La ciencia de datos se ha convertido en un pilar fundamental para la innovación y la toma de decisiones en múltiples sectores. Sin embargo, para que los modelos, análisis y aplicaciones de la ciencia de datos funcionen correctamente, resulta importante contar con una fuente sólida y diversa de datos. En este contexto, el movimiento de datos abiertos es clave al poner a disposición del público grandes volúmenes de información de forma gratuita y con licencias que permiten su uso y redistribución.
A continuación, exploraremos cómo los datos abiertos sirven como combustible para la ciencia de datos y cómo las organizaciones, tanto públicas como privadas, pueden aprovecharlos para generar valor de manera sostenible.
1. Democratización de la ciencia de datos
Uno de los mayores aportes de los datos abiertos es la democratización de la ciencia de datos. Al eliminar barreras de acceso a la información, cualquier persona con conexión a internet y habilidades básicas de análisis puede explorar, crear y compartir hallazgos. Estudiantes, investigadores, emprendedores y curiosos pueden formarse con datos reales sin necesidad de recurrir a costosas licencias o infraestructuras.
Ejemplo práctico: Plataformas como Kaggle ofrecen concursos y repositorios de conjuntos de datos abiertos, donde miles de entusiastas e investigadores colaboran para resolver problemas de todo tipo, desde clasificación de imágenes hasta predicciones en finanzas. De esta manera, se crea un ecosistema global que acelera la innovación y el perfeccionamiento de técnicas de análisis y de modelos de machine learning.
2. Transparencia y replicabilidad
La replicabilidad de los experimentos es un pilar en el método científico, y en la ciencia de datos no es la excepción. Cuando los datos están disponibles de forma abierta se puede:
- Verificar modelos y resultados. Investigadores y profesionales pueden replicar experimentos y metodologías, detectando posibles errores y validando la efectividad de los modelos.
- Mejorar la calidad. Al compartir y confrontar los resultados, la comunidad puede identificar sesgos y proponer mejoras en los conjuntos de datos o en las técnicas utilizadas.
Ejemplo práctico: El Catálogo de Datos Abiertos del BID ofrece información detallada sobre diferentes ámbitos de América Latina y el Caribe, lo que permite a profesionales y organizaciones contrastar estadísticas entre países, comparar tendencias de desarrollo y generar soluciones informadas en temas de educación, transporte, economía, entre otros.
3. Nuevas herramientas y Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs)
Con el auge de la inteligencia artificial, los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs, por sus siglas en inglés), como GPT, Bloom o Llama,han popularizado el uso de datos a una escala sin precedentes. Estos modelos requieren grandes volúmenes de información para su entrenamiento, y buena parte de esa información proviene de fuentes abiertas, incluyendo repositorios de texto, documentos académicos y bases de datos públicas.
Ejemplo práctico: Hugging Face se ha posicionado como un punto de referencia para la comunidad de IA, ofreciendo no solo modelos pre-entrenados, sino también un extenso catálogo de conjuntos de datos abiertos para tareas de procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y más.
4. Consideraciones éticas
A pesar de los evidentes beneficios, los datos abiertos también presentan retos que la comunidad de ciencia de datos debe abordar. En primer lugar, es fundamental contar con protocolos de anonimización de identidad y protección de información personal, sobre todo en áreas sensibles como salud o finanzas.
Estos desafíos no deben verse como barreras, sino como oportunidades para mejorar la gestión y la gobernanza de datos. Una utilización responsable de los datos abiertos refuerza la confianza en la ciencia de datos y sienta las bases para su crecimiento sostenible.
Ejemplo Práctico: Varios gobiernos que han adoptado los principios de la Open Data Charter han publicado sus datos de forma más estandarizada. Esto facilita que equipos de ciencia de datos puedan limpiar, procesar y combinar información de forma más ágil.
Los datos abiertos se han convertido en un aliado estratégico para la ciencia de datos, potenciando el aprendizaje, la investigación y la innovación. Gracias a su disponibilidad, profesionales de diversos ámbitos pueden desarrollar proyectos que beneficien a la sociedad y a los negocios, ya sea mediante el descubrimiento de patrones de consumo, el mejoramiento de políticas públicas o el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial de vanguardia.
