correo electrónico, los especialistas en marketing se vuelven muy cargados con más datos de los que pueden manejar. Entre tener que crear más contenido y asistir a más ferias comerciales, parece que solo hay tantas hojas de Excel y paneles de control de marketing que puede seguir. ¿Terminaría alguna vez esta locura? ¿Qué hacemos con toda esta información?

¿Qué hace un analista de datos?
En pocas palabras, los analistas de datos traducen los números al inglés simple. Ayudan a analizar grandes cantidades de datos para descubrir ideas significativas que de otro modo pasarían desapercibidas. Son un recurso valioso para tener una vez que obtenga un gran tráfico del sitio y le resulte difícil identificar variables específicas sobre sus visitantes. Los buenos analistas de datos son expertos no solo en presentar ideas que sean procesables y más importantes para su empresa, sino que también pueden presentar estas ideas en informes fácilmente comprensibles que mantienen la jerga técnica al mínimo.

¿Por qué necesita un analista de datos?
Quizás la pregunta correcta sería, ¿por qué no? Las empresas en línea como SAAS y los sitios de comercio electrónico se ocupan de una audiencia de vastos orígenes y ubicaciones geográficas. La información sobre estos visitantes puede ser desordenada o abrumadora para el vendedor. Tener un recurso dedicado para leer las hojas de té para ti ayuda mucho a sentir el pulso de tus clientes potenciales.

Quizás ya use varias herramientas analíticas en su sitio web, como Google Analytics. Eso es genial y recomendamos encarecidamente a todos los negocios en línea que comiencen a usarlos si no lo ha hecho. Sin embargo, el vendedor a menudo se enfrenta a varios informes de diferentes sitios de seguimiento de análisis y necesita encontrar la mejor manera de crear una imagen de marketing integral. Un analista de datos debe poder establecer correlaciones entre los diferentes conjuntos de datos para mostrarle qué funciona y qué no, y también optimizar el uso de tales herramientas analíticas.

