Por ejemplo, Salesforce anunció recientemente Industries AI, un conjunto de capacidades de IA personalizables y prediseñadas que abordan desafíos específicos de la industria en 15 industrias, incluidas la automotriz, los servicios financieros, la atención médica, la manufactura y el comercio minorista. Un modelo de atención médica proporciona verificación de beneficios y un modelo automotriz proporciona resúmenes de telemetría del vehículo. Con respecto a los agentes de IA, Abhi Maheshwari, director ejecutivo de Aisera, dice: “Los agentes de IA mejoran los LLM al participar en el razonamiento, la planificación, la toma de decisiones y el uso de herramientas, manejando tareas como transacciones de CRM y ERP de forma autónoma. Estos agentes simplifican las tareas de datos que normalmente realizan los analistas de datos, incluida la limpieza, el análisis exploratorio de datos, la ingeniería de funciones y la previsión”. Estas dos tendencias ilustran un cambio secundario en el papel de la ciencia de datos: de gestionar datos y desarrollar modelos de aprendizaje automático a centrarse en aprovechar agentes de IA, investigar modelos de terceros y colaborar con científicos de datos ciudadanos en la aplicación de IA, aprendizaje automático y otros datos. capacidades científicas.