AutoML sin código: salvar la brecha entre los científicos de datos y los usuarios empresariales

Muchos ejecutivos de nivel C y altos directivos que lideran las corporaciones de hoy no están familiarizados con la programación; puede ser un desafío encontrar a alguien que no aprecie y comprenda la importancia de la tecnología y su potencial futuro.

La Ciencia de Datos es un enfoque de bajo código con numerosas ventajas para las operaciones comerciales. Muchos científicos informáticos apoyan el desarrollo de bajo código. Los Científicos de Datos colaboran para gestionar grandes volúmenes de información de manera efectiva; sus habilidades técnicas y blandas deben complementarse, sin embargo, los ejecutivos rara vez interactúan directamente con ellos.

Este artículo destacará cómo nmáquina de aprendizaje automático Las plataformas pueden acercar a las empresas mientras trabajan hacia su objetivo común. La IA y el aprendizaje automático sin código son una forma ideal de unir a los científicos de datos, a los ejecutivos de nivel C y su visión con la ejecución.

La necesidad de la ciencia de datos sin código

El análisis de datos se volverá esencial para las empresas exitosas en 2023 y más allá. Según un informe de EY, el 81% de los líderes empresariales creen que los datos deben guiar todas las decisiones. Aunque la mayoría de las organizaciones se esfuerzan por ser impulsadas por datos, se requiere un esfuerzo significativo para crear flujos de trabajo de datos accionables.

Al menos parte de este desafío proviene de aplicaciones que generan enormes cantidades de información no estructurada. Varios analistas de la industria estiman que entre el 80% y el 90% de los datos empresariales son no estructurados. Los silos dentro de las organizaciones contienen videos, archivos de audio, documentos de texto y publicaciones en redes sociales, que se acumulan. Los registros producidos por las aplicaciones también vienen en muchos estilos diferentes, lo que hace que estandarizarlos para su uso con aplicaciones de aprendizaje automático sea un desafío.

En segundo lugar, está la complejidad de desarrollar herramientas de Inteligencia Artificial/Aprendizaje Automático. A medida que las empresas generan más datos, podrían utilizarlos para analizar tendencias y obtener una mejor comprensión de las preferencias del cliente y los impactos de las características en los clientes. Las capacidades de IA como el análisis de sentimientos y la clasificación de imágenes podrían resultar especialmente útiles en aplicaciones digitales; crear modelos de aprendizaje automático personalizados útiles requiere habilidad. La recolección de datos, la limpieza de datos, el entrenamiento de modelos y la ingeniería de características requieren una experiencia significativa, lo que convierte las habilidades de ML en una de las habilidades de IA más solicitadas, haciendo que el acceso a este talento sea difícil de conseguir.

Introducir AutoML sin código a principiantes:

Existen diversas bibliotecas y plataformas que no requieren programación alguna para entrenar algoritmos utilizando conjuntos de datos, ayudando a democratizar el aprendizaje automático. Tales plataformas incluyen Google Cloud AutoML; Ludwig de Uber AI; EZDL de Baidu; nextbrain.ai, etc. Alexandre Gonfalonieri de la firma de consultoría de IA Gonfalonieri Consulting explicó cómo la apertura de código y las plataformas de IA sin código ayudan a estas empresas a mantenerse a la vanguardia de la tecnología.

Ilustración de Historia de Datos:

Los científicos de datos pueden utilizar grandes cantidades de datos para detectar patrones y obtener información invaluable sobre el futuro de un negocio. Al utilizar tales conocimientos, se pueden identificar estrategias que podrían aumentar los ingresos; este momento marca cuando otros dentro de una organización comienzan a darse cuenta de cómo la Ciencia de Datos puede ayudar en las decisiones futuras.

Estos avances no ocurren todos los días; los científicos de datos a menudo necesitan defender su posición ante quienes están a cargo que necesitan pruebas de que el análisis de datos está produciendo resultados consistentes. Los científicos de datos a menudo pasan gran parte de su tiempo explicando y respaldando hallazgos con datos; a veces, los proyectos se retrasan o carecen de financiación porque su propósito no se comunica claramente fuera de los círculos de investigación de datos.

Las empresas que comprenden cómo los datos pueden abordar problemas están mejor preparadas para establecer metas realistas y alcanzables para sus equipos. Los líderes empresariales deben familiarizarse con la Ciencia de Datos para facilitar una mejor colaboración y comprensión entre los empleados; herramientas de ML sin código permitir incluso a los usuarios no técnicos participar en este viaje mientras forman parte de los esfuerzos de Ciencia de Datos a pesar de no entender cómo eliminar un virus de un MacBook Pro.

