Los datos son el núcleo del negocio. Por eso es vital contar con profesionales que sepan analizarlos para generar los modelos de gestión de la economía 4.0
Hace algunos años, cuando alguien pensaba en un especialista sobre este tema, lo asociaba a un empleo del futuro. Ahora es parte del presente. Sobre todo a nivel corporativo.
Es que la avance de la tecnología de machine learning está eficientizando los procesos. En especial, las tareas repetitivas, atención a clientes y la generación de nuevos productos y servicios a partir del análisis de datos. Por todo esto, los especialistas en esta materia rankean entre los colaboradores más buscados hoy en día.
Por lo pronto, requieren de conocimientos técnicos.»Deben contar con capacitación formal y con práctica posterior. No se exige que sean menores de 40 años, pero generalmente pertenecen a esa generación», dice Federico Carrera, Associate Director de High Flow Consulting.
«Su principal función es la de construir y aplicar modelos de Machine Learning capaces de seguir aprendiendo y mejorando su capacidad predictiva en la medida en que aumenta el volumen de datos recolectados», explica a iProUP Germán Sobral, head of technology LATAM de GlobalLogic.
Otras funciones pueden variar dependiendo del equipo que lo acompañe, ya que muchas de las tareas «pueden solaparse con las de otros perfiles de datos (analista, científico o ingeniero) dependiendo del conocimiento que tenga el especialista producto de su experiencia», advierte el directivo.
Estos perfiles interactúan especialmente con tres áreas: «Las vinculadas con el negocio en sí, para conocer las problemáticas que enfrenta la organización y evaluar alternativas y soluciones; con los encargados de gobernar y gestionar datos; y con los responsables de tecnología«, enumera Juan Echagüe, director de I+D de Practia.Te puede interesar
Este especialista destaca, además, la interacción con la alta dirección.»Porque es la que debe definir estrategias, marcar prioridades y asegurar recursos para las tareas. Sin una estrategia y un soporte claro de la dirección, es imposible imaginar el desarrollo de actividades de machine learning en las organizaciones», indica a iProUP Echagüe.
«A través del procesamiento de datos duros, extraen información y la clasifican, y así pueden detectar anomalías y modelar las interrelaciones que se encuentran en los datos», asegura a iProUP Carla De Stefano, Lead Recruitment Specialist de Intive. Esto hace que el puesto sea tan importante para cuidar al público interno y externo.
¿De dónde surge el área? Por lo general, es un desprendimiento que suele partir de dos sectores: «Algunos departamentos comienzan como anexo de BI Analytics y en otros nace desde gerencias más cercanas al negocio como producto», revela a a iProUP Luciano Ordóñez, Country Manager de Argentina de 7Puentes.
En estos profesionales, las habilidades técnicas son clave. Por sobre todo, deben tener un poder de aprendizaje constante, pues las tecnologías y los desafíos se renuevan casi cotidianamente.
«Son perfiles deben contar con conocimientos matemáticos. También poseer competencias diferenciales, como la capacidad de analizar datos y comunicar el lenguaje analítico derivado de dichos datos a personas que, posiblemente, no cuenten con su mismo nivel técnico», aclara a iProUP José Saha, director de Consultoría de HR de Auren.
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