Mientras que los últimos años han dejado un panorama empresarial atemorizado por los retos que plantean las incertidumbres económicas y geopolíticas, el actual movimiento de la IA se ha convertido en un catalizador de cambios transformadores significativos destinados a acelerar nuevas oportunidades.
Junto a esta efervescencia de la IA está el crecimiento exponencial de los datos dentro de cada empresa: los estudios muestran que se prevé que la creación global de datos crezca hasta más de 180 zettabytes en 2025. Pero, en esta era de la inteligencia, ya no se trata de cuántos datos puede generar una empresa, sino de cómo los utiliza para impulsar la toma de decisiones, al tiempo que capacita a su personal para hacer las preguntas adecuadas y obtener las respuestas correctas.
Desde un director financiero que busca reducir el tiempo de cierre del trimestre hasta un responsable de la cadena de suministro que desea optimizar una logística compleja, las empresas actuales obtienen datos de múltiples fuentes de entrada, desde bases de datos y aplicaciones heredadas hasta modernos almacenes y plataformas de datos en la nube. Esto sugiere que la automatización impulsada por la IA seguirá siendo una característica clave de las empresas del futuro, lo que creará una tormenta perfecta para los datos y las competencias relacionadas con la IA, al tiempo que remodelará las funciones y las bases de competencias necesarias para la futura mano de obra a medida que más organizaciones se esfuercen por liberar el potencial de estas innovaciones. El Foro Económico Mundial se hace eco de ello en su "Informe sobre el futuro del empleo 2023". En él se destaca que las funciones de "Especialistas en IA y aprendizaje automático" y "Analistas y científicos de datos" se encuentran entre los 10 puestos de trabajo que se espera que crezcan más rápidamente entre 2023 y 2027.
Tanto si se recibe con entusiasmo como con ansiedad, está claro que se espera que la IA transforme el panorama empresarial en los próximos tres años. Nuestra reciente investigación de Alteryx sobre la empresa del futuro revela que el 82% de las empresas afirman que la IA ya está influyendo en la forma en que darán forma y definirán la empresa del futuro, y el 57% de los líderes empresariales afirman que la adopción de la IA será generalizada en todos los sectores y funciones empresariales. Independientemente de lo que nos depare el futuro, para que la IA generativa se integre con éxito en todas las facetas de la organización, es necesario un enfoque empresarial de la toma de decisiones basada en datos que permita a toda la plantilla sacar el máximo partido de la tecnología. Por eso, los líderes empresariales y tecnológicos deben prepararse ya para el futuro. Trabajar con los gestores de personas para desarrollar la pila de habilidades que respalde la pila tecnológica garantiza que las organizaciones puedan aprovechar las capacidades actuales y futuras de la IA, todas ellas impulsadas por los datos.
Directora de Promoción y cofundadora de Alteryx.
Sentar las bases de un futuro basado en la IA
Los datos son sucios, están en todas partes y su volumen es cada vez mayor. Las inversiones en el ecosistema tecnológico por sí solas no convertirán estos volúmenes y variedades de datos cada vez mayores en oportunidades de negocio. En lugar de facilitar la extracción de valor de los datos a la velocidad y escala necesarias para la inteligencia en tiempo real, el proceso se limita a unos pocos. Esta incapacidad para extraer ideas significativas de los datos a escala impide la capacidad de obtener la inteligencia de decisión necesaria para cumplir los objetivos empresariales en evolución. Sin embargo, la clave reside en darse cuenta de que todas las empresas poseen una importante reserva de talento de datos sin explotar a punto de liberar todo su potencial.
Si bien la IA está llamada a configurar el funcionamiento y el rendimiento de las empresas del futuro, la actual brecha de competencias plantea importantes obstáculos que, de no superarse, paralizarán este viaje. Prepararse para este futuro cada vez más complejo y basado en los datos requiere centrarse en el desarrollo de competencias no técnicas que permitan a un espectro más amplio de personas contribuir a una toma de decisiones perspicaz, en lugar de ser el dominio exclusivo de los analistas de datos tradicionales.
