Datu Zientziak IA ordezkatuko al du?

Ongi da, karta mahai gainean - galdera hau nonahi agertzen da. Teknologia bileretan, lanean kafe atsedenaldietan, eta bai, LinkedIn hari luze horietan ere inork ez du irakurtzen duela onartzen. Kezka nahiko argia da: IAk hainbeste automatizazio kudeatu badezake, datu zientzia... botatzeko modukoa bihurtzen al da horrek? Erantzun azkarra: ez. Erantzun luzeagoa? Konplikatua, nahasia eta askoz interesgarriagoa da "bai" edo "ez" huts bat baino

Honen ondoren irakurri nahi izango dituzun artikuluak:

🔗 Datuen zientzia eta adimen artifiziala: berrikuntzaren etorkizuna
Adimen artifizialak eta datu-zientziak etorkizuneko berrikuntza-paisaia nola moldatzen duten aztertzen.

🔗 Adimen artifizialak datu-analistak ordezkatuko al ditu: benetako eztabaida
Adimen Artifizialak datu-analisten roletan eta industriaren beharretan duen eragina ulertzea.

🔗 Kontuan hartu beharreko IA tresnetarako datuen kudeaketa
IA tresnen potentziala maximizatzeko datuen kudeaketa praktika nagusiak.

Zerk egiten du datu-zientzia benetan baliotsua 🎯

Kontua hauxe da: datu-zientzia ez da matematika eta ereduak soilik. Boteretsu egiten duena zehaztasun estatistikoaren, negozio-testuinguruaren eta arazoak konpontzeko sormen ukitu baten . Adimen artifizialak hamar mila probabilitate kalkula ditzake keinu batean, noski. Baina erabaki al dezake zein arazo den garrantzitsua enpresa baten emaitza ekonomikoetarako? Edo azaldu al dezake nola lotzen den arazo hori estrategiarekin eta bezeroen portaerarekin? Hor sartzen dira gizakiak.

Bere muinean, datu-zientzia itzultzaile baten antzekoa da. Nahaspila gordina hartu -kalkulu-orri itsusiak, erregistroak, zentzurik ez duten inkestak- eta jende arruntak benetan jardun dezakeen erabaki bihurtzen ditu. Itzulpen-geruza hori kenduz gero, IAk askotan zentzugabekeria ziurra botatzen du. HBRk urteak daramatza hau esaten: saltsa sekretua ez dira zehaztasun-neurriak, konbentzimendua eta testuingurua [2].

Errealitatearen egiaztapena: ikerketek iradokitzen dute IAk lan baten barruko zeregin asko automatiza ditzakeela - batzuetan erdia baino gehiago . Baina lana zehaztea, epaiketak egitea eta "erakunde" izeneko gauza nahasi horrekin bat egitea? Oraindik ere oso lurralde humanoa da [1].

Konparazio azkarra: Datuen zientzia vs. IA

Taula hau ez da perfektua, baina betetzen dituzten rol desberdinak nabarmentzen ditu:

"Ordezkapen osoa"ren mitoa 🚫

Polita dirudi IA datu-lan guztiak irensten dituela imajinatzea, baina hori uste okerrean oinarritzen da: datu-zientziaren balio osoa teknikoa dela. Gehiena, egia esan, interpretatiboa, politikoa eta komunikatiboa .

• Ez dago zuzendari batek esaten duenik: «Mesedez, eman iezadazu % 94ko zehaztasuna duen eredu bat»

• Hau diote: «Merkatu berri honetara zabaldu beharko genuke, bai ala ez?»

Adimen artifizialak iragarpen bat sor dezake. Zer ez duen kontuan hartuko: araudi-buruhausteak, ñabardura kulturalak edo zuzendari nagusiaren arrisku-gogoa. Analisia ekintza bihurtzea oraindik ere joko humano bat da , truke eta konbentzimenduz betea [2].

Non IA gauzak astintzen ari den jada 💥

Izan gaitezen zintzoak - datu-zientziaren zati batzuk IA-k dagoeneko irensten ari ditu:

• Datuen garbiketa eta prestaketa → Egiaztapen automatizatuek balio faltak, anomaliak eta desbideratzeak gizakiek Excelen lan egitea baino azkarrago detektatzen dituzte.

• Modeloen hautaketa eta doikuntza → AutoML-k algoritmoen aukerak murrizten ditu eta hiperparametroak kudeatzen ditu, asteak lantzeko denbora aurreztuz [5].

• Bistaratzea eta txostenak → Tresnek orain aginte-panelak edo testu-laburpenak sor ditzakete gonbidapen bakar batetik.

Nork sentitzen du gehien? Grafiko errepikakorrak eraikitzea edo oinarrizko modelatzea lantzen dutenek. Irteera? Balio-katean gora egin: galdera zorrotzagoak egin, istorio argiagoak kontatu eta gomendio hobeak formulatu.

