資料科學正變得越來越自動化，並且自動化的節奏必定會持續下去。例如，現在的資料科學家可以設定一台機器，對數千種資料範圍的所有可能組合進行自動網格搜尋，以即時找到給予問題的最佳可能解決方案。
從歷史上來看，預測模式必須由統計學家在很長的一段時間內，以手動方式設計和調整並結合統計經驗和人類創造力。但如今，隨著資料量和企業問題的複雜性增加，這類型的任務在數學上是非常複雜的，以至於必須透過人工智慧、機器學習和自動化來解決。這種趨勢只會隨著大數據越來越強大而持續下去。
雖然 AI 和 ML 通常與淘汰人類員工有關，但實際上它們僅增加了資料科學家和相關領域的重要性。當每個公司都能存取這些技術時，若想獲得競爭優勢，就需要不斷的創新和以新的方法來測試目前的統計資料、電腦科學和領域專業知識的極限。資料科學家將提供新的理論、新的 R&D 和新的 AI 臨時應用程式，以實現下一代的策略和財務成果。
沒有跡象表明自動化將取代有技能的資料科學家、資料工程師和 DataOps 專業人士（例如，Hitachi 的員工）的需求，因為在許多步驟中都需要大量的人類創造力才能利用自動化和 AI 的全部力量。