La generación, análisis e interpretación de datos tiene un gran potencial de desarrollo en la medicina, por ejemplo, ya que el uso de algoritmos de Machine Learning para el diagnóstico y el análisis permite mejorar en la predicción de las afecciones. De la mano de la digitalización de la información disponible y del cruce de datos es posible aprender de las enfermedades, conocer en qué condiciones pueden aparecer y hasta detectar previamente sus síntomas. Como en todos los casos, una mayor cantidad de información y de datos se traducirán en mejores resultados y más conocimiento en la salud preventiva. En particular, la interoperabilidad entre las distintas instituciones presentaría grandes ventajas y para eso sería necesario generar estándares comunes y una base de datos con la información de todos los pacientes. 

En la educación, la aplicación de la Data Science y el Machine Learning permite explorar las capacidades de los estudiantes y conocer sus reacciones ante los distintos estímulos para saber cuáles son más efectivos. La identificación de las necesidades de aprendizaje a partir del análisis del desempeño y los resultados también hace posible que se elijan los contenidos y las modalidades educativas óptimas para facilitar y promover el aprendizaje de cada estudiante. Algunas empresas ya están avanzando en este sentido: Microsoft desarrolló Azure Machine Learning para ayudar a las autoridades educativas indias a predecir la deserción escolar con información sobre desempeño estudiantil, infraestructura escolar y habilidades de los maestros. En Chile se está trabajando para generar y mejorar nuevas herramientas educacionales registrando las reacciones de los estudiantes que toman cursos online para enfocar los ejercicios en aquellos puntos en los que presenta más dificultades. 

Otra área en la que se están explotando con éxito las herramientas para análisis de dato y aprendizaje automático es el marketing y la publicidad. La big data permite personalizar las publicidades que ve cada usuario en las redes sociales y hace que las plataformas de streaming sugieran qué contenido seguir mirando según las preferencias de quien mira, pero esos son únicamente los primeros pasos. Amazon utiliza tecnología Machine Learning para recomendarle nuevos productos a sus usuarios y sus sistemas automáticos tienen un gran porcentaje de acierto a la hora de anticipar las compras que harán sus clientes. La lectura de respuestas ante un anuncio o un producto, la predicción de la rotación de los clientes y la selección de casos de mejores y peores resultados permite a las empresas saber cuáles son los caminos más adecuados para alcanzar sus objetivos y mejorar el servicio que brindan. Tener un mejor conocimiento del público y anticiparse a sus necesidades permite también personalizar y mejorar la experiencia de cada consumidor en el intercambio. Así, los datos se convierten en un motor para el marketing y la publicidad, pero también permiten optimizar el funcionamiento de cada negocio detectando cuáles son los recursos más y menos utilizados y cuáles son los resultados obtenidos con cada uno de ellos. 

Son varias las ventajas que presenta el uso del Machine Learning y la Data Science en el retail, especialmente para aquellos comercios que cuentan con un sistema de fidelidad que permita tener los datos de qué y cuánto compra cada cliente, conocer sus gustos y preferencias y mejorar y simplificar su experiencia de compra. La inteligencia artificial ha llegado tan lejos que permitió a Amazon desarrollar una tienda automatizada, Amazon Go, un camino que fue seguido por Walmart: allí los clientes toman los productos de las góndolas y se retiran sin pasar por una caja, ya que el proceso de cobro se hace a través de la app de Amazon con un sistema increíblemente preciso y confiable. La generación y análisis de datos permite, además, predecir las necesidades y el comportamiento de los clientes, prever la demanda de los distintos productos en cada sucursal, administrar el stock y optimizar la fijación de precios en tiempo real según el comportamiento del mercado y los consumidores. 

En el sector de las finanzas ya se utiliza la analítica de datos y la inteligencia artificial, que permite conocer los patrones de comportamiento de los clientes, anticiparse a ciertas situaciones y mejorar las respuestas ante nuevas condiciones. Además, el análisis de datos es una oportunidad para anticipar o reducir los riesgos financieros, no solo para la empresa, sino también como un servicio desarrollado para los clientes. Tener información sobre los comportamientos de los clientes permite a las entidades financieras generar nuevas oportunidades de negocio y anticiparse a las necesidades y exigencias. Por otra parte, el trabajar con otras bases de datos externas también les puede permitir aumentar el número de clientes o descubrir oportunidades para el desarrollo de nuevos productos. Además, se puede recurrir a técnicas de Data Science para saber, por ejemplo, dónde ubicar sucursales o cajeros automáticos, cuánto dinero ingresar en cada uno de ellos o saber qué áreas de atención deben ser fortalecidas en cada zona. El desarrollo de nuevas formas de comunicación con los usuarios también es una oportunidad para utilizar estas herramientas para mejorar y ampliar su potencial.

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Desde mayo de 2019 Uruguay está llevando adelante una Maestría Profesional en Ciencia de Datos, con formato semipresencial, diseñada y ejecutada con el soporte académico del MIT y una alianza estratégica con el Program on Negotiation de la Universidad de Harvard. Mientras que en promedio la tasa de aprobación de cursos online no logra superar el 10%, nuestro modelo de soporte continuo con facilitadores de MIT y de UTEC Uruguay ha logrado una tasa de aprobación del 98%. 

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