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Inteligencia Artificial y Data Science, grandes oportunidades para los adolescentes de hoy

Inteligencia Artificial y Data Science, grandes oportunidades para los adolescentes de hoy
#Datos

Débora Slotnisky

18 de ago - min de lectura

Un nuevo estudio de IBM y Morning Consult reveló que si bien los adolescentes son conscientes de que habilidades como la Inteligencia Artificial (IA) y la ciencia de datos transformarán sus carreras, desafortunadamente no se sienten preparados para trabajar con esas tecnologías. En esta nota te presentamos todos los datos de este estudio.


Un nuevo estudio de IBM y Morning Consult reveló que si bien los adolescentes son conscientes de que habilidades como la Inteligencia Artificial (IA) y la ciencia de datos transformarán sus carreras, desafortunadamente no se sienten preparados para trabajar con esas tecnologías. En esta nota te presentamos todos los datos de este estudio.

En concreto, la mayoría (68%) de los estudiantes de entre 14-18 años encuestados considera que la IA tendrá un impacto muy grande o bastante grande en sus vidas y sus carreras; sin embargo, 34% de ese grupo afirma que no se siente debidamente equipado para usarla.

En la encuesta, se pidió a los adolescentes que clasificaran sus conocimientos sobre tecnologías emergentes, así como su voluntad de aprender más sobre ellas y su interés en carreras tecnológicas. La mayoría (56%) de los estudiantes dijeron que estaban interesados ​​en seguir una carrera en tecnología porque para la mayor parte de los trabajos se requiere el uso de tecnología. Y aunque la mayoría de ellos (60%) tiene interés por áreas de tecnologías emergentes, como la nube y ciberseguridad, la inteligencia artificial es la tecnología emergente que más interés despierta entre los adolescentes. Casi seis de cada diez (59%) estudiantes dijeron que estaban bastante o muy interesados ​​en aprender más sobre IA.

Es importante destacar que la alta demanda de este tipo de profesionales ya comenzó, y hay escasez de perfiles con estas habilidades. Por ejemplo, en 2019, el motor de búsqueda relacionado con el empleo Indeed.com informó que las ofertas de trabajo para científicos de datos se habían más que triplicado desde diciembre de 2013. Varias investigaciones, entre ellas una de la consultora McKinsey Global Institute también resalta la escasez de talento y el potencial de cientos de miles de puestos disponibles sin poder ser cubiertos.

Lo interesante es que es posible adquirir las habilidades necesarias para ser un especialista en Inteligencia Artificial y Ciencia de datos en poco tiempo. En concreto, con cursos a distancia de cinco meses basados en la práctica, es posible actualizar el perfil profesional para poder insertarse rápidamente en el mercado laboral y aprovechar las reales oportunidades de crecimiento profesional que ya existen en el presente y que continuarán durante los próximos años.

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Estrategia de precios dinámicos: para muchas empresas la estrategia de precios se basa en otros factores más allá del costo de fabricación, distribución, márgenes y lo que hace la competencia. De hecho, entran en juego otros aspectos como el posicionamiento de marca, el nivel de oferta y demanda, entre otros. La ciencia de datos ayuda a entender mejor el comportamiento global del mercado, las reacciones de los consumidores ante descuentos anteriores y mucho más.  Lead scoring avanzado: esta técnica que consiste en asignar una puntuación a cada lead en función de sus probabilidades de convertirse en cliente para que la marca pueda concentrarse en aquellos rentables es posible de implementar gracias al data science.  Email marketing: el data science sirve para optimizar la estrategia. Gracia al análisis de grandes volúmenes de datos de envíos ya realizados, podemos determinar con qué frecuencia se leen los emails, cuándo enviarlos, y qué tipo de contenido funciona mejor con cada segmento de audiencia, entre otros detalles.  Optimización de los presupuestos: el presupuesto de marketing siempre es limitado. El data science ayuda a conocer cuáles son los patrones de gasto y adquisición para poder hacer modelos predictivos que ayuden a distribuir mejor el presupuesto entre diferentes ubicaciones, canales, formatos y campañas para conseguir la máxima eficiencia posible. Experiencia de cliente: Conocer al consumidor es una premisa básica en marketing digital. En esto ayuda mucho la ciencia de datos. Por ejemplo, permite saber si un cliente prefiere ser contactado por correo electrónico o redes sociales. Además, el data science, al recopilar y analizar patrones de comportamiento, puede determinar cuándo las personas necesitan un producto o servicio determinado. De esta manera, la marca es capaz de adelantarse a sus necesidades y crear una experiencia lo más fluida posible. Por todo lo dicho hasta aquí, si te dedicas al marketing digital y quieres especializarte en área con mucho crecimiento, la ciencia de datos es una opción genial. Es posible capacitarse en ciencia de datos de forma remota, en un curso corto basado en la práctica. De la misma manera, si ya estás familiarizado con esta disciplina, es interesarle darle un foco orientándote al marketing digital. Acceder a contenidos actualizados y todos los secretos de esta disciplina también es sencillo. En Digital House contamos con un curso a distancia de marketing digital donde se aprende rápidamente, de forma sólida y mientras realizas ejercicios prácticos.

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Hace ya unos meses que Google anunció que desde en mayo de 2021 comenzará a analizar la experiencia del usuario que ofrecen los websites para determinar su posicionamiento SEO. Así es como estos factores, llamados «Core Web Vitals» toman mayor relevancia para este buscador y, por ende, para todos los especialistas de marketing digital.  A propósito, es interesante recordar cómo es que los usuarios efectúan su navegación para entender mejor cómo avanzar en el diseño UX. Acá, algunas cuestiones:  -Patrones en «F»: El estudio del grupo Nielsen sobre los patrones de visión demostró que los usuarios tienen un patrón de visualización de las páginas en forma de «F», que favorece todo el contenido que aparece en lado izquierdo de la página. En este caso, conviene aclarar que este tipo de «patrón en F» se da solo en aquellas zonas donde se emplean idiomas que se escriben de izquierda a derecha. -Brevedad en las newsletters: Un estudio sobre email marketing llevado a cabo por la misma consultora demostró que los usuarios escanean el contenido de los correos de forma rápida, centrándose en la parte izquierda del mismo y en el título. En total, las personas destinan un promedio de 51 segundos por newsletter.  -Imágenes creando espacios muertos: La Ley de Fitts, una teoría utilizada por los expertos en UX, señala que el «peso» de un objeto dentro de la jerarquía visual es un factor determinante para el movimiento ocular y del ratón. En pocas palabras, si una página web tiene una imagen en la portada, que ocupa casi todo el espacio visual y no contiene ningún botón o «call-to-action» visible en ese espacio, la visita se perderá, ya que no realizará ninguna acción. Como se ve, en marketing digital las novedades se producen a diario, por lo que es fundamental respectar la consigna de la capacitación continua.