డేటా సైన్స్ స్థానంలో AI వస్తుందా?

సరే, టేబుల్ మీద కార్డులు - ఈ ప్రశ్న ప్రతిచోటా వస్తుంది. టెక్ మీటప్‌లలో, పనిలో కాఫీ బ్రేక్‌లలో, మరియు అవును, ఆ పొడవైన లింక్డ్ఇన్ థ్రెడ్‌లలో కూడా ఎవరూ చదవడానికి అంగీకరించరు. ఆందోళన చాలా స్పష్టంగా ఉంది: AI అంత ఆటోమేషన్‌ను నిర్వహించగలిగితే, అది డేటా సైన్స్‌ను ఒక విధంగా... వాడిపారేసేలా చేస్తుందా? త్వరిత సమాధానం: లేదు. పొడవైన సమాధానం? ఇది సంక్లిష్టమైనది, గజిబిజిగా ఉంటుంది మరియు ఫ్లాట్ "అవును" లేదా "కాదు" కంటే చాలా ఆసక్తికరంగా ఉంటుంది

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 డేటా సైన్స్ మరియు కృత్రిమ మేధస్సు: ఆవిష్కరణల భవిష్యత్తు
రేపటి ఆవిష్కరణల దృశ్యాన్ని AI మరియు డేటా సైన్స్ ఎలా రూపొందిస్తాయో అన్వేషించడం.

🔗 డేటా విశ్లేషకులను AI భర్తీ చేస్తుందా: నిజమైన చర్చ
డేటా విశ్లేషకుల పాత్రలు మరియు పరిశ్రమ అవసరాలపై AI ప్రభావాన్ని అర్థం చేసుకోవడం.

🔗 మీరు చూడవలసిన AI సాధనాల కోసం డేటా నిర్వహణ
AI సాధనాల సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి కీలకమైన డేటా నిర్వహణ పద్ధతులు.

డేటా సైన్స్‌ను నిజంగా విలువైనదిగా చేసేది ఏమిటి 🎯

ఇక్కడ విషయం ఏమిటంటే - డేటా సైన్స్ కేవలం గణితం ప్లస్ మోడల్స్ కాదు. గణాంక ఖచ్చితత్వం, వ్యాపార సందర్భం మరియు సృజనాత్మక సమస్య పరిష్కారాల స్పర్శతో కూడిన . AI క్షణికావేశంలో పదివేల సంభావ్యతలను లెక్కించగలదు. కానీ ఏ సమస్య ముఖ్యమో అది నిర్ణయించగలదా? లేదా ఆ సమస్య వ్యూహం మరియు కస్టమర్ ప్రవర్తనతో ఎలా ముడిపడి ఉందో వివరించండి? అక్కడే మానవులు అడుగుపెడతారు.

దాని ప్రధాన భాగంలో, డేటా సైన్స్ ఒక అనువాదకుడి లాంటిది. ఇది ముడి గజిబిజిని - అసహ్యకరమైన స్ప్రెడ్‌షీట్‌లు, లాగ్‌లు, సర్వేలు - తీసుకొని సాధారణ ప్రజలు వాస్తవానికి చర్య తీసుకోగల నిర్ణయాలుగా మారుస్తుంది. ఆ అనువాద పొరను తొలగించండి మరియు AI తరచుగా నమ్మకంగా అర్ధంలేని విషయాలను బయటపెడుతుంది. HBR సంవత్సరాలుగా ఇలా చెబుతోంది: రహస్య సాస్ ఖచ్చితత్వ కొలమానాలు కాదు, ఇది ఒప్పించడం మరియు సందర్భం [2].

వాస్తవిక తనిఖీ: అధ్యయనాలు AI ఒక ఉద్యోగంలో చాలా పనులను ఆటోమేట్ చేయగలదని సూచిస్తున్నాయి - కొన్నిసార్లు సగానికి పైగా . కానీ పనిని స్కోప్ చేయడం, తీర్పులు ఇవ్వడం మరియు "ఒక సంస్థ" అని పిలువబడే గజిబిజి విషయంతో సమలేఖనం చేయడం? ఇప్పటికీ చాలా మానవ భూభాగం [1].

