La actual escasez de científicos de datos hace que las empresas reconfiguren los equipos de datos, mejoren las habilidades de los empleados prometedores y se asocien para mejorar las fuentes de talento.

Durante los últimos años, los líderes de TI de una empresa de servicios financieros de Estados Unidos han estado luchando para contratar científicos de datos, con el propósito de aprovechar la creciente avalancha de datos entrantes que, si se usan correctamente, podrían mejorar la experiencia del cliente e impulsar nuevos productos. Para lidiar con este problema de contratación, tuvieron que ser creativos.

Ahora no sólo les ofrecen trabajo remoto y horarios flexibles. Oh, no. También han creado una relación con universidades, estableciendo una cartera de pasantes centrados en tecnología emergente, que trabajan en la empresa, adquieren experiencia en ciencia de datos y luego pueden ser potencialmente contratados después de graduarse. 

“Aunque hemos visto una gran proliferación de datos, la oferta de analistas no satisface la demanda”, afirma Bess Healy, vicepresidenta sénior y CIO de Synchrony, con sede en Stamford, Connecticut, una empresa financiera con más de 18,000 empleados y 62 mil millones en depósitos. “Tratamos de basarnos en datos en nuestras decisiones, por lo que tenemos una gran necesidad de conjuntos de habilidades analíticas, ya que tenemos un enfoque muy centrado en la construcción de ese oleoducto”.

Synchrony no es la única empresa que se enfrenta a una escasez de científicos de datos para realizar un trabajo cada vez más crítico en la empresa.

Las empresas luchan por contratar verdaderos científicos de datos, los que están lo suficientemente capacitados y experimentados para trabajar en problemas complejos y difíciles que quizás nunca antes se hayan resuelto. Y contratarlos se vuelve mucho más difícil si la empresa no es la marca o el nombre más importante. Encontrar y retener trabajadores de TI , en general, ha sido difícil desde hace un tiempo. Es exponencialmente más difícil cuando se trata de científicos de datos .

Investigaciones recientes de la firma de analistas de la industria IDC mostraron que hay 210,000 trabajos de ciencia de datos listados en LinkedIn. El informe de investigación también señaló que las principales empresas, como Deloitte, Amazon y Microsoft, buscan ocupar un amplio espectro de trabajos técnicos, pero la ciencia de datos supera con creces a todos los demás roles.

Eso está respaldado por una encuesta de 2021 realizada por analistas de la industria en Forrester, que mostró que, de 2,329 tomadores de decisiones de datos y análisis en todo el mundo, el 55% quiere contratar científicos de datos. Otro 62% dijo que planea contratar ingenieros de datos y el 37% está buscando ingenieros de aprendizaje automático, miembros del equipo de análisis de datos que podrían ayudar a los científicos de datos.

“Los científicos de datos han tenido una gran demanda porque tienen la alquimia para convertir los datos en información”, señala Brandon Purcell, vicepresidente y analista principal de Forrester. “Es muy místico para el laico. Tienen un conjunto de habilidades muy especializado. Ha habido un goteo de personas que ingresan a esta profesión. Es más de lo que era antes. Pero aún no es mucho”.

Expansión de los equipos de ciencia de datos

La composición del equipo de ciencia de datos de una empresa también ha ido cambiando.

Los científicos de datos tienen una amplia formación académica, a menudo en informática, estadística y matemáticas. Se especializan en la creación de potentes algoritmos y en el análisis, procesamiento y modelado de datos para poder interpretar los resultados y crear planes prácticos. Pero durante años, estos especialistas también se encontraron en trabajos en los que se esperaba que hicieran labores de ingeniería, como la construcción de tuberías y la integración de modelos en sistemas operativos. Esto ha dejado a los científicos de datos no sólo aburridos sino también frustrados porque no se estaban enfocando en el trabajo principal para el que fueron capacitados.

Ahora las empresas se están dando cuenta de esta frustración y, en un intento por atraer nuevos científicos de datos y retener a los que ya están en sus equipos, están ampliando los roles en los equipos de análisis.

Las empresas están incorporando cada vez más ingenieros de datos, que pueden manejar trabajos como la construcción de canalizaciones ETL, la preparación de datos y ponerlos a disposición de los científicos de datos para que los analicen. Y se están contratando ingenieros de aprendizaje automático para diseñar y construir modelos predictivos automatizados. Estas personas están creando un sistema de soporte de ciencia de datos.

“Lo que hace tres años se llamaba científico de datos ahora [se divide entre] científico de datos, ingeniero de datos e ingeniero de aprendizaje automático”, expresa Purcell. “Las empresas más avanzadas entienden eso. Es un deporte de equipo, seguro”.

Las empresas también confían cada vez más en lo que a veces se denomina Generación D. Estos trabajadores no sólo están familiarizados y se sienten cómodos con la tecnología, sino que tienen un nivel básico de alfabetización de datos. Es posible que no puedan crear algoritmos o analizar datos, pero entienden qué tipo de preguntas pueden responder los datos y qué tipo de datos se utilizarían para encontrar esas respuestas.

