El volumen, la velocidad y la variedad de información crece a un ritmo meteórico. Según estimaciones de la consultora IDC, en 2020, la cantidad total de datos digitales creada en el mundo equivaldrá a 44 zetabytes. Pero en 2025 esta cifra aumentará hasta los 180 zetabytes, impulsada por el creciente número de dispositivos y sensores.
En esta avalancha de información y en el afán por interpretarla, la demanda de científicos de datos será exponencial. McKinsey estima que surgirán cuatro millones de ofertas de empleo relacionadas con los datos a lo largo de este año 2018, y solo en Estados Unidos habrá entre 140.000 y 190.000 vacantes que quedarán sin cubrirse. Aunque la automatización se ha establecido para ayudar o asumir el trabajo mundano que ocupa mucha parte del tiempo de este tipo de profesionales, en el futro, con el incremento de empresas que operan en tiempo real, casi todos los roles requerirán habilidades en análisis de datos.
En un informe de BHEF y Gallup, el 59% de los empleados reconocieron que se demandarán habilidades en ciencia de datos y analítica para cualquier puesto directivo en el área financiera y de contabilidad; el 51% señalaron que serían requeridas para todos los directores de marketing y comerciales; el 49% para todos los puestos ejecutivos; y el 48% para todos los directivos de operaciones.
La actual carencia de habilidades y de acceso y análisis de la información por parte de muchos empleados en las empresas está teniendo un efecto notable en la aceleración del negocio. En un reciente estudio elaborado por IDC, el 75% de los directivos señala que la falta oportuna de acceso a la información inhabilita sus oportunidades de negocio, mientras que para un 54% limita la eficiencia operacional, y el 27% opina que impacta en la productividad y agilidad.
Ante este panorama, ¿qué es lo que deben hacer las compañías que quieren enfocarse a los datos (Data-Driven)?
Para que las organizaciones dispongan del talento y la agilidad empresarial necesaria en el actual ecosistema de transformación digital, deben aumentar sus esfuerzos en la adquisición de talento con competencias en análisis de datos, pero también fomentar estas capacidades entre sus plantillas con más recursos formativos internos. Además, han de poner en marcha estrategias de retención para mantener la satisfacción del personal, ante la cada vez mayor competitividad por estas habilidades. No hay que olvidar, por último, la inversión tanto en Inteligencia Artificial como en profesionales con las habilidades para gestionar esta tecnología y enseñar a otros.
Estamos a punto de obtener el acceso a toda la información que hubiéramos podido desear, incluso mucho más (180 zetabytes). La tecnología – la inteligencia artificial y el machine learning- ya está aquí, pero necesita apoyarse en el mejor talento, por tanto, para sobrevivir en este entorno se deberán compatibilizar ambos. Es hora de comenzar. ¿Estamos preparados?
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