Finalmente, el mayor beneficio de un analista de datos es que puede ayudarlo a predecir el futuro (bueno, más o menos). Ser capaz de regular, normalizar y calibrar datos pasados ​​ayuda a poner los datos en contexto y permite una interpretación significativa de lo que está por venir. ¡Cuanto más rápido note un cambio en las tendencias de los visitantes en su sitio, más rápido podrá responder y mayores serán sus posibilidades de éxito!
~~~~
En Gimmie.io , hemos creado un algoritmo de inteligencia artificial que asume el papel de analista de datos para el departamento de marketing.

La pregunta más importante aquí es: ¿alguna vez podré reducir la cantidad de humanos que juegan con datos para obtener respuestas? Y se está pidiendo mucho en estos días, ya que docenas de empresas prometen BI “plug-and-play”, análisis de “apuntar y hacer clic”, sistemas mágicos de aprendizaje automático que aumentarán automáticamente su tasa de conversión sin esfuerzo, etc. Nunca he oído hablar de “Kensho” antes y supongo que esta pregunta es un intento encubierto en SEO para otro lanzamiento de este tipo (aunque probablemente deberías poner la URL).

La verdad es que todavía debe haber un mapeo humano de su modelo de negocio a un modelo de datos. Puede suceder en dos etapas: cuando su negocio se está construyendo, si su CTO es competente; y cuando decide construir una especie de función de BI y descubre que su CTO creía en “moverse rápido y romper cosas”, NoSQL, “la lógica está en el ORM” y otros “patrones de diseño” encantadores.

Si la IA alguna vez se vuelve lo suficientemente buena como para poder hacer esa parte, también se habrá vuelto lo suficientemente buena como para hacer un mejor trabajo en la gestión de la empresa que usted. Como gerente, naturalmente quiere creer que esta vez es diferente, que Bleaurstlytics será la última bala de plata que terminará con todas las balas de plata, que por solo la mitad del salario, los consultores sonrientes harán lo que su equipo de diez no podría, con una interfaz intuitiva que incluso su hijo de cinco años podría usar de inmediato.

Es mejor contratar a un profesional, preferiblemente con una década o más de experiencia con bases de datos, pero será costoso, probablemente varios salarios, y el ahorro no será obvio porque será en forma de costos de oportunidad y retrasos evitados. No es una respuesta popular, hasta que hayas probado algunas de las balas de plata.

¡Claro que no!

El análisis es, efectivamente, en lo que el cerebro humano es superior.

---

Ejemplo 1: Las herramientas de desarrollo web han evolucionado rápidamente durante los últimos cinco años. ¿Significa que ya no necesitamos desarrolladores web calificados? Todo lo contrario: a pesar de que las herramientas son mucho más potentes, la demanda de desarrolladores web experimentados hoy en día es extremadamente alta.

Ejemplo 2: El nivel de entrada para el marketing en línea se ha reducido constantemente en los últimos años. Efectivamente, no se requiere capacitación para comenzar a dirigir el tráfico a cierta página o sitio con un presupuesto de incluso unos pocos dólares. ¿Significa que ya no necesitamos personal calificado de marketing en línea? Todo lo contrario: los buenos son raros y los grandes no tienen precio a partir de hoy.

---

Claro, las herramientas de análisis de datos quitarían mucha carga a los científicos de datos.

Claro, muchas cosas que hoy requieren horas o días o semanas pronto requerirían segundos, minutos u horas.

¿Pero reemplazar analistas de datos por aprendizaje automático? No va a suceder en el corto plazo.

No mientras los humanos estén al corriente. Haces análisis de datos para alguien, ya sea por tu propio bien o por el de tu jefe o cliente, y tienen una pregunta que responder o un problema que resolver a través del análisis de datos. Pero esas preguntas o problemas deben enmarcarse de tal manera que podamos responder con análisis de datos, y eso es realmente bastante difícil.

Digamos que inventó un sistema de inteligencia artificial que puede hablar directamente con los usuarios humanos. Esa persona en particular necesita ser lo suficientemente inteligente como para hacer preguntas correctas. Esa misma persona también debe ser capaz de comprender la respuesta que escupe la IA.

Esta persona en particular puede seguir siendo un analista de datos, que en realidad actúa como intermediario entre la IA y las personas que tienen preguntas, pero no pueden plantearla de una manera que la IA pueda entender o procesar.

Tal vez la IA se vuelva tan inteligente para comprender la mayoría de las preguntas inarticuladas que la gente plantea, pero no veo que eso llegue en los próximos 10 años.

No veo que los algoritmos realmente se vuelvan lo suficientemente inteligentes y creativos como para poder reemplazar por completo el “toque humano” de un analista de datos experto. El aprendizaje automático puede identificar tendencias, pero no puede entender realmente qué hay detrás de estos datos, qué significan estos datos para el negocio, las relaciones entre los diferentes procesos, etc.

Una pregunta similar que intenté responder aquí: ¿Es hora de despedir a su analista de datos? es si la mayor parte del trabajo del analista pronto se automatizará. Mi conclusión es que la respuesta a esta pregunta también es “no”. Si bien es difícil predecir lo que sucederá dentro de 20-30 años a partir de ahora, simplemente no veo que el software y los algoritmos den ese paso adicional en los próximos años.

El aprendizaje automático y la IA pueden, de hecho, automatizar algunos aspectos de la ciencia de datos. Sin embargo, esto no tiene por qué ser malo. De hecho, puede permitir a las personas centrar su atención en otros lugares, ser más innovadores y quizás asumir nuevos roles que aún no existen. Hay más que decir sobre el tema, y ​​aquí hay una publicación de blog interesante que profundiza hacia dónde se dirige el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en términos de reemplazo de trabajo: ¿Deus Ex Machina? El futuro de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

No

Aprendizaje automático No es un ser humano pensar y hacer cosas como nosotros. Cualquier software no puede tomar decisiones eficientes dinámicamente sin intervención humana. Cualquier ventaja que estemos tomando de ML o AI no es diferente.

No, solo los analistas de datos que no aprenden nuevas herramientas.

Las herramientas reemplazarán los viejos enfoques. Ahora puedes ser cualquiera de los dos:

• diseñador de herramientas que es esencial <- esto es difícil y también es ciencia de datos
• usuario de herramienta que será reemplazado

¡Solo mantente al tanto del juego!

Pero parece plausible que la tarea básica de los analistas pueda automatizarse pronto.