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Referencias Internacionales
Más allá de la problemática asociada a la atracción de talento, también se adivinan otros incon- venientes: el nivel salarial acorde al nivel de demanda y a lo específico y escaso de tales posi- ciones; los programas de formación que se deben poner en marcha en las organizaciones, y los retos que se les plantean a estos empleados en su día a día, y que determinan en gran parte la propensión de estos a aceptar o rechazar un empleo. El artículo Data Scientist : The Sexiest Job of the 21st Century, publicado en la revista Harvard Business Review , redactado por Thomas H. Davenport y D.J Patil en 2012 (HBR) 27 tuvo gran recorrido a causa de esa afirmación: ser científico de datos era la profesión más “sexy” del siglo XXI. Sin embargo, no solo esta prestigiosa universidad americana se percató de este hecho, sino que muchas otras instituciones han desarrollado análisis muy exhaustivos acerca de qué perfiles demandarán las compañías para obtener valor de las soluciones Big Data. Se buscarán personas con extraordinarias capacidades analíticas y conocimientos en algoritmos e inteligencia artificial —como aprendizaje automático— que sean capaces de gestionar grandes volúmenes de datos para hacer florecer conocimiento oculto y de importante valor añadido para sus organizaciones. Personas con conocimientos tecnológicos para dar soporte o implementar tecnologías Big Data. Personas que sepan consumir la información proporcionada desde soluciones Big Data. Por otro lado, existe una serie de capacidades que se asumen como necesarias para la identifica- ción de perfiles óptimos de data scientist y data engineer y que, sin embargo, no lo son: Debe tener un doctorado en Matemáticas o en alguna otra área de investigación similar: este es un enfoque contundente que limita la muestra de selección y puede no alinearse bien con las necesidades reales de la compañía. Estos perfiles son multidisciplinares, no sólo son expertos en un campo. Además, suelen ser autodidactas y están constantemente aprendiendo a través de la experiencia y la investigación, por lo que no necesariamente requieren de un programa de grado para tener las habilidades necesarias. Debe ser experto en Hadoop: un profesional de esta categoría necesita haber desarrollado unas habilidades técnicas, pero muchos reclutadores confunden eso con ser un ingeniero de infraestructura. Indudablemente los expertos en datos deben estar cómodos trabajando con varios tipos de sistemas y tecnologías, incluyendo Hadoop, pero no debe ser un filtro cuando se trata de encontrar perfiles idóneos. Finalmente, en este proceso de selección también es necesario lo que se conoce como identi- ficar a los “impostores”. Muchas personas se etiquetan como data scientists o data engineers , pero pueden no tener la experiencia requerida o las capacidades específicas necesarias. Muchos pueden haber ejecutado una regresión en Excel en algún momento, pero aún no han ampliado la profundidad técnica y cuantitativa. Al realizar las entrevistas, es necesario cerciorarse de que las habilidades necesarias sean examinadas a fondo: ¿cómo es su conocimiento estadístico? ¿Pueden escribir código? La complejidad de este fenómeno hace necesaria una colaboración entre las organizaciones pri- vadas y los Gobiernos e instituciones públicas. Esta colaboración permitirá un desarrollo pleno no solo de las propias organizaciones a título individual sino de sectores enteros de importancia para las economías locales. Desde Mckinsey Global Institute The world at work: Jobs pay, and skills for 3.5 billion people Richard Dobss et at 2012 28 se proporcionan algunas claves para entender qué perfiles serán demandados de forma más intensiva en los próximos años: Personas con capacidad analítica avanzada.
27 Davenport, T.H. y Patil, D.J. (2012), The Sexiest Job of the 21st Century, publicado en la revista Harvard Business Review. Recuperado en https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century (accesible marzo 2017). 28 Mckinsey Global Institute (2012), Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity (Mayo 2011). Recuperado en http://www.mckinsey.com/global-themes/employment-and-growth/the-world-at-work (accesible marzo 2017)
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