Cuando se abordan este tipo de proyectos, siempre hay un impacto directo sobre los procesos organizativos de la empresa y sobre las herramientas de trabajo y, llegados a este punto, uno se plantea cuán duro será el impacto sobre el modo en que las personas trabajan.
Es en este último punto dónde la mayoría de estudios al respecto yerra. Según el informe ‘The Future of Jobs 2020’ del Foro Económico Mundial, para el 2025, 85 millones de puestos serán desplazados por el uso de máquinas, pero, al mismo tiempo, surgirán 97 millones de nuevos empleos que se adaptarán mejor a las nuevas relaciones entre los humanos y la tecnología, de modo que el balance será positivo del lado de la creación de empleo.
Si atendemos a cómo las nuevas tecnologías afectarán a los puestos clásicos de trabajo (impulsando las capacidades de los profesionales), la incidencia, no obstante, tendrá un calado mayor.
Efectivamente, el mercado está demandando perfiles especialistas en Datos, Analítica, Big Data e Inteligencia Artificial y, en definitiva, en todas las disciplinas involucradas en la revolución SMAC (‘Social, Mobile, Analytics y Cloud’). Pero los empleos tradicionales también se están viendo impulsados por las nuevas herramientas de software, la mayoría de las cuales, se alimentan y mejoran mediante el acceso y explotación de los datos. Dada su incidencia directa sobre la empleabilidad actual y futura, existe, por tanto, el caldo de cultivo perfecto para formar a las futuras generaciones en estas áreas.
El surgimiento de nuevas profesiones de datos
Todos y cada uno de los rankings que hacen referencia a las nuevas profesiones tienen el hilo conductor de la transformación digital. Además, entre estas, aquellas relacionadas con datos toman cada vez más importancia. De hecho, el 33% de las nuevas profesiones tecnológicas está directamente relacionado con el uso y explotación de datos, según el último informe sobre las “15 profesiones emergentes de 2020”, de LinkedIn. Cabe mencionar que los puestos de trabajo en inteligencia artificial aumentaron un 74% anual en los últimos cuatro años.
El Data Scientist (un 46% más que el año anterior) se sitúa en el tercer puesto, por debajo del especialista en inteligencia artificial y el ingeniero en robótica. En cuarto lugar, están los desarrolladores de Big Data, que se incrementaron un 45%. Algo por detrás, pero dentro del mismo ramo, están los ingenieros de datos, que fueron la undécima profesión más emergente.
Según un informe de ASEDIE (Asociación Multisectorial de la Información) el negocio de los datos alcanzó un volumen de ventas de más de 2.000 millones de euros en España en 2018, lo que supone un 13,8% más en relación con el ejercicio anterior, y un beneficio neto de más de 92 millones de euros.
Data skills en empleos tradicionales
La combinación de tecnologías cada vez más avanzadas (robótica, reconocimiento de voz, reconocimiento de patrones, procesamiento del lenguaje natural, etc.) permite generar mayor valor para el negocio, lo que no sería factible sin el acceso a grandes volúmenes de datos. Así, cuando hablamos de data skills, no nos referimos solo al uso de ciertas tecnologías, herramientas y metodologías analíticas, sino a ampliar las capacidades de los empleados de todas las áreas para tomar mejores decisiones y optimizar los procesos de las áreas y los resultados de la compañía.
Como vemos, las tecnologías de datos asumen una relevancia cada vez mayor en las empresas, aportando valor de forma transversal a la organización: permiten recuperar la información y analizarla en grandes cantidades, hacer cálculos complejos y planificar la logística de una forma más rápida y con mayor precisión que el cerebro humano. Se aplican, no solo al procesamiento de los datos del negocio para medir la actividad de la empresa y sus principales KPI, sino también, por ejemplo, para reforzar las capacidades de los equipos de atención al cliente gracias a asistentes virtuales, en los departamentos de marketing de las empresas para conocer de manera individualizada a la audiencia, o en los departamentos de RRHH para diseñar modelos de liderazgo o para prever la rotación de sus empleados.
Ejemplos de cómo el acceso a datos y un análisis masivo de estos proporciona una mejora significativa en los negocios hay miles, pero si hay un ámbito de actuación que va a cobrar mayor relevancia en los próximos meses/años ese es la salud, tanto desde el punto de vista prescriptivo como desde el punto de vista predictivo.
Así, por ejemplo, la inteligencia artificial puede ayudar a los médicos en el diagnóstico de enfermedades, como en el proyecto que Sopra Steria y la Fundación San Juan de Dios han llevado a cabo, en el cual se ha trabajado en el desarrollo de algoritmos para la detección de enfermedades raras, como el síndrome del corazón rígido.
Como empresa, si queremos seguir siendo relevantes para nuestros clientes y continuar ofreciendo servicios y productos a la altura de sus necesidades, hemos de tener en cuenta esta realidad, pues a la vista de lo anterior, repercute en nuestra eficiencia como compañía y afecta a nuestra capacidad para gestionar adecuadamente nuestros procesos, a nuestros clientes y las expectativas de estos.
Debemos llevar a cabo estrategias de sensibilización entre nuestros equipos de profesionales sobre la potencia y el uso correcto de los datos, así como formaciones en todos los niveles de la organización para fomentar las habilidades y reducir la brecha tecnológica… porque, claramente: “la transformación digital es cosa de personas”.