Las herramientas sin código ofrecen ventajas que van mucho más allá de aumentar la eficiencia de los científicos de datos. Las soluciones sin código también llevan a los líderes empresariales al siglo XXI al ayudarles a comprender y trabajar con sus datos más fácilmente; incluso tecnologías complejas, como el Aprendizaje Automático, pueden volverse más transparentes utilizando este enfoque.

Entendiendo el Viaje de los Datos

Los departamentos con un conocimiento profundo de la ciencia de datos pueden notar que sus resultados mejoran. Los equipos de ventas tienden a tener una comprensión superior en lo que respecta al marco de habilitación de ventas y los plazos actuales; los datos pueden ser utilizados para un prospecto altamente dirigido, así como para rastrear el progreso hacia las metas de manera más sencilla. Del mismo modo, los científicos de datos con una comprensión superior pueden plantear consultas personalizadas directamente a los líderes de ventas para maximizar cómo las empresas utilizan este recurso.

Comprender los datos puede ayudar a los ejecutivos de nivel C, como los CEO, Vicepresidentes y Gerentes de Operaciones Comerciales, a hacer un uso más efectivo de los mismos. Cuando entienden cómo se recopilan, los equipos pueden trabajar de manera colaborativa para alcanzar los objetivos más rápidamente. Los líderes empresariales con un conocimiento profundo de los datos pueden identificar medidas de mitigación de riesgos, como los requisitos de presupuesto para innovación, así como oportunidades potenciales de reducción de costos, mientras que los científicos ciudadanos pueden contribuir significativamente a este esfuerzo.

Analizando los Datos

Involucrar a más empleados en su viaje de datos permite a las organizaciones desarrollar habilidades especializadas nuevas y relevantes en toda su fuerza laboral. Las tasas de captura de datos se dispararán, mientras que un conjunto adicional de ojos podría detectar patrones que marquen una verdadera diferencia en las operaciones de una organización.

No solo los científicos de datos pueden extraer información de los datos. La alfabetización en datos se puede aprender e implementar fácilmente en la vida laboral cotidiana. Aunque la ciencia de datos puede ser compleja, hacer que los datos sean accesibles puede ayudar a todos los niveles de una organización a tomar mejores decisiones.

La inteligencia artificial es el futuro de los negocios, con aprendizaje automático, visualización de datos y análisis predictivo, tres áreas de alto nivel que requieren científicos de datos experimentados. Sin embargo, en su esencia, la ciencia de datos implica la recolección y el registro de información.

Los científicos de datos pueden enfocar sus energías de manera más efectiva si una organización ayuda a organizar los datos relevantes. Esto puede proporcionar una ventaja competitiva significativa, especialmente en una época en la que las innovaciones tecnológicas a menudo determinan el éxito o fracaso de las empresas.

Reflexiones finales

Herramienta AutoML sin código busca cerrar la brecha entre científicos de datos, usuarios de negocios y desarrolladores de modelos de aprendizaje automático democratizando este proceso. AutoML (Aprendizaje Automático Automatizado) se refiere a la automatización de varios pasos involucrados en la creación y despliegue de modelos de aprendizaje automático.

Los científicos de datos suelen asumir la tarea de desarrollar modelos de alta calidad. Esto implica tareas como el preprocesamiento de datos y la ingeniería de características, la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros, tareas que requieren un conocimiento profundo de los algoritmos de aprendizaje automático, habilidades de programación, experiencia en el dominio, así como conocimientos empresariales. Debido a la naturaleza compleja de los modelos de aprendizaje automático, los usuarios empresariales sin antecedentes técnicos pueden encontrar difícil comprenderlos y extraer información significativa de sus datos.

Las plataformas sin código ofrecen una forma ideal de simplificar la creación de modelos de aprendizaje automático al eliminar sus complejidades técnicas. Cuentan con una interfaz intuitiva y fácil de usar para aplicar diversas técnicas de aprendizaje automático sin necesidad de escribir código. Los usuarios pueden cargar datos, seleccionar algoritmos, establecer objetivos y automatizar el desarrollo de modelos en estas plataformas.

No-Code AutoML proporciona a las empresas una forma de aprovechar sus datos y extraer información que puede impulsar una mejor toma de decisiones. Facilita un viaje acelerado hacia convertirse en una organización impulsada por datos al servir como un puente entre los científicos de datos, los usuarios empresariales y los propios datos.