త్వరిత పోలిక: డేటా సైన్స్ vs. AI

ఈ పట్టిక పరిపూర్ణంగా లేదు, కానీ వారు పోషించే విభిన్న పాత్రలను ఇది హైలైట్ చేస్తుంది:

"పూర్తి భర్తీ" యొక్క పురాణం 🚫

ప్రతి డేటా పనిని AI మింగేస్తుందని ఊహించుకోవడం చాలా బాగుంది, కానీ అది తప్పుడు ఊహపై నిర్మించబడింది - డేటా సైన్స్ యొక్క మొత్తం విలువ సాంకేతికమైనది. ఇందులో ఎక్కువ భాగం వాస్తవానికి వివరణాత్మక, రాజకీయ మరియు సంభాషణాత్మకమైనది .

• "దయచేసి నాకు 94% ఖచ్చితత్వంతో ఒక మోడల్ ఇవ్వండి" అని ఏ కార్యనిర్వాహకుడూ అనడు

• వారు, “మనం ఈ కొత్త మార్కెట్‌లోకి విస్తరించాలా, అవునా కాదా?” అని అడుగుతారు

AI ఒక అంచనాను రూపొందించగలదు. ఇది దేనిని పరిగణనలోకి తీసుకోదు: నియంత్రణ తలనొప్పులు, సాంస్కృతిక సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు లేదా CEO యొక్క రిస్క్ ఆకలి. విశ్లేషణ చర్యగా మారడం ఇప్పటికీ మానవ క్రీడ , ఇది ట్రేడ్-ఆఫ్‌లు మరియు ఒప్పించడంతో నిండి ఉంది [2].

AI ఇప్పటికే విషయాలను కుదిపేస్తున్న చోట 💥

నిజం చెప్పాలంటే - డేటా సైన్స్‌లోని కొన్ని భాగాలను AI ఇప్పటికే సజీవంగా తింటోంది:

• డేటా క్లీనింగ్ & ప్రిపరేషన్ → ఆటోమేటెడ్ తనిఖీలు తప్పిపోయిన విలువలు, క్రమరాహిత్యాలు మరియు ఎక్సెల్ ద్వారా మనుషుల కంటే వేగంగా డ్రిఫ్ట్‌ను గుర్తించాయి.

• మోడల్ ఎంపిక & ట్యూనింగ్ → ఆటోML అల్గోరిథం ఎంపికలను తగ్గిస్తుంది మరియు హైపర్‌పారామీటర్‌లను నిర్వహిస్తుంది, వారాల ఫిడ్లింగ్‌ను ఆదా చేస్తుంది [5].

• విజువలైజేషన్ & రిపోర్టింగ్ → సాధనాలు ఇప్పుడు ఒకే ప్రాంప్ట్ నుండి డాష్‌బోర్డ్‌లను లేదా టెక్స్ట్ సారాంశాలను డ్రాఫ్ట్ చేయగలవు.

దీన్ని ఎవరు ఎక్కువగా అనుభవిస్తారు? పునరావృత చార్ట్-బిల్డింగ్ లేదా ప్రాథమిక మోడలింగ్ చుట్టూ ఉద్యోగాలు చేసే వ్యక్తులు. బయటపడే మార్గం? విలువ గొలుసులో పైకి వెళ్లండి: పదునైన ప్రశ్నలు అడగండి, స్పష్టమైన కథలు చెప్పండి మరియు మెరుగైన సిఫార్సులను రూపొందించండి.

