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Científicos de datos revelan los retos que está teniendo la transformación digital en las empresas

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Los científicos de datos son actores clave en los procesos de transformación empresarial actual. Una investigación de SAS, empresa pionera en analítica y líder en inteligencia artificial, reveló las inquietudes que tienen frente a los procesos de transformación digital en la actualidad, cómo esperan que los aprovechen más las organizaciones y cómo se podría potenciar aún más su labor.

 

  Los científicos de datos han sido, son y serán protagonistas clave en los procesos de transformación digital y empresarial en todo el mundo. Se trata de un perfil cada vez más apreciado por las organizaciones al ser artífices de convertir millones de datos en inteligencia para que los líderes puedan tomar mejores decisiones de negocios.

 

Ahora, que su rol ha alcanzado un mayor estatus en las estructuras empresariales, su visión en torno a cómo están avanzando los procesos de transformación digital y empresarial o cómo acelerarlos resultan de vital importancia para las organizaciones.

 

Un estudio realizado por SAS, empresa pionera en analítica y una de las que más ha promovido la especialización de científicos de datos en todo el mundo, identificó que cuatro de cada diez científicos de datos están insatisfechos con el uso de la analítica y el despliegue de modelos por parte de sus empresas, a la vez que identificaron más de 20 barreras para lograr hacer un trabajo más efectivo en las organizaciones.

 

“Los resultados del estudio son contundentes”, dice José Mutis O., country manager de SAS para Colombia y Ecuador. “A pesar de que se reconoce que el trabajo de los científicos de datos ha crecido en importancia con muchas organizaciones que aceleran los proyectos de transformación digital, la investigación demostró que la pandemia puso patas arriba las prácticas empresariales habituales, modificando los supuestos y variables de los modelos y algoritmos predictivos y provocando un efecto dominó de adaptaciones en los procesos, prácticas y parámetros operativos”, explica Mutis.

 

De acuerdo con la investigación, más de dos tercios de los encuestados estaban satisfechos con los resultados de los proyectos analíticos. Sin embargo, el 42% de los científicos de datos se mostraron insatisfechos con el uso que su empresa hace de la analítica y el despliegue de modelos, lo que sugiere un problema en la forma en que las organizaciones utilizan los conocimientos analíticos para informar la toma de decisiones. El 42% afirma que los resultados de la ciencia de datos no son utilizados por los responsables de la toma de decisiones empresariales, lo que supone uno de los principales obstáculos de la transformación digital.

 

¿Talento suficiente?

 

La encuesta también puso de manifiesto algunas carencias de competencias específicas. Menos de un tercio de los encuestados declaró tener conocimientos avanzados o expertos en habilidades que requieren muchos programas, como la gestión de la nube y la administración de bases de datos. Esto es un problema dado que el uso de los servicios en la nube ha aumentado significativamente, ya que el 94% afirma haber experimentado un uso igual o mayor de la nube desde que se produjo el COVID-19.

 

Frente a este panorama -explica Mutis- se abre un nuevo reto importante para las organizaciones y sus procesos de transformación digital y empresarial. «Uno de los principales desafíos que tendrán que abordar los líderes en las organizaciones es encontrar la manera de que sus equipos de trabajo implementen los conocimientos de los proyectos de análisis y los utilicen en su toma de decisiones, lo que significa por ejemplo dar a los científicos de datos un asiento en la mesa de la sala de juntas muy seguramente».

 

“El estudio de SAS encontró preocupaciones sobre el apoyo a los equipos de científicos de datos y la falta de talento, que ha sido un problema durante algún tiempo, ya que la demanda supera a la oferta. Las organizaciones deben darse cuenta que invertir en un equipo de científicos de datos con habilidades complementarias podría cosechar un enorme valor para el negocio, por lo que el costo de la contratación debe considerar el retorno de esa inversión a medida que avanzamos hacia procesos de negocios significativamente más digitales e impulsados por la inteligencia artificial», cita el estudio.

 

La investigación identificó lagunas en el énfasis organizacional consistente en la ética de la IA, con el 43% de los encuestados indicando que su organización no lleva a cabo revisiones específicas de sus procesos analíticos con respecto al sesgo y la discriminación y sólo el 26% de los encuestados informaron que el sesgo injusto se utiliza como una medida de éxito del modelo en su organización.

 

Así mismo reveló resultados positivos de la interrupción global de la pandemia. Casi tres cuartas partes (73%) afirmaron ser igual de productivos o más desde la pandemia, mientras que una proporción similar (77%) reveló tener la misma o mayor colaboración con los colegas. Esto sugiere que muchos de los retos señalados ya existían, posiblemente en mayor medida, antes de la pandemia.

 

Otros retos experimentados fueron la cantidad de tiempo dedicado a la preparación de datos frente a la creación de modelos. Los encuestados dedican más tiempo (58%) de lo que preferirían a recopilar, explorar, gestionar y limpiar los datos.

 

«En general, el científico de datos tiene muchas razones para sentirse capacitado y optimista sobre cómo la pandemia ha puesto de relieve la importancia de su papel dentro de su organización y cómo podría evolucionar con el tiempo. Estamos ante nuevos desafíos y trabajar más de la mano con la generación nativa de datos o con los profesionales que incorporan el perfil analítico a su trabajo será cada vez más relevante para acelerar la transformación y recuperación empresarial tan necesaria en la actualidad”, puntualizó José Mutis O.

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