Crear una fuerza de trabajo con conocimientos de datos desde dentro
A medida que se acelera el uso de la IA y de las tecnologías LLM (Large Language Model) en las empresas, es crucial que todos los empleados comprendan el arte de extraer información valiosa utilizando estas herramientas avanzadas. Según las previsiones de Gartner para 2025, las competencias analíticas y blandas serán las más demandadas en el mercado de talento de datos y análisis. Fomentar la curiosidad por los datos y el pensamiento analítico son herramientas fundamentales para cultivar la próxima generación de talentos en ciencia de datos. Sin embargo, las habilidades sociales transferibles como la colaboración, la curiosidad, la resolución creativa de problemas y la comunicación son igualmente fundamentales. La investigación de Alteryx reveló que el 72% de las empresas afirma que es más importante que sus empleados tengan múltiples habilidades que estar especializados en un área específica, y el 61% nombró la creatividad como la habilidad que los humanos aportarán en un entorno de mercado moldeado por la IA, seguida de la emoción y el pensamiento crítico.
Los empleados con una mezcla de conocimientos técnicos y habilidades interpersonales son inmensamente valiosos para las empresas, incluso si este valor no es inmediatamente evidente. En este grupo se incluyen los profesionales a mitad de carrera, independientemente de su formación y edad, las personas que se plantean actualizar sus conocimientos para progresar en su carrera o las que desean reincorporarse al mercado laboral. Su conocimiento único del contexto empresarial más amplio es su activo más valioso. Esto les capacita para convertir los datos en información fundamental para la toma de decisiones empresariales, demostrando su capacidad para plantear las preguntas adecuadas, aplicar técnicas de datos eficaces y obtener resultados procesables. Aunque esta experiencia puede no encajar en la idea tradicional de un conjunto de habilidades de científico de datos, sirve como eje para desbloquear valiosos conocimientos.
Formar la mano de obra para el lugar de trabajo del mañana impulsado por la IA
Así pues, ¿cómo pueden las empresas dotar a sus empleados de los conocimientos y la experiencia esenciales en materia de datos que se necesitan para ofrecer información basada en datos? Los directivos de las empresas deben seguir estos pasos para comprometerse con su plantilla, animarla y mejorarla:
Evaluar las competencias técnicas y sociales actuales: La resolución creativa de problemas es crucial. Asegúrese de que la formación se ajusta al conjunto de habilidades de los empleados, permitiendo flexibilidad y tiempo para el aprendizaje.
Aprovechar la nube para democratizar el acceso a datos y análisis: Simplifique y facilite el acceso a los datos y las herramientas para dedicar más tiempo al aprendizaje.
Proporcionar herramientas de autoservicio y acceso a los datos fáciles de usar: Los avances en la analítica de autoservicio sin código/con código bajo hacen que sea accesible para cualquiera resolver los retos empresariales y ofrecer inteligencia para la toma de decisiones, independientemente de la cualificación en ciencia de datos.
Tratar la mejora de las competencias como una inversión: La mejora de las competencias crea un lugar de trabajo más inclusivo y una cultura que permite a todos utilizar los datos para tomar decisiones estratégicas.
Que sea divertido: La gamificación de la experiencia de aprendizaje y la incorporación de actividades prácticas como datathons harán que el upskilling sea atractivo e incentivará a los miembros del equipo a seguir aprendiendo.
Seguir estos pasos permitirá a los trabajadores adquirir las habilidades analíticas y de datos necesarias para impulsar un cambio transformador en sus empresas, mientras que aquellos que descuiden estos pasos corren el riesgo de quedarse rezagados frente a la competencia.
La importancia de la humanidad aumenta en un mundo de IA
Combinar datos de alta calidad, intelecto humano diverso y contexto empresarial es primordial para que la IA permita a las empresas comprender el "qué" y el "por qué" que hay detrás de decisiones empresariales cruciales. Los datos, por sí solos, no pueden proporcionar la información necesaria para resolver los retos empresariales, y la IA sin conocimientos especializados para formular preguntas fundamentadas no proporcionará resultados fiables, seguros y dignos de confianza.
La ola de IA creará nuevos paradigmas de interacción de datos y formas más rápidas de descubrir patrones y perspectivas ocultas en los datos, perspectivas que aportarán valor empresarial. Por lo tanto, las organizaciones que prosperarán serán las que hayan nutrido y equipado a sus expertos en la materia con el pensamiento crítico esencial, el conocimiento del dominio, la alfabetización de datos y las habilidades analíticas para navegar en esta era de inteligencia impulsada por la IA.
Sin duda, la toma de decisiones basada en datos seguirá siendo el alma de las empresas del mañana. Las empresas sólo podrán transformarse con éxito y estar preparadas para aprovechar la IA generativa si apoyan la mejora y el reciclaje de sus empleados actuales, desde los trabajadores del conocimiento en las líneas de negocio hasta los que desempeñan funciones más técnicas.
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