Desarrollando Equipos de Datos para Potenciar el Valor en los Negocios mediante la IA

Hoy exploraremos la unidad de Equipos, Roles y Organización en el contexto de la inteligencia artificial (IA) aplicada a los negocios. En este artículo , nos enfocaremos en cuatro aspectos clave: los perfiles relacionados con los datos, la construcción de equipos de datos que añadan valor al negocio, la búsqueda de talento para estos roles y la organización empresarial para aprovechar al máximo el valor de los datos.

Evolución de Perfiles de Datos

Los perfiles relacionados con datos están en constante evolución, adaptándose al dinámico mercado tecnológico. Podemos clasificarlos en tres grupos principales:

0. Manager/Director de Datos

Es un líder o gestor que está a cargo de dirigir y gestionar equipos relacionados con datos en una organización. Este profesional tendría responsabilidades que van desde la gestión de presupuestos hasta habilidades comerciales, liderazgo y toma de decisiones estratégicas en el ámbito de los datos. El título puede variar según la empresa y su estructura organizativa, pero generalmente implica liderazgo en el área de datos y analítica.

1. Ingenieros de Datos

Son expertos técnicos encargados de construir la infraestructura sobre la cual se desarrollan los proyectos de datos. Desde la creación de data lakes hasta la productivización de modelos, los ingenieros de datos son los artífices de la estructura técnica que permite a otros profesionales trabajar eficientemente.

2. Científicos de Datos

Profesionales cercanos a la estadística y las matemáticas, especializados en modelos matemáticos y técnicas avanzadas de machine learning. Son los interlocutores directos con la sala de negocios y poseen un profundo conocimiento de los modelos matemáticos.

3. Analistas de Datos

Ubicados más cerca del lado empresarial, los analistas de datos son los conocedores del negocio que identifican casos de uso y presentan resultados al comité de dirección. Aunque pueden carecer de la profundidad técnica de los ingenieros y científicos de datos, aportan un valioso conocimiento del sector.

Es crucial comprender que encontrar un perfil «unicornio» con experiencia en las tres áreas es difícil. La formación de equipos de datos con especializaciones diferenciadas es la norma.

Tabla que resume los perfiles mencionados junto con sus definiciones:

Construyendo Equipos de Datos para Agregar Valor

La construcción de equipos de datos implica una planificación cuidadosa. Inicialmente, es posible empezar con perfiles básicos, como un data scientist y un ingeniero de datos. Sin embargo, es esencial considerar la evolución del equipo a medio y largo plazo, alineándolo con los objetivos del negocio.

La captación de talento en el actual mercado competitivo de datos requiere una estimación precisa de recursos internos y externos. Ser atractivo como empleador, ofrecer proyectos interesantes y mantenerse al tanto de las últimas tecnologías son factores críticos. Además, la formación continua es esencial para mantener un equipo actualizado y competente en el entorno de rápida evolución.

¿Qué Buscar al Contratar Perfiles de Datos?

La elección de perfiles de datos debe basarse en la experiencia y en las necesidades del equipo. Para ingenieros de datos, se busca un sentido práctico y capacidad de comunicación. Los data scientists deben tener una formación sólida en matemáticas y estadísticas, junto con la capacidad de discernir modelos prácticos. Además, todas las contrataciones deben poseer una pasión por la tecnología y valores como la empatía, el compañerismo y la responsabilidad.

Habilidades Necesarias para la Gestión y Dirección

Para perfiles de management o dirección, las habilidades comerciales, la gestión de presupuestos y la capacidad de gestionar soft skills son cruciales. Aunque estos roles pueden no ser los más técnicos, conservar habilidades técnicas es valorado. La resiliencia, la capacidad de tomar decisiones y las habilidades políticas son esenciales en entornos organizativos más grandes.

Organización para Aprovechar el Valor de los Datos

Definir el objetivo de la dirección de datos es el primer paso. Se puede optar por un equipo centralizado, más compacto pero con menor interacción con las áreas de negocio, o equipos de datos distribuidos en cada área de negocio para un conocimiento más profundo. La elección depende de la estructura y los objetivos de la empresa.

En resumen, la aplicación efectiva de la IA en los negocios requiere la construcción de equipos de datos sólidos, la búsqueda inteligente de talento, y una organización empresarial que se adapte a la dinámica del mundo de los datos. ¡Adelante en esta emocionante travesía hacia el futuro de la analítica y la inteligencia artificial!