Los modelos de negocios están cambiando. Estamos transitando el paso a una cultura ‘Data Driven’ y entrando a una nueva era Cognitiva - Digital – Automatizada. En este escenario, el crecimiento de las empresas requiere de la formación de nuevos perfiles profesionales, multidisciplinarios, con las habilidades necesarias para afrontar los desafíos de los negocios del futuro.
Algunos científicos sostienen que la ‘Era Cognitiva’ comenzó en 1940, cuando Alan Turing, uno de los padres de la Ciencia de la Computación propone su ‘Prueba o Test’ planteando lo siguiente: "una máquina será inteligente cuando sus respuestas a las preguntas de un operador humano no sean distinguibles de las que daría una persona".
Se podría entender como el momento en que la máquina adquiera la totalidad de capacidades cognitivas del hombre. Desde esa época, los investigadores están avanzando para superar esta prueba; si bien aún no se ha logrado completamente, los avances hacia la era cognitiva son muy importantes.
De la misma forma, se podría considerar que la explotación de datos y los modelos predictivos comenzaron en 1977, cuando el estadístico John Tukey publica un libro sobre la explotación y análisis de datos como propuesta para resolución de problemas.
Más tarde en 1996, Shapiro crea el término ‘Data Mining’, utilizando la explotación de los datos como etapa previa para los desarrollos de modelos predictivos y descriptivos, dando nacimiento a la llamada ‘Inteligencia de negocios o Inteligencia Comercial’.
De este modo, se establece un estrecho vínculo entre lo científico y su aplicación en empresas con el objetivo de optimizar la rentabilidad de los negocios.
Recién a partir de la década del 2000, aproximadamente, el uso generalizado de Internet, la gran cantidad de datos disponibles, la potencia del hardware, la variedad y volumen de todo tipo de datos y su explotación masiva en tiempo real, comenzaron a ser fuertes protagonistas del conocimiento sumando inteligencia a los negocios, formalizando el término ‘Big Data’.
Los modelos de negocios comienzan a cambiar. Las empresas inician el paso hacia la cultura ‘Data Driven’, y los ejecutivos necesitan implementar soluciones inteligentes aplicadas a los datos, a través de una estrategia integrada que permita describir, organizar, gestionar e integrarlos al conjunto de las estrategias y unidades de negocio.
Las organizaciones generalizan la cultura de datos, implementando programas para su ‘Gobierno y monetización’, reconociendo que los datos corporativos son activos estratégicos de la compañía, son el ADN ya que registran en su interior el conocimiento sobre el negocio, y su explotación masiva puede dar forma a la estrategia de innovación que necesitan para competir en el mercado.
Aquí es cuando la Innovación aparece como co-protagonista del papel que juegan las tecnologías disruptivas en los nuevos negocios, ofreciendo a las empresas capacidades novedosas para poder competir.
Transitando 2019, el nuevo modelo de negocios supone un cambio de paradigma. Por un lado, por la forma de capturar los datos, bastan menos de 5 segundos en un sitio web para convertirnos en un dato, que junto con otros pueden generar un diagnóstico de la empresa, así como también de sus debilidades y fortalezas.
Por otro lado, y en paralelo, se suman los avances en ‘Cloud Computing’, ‘Internet de las Cosas’ (IoT), ‘Negocios Digitales’, ‘Blockchain’, ‘Nanotecnología’, ‘Cognotecnología’, ‘Automatización Inteligentes’, ‘Visión Artificial’ y ‘Realidad Aumentada’, entre otros, que están cambiado el mundo de los datos y los algoritmos.
Al mismo tiempo estamos observando la existencia de una nueva generación de herramientas con código abierto, y de uso comercial que acompañan esta disrupción tecnológica.
De lo anterior, podríamos decir que la Era Cognitiva y Digital comenzó en el siglo XX y que a principios del siglo XXI nos encontramos en pleno proceso de "democratización de los datos".
Transitamos el camino hacia la "democratización de los Algoritmos" y comenzamos la revolución de la ‘Automatización Inteligente’. Para agregar valor a esta conclusión, para algunos científicos el objetivo de este siglo XXI es construir un ‘Cerebro Artificial’.
Este es el momento oportuno para citar la ayuda que nos proporciona la Ciencia de Datos- (Data Science) como campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento de los datos con visión y acción empresarial, para optimización de los negocios.
La Ciencia de Datos colabora con la evolución que necesitan las empresas (de la modelización tradicional hacia la digital) potenciada por los entornos, herramientas y técnicas innovadoras que permiten el ‘self-service’ de datos, la fusión de varias fuentes, la conectividad no-relacional, la utilización en la nube, la visualización interactiva de datos y la automatización inteligente.
Hasta aquí hicimos un rápido recorrido sobre nuevos negocios, ciencias, y tecnologías, lo cual nos lleva a pensar sobre cómo satisfacer la demanda laboral para los nuevos trabajos del siglo XXI. Para darle más fuerza a este pensamiento, las grandes empresas ya están incorporando la automatización a sus procesos, lo que llamaríamos ‘convivencia humana – robot’, proponiendo el trabajo en conjunto del hombre con las máquinas inteligentes. Según recientes estudios de consultoras de mercado, en Argentina un altísimo porcentaje de ocupaciones puede llegar a automatizarse en los próximos 10 años.
Este tsunami tecnológico, como lo denominan otros autores, nos plantea una creciente y urgente demanda de recalificación profesional, nos lleva a descubrir el surgimiento de un nuevo perfil profesional que podríamos definirlo como multidisciplinario.
Reflexionado sobre esto último, los invito a preguntarse: ¿qué conocimientos académicos debería tener un joven para insertarse en estos nuevos trabajos?, ¿qué habilidades y conocimientos debería adquirir un profesional para adaptar su formación tradicional a estos nuevos requerimientos?, ¿cómo impacta esto en la educación?, ¿están trabajando las Instituciones Educativas para satisfacer profesionalmente el mercado laboral actual y el de los próximos años?
A nivel internacional son varias las Instituciones que están reconociendo estas necesidades. Una de ellas es en Estados Unidos, el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), quien comunicó el lanzamiento para 2019 de un nuevo instituto especializado en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Ciencia de Datos, se llamará MIT Schwarzman College of Computing.
Para Rafael Reif, su presidente "es necesario crear un centro especializado en Inteligencia Artificial y Datos debido a la forma en que estas disciplinas están cambiando el mundo".
En la Argentina aún queda un largo camino por recorrer, pero ya se están ofreciendo estudios en Ciencia de Datos e Innovación Empresarial.
En resumen, el gran desafío es formar nuevos perfiles profesionales, multidisciplinarios con las habilidades necesarias para afrontar los empleos del futuro. Es decir, nuevos perfiles que acompañen el crecimiento de las empresas en la era Digital- Cognitiva y Automatizada. El reto será estar dispuestos a desempeñar un papel activo para estar a la altura de ese desafío.*Mg. Sylvia Edith Testa, Directora de la "Maestría en Ciencia de Datos e Innovación Empresarial", Universidad CAECE