A ciência de dados está ficando cada vez mais automatizada, e o ritmo da automação certamente continuará. Por exemplo, hoje um cientista de dados pode configurar uma máquina para fazer uma pesquisa em grade automatizada de todas as combinações possíveis de milhares de parâmetros de dados para encontrar a melhor solução possível para um determinado problema, em tempo real.
No passado, os modelos preditivos precisavam ser desenvolvidos e ajustados manualmente por estatísticos por um longo período, usando uma combinação de experiência estatística e criatividade humana. Mas hoje, devido ao aumento do volume de dados e da complexidade dos problemas corporativos, esse tipo de tarefa é tão complexo do ponto de vista matemático que precisa ser resolvido por meio de inteligência artificial, aprendizado de máquina e automação. Essa tendência deve continuar, visto que o big data está cada vez maior.
Embora a inteligência artificial e o aprendizado de máquina estejam frequentemente associados à eliminação de trabalhadores humanos, na verdade, eles apenas aumentam a importância dos cientistas de dados e das áreas relacionadas. Obter uma vantagem competitiva quando todas as empresas tiverem acesso a essas tecnologias exigirá inovação contínua e novas abordagens que testem os limites atuais de estatística, ciência da computação e conhecimento de domínios. Caberá aos cientistas de dados fornecer novas teorias, mais pesquisa e desenvolvimento e novos aplicativos ad-hoc de inteligência artificial que abram espaço para a próxima geração de resultados estratégicos e financeiros.
Não há indicação de que a automação substituirá a necessidade de cientistas de dados, engenheiros de dados e profissionais de DataOps qualificados, como os da Hitachi, porque é necessária muita criatividade humana em várias etapas para aproveitar toda a capacidade da automação e da inteligência artificial.