Tal vez estés necesitando un científico de datos

Por Marcelo Soria. La mayoría de las veces que escribo para el blog es pensándolo como una comunicación con los estudiantes y graduados. Esta vez me pareció una buena idea dirigirme a quienes pueden llegar a emplear a nuestros graduados y graduadas. 

No es ninguna novedad que la ciencia de datos y la inteligencia artificial se están abriendo camino en diferentes actividades económicas en nuestro país. En las organizaciones centradas en datos como componente central del negocio, en otros casos como actividades complementarias y en otras simplemente como un primer paso exploratorio. También hay un gran número de empresas que miran expectantes y se plantean diferentes interrogantes: ¿Esto es para nosotros?, ¿no será otra moda?, ¿alguien podrá tomar la responsabilidad dentro de la empresa o hay que contratar más gente?, ¿hay que recurrir a una consultora?

Nos centraremos aquí en aquellas cuestiones que se relacionan con el capital humano en organizaciones que están considerando incorporar tecnologías de datos o están en sus primeros pasos. Antes es importante que la lectora o el lector pueda determinar qué rol juegan los datos en su organización. Existen casos en que los datos ya son un activo importante en la empresa, pero todavía no se hace una explotación sistemática de ellos con métodos modernos. En otros casos, los datos se acumulan o directamente se descartan como un subproducto de las actividades principales. También es importante indagar qué es lo que motiva el interés por iniciar actividades relacionadas con datos: ¿Ver de qué se trata?, ¿existe un beneficio percibido?, ¿algunas pruebas iniciales sugieren que vale la pena hacerlo?, ¿lo está haciendo la competencia? Estos son cuatro escenarios válidos, pero el nivel de esfuerzo, compromiso e inversión varía en cada uno de ellos.

Una vez analizadas las cuestiones planteadas en el párrafo anterior, es importante reconocer que cualquier conclusión es provisional. El alcance de las tecnologías de ciencias de datos, sus costos y su dificultad de implementación están en constante cambio. Un proyecto que parecía irrealizable hace un año, puede ser accesible el próximo. Sin embargo, a partir de estas consideraciones iniciales ya se pueden tomar las primeras decisiones con respecto al capital humano.

Las aplicaciones de ciencia de datos y de inteligencia artificial son muy variadas, y si bien parecen todas surgidas en los últimos años, varias existen desde hace décadas y son bien conocidas. También es variado el costo computacional: algunas se pueden ejecutar con recursos modestos, otras necesitan equipos sofisticados, pero que hoy se pueden acceder como recursos en la nube, bajando sus costos significativamente. La conclusión aquí es que el tipo de actividades es uno de los determinantes del nivel de formación y la cantidad de personal que se deberá destinar.

Un error común en muchas organizaciones que se inician en la ciencia de datos es intentar captar profesionales de altísimo nivel de formación. En general, ésta no es una estrategia adecuada. El problema es que las organizaciones que proceden de esta manera tienden a esperar que los profesionales contratados implementen una solución integral. Como discutimos al inicio de esta nota, las preguntas más importantes que aparecen al inicio de un proyecto deben ser respondidas por la propia organización. Son estas respuestas las que contribuirán a optimizar la búsqueda de profesionales. 

Otro factor a tener en cuenta es que muchas de las tecnologías de ciencia de datos e inteligencia artificial tienen un carácter fuertemente transversal. Es decir, una metodología que funciona muy bien, por ejemplo alguna aplicación de visión artificial, que funciona muy bien en un sector, puede implementarse con ciertos ajustes a otro. De manera que, a diferencia de otros perfiles profesionales, no deberían descartarse candidatos simplemente porque sus experiencias provienen de otras áreas. Esto no quiere decir que las aplicaciones de ciencia de datos se pueden “enchufar” y funcionan. Esta es otra causa frecuente de frustraciones. 

Para que una implementación de datos permita generar las ganancias o ahorros esperados es imprescindible que esté alineada con el negocio y esté integrada con el conocimiento del dominio. Esto, desde otro punto de vista, refuerza lo comentado antes: profesionales con conocimiento del sector pueden haber adquirido su experiencia en organizaciones muy diferentes de la nuestra y si no cuentan con flexibilidad al implementar, la probabilidad de que falle será alta. Mientras que otros profesionales que provengan de otros sectores pero dominan las tecnologías y son conscientes de la importancia de calibrar la aplicación de datos a la realidad de la empresa y al dominio donde se desempeña, pueden mostrar una eficiencia mucho mayor.

