Las empresas que ya tienen campos de ciencia de datos se están uniendo a estos campos, lo que hace que la competencia por el talento sea aún más intensa.
Tómese un descanso y hable sobre la inteligencia artificial en México.
Hace una semana, tuve el honor de ser invitado a la Conferencia LATAM AI sobre Inteligencia Artificial Aplicada. El evento fue mi primer evento en persona más de dos años después de la pandemia. Pude saludar a muchos colegas que ya conocía y conocer a muchas personas de la industria con las que no he tenido el privilegio de interactuar.
Es difícil generalizar todo lo que escuché y vi en el evento anterior, de hecho, las charlas fueron entretenidas y la mezcla de audiencia fue muy dinámica para cualquiera que se encuentre actualmente en el campo de la IA. Sin duda, augura cambios dramáticos en el ecosistema mexicano.
Algunas tendencias que he notado sobre las que me gustaría dejar mi opinión son:
- El campo de repente se volvió importante en México, y conocí a varias personas de empresas muy grandes que hoy forman el campo de la inteligencia artificial y la ciencia de datos dentro de ellas. Muchas de las preguntas que me hicieron tanto dentro como fuera de la presentación fueron sobre las mejores prácticas para construir un gran equipo de análisis en una empresa. También trate de evitar las prácticas que lo deprimirán.
Ya he escrito sobre este tema, pero como siempre, mi opinión sobre el tema es para alguien con conocimientos de análisis y ciencia de datos. He visto muchos intentos fallidos por tener personas con diferentes antecedentes al mando y, por lo tanto, ni siquiera saben qué tipo de capacitación deben tener sus equipos. Otro punto es contar siempre con el apoyo del CEO de la empresa, ya que poder acceder a los datos es un desafío tanto político como técnico.
- Ya hay cada vez más empresas en el campo de la ciencia de datos, lo que hace que la competencia por el talento sea aún más intensa. Entre los anuncios que escuché y las personas con las que hablé, conté al menos 300 vacantes para científicos de datos. Teniendo en cuenta que hay un máximo de cinco maestrías y tres licenciaturas, eso significa que simplemente no hay suficiente oferta.
El desafío aquí es doble, uno es encontrar talento que realmente sepa cómo crear valor e interactuar con equipos internos que pueden no estar familiarizados con la dinámica de los científicos de datos. Otro reto para los que hemos formado equipos es mantenerlos. Con tantas oportunidades laborales, las empresas que afrontan los retos más interesantes y los salarios más competitivos acaban reteniendo al mejor talento.
- Muchos jóvenes se me acercan y me preguntan cuál es la mejor manera de adentrarse en este mundo de la ciencia de datos desde diversas perspectivas como la filosofía, la contabilidad, las artes plásticas, etc. Como se ofrecen demasiado cursos, másteres, vídeos, libros, etc.
Lejos de dar consejos específicos, siempre les digo a las personas que me preguntan que busquen un programa de formación sólido, como una maestría o un diplomado. Pero siempre busque capacitación que les muestre detalles de estrategias analíticas en el dominio comercial y detalles de partes técnicas relacionadas con la ciencia de datos. Solo así podrán crear una ventaja diferenciadora antes de inscribirse en un ejército de cursos de propósito general o campamentos de entrenamiento que no se enfocan en brindar capacitación sino que aprovechan la fuerte demanda de estos talentos.
Disfruté mucho este evento y espero poder asistir a futuras ediciones. En mi opinión, 2022 es un gran comienzo en este tema para los grandes conglomerados mexicanos, y en 2023 comenzaremos a apreciar una madurez más clara del ecosistema mexicano.
Fuente: elfinanciero.com.mx
