Reseña

La inteligencia artificial (IA) y la ciencia de datos se han convertido en dos de las disciplinas más influyentes en la investigación científica. La convergencia de estos dos campos no sólo cambió la forma en que se recopila, analiza e interpreta la información, sino que también replanteó los enfoques metodológicos que los científicos utilizan en sus investigaciones. Este fenómeno es especialmente importante en un contexto donde la cantidad de datos que se generan es enorme y las herramientas disponibles para analizar esos datos son cada vez más sofisticadas. La inteligencia artificial en sus diversas formas, como el aprendizaje automático supervisado y no supervisado, ha permitido a los científicos ampliar sus capacidades más allá de los métodos tradicionales.
A su vez, la ciencia de datos se ha convertido en una disciplina clave que combina métodos estadísticos y computacionales para extraer conocimiento a partir de grandes cantidades de datos. En conjunto, estos principios simplifican el proceso de investigación y suman una nueva dimensión al proceso metodológico al proporcionar herramientas para ayudar a descubrir patrones relevantes y correlaciones que no se pueden detectar. Es menos probable que los métodos de investigación tradicionales estén sujetos a limitaciones de tiempo y recursos, lo que puede llevar a conclusiones sesgadas o incompletas.
Sin embargo, la inteligencia artificial y la ciencia de datos pueden abordar este patrón proporcionando análisis más profundos y continuamente actualizados. Esto es especialmente cierto en campos como la biomedicina, donde el análisis de grandes cantidades de datos genómicos ha llevado al descubrimiento de nuevas formas de enfermedades y tratamientos. El uso de la inteligencia artificial y la ciencia de datos en la investigación no es sólo una tendencia pasajera; se trata de un cambio de paradigma que está dando forma al futuro de la ciencia.
No obstante, la implementación de estas tecnologías también trae consigo una serie de retos. Entre ellos se encuentran la necesidad de contar con un marco ético adecuado que guíe el uso de la IA en la investigación, así como la falta de capacitación en ciencia de datos que experimentan muchos investigadores tradicionales. Asimismo, cuestionamientos sobre la transparencia y la interpretabilidad de los modelos de IA son necesarios, dado que estos pueden influir en decisiones científicas y políticas significativas.
La integración de la IA y la ciencia de datos en la metodología de la investigación científica es un fenómeno en constante desarrollo. Las instituciones académicas y los investigadores deben adaptarse a esta nueva realidad para garantizar que sus abordajes metodológicos sean tanto innovadores como éticos.
En este libro se discierne sobre el cruce entre la inteligencia artificial y la ciencia de datos y ¿cómo esta? redefine la metodología de la investigación científica. Por ende, proporciona nuevas herramientas para la exploración de datos y desafía a la comunidad científica a repensar sus prácticas y paradigmas. El objetivo, explorar la integración de las disciplinas dentro de los marcos metodológicos existentes, así como las implicaciones éticas y sociales que surgen del uso de la IA.
En contexto, la IA ha recorrido un largo camino desde sus inicios hasta la actualidad. Su innovación ha estado marcada por grandes hitos que no solo han transformado el ámbito tecnológico, sino que también han impactado significativamente diversos sectores de la sociedad, incluyendo la investigación científica, la medicina, la educación y la industria. Los autores presentan una investigación de análisis tecnológico, histórico, cultural y los avances recientes que han dado forma a lo que conocemos hoy como inteligencia artificial en la ciencia.