El 'data scientist' del futuro
Alejandro Llorente, cofundador de PiperLab, explica en este artículo de opinión la importancia de que las empresas cuenten con perfiles analistas de datos.
El mundo del 'data science' y la inteligencia artificial está en una constante evolución. Aunque es una práctica que todos vinculamos como algo a la vanguardia, en realidad, las compañías llevan tomando decisiones basadas en datos y aplicando técnicas estadísticas para extraer conclusiones desde hace muchos más años. También entrenando algoritmos para la ejecución automática de procesos. La principal evolución es que antes era necesario el conocimiento profundo del detalle de los algoritmos para realizar su implementación, mientras que hoy disponemos de distintas herramientas que facilitan mucho el proceso de desarrollo. En concreto:
- La aparición de lenguajes de programación de más alto nivel con bibliotecas de 'machine learning' permite hacer, comparativamente, en unas pocas líneas de código lo que antes llevaba ingentes procesos de desarrollo.
- Existen herramientas que permiten ampliar la base de profesionales que pueden aplicar técnicas de estadística avanzada y 'machine learning' en sus proyectos, con pocos conocimientos técnicos a nivel de programación.
- Hoy en día, podemos analizar volúmenes de datos que hace años era impensable, de una forma sencilla, barata y eficaz.
Estamos viendo cómo evoluciona el mundo de la inteligencia artificial hacia un lugar donde los conocimientos técnicos y de programación siguen siendo vitales, pero donde existen cada vez más herramientas que facilitan esta labor, como la aparición de ChatGPT, una tecnología que permite desarrollar un código automáticamente a partir de una necesidad de alto nivel descrita en términos de negocio. Con esto podemos plantearnos, ¿dónde está el valor de un buen data scientist? ¿En qué necesita formarse una persona para llegar a serlo?
- La capacidad de plantear hipótesis, preguntas clave y realizar análisis de negocio sigue siendo esencial para rellenar el hueco que existe entre el espacio técnico y el que realmente aporta valor en las compañías. Para ello, es necesario conocer técnicas estadísticas que nos permitan interpretar la información o qué algoritmos son los adecuados utilizar dependiendo del caso de uso. Ser crítico, en el sentido positivo, con los resultados que obtenemos es clave para aportar valor en los proyectos con datos y es algo que se consigue con formación y experiencia en el desarrollo de casos de uso.
- El acceso a la información, estudiar su calidad y generar a partir de ella datos relevantes para los proyectos es una capacidad que, hoy por hoy, sigue dependiendo de los científicos e ingenieros de datos de los proyectos.
- La automatización de los procesos no es solo una cuestión de código sino de entender el ecosistema de una organización: cómo se resuelven los problemas hoy en día y qué hace falta para tener un impacto real en los problemas de negocio.
- Hacer que la información que obtenemos de los proyectos con datos sea consumible y fácil de entender por los usuarios de negocio es uno de los puntos clave y, para ello, es necesario conocer herramientas y técnicas de visualización de datos que ayuden a esta tarea.
En definitiva, estamos en un momento perfecto para convertirse en científico de datos, focalizando en las bases (programación, análisis estadístico, machine learning, MLOps, tecnología Big Data, etc.), tanto para utilizar correctamente todas las herramientas que tenemos a nuestro alcance, como para dar 'insights' relevantes y tener un impacto real en las organizaciones. Es por ello que, aunque el mundo del 'data science' se va a haciendo cada vez más productivo aprovechando todo el valor que las nuevas tecnologías que surjan nos pueden dar, los nuevos perfiles de este sector deben conocer todas estas técnicas.
Ceste ha introducido la formación en el ámbito de la ciencia de datos y la inteligencia artificial en todos sus programas, desde las carreras universitarias al MBA o el Master en Dirección Financiera, ya que se trata de una disciplina imprescindible para gestionar las empresas del presente y del futuro.
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