Kasuaren laburpen azkarra: txikizkako saltzaile batek AutoML probatzen du bezeroen bajak aztertzeko. Oinarrizko eredu sendo bat sortzen du. Baina garaipen handia datu-zientzialariak zeregina birformulatzen duenean dator: "Nork baja emango du?" galderaren ordez, "Zein esku-hartzek handitzen dute benetan segmentu bakoitzeko marjina garbia?" galdera bihurtzen da. Aldaketa horrek -finantzarekin lankidetzan aritzeak mugak ezartzeko- bultzatzen du balioa. Automatizazioak gauzak bizkortzen ditu, baina markoak emaitza desblokeatzen du.

Datu-zientzialarien rola eboluzionatzen ari da 🔄

Desagertzearen ordez, lana forma berrietara eraldatzen ari da:

1. IA itzultzaileak - emaitza teknikoak digerigarriagoak eginez diruaz eta marka arriskuaz arduratzen diren liderrentzat.

2. Gobernantza eta etika arduradunak NISTen AI RMF bezalako estandarrekin bat datozen alborapen probak, jarraipena eta kontrolak ezartzea [3].

3. Produktu-estrategak - datuak eta adimen artifiziala bezeroen esperientzietan eta produktuen bide-orrietan txertatzen.

Ironikoki, IAk lan tekniko gehiago bere gain hartzen duen heinean, giza trebetasunak - istorioak kontatzea, domeinu-epaia, pentsamendu kritikoa - erraz ordezkatu ezin dituzun atal bihurtzen dira.

Adituek eta datuek diotena 🗣️

• Automatizazioa erreala da, baina partziala : egungo IAk lan asko automatiza ditzake lanpostu askotan, baina horrek normalean gizakiak askatzen ditu balio handiagoko lanera aldatzeko [1].

• Erabakiek gizakiak behar dituzte : HBR-k adierazi du erakundeak ez direla mugitzen zenbaki gordinen ondorioz - mugitzen direla istorioek eta narrazioek liderrak jardutera bultzatzen dituztelako [2].

• Lanpostuen eragina ≠ kaleratze masiboak : WEFren datuek erakusten dute enpresek espero dutela IAk rolak aldatzea eta langileak murriztea zeregin oso automatizagarriak diren lekuetan, baina baita birziklatze ahalegina ere [4]. Patroiak ordezkapena baino birdiseinu baten antza handiagoa du.

Zergatik irauten duen beldurrak 😟

Hedabideen titularrek zorigaiztoko egoeraz gainditzen dira. «IAk lanpostuak ordezkatzen ditu!» esaten dute saltzen dutenek. Baina ikerketa serioek etengabe erakusten dute ñabardura: zereginen automatizazioa, lan-fluxuen birdiseinua eta rol berrien sorrera [1][4]. Kalkulagailuaren analogia batek funtzionatzen du: inork ez du eskuz zatiketa luzerik egiten, baina aljebra ulertu behar da kalkulagailua noiz

Garrantzitsua izaten jarraitzea: eskuliburu praktiko bat 🧰

• Hasi erabakiarekin. Lotu zure lana negozio-galderari eta oker egotearen kostuari.

• Utzi IA zirriborratzen, zuk fintzen. Hartu bere emaitzak abiapuntu gisa - zuk epaia eta testuingurua ekartzen dituzu.

• Eraiki gobernantza zure fluxuan. NIST bezalako esparruei lotutako alborapen-egiaztapen arinak, monitorizazioa eta dokumentazioa [3].

• Aldatu estrategia eta komunikaziora. Zenbat eta gutxiago egon "botoiak sakatzera" lotuta, orduan eta zailagoa da automatizatzea.

• Ezagutu zure AutoML. Pentsa ezazu praktikatzaile bikain baina arduragabea bezala: azkarra, nekaezina, batzuetan erabat okerra. Zuk ematen dituzu babes-hesiak [5].

Beraz… Adimen Artifizialak Datu Zientzia Ordezkatuko Al Du? ✅❌

Erantzun zuzena: Ez, baina birmoldatuko du . Adimen artifizialak tresna-kutxak gizakiaren interpretazioaren, sormenaren eta epaiaren beharra . Aitzitik, datu-zientzialari onak baliotsuagoak dira gero eta emaitza konplexuagoak interpretatzeko.

Laburbilduz: Adimen artifizialak zereginak ordezkatzen ditu, ez lanbidea [1][2][4].

Erreferentziak

[1] McKinsey & Company - Adimen Artifizial sortzailearen potentzial ekonomikoa: Hurrengo produktibitate-muga (2023ko ekaina).
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier

[2] Harvard Business Review - Datuen Zientzia eta Konbentzitzeko Artea (Scott Berinato, 2019ko urtarrila-otsaila).
https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion

[3] NIST - Adimen Artifizialeko Arriskuen Kudeaketa Esparrua (AI RMF 1.0) (2023).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

[4] Munduko Ekonomia Foroa - Adimen artifizialak hasierako mailako lan aukeren atea ixten ari al da? (2025eko apirilaren 30a) - Future of Jobs 2025- .
https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/

[5] He, X. et al. - AutoML: Azken Berrien Azterketa (arXiv, 2019).
https://arxiv.org/abs/1908.00709

Aurkitu azken IA AI Laguntzaileen Denda Ofizialean

Guri buruz