Hasta la saciedad hemos escuchado que estamos en un mundo súper conectado, que nunca la humanidad tuvo tanto conocimiento en sus manos de forma tan accesible y fácil de consumir, que para muchos es cosa de solo googlear para buscar la respuesta, o consultarle a Perplexity o buscar la IA que está de moda o ir por lo más seguro buscando un videíto en YouTube.
En términos generales todo es cierto, pero no podemos olvidar la frase del bronce “Internet es un mar de conocimientos, pero con un centímetro de profundidad”, haciendo alusión que realmente podemos encontrar muchas cosas, pero muchas veces es basura o que la respuesta es insatisfactoria a nuestras necesidades o podemos estar horas dando clic sin encontrar la respuesta.
Ahora que la Inteligencia Artificial está hasta en la sopa y que existen de todos los colores y sabores, las personas “piensan” que la IA va a responder todo con un simple clic, sin lugar a equivocarnos puede ser cierto hasta cierto punto, porque para algunas cosas, aunque la IA avanza impresionantemente cada día, esta sufre del término denominado “alucinaciones” es decir no nos entrega una respuesta correcta o contiene algunos errores.
Por eso algunos indican que se debe a la calidad del “Prompt” (pregunta) con que se ha consultado a la Inteligencia Artificial y que teniendo una buena construcción del Prompt esto se resuelve, pero en la práctica de igual manera algunas veces no se obtiene el resultado esperado.
Pero cuando analizamos datos, muchos ahora suben una tabla de Excel o un archivo cvs o lo conectan con una base de datos y esperan, como flotar la lámpara y aparecerá el genio que nos responderá todas nuestras preguntas, pero la realidad es completamente distinta.
Sin lugar a duda, si uno sube un archivo con datos y le solicita a la Inteligencia Artificial que lo analice y que le de su análisis, la IA por defecto entregará los datos más comunes de estadística básica, que para alguien que conozca de análisis de datos le resultará insuficiente, en cambio si una persona que literalmente no tiene idea de nada, ufff, pensará que ha descubierto el fuego.
El problema para resolver análisis de datos es necesario partir de la base que no solo hay que “pensar” la pregunta, sino se debe tener la capacidad de Analizar, Explorar, Discernir y Cuestionar la información que se está recibiendo.
Una capacidad que se está perdiendo a nivel impresionante es la capacidad del PENSAMIENTO CRÍTICO Y ANÁLISIS PROFUNDO, porque nos hemos acostumbrado a irnos por la respuesta fácil o simplemente en presionar next, next, next sin digerir mentalmente el contenido.
Cuando se analizan datos en el fondo no es solo cosa de decir “Querido ChatGPT quiero que analices…”, porque si la persona no tiene la capacidad de analizar, literalmente no tendrá la capacidad de distinguir lo que le está entregando la IA y si tiene correlación con lo que busca.
Es aquí donde para los analistas realmente necesitan tener una “base de conocimientos” de Estadística Inferencial y Descriptiva, para muchos tendrán que googlear o preguntarle a la misma IA cúal es la diferencia entre ellas, sin considerar que muchos autores incluso mencionan y la distinguen de otras dos ramas que son la Estadística Matemática y Estadística Aplicada.
Muchos cuando escuchan Estadística solo recuerdan lo que estudiaron en el colegio de la Media, Mediana, Moda y Promedio, que incluso aquello les costaría de diferenciar.
Cuando una persona tiene una base de Estadística y empieza a analizar datos puede determinar el modelo matemático más apropiado para buscar la solución a su problema y no dejar que la Inteligencia Artificial (IA) les de resultados que pueden ser cuestionados si se analizan con detenimiento y que, si uno le indica a la Inteligencia Artificial que está equivocada la respuesta, esta simplemente diga “Perdón” y vuelva a generar otro resultado, que talvez nuevamente sea el errado.
Por décadas el líder del mercado en software de Estadística es IBM SPSS que actualmente esta en su versión 31, un número impresionante para imaginar la evolución que ha tenido dicho software.
Para cualquier Analista de Datos, Científico de Datos, Arquitecto de Datos, Ingeniero de Machine Learning, Desarrollador de Ciencia de Datos, Analista de BI, Product Manager de Datos, Data Engineer, etc. El software IBM SPSS es sin lugar a duda un software imprescindible para el análisis de la información para la toma de decisiones.
El listado de cálculos que pueda hacer en Ciencia de Datos es impresionante, desde los elementales recién indicados, pasando por Desviación Estándar y Varianza, Percentiles y Cuartiles, Valores Atípicos, Distribución de Frecuencias, Correlación y Regresión, Pruebas de Hipótesis y Significancia Estadística, Intervalos de Confianza y el listado es impresionante de cálculos y funciones que explicar uno por uno lo podríamos dejar para otro artículo en un futuro.
Por lo tanto, cuando una persona no tiene bases de análisis de datos, aunque tenga el motor más grande de Inteligencia Artificial a su lado, puede ser que no encuentre la respuesta correcta, porque realmente NO sabe lo que está buscando.
IBM SPSS en la actualidad se enfoca en 3 ramas de análisis y estudio.
ANÁLISIS ESTADÍSTICO AVANZADO: Enfocado en técnicas de remuestreo para análisis de grandes muestras (bootstrapping) y el descubrimiento de tendencias complejas en tablas relacionadas.
MODELOS PREDICTIVOS Y REGRESIONES: Mediante el uso de Árboles de decisiones y Redes Neuronales se pueden optimizar resultados para predecir resultados y tendencias futuras.
MODELOS DE INVESTIGACIÓN DE MERCADOS: Permite analizar conjunto de datos que muchas veces tiene datos faltantes o muestra complejas para obtener información y conocimientos de las preferencias del consumidor.
En la actualidad IBM SPSS Ver. 31, tiene dos nuevas funcionalidades que lleva el análisis de datos a un nivel insospechado, que tienen que ver con la integración de Inteligencia Artificial:
INTEGRACIÓN EXTERNA CON AGENTES DE IA: Se puede ahora conectar un modelo de trabajo en IBM SPSS con un agente externo de IA como por ejemplo ChatGPT, para poder ayudarlo a generar el código necesario para emplearlo en la ventana de sintaxis de IBM SPSS y con ello obtener el resultado esperado o el gráfico correspondiente.
ASISTENTE DE IA IMPULSADO POR WATSONX.IA: WATSONX.IA es el modelo de IA desarrollado por IBM para poder simplificar el trabajo con IBM SPSS, que lo podrá guiar y ser su asistente en todo el proceso para acortar la brecha en el análisis de resultados complejos y obtener una rápida curva de aprendizaje de como trabajar con la herramienta para la búsqueda del resultado esperado.
Hoy uno de los empleos más requeridos por las empresas es el de Analista de Datos, porque el problema no es tener acceso a la información, sino en tener el personal que lo pueda analizar y ayude a las empresas a la toma de decisiones en todos los mercados.
Las empresas en la actualidad tienen varios miles de gigas de información, pero recién están descubriendo que pueden hacer con ellos y para eso el Líder IBM SPSS sigue marcando la diferencia.
La Inteligencia Artificial no es el “Genio” que resuelve todos nuestros problemas en análisis de Datos, sino una herramienta que puede ayudarnos y con pensamiento crítico y conocimiento tú ventaja es infinita.
Si necesitas más información de como podemos ayudarte para analizar tú información, requerimientos o consultas , contáctanos