Estamos viviendo un momento muy convulso en el mundo de la analítica digital. Las previsiones de crecimiento del número de datos existentes de hace 10 años se están cumpliendo y rebasándose. El oficio más sexy del mundo se está convirtiendo en una realidad, y merece la pena pararse y reflexionar sobre este momento histórico.
Aunque la inteligencia artificial y el machine learning no son un descubrimiento de estos últimos 10 años, su extensión a múltiples facetas de la vida ha llegado. Este punto se ha debido, principalmente, al crecimiento de la capacidad de computación que han supuesto las plataformas en la nube. La gestión de grandes bases de datos y su explotación no estaba al alcance de todos hasta la llegada del mundo “cloud”. Aún recuerdo las limitaciones de espacio que herramientas como SPSS. Lo que nos obligaban a diseñar estrategias de muestreado para poder afrontar cualquier problema grande.
Muy pocas empresas eran capaces de diseñar una estrategia basada en datos que tuviese en cuenta la inteligencia artificial como fuente de su éxito y ventaja competitiva. Hoy en día, todas las empresas entienden y saben gestionar casos de analítica avanzada y las incluyen dentro de sus decisiones estratégicas para, por lo menos, no quedarse atrás del mercado.
Ahora bien, al ser una línea nueva de actuación que incluye una serie de perfiles hasta ahora desconocidos, no se trata de un proceso fácil y se están viendo muchos proyectos fracasar y no llegar a buen puerto por una falta de experiencia en este sentido.
Todas las compañías buscan, como locas, este tipo de perfiles y compiten por un recurso escaso. Lo que está creando una burbuja de sueldos y prestigios que poco tiene que ver con la experiencia y la capacidad de creación de valor.
Los jóvenes y las universidades se están adaptando rápidamente a esta nueva situación, y es raro que un analista de cualquier rama no tenga un conocimiento básico de la ciencia de datos y de la programación aplicada.
Pero parece que las compañías esperan que todo funcione tocando un botón y que mágicamente surjan las aplicaciones y los éxitos. Pero, como todo análisis, se suele necesitar un conocimiento profundo del problema a resolver y la dinámica de la compañía. Raramente las peculiaridades del mercado permiten esta estandarización.
Conocer el problema y las herramientas más adecuadas para resolverlo es un mantra que se podría aplicar en muchos sectores. Además, la creación de profesionales y equipos experimentados es un proceso que no se hace de la noche a la mañana, y se parte de esquemas de trabajo no propios a la ciencia de datos sino heredados del software y la programación.
Desde mi posición privilegiada por tratar con grandes clientes nacionales e internacionales, además de compañeros de profesión en distintas compañías tengo la impresión de que las calidades y las posibilidades de la profesión no se están desarrollando al completo.
Son muy pocas las compañías que tiene equipos con experiencia y con retos superados como para afrontar proyectos con ciertas garantías. La gran mayoría crea departamentos muy jóvenes dirigidos por jefes de proyecto que no conocen las capacidades que organizan.
Además, la enorme rotación del sector digital y la profesión en concreto impiden que el conocimiento de procedimientos se asiente y cree unas rutinas que faciliten el trabajo. En muchos casos se empieza desde cero, se solucionan problemas sobre la marcha y se pierden perspectivas de negocio en los desarrollos.
Este boom de la ciencia de datos recuerda un poco al proceso de crecimiento humano, estamos en el momento de adolescencia, con sus cambios bruscos, con su potencial, con los desengaños, con las "flipadas" (risas), pero, como un buen padre, creo que las empresas deberían saber guiar con criterio maduro estos rápidos crecimientos.
Me gustaría mucho decirles a los jóvenes científicos de datos que no se dejasen impresionar por promesas y sueldos. Que buscasen la manera de aprender la profesión y avanzar tranquilamente, sosegadamente. No creo que en ningún caso signifique desaprovechar oportunidades, los datos están aquí para quedarse.
El punto profesional de un joven recién salido de la carrera que trabaje sin descanso lleno de responsabilidades sin una guía adecuada, nunca podrá ser el mismo que el de un profesional sosegado que ha ido creciendo poco a poco en un ambiente de trabajo adecuado.
De las empresas veremos, en los próximos años, cómo no son capaces de sacar retorno de esas enormes inversiones en personal sin experiencia. Calidades dudables en muchos proyectos y personal muy quemado en continua rotación.
El punto diferencial lo van a marcar esas empresas que cuenten con científicos de datos experimentados, con equipos estables y que sean capaces de materializar proyectos exitosos. Lo veo más como una manera madura de entender la profesión que una cuestión de dinero.
Fuente imágenes: Pexels
Autor :
Publicado en : Marzo 8, 2022
Post por temática