Sea creativo

En Synchrony, Healy dice que están usando todo lo anterior: científicos de datos, ingenieros de datos, analistas de datos y personas que generalmente conocen los datos. Para cumplir con estos roles, no sólo están estableciendo proyectos internos con la Universidad de Illinois y la Universidad de Connecticut; en el otoño de 2021, también trabajaron como parte de un equipo para lanzar el Programa de escuela secundaria Synchrony Skills Academy, una iniciativa diseñada para ayudar a los estudiantes de secundaria de entornos subrepresentados a adquirir habilidades digitales y de software, incluido el análisis de datos.

Oshkosh Corp., anteriormente Oshkosh Truck, está adoptando una táctica similar para ir más allá de simplemente colocar anuncios para los científicos de datos necesarios. 

El fabricante industrial de camiones especiales, vehículos militares y aparatos contra incendios para aeropuertos con sede en Wisconsin tiene una estrategia de cuatro niveles: están trabajando para contratar científicos de datos, capacitar a los empleados actuales para que sean alfabetizados en datos, traer pasantes de universidades y trabajar con contratistas para manejar picos en la demanda.

“Es importante para nosotros contratar conjuntos de habilidades especializadas en ciencia de datos que puedan escribir algoritmos de aprendizaje automático”, dice Anupam Khare, vicepresidente senior y CIO de Oshkosh. “Creo que es muy importante porque los algoritmos que está escribiendo este equipo están ayudando a nuestro negocio a predecir resultados probables y tomar mejores decisiones. Para el resto [de nuestro equipo de análisis], nuestra estrategia es mejorar las habilidades. La mejora de las habilidades es cada vez más importante y crea una ventaja comercial para nosotros”.

Dado que completar su equipo de datos ha sido “muy difícil”, Khare explica que están muy enfocados en la capacitación interna. Para ello, Oshkosh ha creado un programa de mejora de las habilidades de los empleados, poniendo a disposición múltiples recursos, como cursos en línea gratuitos y proyectos experienciales, para que las personas se capaciten en diversas áreas técnicas. Y es un programa popular, con empleados que tomaron más de 2,500 cursos sólo en los últimos años, externa el CIO.

“La demanda [de habilidades técnicas] ha aumentado muchísimo y el grupo es limitado, por lo que nuestra estrategia es ser muy intencional y no competir por todo tipo de talento, sino centrarnos en las habilidades que necesitamos”, agrega Khare. “Tuvimos un analista de datos brillante en el equipo legal. A esta persona le apasionaba la ciencia de datos y tenía inclinación por ella. Trajimos a esta persona del equipo legal al equipo de análisis para capacitarla en ciencia de datos. Ahora tenemos un científico de datos brillante para nosotros”.

Centrándose en la formación de equipos

En TruStone Financial Credit Union, con sede en Minnesota, que tiene 4 mil millones en activos, 24 sucursales y alrededor de 200,000 miembros, el vicepresidente ejecutivo y director de tecnología, Gary Jeter, comenzó a buscar nuevos miembros para el equipo de ciencia de datos de la compañía hace unos nueve meses. Ya ha tenido que cambiar la descripción del puesto varias veces para intentar atraer a los candidatos adecuados. Y aún no ha publicado lo concerniente para un científico de datos. 

“En mi último puesto, trabajé bastante con científicos de datos sénior”, dice. “Ser capaz de encontrar ese conjunto de habilidades es un desafío y el gasto será un aspecto importante. (…) Sí, estaremos en desventaja si no podemos contratar a un científico de datos. Buscaremos capacitar a la gente internamente. No serán verdaderos científicos de datos, pero serán competentes en el uso y la organización de datos”.

Mientras tanto, Jeter planea usar proveedores y consultores para ayudar con el trabajo de ciencia de datos de TruStone. También ha traído a estudiantes de la Universidad de Minnesota para hacer su proyecto final de último año en TruStone. Los estudiantes se enfocan en usar el aprendizaje automático para analizar los datos de la empresa para generar membresías digitales, analizar qué productos se están usando y qué clientes los están usando, y la rentabilidad de esos productos.

Chandana Gopal, directora de investigación para el Futuro de la Inteligencia en la firma de analistas IDC, opina que es inteligente tener una variedad de especialistas en datos, todos, desde los alfabetizados en datos de la Generación D hasta los especialistas en datos con doctorados en matemáticas o ciencia de datos. 

“No puede permitir que sus científicos de datos realicen trabajos mundanos del día a día”, dice. “Si los tiene en proyectos especiales, permita que las personas de la Generación D hagan esos trabajos cotidianos porque saben lo suficiente como para comprender lo que les dicen los datos. La cantidad de verdaderos científicos de datos con capacitación formal será una pequeña parte de su fuerza laboral. Al aprovechar los diferentes roles, usted puede obtener un contexto real de sus datos”, afirma Gopal.

Sharon Gaudin, CIO.com