Bien, cartas sobre la mesa: esta pregunta surge en todas partes. En reuniones tecnológicas, en las pausas para el café en el trabajo, e incluso en esos largos hilos de LinkedIn que nadie admite leer. La preocupación es bastante contundente: si la IA puede gestionar tanta automatización, ¿eso convierte a la ciencia de datos en algo… desechable? Respuesta rápida: no. ¿Una respuesta más larga? Es complicada, liosa y mucho más interesante que un simple "sí" o "no"
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¿Qué hace que la ciencia de datos sea realmente valiosa?
La cuestión es que la ciencia de datos no se limita a matemáticas y modelos. Lo que la hace poderosa es esta extraña combinación de precisión estadística, contexto empresarial y un toque de resolución creativa de problemas . La IA puede calcular diez mil probabilidades en un abrir y cerrar de ojos, claro. Pero ¿puede decidir qué problema es importante para el resultado final de una empresa? ¿O explicar cómo se relaciona ese problema con la estrategia y el comportamiento del cliente? Ahí es donde intervienen los humanos.
En esencia, la ciencia de datos es como un traductor. Toma el desorden en bruto (hojas de cálculo feas, registros, encuestas sin sentido) y lo convierte en decisiones que la gente común puede implementar. Si se elimina esa capa de traducción, la IA a menudo genera un sinsentido seguro. HBR lleva años afirmando esto: la clave no son las métricas de precisión, sino la persuasión y el contexto [2].
Realidad: los estudios sugieren que la IA puede automatizar muchas tareas dentro de un trabajo, a veces más de la mitad . Pero definir el alcance del trabajo, tomar decisiones y alinearse con ese complejo concepto llamado "organización" sigue siendo territorio humano [1].
Comparación rápida: Ciencia de datos vs. IA
Esta tabla no es perfecta, pero resalta los diferentes roles que desempeñan:
| Característica / Ángulo | Ciencia de datos 👩🔬 | Inteligencia artificial 🤖 | Por qué es importante |
|---|---|---|---|
| Enfoque principal | Perspectiva y toma de decisiones | Automatización y predicción | La ciencia de datos enmarca el “qué” y el “por qué” |
| Usuarios típicos | Analistas, estrategas, equipos de negocios | Ingenieros, equipos de operaciones, aplicaciones de software | Públicos diferentes, necesidades superpuestas |
| Factor de costo 💸 | Salarios y herramientas (predecibles) | Computación en la nube (variable a escala) | La IA puede parecer más barata hasta que su uso se dispara |
| Fortaleza | Contexto + narración | Velocidad + escalabilidad | Juntos, son simbióticos |
| Debilidad | Lento para tareas repetitivas | Lucha con la ambigüedad | Exactamente por qué uno no mata al otro |
El mito del “reemplazo total” 🚫
Suena genial imaginar que la IA absorba todos los trabajos de datos, pero eso se basa en la suposición errónea de que todo el valor de la ciencia de datos es técnico. En realidad, la mayor parte es interpretativa, política y comunicativa .
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Ningún ejecutivo dice: “Por favor, denme un modelo con un 94% de precisión”
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Dicen: “¿Deberíamos expandirnos a este nuevo mercado, sí o no?”
La IA puede generar un pronóstico. Lo que no considera: problemas regulatorios, matices culturales ni la tolerancia al riesgo del director ejecutivo. Convertir el análisis en acción sigue siendo un juego humano , lleno de concesiones y persuasión [2].
Dónde la IA ya está revolucionando las cosas 💥
Seamos honestos: la IA ya está devorando partes de la ciencia de datos:
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Limpieza y preparación de datos → Las verificaciones automatizadas detectan valores faltantes, anomalías y desviaciones más rápido que los humanos trabajando con Excel.
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Selección y ajuste de modelos → AutoML limita las opciones de algoritmos y maneja hiperparámetros, ahorrando semanas de ajustes [5].
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Visualización e informes → Las herramientas ahora pueden crear paneles o resúmenes de texto a partir de un solo mensaje.
¿Quiénes lo sienten más? Las personas cuyo trabajo se centra en la creación repetitiva de gráficos o modelos básicos. ¿La solución? Ascender en la cadena de valor: formular preguntas más precisas, contar historias más claras y formular mejores recomendaciones.
