¿Cuál es la «mejor» IA para análisis de datos? un mapeo de tecnologías, herramientas y tareas (2025)

La IA es una herramienta excelente en cuanto a análisis de datos se refiere, por lo que cada vez más empresas y profesionales cuentan con ella para la realización de determinadas tareas. Te contamos qué IA es mejor para el análisis de datos y cómo puedes beneficiarte de cada una de ellas para sacarles el máximo rendimiento.

La inteligencia artificial no es una herramienta, es un ecosistema

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una funcionalidad aislada para convertirse en un ecosistema que lo abarca todo, es decir, con ella es posible limpiar datos o realizar predicciones. En la actualidad, está prense en todas las fases del análisis de datos ya que se apoya en disciplinas de machine learning (ML) y Deep learning. Esto le permite realizar tareas de forma rápida y con alto nivel de especialización.
El machine learning es el pilar fundamental de la mayoría de las herramientas de IA para el análisis de datos ya que se encarga de enseñar a los algoritmos cómo deben aprender los patrones partiendo de datos, esto hace que puedan tomar decisiones de manera autónoma sin intervención humana. Por su parte, el Deep Learning es aquel que utiliza redes neuronales para realizar este aprendizaje, lo que lo hace imprescindible en modelos más complejos. Los dos, son imprescindibles para el análisis de datos ya que permiten realizar procesos de segmentación de clientes, predicciones o clasificaciones automáticas.

Diferencias entre análisis de datos tradicional y análisis potenciado por IA

Llegados a este punto, es importante señalar cuáles son las principales diferencias entre el modelo tradicional de análisis de datos y el potenciado por IA. Mientras que el primero se basa en reglas predefinidas, fórmulas y modelos manuales para llevar a cabo los análisis, el potenciado por IA es capaz de funcionar de manera autónoma. Es decir, la IA aprende sola, mejora con el tiempo y se adapta al contexto sin necesidad de que tenga que reprogramarse de manera constante. Esta automatización permite a los modelos de análisis con IA descubran relaciones ocultas entre datos, detecten anomalías en los datos analizados y sean capaces de crear sistemas de alerta que mejoren la toma de decisiones, sobre todo en tiempo real.

¿En qué fases puede usarse la IA en el análisis de datos?

Es necesario destacar que la IA puede aplicarse en todas las tareas del ciclo de vida del análisis de datos. Es decir, en la recopilación, la limpieza de la información, la visualización y la predicción. En este sentido, la IA cuenta con herramientas específicas para cada una de ellas en el análisis de datos.

• – Herramientas de IA para la detección de anomalías y la imputación de datos: la IA es capaz de detectar inconsistencias y corregirlas de manera automáticas basándose en los patrones aprendidos, ya que uno de los primeros retos a la hora de analizar es trabajar con datos erróneos o incompletos.
  – Análisis exploratorio (EDA) y visualización de datos: los modelos de IA cuentan con herramientas como Tableau o Power BI integradas que hacen que se puedan entender las relaciones entre las variables de manera visual. Lo mejor es que pueden hacerlo de manera automática para destacar cuáles son las correlaciones más relevantes entre los datos.
  – Análisis predictivo: modelos de regresión y clasificación que permiten predecir valores que puedan darse en el futuro o asignar categorías de manera automática, algo a tener en cuenta en cualquier ámbito empresarial.
  – Segmentación de clientes y descubrimiento de grupos: cuando no hay etiquetas predefinidas, es necesario utilizar el clustering que permite agrupar datos similares de forma automática, algo muy necesario para segmentar clientes y aplicarse en estrategias de marketing.
  – Análisis de texto (opiniones, encuestas): con el auge de las redes sociales y los comentarios, el análisis de textos se convierte en una pieza fundamental para analizar sentimientos, detectar temas y ser capaces de clasificar las opiniones.

El «kit de herramientas» esencial: lenguajes, librerías y plataformas de IA para el analista

Entender cómo la IA puede ayudarte en el análisis de datos, pasa por conocer qué herramientas son las imprescindibles dentro de este ámbito. Del mismo modo, al igual que herramientas, es necesario dominar los lenguajes principales que impulsan el ecosistema de la Inteligencia Artificial.

Python: el lenguaje rey para Data Science e IA (y sus librerías: Pandas, Scikit-learn, TensorFlow)

El análisis de datos “habla” en Python, un lenguaje que cuenta con una sintaxis sencilla y una gran comunidad de respaldo que deberás dominar si quieres adentrarte en este mundo. Por otro lado, Pandas te permite gestionar un gran volumen de datos; Scikit-learn facilita el machine learning clásico, mientras que TensorFlow (y su derivado, Keras) permite trabajar con Deep learning de forma escalable.

R: la potencia estadística para el análisis de datos y la investigación

R, por su parte, es un lenguaje con un enfoque estadístico, por lo que será una herramienta que deberás dominar si tu campo de especialización es la investigación científica. Cuenta con una librería denominada ggplot2 que permite crear visualizaciones de los datos con gran calidad para el desarrollo de tareas de análisis.

Plataformas en la nube (Cloud): Azure ML, Google Vertex AI y Amazon SageMaker para proyectos a escala

Cuando los proyectos crecen en tamaño y complejidad, es necesario escalar en la nube, en este sentido, las plataformas cuentan con entornos integrados para crear, entrenar y desplegar modelos de IA, que tienen una gran capacidad de procesamiento y sin necesidad de mantener infraestructura local.

Herramientas de business intelligence (BI) con IA integrada: Power BI y Tableau

Tanto Power BI como Tableau están integrando cada vez más funciones de IA, lo que permite a los usuarios sin perfil técnico crear dashboards inteligentes, detectar anomalías y generar explicaciones automáticas sobre los datos sin escribir una sola línea de código.

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AutoML: cuando la propia IA se convierte en tu asistente de análisis de datos

¿Qué son las plataformas AutoML y cuándo son la mejor opción para agilizar proyectos?

AutoML (Automated Machine Learning) es capaz de crear modelos sin necesidad de programar. Es decir, las plataformas de este tipo automatizan el preprocesamiento, la selección de algoritmos, entrenamiento y validación. Por lo que son de gran ayuda cuando se buscan resultados rápidos o cuando no se cuenta con una especialización avanzada ya que se basan en herramientas como PowerDrill o Polymer que están diseñadas para un uso sencillo e intuitivo.

Cómo desarrollar las competencias para usar la IA en el análisis de datos

Si quieres aprovechar al máximo el potencial que te ofrece la IA en cuanto a análisis de datos se refiere, es imprescindible dominar los tres pilares que lo conforman. Es decir, será necesario tener la formación adecuada en estadística, contar con conocimientos básicos de programación y dominar Python o R, además de contar con visión de negocio clara y definida.
Los programas de formación en Data Science de KSchool te permiten adquirir estas competencias, para que puedas dominar el ciclo completo del análisis con IA, entender el funcionamiento de los modelos y utilizar herramientas como Tableau, Power BI o TensorFlow de forma práctica.