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Big Data 07 ene 2020

Los trabajos que se crearán en la próxima década en la industria de los datos

En la próxima década el mercado laboral en torno al ‘big data’ estará marcado por la inteligencia artificial y la automatización. Los expertos predicen que en el futuro habrá nuevas profesiones relacionadas con los datos, como entrenadores y mantenedores de algoritmos. Son algunas de las profesiones que surgirán a medida que el manejo de la información se haga más y más complejo, a la par que valioso.

Desarrollador de negocio de inteligencia artificial, entrenador de algoritmos o curador de memoria personal. Estos son solo algunos de los empleos que aparecerán en los próximos años, según un estudio publicado en 2017 por Center for the Future of Work. La tecnología avanza a pasos agigantados y, con ella, las demandas del mercado laboral. La automatización, la inteligencia artificial y la proliferación de robots marcarán un antes y un después en la industria de los datos.

Ya en 2019 han empezado a pisar fuerte algunos empleos emergentes relacionados con el ‘big data’, según el informe ‘Estado del mercado laboral en España’ de InfoJobs-ESADE. Es el caso de los especialistas en cadena de suministro, que se han puesto de moda con el auge del comercio electrónico, se encargan de gestionar y organizar la adquisición, producción y distribución de los bienes que una empresa pone a disposición de sus clientes. Se trata de manejar un enorme volumen de datos procedente de distintas fuentes, con el fin de optimizar al máximo las operaciones en la cadena de suministro. El informe subraya que esta especialidad todavía no forma parte de una carrera universitaria. Únicamente cuenta con un máster de especialización.

Otra de las profesiones emergentes es la de programador ‘blockchain’, que agiliza el intercambio de información y de activos con valor entre los diferentes agentes que participan en un proceso. Mientras que los expertos en ciencia de datos analizan los datos en busca de información práctica, la cadena de bloques permite registrar y validar los datos de forma segura y trazable. Los perfiles demandados para desempeñar este puesto cuentan con formación en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones o Electrónica.

Desarrolladores de negocio y entrenadores de IA

Esta tendencia es solo una muestra de cómo en la próxima década las empresas tendrán que convivir con la digitalización y centrarse en el análisis masivo de datos para ser competitivas. Muchas de las nuevas profesiones que surgirán en el futuro requerirán de una formación específica que a día de hoy no se imparte en las universidades. Mientras que los curadores de memoria personal tratarán con pacientes para crear entornos virtuales a partir de sus recuerdos mediante realidad virtual, los directores en la industria genómica tendrán que especializarse en el análisis de datos genéticos. Por su parte, los desarrolladores de negocio de inteligencia artificial se especializarán en entender, definir y comunicar los beneficios comerciales de las soluciones basadas en esta tecnología para ayudar a su venta y comercialización. “La inteligencia artificial está cada vez más en el centro de los esfuerzos para el desarrollo de productos. Sin embargo, aún hay una cosa que la inteligencia artificial no puede hacer: ‘venderse’ a sí misma”, detalla el informe en una hipotética oferta de trabajo para este perfil que imaginan que podrá hacerse realidad de aquí a los próximos años.

El profesor del IESE Business School José Ramón Pin Arboledas subraya que gran parte de los empleos que surgirán en los próximos años estarán relacionados precisamente con el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial —alimentados con ingentes cantidades de datos—. “Se potenciarán todos los trabajos de investigación científica, tanto en universidades como en centros científicos, o práctica, como de mercados o clientes, con el apoyo de máquinas y algoritmos de inteligencia artificial”, augura.

Muchas de las nuevas profesiones que surgirán en el futuro requerirán de una formación específica que a día de hoy no se imparte en las universidades

Además de diseñadores de algoritmos, también considera que habrá quienes los entrenen y “les ayuden en su aprendizaje para la toma de decisiones”. Combatir los posibles sesgos presentes en los datos y entender qué camino sigue un modelo para llegar a una conclusión determinada son de los mayores desafíos para la próxima décadas. En este sentido, Pin Arboledas explica que en el futuro también habrá profesionales encargados de explicar la utilidad de estos algoritmos a los demás humanos.

Por si algún modelo se estropea, también estarán los mantenedores de algoritmos, que se encargarán de medir y corregir los defectos que vayan acumulando a lo largo del tiempo. Mientras que los desarrolladores darán vida a nuevos sistemas de inteligencia artificial, también habrá quienes se encarguen de quitársela: “Habrá ‘managers’ que seguirán el rendimiento de los algoritmos y se encargarán de desconectarlos cuando el volumen de errores lo aconseje”.

La inteligencia artificial, según el experto, también potenciará otros trabajos como los de recopilación y análisis de datos. La consultora PWC espera que en 2020 entre el 1% y 4% de las tareas sencillas y de análisis de datos estén automatizadas. A mediados de la próxima década, el porcentaje alcanzará el 21% y en 2030, el 34%. Según el mismo informe, los sectores más afectados serán el del transporte, la logística y la alimentación.

Esta automatización también tendrá un fuerte impacto en algunos trabajos físicos. Las máquinas, según sostiene Pin Arboledas, ayudarán a los humanos por ejemplo en la explotación de minas en situaciones complejas o en el transporte de personas y mercancías. “Desaparecerán o se reducirán todo tipo de trabajos que puedan ser sustituidos por algoritmos de inteligencia artificial y por robots, aquellos que sean iterativos y repetitivos; los que ayuden a la mayor interacción entre personas se apoyaran en chats de comunicación”, añade el profesor. Sin embargo, las nuevas profesiones implicadas en la creación y el apoyo de estos algoritmos serán necesarias para perfeccionar el funcionamiento de la automatización.

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