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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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3 lecciones sobre cómo las transformaciones tecnológicas pueden generar valor en las empresas

La crisis de COVID-19 dejó en claro el imperativo empresarial de realizar transformaciones tecnológicas. En tal sentido, una encuesta reciente de la consultora McKinsey sugiere que incluso en los primeros días de la crisis, los encuestados informaban sobre el progreso en su integración de tecnología y negocios, y que estos esfuerzos crearon valor comercial tangible en cuatro medidas, incluidos nuevos ingresos y disminución en los costos.  En concreto, el estudio sobre tecnología y negocios de la consultora sobre la aceleración digital que experimentaron las organizaciones en el contexto de la pandemia les permitió detectar algunos hallazgos.Lección n° 1: invertir en tecnología crea un valor comercial significativoSegún los encuestados, más del 75% de las iniciativas emprendidas por las empresas en las que trabajan han alcanzado importantes reducciones de costos y mejoras en la experiencia de los trabajadores. En más del 50% de los casos, las inversiones en tecnología dieron origen al lanzamiento de nuevos productos o más unidades de negocio.  Lección n° 2: centrarse en las personas genera el mayor valorLos encuestados manifiestan que los cambios en las estrategias de personal y talento de sus empresas se encuentran entre los movimientos que han aportado mayor valor. En tal sentido, se destaca el enfoque sobre la capacidad tecnológica, es decir, las prácticas cambiantes para atraer, retener y mejorar el talento con habilidades digitales.Lección n° 3: el talento sigue siendo clave en el marco de las transformaciones tecnológicas Las transformaciones centradas en la estrategia de talento no sólo se destacan por su valor potencial, sino que también son mucho más comunes en las empresas de alto rendimiento. Evidentemente, la necesidad de abordar el talento es universal y urgente. Los encuestados creen que más del 40% de su fuerza laboral necesitará ser reemplazado o reentrenado fundamentalmente para compensar las brechas de habilidades de sus organizaciones.En las empresas que han perseguido transformaciones recientes, los principales desafíos para hacerlo continúan girando en torno al talento y la cultura: a saber las brechas de habilidades y las diferencias culturales, la dificultad de cambiar culturas así como las formas de trabajar y la dificultad para encontrar talento para ocupar nuevos roles. En resumen, el talento también parece obstaculizar el progreso en las empresas que no han perseguido transformaciones tecnológicas.  Como se ve, las organizaciones de todas las industrias tienen muchos desafíos por delante para extraer el máximo valor posible a sus transformaciones digitales. Para acceder al informe completo donde se detallan estos hallazgos en profundidad, así como otras lecciones, sólo hay que hacer clic acá. Y para avanzar en el proceso de cerrar la brecha de habilidades digitales que la organización necesita para crecer y adaptarse con éxito al contexto actual, puede comunicarse con el departamento de Corporate Training en Digital House haciendo clic acá. 

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Aprender programación web full stack fue la gran apuesta en 2020

La programación web full stack fue una las principales opciones para las personas que buscan mejorar sus oportunidades de empleo, según una nueva investigación de Red Hat. En tal sentido, casi uno de cada 20 adultos tomó un curso para aprender a escribir código durante 2020.Un estudio europeo en base a 31.100 adultos encontró que poco más de la mitad (51%) de los encuestados había adquirido una nueva habilidad desde el comienzo de la pandemia COVID-19, siendo la programación web full stack la opción más popular para mejorar las perspectivas profesionales.Cuando se les preguntó acerca de sus motivaciones para mejorar sus habilidades, casi uno de cada tres (30%) informó razones relacionadas con el empleo: ya sea para comenzar una nueva carrera, aprender una nueva destreza para un trabajo futuro o estabilidad y seguridad laboral.Los resultados también sugirieron que una gran proporción de los que estaban aprendiendo a programar esperaban ingresar a lo digital desde otra industria: de los que comenzaron a programar, el 79% no había trabajado anteriormente en tecnología y el 71% no tenía un título de una carrera relacionada.  El sector tecnológico es uno de los pocos donde el empleo parece no haberse visto afectado por el COVID-19. A medida que la pandemia obligó a las personas a trabajar y aprender desde casa, se disparó el interés por formarse en programar a través de un curso a distancia, corto y basado en la práctica. De hecho, en América Latina sucedió lo mismo ya que hay una altísima demanda por parte de personas de Latinoamérica por hacer el curso de programación web full stack de Digital House.    

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Si antes el marketing consistía en bombardear con mensajes a todo el mundo, ahora el marketing digital es lo opuesto. El objetivo es personalizar al máximo el mensaje comercial con estrategias únicas en busca de generar empatía con el consumidor y, por ende, una respuesta favorable por parte de él.  Así las cosas, la tendencia en marketing digital indica que vamos hacia un modelo ultrapersonalizado, en donde lo que manda es no ser demasiado intrusivos para que el usuario no se sienta invadido por las marcas.  Para eso, las organizaciones analizan al cliente y lo ponen en el centro de su negocio. Luego le ofrecen comunicación omnicanal para que éste pueda comunicarse con la marca a través de cualquier canal, sin fisuras. Por último, es clave la capilaridad para saber en qué nivel de profundidad abordar al cliente.  Para todo esto los datos son clave. Contar con expertos en Data Analytics permite medir mejor presupuestos y competitividad, es decir, construir un discurso coherente de marca alrededor del cliente, y tomar decisiones sobre las campañas en tiempo real. En resumen, los especialistas en marketing digital y los de Data Analytics forman un equipo imbatible cuando se trata de que una marca implemente estrategias cada vez más personalizadas y promociones que aseguren una respuesta perfecta por parte del mercado.