La transformación digital, aunque aparece en el contexto de la pandemia como algo novedoso, es una herramienta de la que se han servido las empresas para hacer más eficientes sus procesos y mejorar su rentabilidad.
La utilización de distintos insumos como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning han logrado automatizar gran parte de los procedimientos. Desde el análisis del comportamiento de los clientes, hasta la mejora de un videojuego, el Machine Learning o "aprendizaje automático" se ha mostrado como un recurso valioso para las empresas que apuestan a la modernización.
Los profesionales del aprendizaje automático encontraron un lugar en la expansión tecnológica para construir y mejorar los modelos de análisis de grandes cantidades de datos. La lectura de estas conclusiones y errores detectados, y su traslado a las distintas áreas de la empresa, los coloca trabajando codo a codo con los directores muchas veces, en la toma de decisiones.
Por esto, cada vez más empresas como everis, que ofrecen soluciones tecnológicas que buscan expertos en Machine Learning: el aprendizaje automático de los procesos de análisis de datos y su capacidad predictiva las colocan un paso adelante del rastreo de errores y posibilidades de mejoramiento técnico y comercial.
La integración de talentos que aporten sus conocimientos al mejoramiento de los procesos, apuesta no sólo a perfeccionar los servicios, sino también al crecimiento de los equipos.
Las posibilidades que abre la incorporación del Machine Learning y de la ciencia de los datos a los espacios de trabajo, fomentan un dinamismo clave en un mundo que busca soluciones veloces y eficientes.
Hace algunos años, cuando alguien pensaba en un especialista sobre este tema, lo asociaba a un empleo del futuro. Ahora es parte del presente. Sobre todo a nivel corporativo.
Es que la avance de la tecnología de machine learning está eficientizando los procesos. En especial, las tareas repetitivas, atención a clientes y la generación de nuevos productos y servicios a partir del análisis de datos. Por todo esto, los especialistas en esta materia rankean entre los colaboradores más buscados hoy en día.
Por lo pronto, requieren de conocimientos técnicos."Deben contar con capacitación formal y con práctica posterior. No se exige que sean menores de 40 años, pero generalmente pertenecen a esa generación", dice Federico Carrera, Associate Director de High Flow Consulting.
"Su principal función es la de construir y aplicar modelos de Machine Learning capaces de seguir aprendiendo y mejorando su capacidad predictiva en la medida en que aumenta el volumen de datos recolectados", explica a iProUP Germán Sobral, head of technology LATAM de GlobalLogic.
Otras funciones pueden variar dependiendo del equipo que lo acompañe, ya que muchas de las tareas "pueden solaparse con las de otros perfiles de datos (analista, científico o ingeniero) dependiendo del conocimiento que tenga el especialista producto de su experiencia", advierte el directivo.
Estos perfiles interactúan especialmente con tres áreas: "Las vinculadas con el negocio en sí, para conocer las problemáticas que enfrenta la organización y evaluar alternativas y soluciones; con los encargados de gobernar y gestionar datos; y con los responsables de tecnología", enumera Juan Echagüe, director de I D de Practia.
A través del procesamiento de datos duros, extraen información y la clasifican, y así pueden detectar anomalías y modelar las interrelaciones que se encuentran en los datos
Este especialista destaca, además, la interacción con la alta dirección."Porque es la que debe definir estrategias, marcar prioridades y asegurar recursos para las tareas. Sin una estrategia y un soporte claro de la dirección, es imposible imaginar el desarrollo de actividades de machine learning en las organizaciones", indica a iProUP Echagüe.
"A través del procesamiento de datos duros, extraen información y la clasifican, y así pueden detectar anomalías y modelar las interrelaciones que se encuentran en los datos", asegura a iProUP Carla De Stefano, Lead Recruitment Specialist de Intive. Esto hace que el puesto sea tan importante para cuidar al público interno y externo.
¿De dónde surge el área? Por lo general, es un desprendimiento que suele partir de dos sectores: "Algunos departamentos comienzan como anexo de BI Analytics y en otros nace desde gerencias más cercanas al negocio como producto", revela a a iProUP Luciano Ordóñez, Country Manager de Argentina de 7Puentes.