Qué trabajos no le arrebatará nunca un robot
La inteligencia artificial y el big data ponen a su disposición puestos de trabajo en los que los robots no son una amenaza. Los profesionales especializados que dominen el lenguaje de las máquinas serán imprescindibles en un nuevo escenario tecnológico que continúa demandando las habilidades de siempre.
Big data scientist, big data architect, big data analyst, ingeniero de inteligencia artificial y cognitive analyst. Estos son los perfiles vinculados a la inteligencia artificial que ha identificado Tinámica -smart data company especializad en soluciones tecnológicas especializadas en el entorno de big data- y que ya son imprescindibles para las organizaciones. Los datos y una velocidad de crucero sin precedentes en la revolución tecnológica obliga a un cambio necesario en los cuadros de mando de las empresas. Todos los trabajadores tienen que ponerse las pilas para sobrevivir en este entorno en el que cada día aparecen nuevos perfiles profesionales y se demandan nuevas habilidades para entender y sacar partido al lenguaje de las máquinas.
Los puestos
Un análisis de PwC recoge que la principal barrera para la implantación de soluciones tecnológicas es la falta de talento especializado; y los expertos consideran que la implementación de inteligencia artificial y la aplicación del machine learning irían mucho más rápido si las empresas pudieran encontrar profesionales cualificados en estas tecnologías. Según Tinámica estos serán los perfiles especializados en inteligencia artificial que tendrán mayor demanda durante los próximos años.
Big Data Scientist. Aporta soluciones de negocio, respuestas a cualquier tipo de pregunta, siempre tomando como base los datos. Es una mezcla de matemático, estadístico e informático pero con conocimientos avanzados de bases de datos NoSQL y técnicas analíticas avanzadas para el tratamiento masivo de datos y programación de modelos en R o Python.
Big Data Architect. Dirige la plataforma tecnológica que soporta la ingesta, almacenamiento y gestión de datos masivos en tiempo real y se encarga de que los datos lleguen en perfecto estado y forma para ser analizados. Tiene conocimiento de cada uno de los componentes de la arquitectura tecnológica que adapta a las necesidades del negocio. Suele ser un informático, físico o ingeniero de telecomunicaciones formado en la materia: Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL.
Big Data Analyst. Tiene menos conocimientos tecnológicos que los anteriores pero mayores conocimientos de negocio y una gran capacidad para visualizar, presentar e interpretar los resultados y patrones ocultos entre los datos. Tiene grandes habilidades de data Discovery y de herramientas de visualización tipo Qlik View, Tableau, PowerBI o Spotfire.
Ingeniero en Inteligencia Artificial. Ingeniero industrial o de telecomunicaciones o físico con alto conocimiento de los procesos de la industria especifica para su automatización a través de inteligencia artificial y robótica. Se valoran conocimientos de Deep learning y analítica avanzada así como de comunicaciones entornos de baja latencia e IoT.
Cognitive Analyst. Es un perfil de consultor de negocio con altos conocimientos funcionales de la industria en la que trabaja y con habilidades para realizar data Discovery y extraer insights de los datos, muy especializado en tecnologías y computación cognitiva, Human Computer Interfaces y tecnologías XtoText.
Prepararse para el futuro
Un estudio de Mckinsey Global Institute (MGI) considera que las competencias tecnológicas actuales son las más escasas de las cinco categorías analizadas, según las horas analizadas, pero la demanda aumentará un 55% para 2030. Mientras que la demanda de habilidades sociales y emocionales, como el liderazgo y la gestión de personas, aumentará un 24%. Las habilidades cognitivas superiores como la creatividad y el procesamiento e interpretación de información compleja, también serán requeridas.
Otro de los hallazgos de este informe es que la demanda de competencias cognitivas básicas, físicas y manuales disminuirá medida que se adopten la automatización y la inteligencia artificial en el lugar de trabajo; pero las competencias físicas y manuales seguirán siendo la categoría más grande en 2030 en muchos países. El análisis de McKinsey prevé que los cambios de competencias plantearán importantes desafíos de reciclaje para millones de trabajadores en el mundo.
Por último, para seguir siendo competitivas, las empresas tendrán que realizar profundos cambios organizativos y tomas decisiones estratégicas sobre cómo desarrollar la mano de obra futura y deberán abordar estos cambios de competencias. A las compañías les preocupa el hecho de no poder encontrar las competencias que necesitan para la adopción de la automatización y que este afecte a su futuro desempeño financiero.
Fuente: Expansión
