En la actualidad se está produciendo una alta demanda de profesionales del dato, lo que, unido a la necesidad de conocer bien el negocio, hace que los proyectos de ciencia de datos se demoren o que incluso, no lleguen a entrar en producción. Dada esta compleja situación…
¿Dónde podemos encontrar científicos de datos?
Bueno, ¿has pensado alguna vez en la formación interna de tus equipos de trabajo como científicos de datos? La mayoría de las organizaciones se encuentran en proceso de adaptar el cambio cultural que implica la transformación digital, y algunas de ellas incluso inician su implementación sin una clara definición de objetivos. Un elemento importante dentro de la transformación digital es la implementación de la Inteligencia Artificial en procesos organizacionales o empresariales. Aunque la mayoría de las organizaciones entienden qué es el análisis predictivo o la ciencia de datos, no conocen en detalle todo lo que esto implica.
Entre las múltiples causas por las que no se implementan iniciativas de análisis avanzado, está la falta de un equipo de ciencia de datos. La alta demanda y la escasa oferta de profesionales de científicos de datos implica, en ocasiones, una alta rotación en este tipo de equipos de trabajo. El coste de rotación de estos profesionales puede alcanzar entre el 60% y el 150% del salario bruto (coste de liquidación, coste de selección, costes de contratación, ramp up, etc.)
Los gerentes de recursos humanos y los gerentes de datos generalmente resuelven este problema enfocándose en lo siguiente:
- Adquirir el mejor talento nuevo en ciencia de datos.
- Retener al mejor talento existente.
- Mantener la motivación.
Desafortunadamente, esta receta no siempre funciona en las organizaciones. Entonces, ¿cómo mitigar la alta rotación de científicos de datos?
Comencemos analizando los diferentes tipos de profesionales de datos disponibles en el mercado:
- Recién graduado que ha aprendido ciencia de datos y aprendizaje automático, pero sin experiencia en el mundo real.
- Científico de datos con unos años de experiencia en la industria y que ha implementado varios proyectos en producción.
- Cualquier otro profesional que hizo la transición a la ciencia de datos en algún momento de su carrera.
Cada categoría tiene sus pros y sus contras. Un gerente de adquisición de talento debe decidir cuándo y cómo contratar a un científico de datos en función de la necesidad más inmediata y el estado de madurez general de la organización.
Si la organización está en medio de un gran proyecto y necesita reemplazar a alguien, es muy probable que prefiera un científico de datos con experiencia relevante en la industria. Esto es complejo de encontrar y muy costoso, por supuesto.
Por otro lado, si la organización está al comienzo del viaje en términos de madurez de análisis de datos, quizás una buena combinación de los 3 perfiles puede ser un buen enfoque.
Descubriendo al científico de datos oculto.
Hay una gran fuente de talento potencial en ciencia de datos, generalmente sin explotar o incluso oculto, en cada organización: los equipos de trabajo existentes. ¿Alguna vez has considerado a los analistas de negocio, los gerentes de proyectos, el personal de IT, de finanzas, contables, profesionales de recursos humanos, ventas y comerciales, desarrolladores de negocio, analistas de mercado, etc. como especialistas en análisis avanzado de datos? En caso de que seas cualquier tipo profesional ‘no-científico de datos’, hazte esta pregunta:
¿Necesito datos para hacer mi trabajo? ¿Necesito analizar datos para hacer mi trabajo? Si la respuesta es ‘Sí’, entonces podemos decir que eres un científico de datos en potencia. Todo lo que necesitas es un poco de formación técnica.
Muchas organizaciones se han dado cuenta de que sus equipos de trabajo internos son realmente una fuente de talento en ciencia de datos, y tan sólo invirtiendo un poco en capacitación técnica, consiguen impactos muy positivos. El resultado de esta capacitación y formación interna suele ser mucho más positivo que contratar nuevos científicos de datos, ya que este personal conoce la cultura de la organización, las operaciones comerciales y el estilo de gestión de adentro hacia afuera.
Hay que considerar que el conocimiento de la actividad o la cultura organizacional podría ser aún más importante que las habilidades técnicas en ciencia de datos, algo que el personal interno ya posee. Esto, además, se ve reforzado por la aparición de tecnologías que nos facilitan enormemente la aplicación de la analítica avanzada en las organizaciones.
Beneficios de capacitar a los equipos de trabajo internos en Ciencia de Datos:
En el corto plazo:
- Mejorar la comunicación entre los miembros del equipo.
- Menor necesidad de contratar externamente.
- Sentido de propiedad del talento existente.
A medio plazo:
- Tasa de rotación más baja.
- Menor coste de contratación.
- Aumento de la productividad.
- Valor agregado exponencial.
¿Te podemos ayudar?
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