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Todos seremos profesionales de los datos  

Decir «no entiendo de datos» en 2030 será como imprimir correos electrónicos en 2010 

La familiaridad con los datos se convertirá en la norma. Todas las personas tendrán una comprensión básica de lo que pueden hacer los datos y cómo interpretarlos.   

Científicos de datos: en evolución 

Existen paralelismos entre las carreras de ciencias de datos de hoy en día y las de los desarrolladores de tecnología de marketing de principios de la década de 2000. Antes de los años 2000, las empresas solían invertir en grandes equipos informáticos y desarrollar su propia tecnología. Al entrar en el nuevo siglo, estos equipos se transformaron en arquitectos y especialistas capaces de configurar e integrar software de terceros. En la batalla entre comprar y crear, ganó comprar.

Hoy en día, los arquitectos y especialistas suelen ser subcontratados, ya que los proveedores ofrecen softwares tan sofisticados que los usuarios de la empresa pueden hacer gran parte del trabajo por sí mismos. El modelado de aprendizaje automático está tomando un camino similar, pero más acelerado. Ya no esperamos que las empresas contraten equipos de científicos de datos, sino que preferimos dejar el desarrollo de modelos a las empresas especializadas y a los gigantes tecnológicos. No obstante, las empresas siguen necesitando contratar a analistas de datos altamente cualificados para trabajar con los modelos e identificar e implementar el uso empresarial más eficaz.

Hemos llegado a la fase de «arquitecto y especialista». El aprendizaje automático ya es común en gran parte del software de marketing, pero todavía hay un campo abierto a la experimentación y la innovación, y consideramos que esto continuará en la próxima década. Aún nos queda mucho camino por recorrer hasta alcanzar la cima.

Los usuarios de datos también serán pensadores

No obstante, esperamos que, de aquí a 2032, muchas empresas hayan externalizado el análisis de sus datos principales, lo que les dará más tiempo para centrarse en cómo obtener valor empresarial a partir de sus datos.

Llegado este punto, todos tendremos que hacer malabarismos con las consideraciones comerciales, éticas y de sostenibilidad, por lo que los analistas altamente cualificados tendrán que complementarse con pensadores de diversa procedencia: científicos sociales, economistas, historiadores, etc., que se valorarán por sus diferentes perspectivas sobre cómo utilizar los datos de forma eficaz.

Contratación y puntos de datos

Los datos también están presentes en el mercado laboral de otra manera: mediante su uso en el proceso de contratación. Los departamentos de recursos humanos llevan tiempo tratando de utilizar la tecnología y los datos para mejorar la contratación. No obstante, el primer experimento de Amazon con la contratación de personal mediante el aprendizaje automático, en el que el entrenamiento del modelo con datos históricos perpetuó la preferencia por la contratación de hombres, fue motivo de reflexión.

Pero al igual que los clientes se dividen en puntos de datos para dirigirse a ellos con mayor eficacia, predecimos que pronto se contratará a los empleados por sus habilidades y experiencia individuales en lugar de por sus funciones anteriores, lo que creará la posibilidad de una transferencia mucho mayor entre carreras e industrias. En este escenario, los currículos serían sustituidos por unas listas de atributos mucho más estandarizadas, que podrían dar más peso a los logros fácilmente clasificables, como la formación y la certificación.

La pandemia demostró que, para muchos trabajadores del conocimiento, las oficinas son excelentes para crear vínculos sociales, pero la productividad es menor. Hay muy pocos estudios fiables o datos precisos, pero parece que trabajar desde casa presenta ventajas en cuanto a la productividad, entre otras cosas porque es un lugar más tranquilo y porque se ahorra tiempo en desplazamientos.

No sirve para todo el mundo ni para todos los sectores, pero en 2032 prevemos que el trabajo híbrido y totalmente a distancia estará bien implantado y que las empresas dejarán de limitar la contratación a quienes residan a proximidad de la oficina. Si se combinan estas ideas, se crea una situación en la que la experiencia y las competencias pueden atomizarse, y la contratación puede ser global.

Por supuesto, hay algunos obstáculos considerables que se interponen a esta predicción. Ambos factores ampliarían enormemente la tarea de contratación y se necesitarían programas informáticos de análisis de datos para ajustar las necesidades específicas de un puesto de trabajo a los conjuntos de aptitudes de una bolsa global de candidatos. Para ello sería necesario un pensamiento avanzado sobre la libertad de circulación transfronteriza, así como un acuerdo global sobre la definición de las competencias, lo cual supone una propuesta francamente ardua. Quizás esta predicción no se haga realidad en los próximos 10 años.

Se facilitará el tratamiento de datos

En 2032, los empleados se sentirán tan cómodos con los datos que apenas notarán su papel en la toma de decisiones. Dada la actual disrupción en la esfera del control de datos, esperamos una mayor gestión y apreciación de la ética en la recogida, el tratamiento y el uso de los mismos, pero esto estará bien integrado en los procesos empresariales y será algo natural.

Vemos que la disciplina de la ciencia de datos está avanzando, que los analistas cualificados deciden cuál es la mejor manera de aplicar esos modelos en un contexto comercial y que las empresas emplean deliberadamente equipos con diversas formaciones y experiencias para obtener el máximo valor de los datos.

Nuestro consejo para quienes piensen que los datos son una distracción inoportuna (en el improbable caso de que estén leyendo esto) es que acepten los datos. Todos los trabajos del futuro estarán fuertemente relacionados con el uso de datos, así que no se conforme con ser un simple usuario de las redes sociales, y conviértase en una persona que sabe cómo funcionan los algoritmos de las plataformas. Familiarícese con los datos para saber cómo utilizarlos de forma responsable.

Di Mayze, director global de datos e inteligencia artificial, WPP

 

Este es el tercero de un total de tres artículos relacionados con el informe de WPP Thoughtful Data 2032 (datos reflexivos 2032), el cual sucede al informe previo Data 2030 (datos 2030).