Resumen de un caso: un minorista prueba AutoML para la tasa de abandono. Genera un modelo base sólido. Pero la gran victoria llega cuando el científico de datos replantea la tarea: en lugar de "¿Quiénes abandonarán?", se convierte en "¿Qué intervenciones realmente aumentan el margen neto por segmento?". Ese cambio, sumado a la colaboración con el departamento financiero para establecer límites, es lo que genera valor. La automatización acelera el proceso, pero el enfoque optimiza el resultado.
El rol de los científicos de datos está evolucionando 🔄
En lugar de desaparecer, el trabajo se está transformando en nuevas formas:
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Traductores de IA : hacemos que los resultados técnicos sean digeribles para los líderes que se preocupan por el dinero y el riesgo de la marca.
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Gobernanza y ética : establecer pruebas de sesgo, monitoreo y controles alineados con estándares como AI RMF del NIST [3].
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Estrategas de productos : combinan datos e inteligencia artificial con las experiencias de los clientes y las hojas de ruta de los productos.
Irónicamente, a medida que la IA se hace cargo de más trabajo técnico, las habilidades humanas (narración, juicio de dominio, pensamiento crítico) se convierten en partes que no se pueden reemplazar fácilmente.
Lo que dicen los expertos y los datos 🗣️
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La automatización es real, pero parcial : la IA actual puede automatizar muchas tareas dentro de muchos trabajos, pero eso generalmente libera a los humanos para pasar a un trabajo de mayor valor [1].
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Las decisiones necesitan humanos : HBR señala que las organizaciones no se mueven por números puros: se mueven porque las historias y las narrativas hacen que los líderes actúen [2].
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Impacto laboral ≠ despidos masivos : Los datos del Foro Económico Mundial muestran que las empresas esperan que la IA modifique los roles y reduzca la plantilla en tareas altamente automatizables, pero también están redoblando sus esfuerzos en la capacitación [4]. Este patrón se asemeja más a un rediseño que a un reemplazo.
¿Por qué persiste el miedo?
Los titulares de los medios se nutren de noticias catastróficas. "¡La IA reemplaza empleos!" vende. Pero estudios serios muestran constantemente los matices: automatización de tareas, rediseño del flujo de trabajo y creación de nuevos roles [1][4]. Una analogía con la calculadora funciona: ya nadie hace divisiones largas a mano, pero aún es necesario comprender álgebra para saber cuándo usar la calculadora.
Mantenerse relevante: una guía práctica 🧰
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Empieza con la decisión. Vincula tu trabajo con la pregunta de negocio y el coste de equivocarte.
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Deja que la IA diseñe, tú perfecciona. Considera sus resultados como puntos de partida: tú aportas juicio y contexto.
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Incorpore la gobernanza a su flujo. Controles de sesgo ligeros, monitoreo y documentación vinculados a marcos como el del NIST [3].
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Centra tu atención en la estrategia y la comunicación. Cuanto menos te apegues a pulsar botones, más difícil será automatizar tu trabajo.
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Conoce tu AutoML. Piensa en él como un becario brillante pero imprudente: rápido, incansable, a veces completamente equivocado. Tú proporcionas las barreras [5].
Entonces… ¿Reemplazará la IA a la ciencia de datos? ✅❌
La respuesta contundente: No, pero lo transformará . La IA está redefiniendo las herramientas : reduciendo el trabajo pesado, impulsando la escalabilidad y cambiando las habilidades más importantes. Lo que no elimina es la necesidad de interpretación, creatividad y criterio humanos . En todo caso, los buenos científicos de datos son más valiosos como intérpretes de resultados cada vez más complejos.
En resumen: la IA reemplaza tareas, no la profesión [1][2][4].
Referencias
[1] McKinsey & Company - El potencial económico de la IA generativa: La próxima frontera de la productividad (junio de 2023).
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
[2] Harvard Business Review - La ciencia de datos y el arte de la persuasión (Scott Berinato, enero-febrero de 2019).
https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion
[3] NIST - Marco de Gestión de Riesgos de Inteligencia Artificial (AI RMF 1.0) (2023).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf
[4] Foro Económico Mundial: ¿Está la IA cerrando la puerta a las oportunidades laborales de nivel inicial? (30 de abril de 2025) - Perspectivas de " El Futuro del Empleo 2025" .
https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/
[5] He, X. et al. - AutoML: Un estudio del estado del arte (arXiv, 2019).
https://arxiv.org/abs/1908.00709