La invitación está abierta: explora portales como el Catálogo de Datos Abiertos del BID, Hugging Face Datasets o la propia Open Data Charter para inspirarte y construir soluciones que tengan un impacto positivo en nuestras comunidades. ¡Sigamos innovando con datos!
¿Qué opinas sobre la influencia de los datos abiertos en la ciencia de datos? Déjanos tus comentarios más abajo
En mi opinión, los datos abiertos constituyen un recurso de incalculable valor que, cuando se emplean de manera ética y responsable, tienen el potencial de impulsar avances significativos tanto en la ciencia de datos como en la sociedad en su conjunto. Su accesibilidad permite democratizar el conocimiento, eliminando barreras económicas y técnicas que históricamente han limitado el acceso a la información. Asimismo, promueven la transparencia y la replicabilidad en la investigación, lo que fortalece la confianza en los procesos analíticos y en la toma de decisiones fundamentada en evidencia.
No obstante, para garantizar un impacto positivo y sostenible, es imperativo abordar los desafíos éticos y técnicos que conlleva su uso. La calidad y veracidad de los datos, la protección de la privacidad y la implementación de estándares adecuados para su gestión constituyen aspectos esenciales que requieren una atención rigurosa y permanente. Solo mediante una gobernanza sólida y un uso responsable, los datos abiertos podrán consolidarse como un pilar fundamental para la innovación, contribuyendo al desarrollo equitativo y sostenible en diversos ámbitos.
Bloom et. al (2021) identificaron algunos hechos interesantes sobre la difusión de tecnologías disruptivas (entre ellas la Inteligencia Artificial) entre empresas y mercados laborales en los EE. UU. En primer lugar, las ubicaciones donde se desarrollan las tecnologías (que luego se trasladan a las empresas) están geográficamente muy concentradas, incluso más que las patentes en general. En segundo lugar, a medida que las tecnologías maduran y aumenta el número de nuevos trabajos relacionados con ellas, se difunden gradualmente por el territorio.
Si bien los primeros empleos generados se concentran en trabajos altamente calificados, con el tiempo el nivel medio de habilidad en los puestos asociados con las tecnologías disruptivas disminuye, ampliándose los tipos de trabajos que adoptan una tecnología determinada. Al mismo tiempo, la difusión geográfica de los puestos de baja calificación es significativamente más rápida que la de los de alta calificación. Todo esto implica que las ubicaciones donde se realizaron los descubrimientos iniciales conservan sus posiciones de liderazgo entre los empleos de alta remuneración durante décadas. Además, es más probable que estos centros tecnológicos surjan en áreas geográficas con universidades y grupos de mano de obra altamente calificados.
La influencia de la Inteligencia Artificial es global y revolucionaria. Si bien promete grandes beneficios para quienes puedan desarrollarla o aplicarla, también puede ser origen de problemas económicos, sociales, legales y regulatorios.
The frontier of technology and vast data are unstoppable. The need to access all sorts of data is essential to trying to get a greater understanding of of patterns, needs, actions….
We are just starting to get an idea of what is possible, data and information are key. Keep in mind that there’s data that can be harmful in the wrong hands. At some point we need to establish limits on Access.
Buenas noches, excelente tema. Los datos abiertos tienen un impacto extremadamente muy positivo, pues facilitan el acceso de información valiosa para analizar, investigar e innovar, lo que permite que Analista, Financieros, Científico y Desarrolladores, puedan crear modelos más robustos, realizar simulaciones, experimentos reproducibles y fomentar la colaboración interdisciplinaria. También impulsan la transparencia y responsabilidades, especialmente en investigaciones públicas o gubernamentales; Sin embargo es crucial garantizar: La Calidad, La Integridad y La Privacidad de datos para evitar sesgos y proteger la información sensible. En el caso del sector financiero y bancario pueden ofrecer una gran ventaja, ya que permiten analizar tendencias económicas, evaluación de riesgos crediticios, desarrollar modelos de predicciones financieras y mejorar la toma de decisiones estratégicas y contribuyen a la transparencia financiera y puede facilitar la creación de productos de innovación. Muchas gracias, bendiciones