త్వరిత కేస్ స్నాప్‌షాట్: ఒక రిటైలర్ ఆటోMLను చర్న్ కోసం పరీక్షిస్తాడు. ఇది ఒక దృఢమైన బేస్‌లైన్ మోడల్‌ను ఉమ్మివేస్తుంది. కానీ డేటా సైంటిస్ట్ పనిని తిరిగి ఫ్రేమ్ చేసినప్పుడు పెద్ద విజయం వస్తుంది: “ఎవరు చర్న్ చేస్తారు?” అనే దానికి బదులుగా అది “వాస్తవానికి ఏ జోక్యాలు నికర మార్జిన్‌ను సెగ్మెంట్ వారీగా పెంచుతాయి?” అని మారుతుంది. ఆ మార్పు - అంతేకాకుండా పరిమితులను సెట్ చేయడానికి ఫైనాన్స్‌తో భాగస్వామ్యం - విలువను నడిపిస్తుంది. ఆటోమేషన్ పనులను వేగవంతం చేస్తుంది, కానీ ఫ్రేమింగ్ ఫలితాన్ని అన్‌లాక్ చేస్తుంది.

డేటా సైంటిస్టుల పాత్ర అభివృద్ధి చెందుతోంది 🔄

క్షీణించడానికి బదులుగా, ఉద్యోగం కొత్త ఆకారాలలోకి రూపాంతరం చెందుతోంది:

1. AI అనువాదకులు - డాలర్లు మరియు బ్రాండ్ రిస్క్ గురించి పట్టించుకునే నాయకులకు సాంకేతిక అవుట్‌పుట్‌లను జీర్ణమయ్యేలా చేస్తాయి.

2. పాలన & నీతి దారితీస్తుంది NIST యొక్క AI RMF వంటి ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా బయాస్ టెస్టింగ్, పర్యవేక్షణ మరియు నియంత్రణలను ఏర్పాటు చేయడం [3].

3. ఉత్పత్తి వ్యూహకర్తలు - కస్టమర్ అనుభవాలు మరియు ఉత్పత్తి రోడ్‌మ్యాప్‌లలో డేటా మరియు AIని అల్లడం.

హాస్యాస్పదంగా, AI మరింత సాంకేతిక పనిని చేపట్టినప్పుడు, మానవ నైపుణ్యాలు - కథ చెప్పడం, డొమైన్ తీర్పు, విమర్శనాత్మక ఆలోచన - మీరు సులభంగా భర్తీ చేయలేని భాగాలుగా మారతాయి.

నిపుణులు & డేటా ఏమి చెబుతున్నాయి 🗣️

• ఆటోమేషన్ నిజమైనది, కానీ పాక్షికం : ప్రస్తుత AI అనేక ఉద్యోగాలలో చాలా పనులను ఆటోమేట్ చేయగలదు, కానీ అది సాధారణంగా మానవులను అధిక-విలువ పని వైపు మళ్లించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది [1].

• నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మనుషులు అవసరం : సంస్థలు సంఖ్యల కారణంగా కదలవని HBR ఎత్తి చూపింది - కథలు మరియు కథనాలు నాయకులను చర్య తీసుకునేలా చేస్తాయి కాబట్టి అవి కదులుతాయి [2].

• ఉద్యోగ ప్రభావం ≠ సామూహిక తొలగింపులు : WEF డేటా ప్రకారం కంపెనీలు AI పాత్రలను మార్చాలని మరియు పనులు చాలా ఆటోమేట్ చేయబడిన చోట సిబ్బందిని తగ్గించాలని ఆశిస్తున్నాయి, కానీ వారు రీస్కిల్లింగ్‌ను కూడా రెట్టింపు చేస్తున్నారు [4]. ఈ నమూనా భర్తీ కంటే రీడిజైన్ లాగా కనిపిస్తుంది.

భయం ఎందుకు కొనసాగుతుంది 😟

మీడియా ముఖ్యాంశాలు వినాశనంపై వర్ధిల్లుతున్నాయి. “AI ఉద్యోగాలను భర్తీ చేస్తోంది!” అమ్ముడుపోతోంది. కానీ తీవ్రమైన అధ్యయనాలు స్థిరంగా స్వల్పభేదాన్ని చూపుతాయి: టాస్క్ ఆటోమేషన్, వర్క్‌ఫ్లో పునఃరూపకల్పన మరియు కొత్త పాత్ర సృష్టి ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో తెలుసుకోవడానికి మీరు ఇంకా బీజగణితాన్ని అర్థం చేసుకోవాలి

సందర్భోచితంగా ఉండటం: ఒక ఆచరణాత్మక ప్లేబుక్ 🧰

• నిర్ణయంతో ప్రారంభించండి. మీ పనిని వ్యాపార ప్రశ్నకు మరియు తప్పు చేయడం వల్ల కలిగే నష్టానికి అనుసంధానించండి.