Este tema nos lleva a reflexionar inmediatamente sobre cómo se logra que un producto de datos incorpore ese conocimiento del dominio que la hará exitosa. De los párrafos anteriores se desprende que no es conveniente dejarle esa actividad en forma exclusiva a los profesionales de ciencia de datos. La recomendación aquí es que se debe buscar a alguien en la empresa que sirva de nexo con los científicos de datos que se convoquen, ya sea por contratación o por consultoría. Idealmente este o esta profesional deberá ser alguien con algunos años de experiencia en la empresa, con conocimiento del dominio y las particularidades de la organización, y que muestre iniciativa para aprender nuevas habilidades. El tamaño del proyecto de ciencia de datos, su transversalidad  e impacto previsible en la empresa determinarán la experiencia y trayectoria de quien ocupe esta posición. En primera instancia no es necesario que esta persona se capacite hasta el nivel de posgrado que normalmente tiene un científico de datos, más bien, debe conocer el lenguaje de la ciencia de datos, sus tecnologías y la forma en que implementa sus soluciones. Esto asegurará que la empresa cuente con alguien que facilite y maximice los beneficios de la interacción con los científicos de datos. Eventualmente esta persona podrá liderar el equipo de ciencia de datos, aunque no es algo imprescindible.

Una cuestión no menor es el grado de formación de los científicos de datos y en general de aquellos que van a interactuar con las aplicaciones de inteligencia artificial y de ciencia de datos. Para los desarrollos nuevos y para las modificaciones mayores de las aplicaciones existentes  y en aquellos casos donde se requiera liderar un equipo de más de unas pocas personas, es necesario contar con un profesional con formación de grado o posgrado en ciencia de datos o inteligencia artificial. Para la operación corriente de productos de datos se pueden convocar profesionales con menor formación, pero que hayan tomado, por ejemplo, cursos cortos de formación y estén dispuestos a formarse de manera contínua. Para este último perfil no es recomendable que tengan menor formación que la indicada, porque los productos de datos son complejos, requieren ajustes continuos y es frecuente que para su aprovechamiento óptimo sea necesario tener nociones de programación de scripts.

Como sucede en otras áreas de la informática, la movilidad profesional es alta. Esto es algo que debe tenerse en cuenta: los equipos se renuevan y puede ocurrir que en algún momento se pierdan piezas clave del equipo. Este es otro aspecto que refuerza la idea de contar con alguien con trayectoria y una posición de responsabilidad dentro de la empresa que haya funcionado o funcione como nexo entre la empresa y el grupo de ciencia de datos o bien líder del equipo. Esta persona, entre otras funciones, será capaz de determinar con exactitud los requisitos técnicos que se le pedirán a los nuevos integrantes. Esto es importante para evitar un defecto importante que se ve en las búsquedas de científicos de datos, que consiste, ante el desconocimiento de lo que se puede precisar, en iniciar una búsqueda de profesionales junior con dominio de una larga lista de herramientas y habilidades. Es difícil encontrar estos profesionales, más con un nivel junior. En el mejor de los casos, si los hay, sus expectativas de ingresos serán altas; en el peor, se contratará a alguien con un conocimiento superficial de los requerimientos solicitados.

La longitud de esta nota no permite profundizar en algunos de los puntos discutidos, ni cubrir otros escenarios, que quedarán para otra oportunidad. Es claro que el avance en tecnologías para la explotación de datos y las caídas en los costos están abriendo nuevas oportunidades para muchas organizaciones. Para estas organizaciones las cuestiones relacionadas con la incorporación de capital humano son fundamentales. Y tomar decisiones apropiadas en este aspecto serán beneficiosas tanto para las organizaciones como para los graduados en ciencia de datos que buscan posiciones bien remuneradas, pero también trabajar en proyectos bien formulados y que les permitan desarrollar todo su potencial.

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Enlaces relacionados al perfil del científico/a de datos:

https://www.forbesargentina.com/money/los-sueldos-trabajos-cientificos-datos-son-inmunes-covid-19-n4089

https://www.iproup.com/innovacion/7388-futuro-industria-conocimiento-Sueldos-mercado-laboral-empleos-en-Argentina-con-demanda-alta

https://www.lanacion.com.ar/sociedad/los-cientificos-de-datos-las-estrellas-del-mercado-laboral-que-rechazan-ofertas-todas-las-semanas-nid2090793/

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Una respuesta a “Tal vez estés necesitando un científico de datos”

  1. Gustavo Jorge Milinik dice:

    Creo que las organizaciones más grandes,. multinacionales ya tienen ERP desarrollados.En nuestro país hay que cambiar el sistema de Dirección de Operativo a Directivo para que no consideren a esto como un gasto.

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