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Por qué la automatización no reemplazará a los Científicos de datos

Por qué la automatización no reemplazará a los Científicos de datos
#Datos

Débora Slotnisky

1 de oct - min de lectura

Si bien es cierto que muchos trabajos humanos pasarán a ser realizados por máquinas, hay otros en los cuales el rol de las personas es clave. Entre ellos, te explicamos por qué la Ciencia de Datos se encuentra en esta última categoría.


Son muchos los estudios que hablan acerca de cómo el avance de la automatización en las organizaciones impacta de lleno en los puestos de trabajo. En tal sentido, si bien algunos puestos desaparecen son más las posiciones que se crean.

Teniendo en cuenta que la automatización también avanza en áreas como el procesamiento de datos o la visualización de datos solo con lo que cada vez más fácil para los expertos empresariales obtener lo que necesitan sin intervención humana, muchos podrían pensar que el trabajo de los Data Scientist tiene los días contados. Sin embargo, los Científicos de Datos no tienen nada que temer. Aquí hay tres razones por las que es poco probable que la automatización acabe con los roles relacionados con esta profesión: 

La automatización es simplemente una forma de hacer las cosas más rápido: Las herramientas de automatización sirven para hacer tareas rutinarias a mayor velocidad y sin cometer errores humanos. Si bien es cierto que están apareciendo varias soluciones para trabajos de ciencia de datos, todas ellas están pensadas para ayudar al Data Scientist en su labor cotidiana, por lo que estos profesionales deben mantenerse actualizado respecto a cómo bucear de la mejor manera entre los tsunamis de datos. En resumen, la automatización no solo permitirá a los científicos de datos hacer más, sino que también aumentará el impacto y el valor de su trabajo para la organización empresarial. 

Superar errores automatizados: Otra razón por la que los humanos en el ciclo no desaparecerán pronto sería la incapacidad de las herramientas automatizadas para darse cuenta de que podrían estar saliendo de la tangente. Y es que, si bien la automatización ofrece el potencial para hacer las cosas mejor y más rápido, también puede propagar errores humanos si hay una ciencia deficiente debajo de ellos.  Es por esto que hay necesidad de que los científicos de datos tengan una sólida comprensión de los principios subyacentes ya que las máquinas requieren de la supervisión humana. 

En pocas palabras, los científicos de datos deben verificar la exactitud de los resultados que salen de las herramientas automatizadas y asegurarse de que los modelos funcionen de manera óptima. 

El papel del juicio humano: Cualquier Científico de datos dará fe de que el desafío no siempre es técnico. De hecho, además de decidir los algoritmos correctos para preparar una fuente de datos, el Data Scientist también debe interpretar y abordar el problema comercial correctamente para seleccionar la fuente de datos ideal o interpretar los resultados de forma óptima.


Evidentemente, la Ciencia de Datos no se puede automatizar. Siempre se necesitarán Científicos de Datos altamente capacitados para crear código de manejo de datos, elegir la fuente de datos correcta y diseñar los algoritmos óptimos para extraer los conocimientos que necesita la organización. Para eso, lo ideal es estudiar en un curso de Data Science.

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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.