• AI డ్రాఫ్ట్ చేయనివ్వండి, మీరు మెరుగుపరచండి. దాని అవుట్‌పుట్‌లను ప్రారంభ బిందువులుగా పరిగణించండి - మీరు తీర్పు మరియు సందర్భాన్ని తెస్తారు.

• మీ ప్రవాహంలో పాలనను నిర్మించుకోండి. తేలికైన పక్షపాత తనిఖీలు, పర్యవేక్షణ మరియు డాక్యుమెంటేషన్ NISTల వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లకు ముడిపడి ఉన్నాయి [3].

• వ్యూహం & కమ్యూనికేషన్ వైపు మళ్లండి. మీరు "బటన్-నొక్కడం" తో ఎంత తక్కువగా ముడిపడి ఉంటే, మిమ్మల్ని ఆటోమేట్ చేయడం అంత కష్టం.

• మీ ఆటోML గురించి తెలుసుకోండి. దీన్ని ఒక తెలివైన కానీ నిర్లక్ష్యంగా పనిచేసే ఇంటర్న్‌గా భావించండి: వేగంగా, అలసిపోకుండా, కొన్నిసార్లు చాలా తప్పుగా. మీరు రక్షణ కవచాలను అందిస్తారు [5].

కాబట్టి... డేటా సైన్స్ స్థానంలో AI వస్తుందా? ✅❌

సూటిగా సమాధానం: లేదు, కానీ అది దానిని తిరిగి రూపొందిస్తుంది టూల్‌కిట్‌ను తిరిగి వ్రాస్తోంది - గుసగుసలాడే పనిని తగ్గించడం, స్కేల్‌ను పెంచడం మరియు ఏ నైపుణ్యాలు అత్యంత ముఖ్యమైనవో మార్చడం. ఇది తొలగించనిది మానవ వివరణ, సృజనాత్మకత మరియు తీర్పు . ఏదైనా ఉంటే, మంచి డేటా శాస్త్రవేత్తలు పెరుగుతున్న సంక్లిష్టమైన అవుట్‌పుట్‌ల యొక్క వ్యాఖ్యాతలుగా మరింత

సారాంశం: AI వృత్తిని కాదు, పనులను భర్తీ చేస్తుంది [1][2][4].

ప్రస్తావనలు

[1] మెకిన్సే & కంపెనీ - ఉత్పాదక AI యొక్క ఆర్థిక సామర్థ్యం: తదుపరి ఉత్పాదకత సరిహద్దు (జూన్ 2023).
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier

[2] హార్వర్డ్ బిజినెస్ రివ్యూ - డేటా సైన్స్ అండ్ ది ఆర్ట్ ఆఫ్ పర్సుయేషన్ (స్కాట్ బెరినాటో, జనవరి–ఫిబ్రవరి 2019).
https://hbr.org/2019/01/data-science-and-the-art-of-persuasion

[3] NIST - ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ (AI RMF 1.0) (2023).
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/nist.ai.100-1.pdf

[4] వరల్డ్ ఎకనామిక్ ఫోరం - ఎంట్రీ-లెవల్ ఉద్యోగ అవకాశాలకు AI తలుపులు మూసేస్తుందా? (ఏప్రిల్ 30, 2025) - ఫ్యూచర్ ఆఫ్ జాబ్స్ 2025 .
https://www.weforum.org/stories/2025/04/ai-jobs-international-workers-day/

[5] అతను, X. మరియు ఇతరులు - ఆటోML: స్టేట్-ఆఫ్-ది-ఆర్ట్ యొక్క సర్వే (arXiv, 2019).
https://arxiv.org/abs/1908.00709

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి