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Fundamentos del negocio de la IA
12 h
Entender la brecha de talento en IA
Los datos y la IA están redefiniendo el panorama empresarial y organizativo. La actual revolución de la IA generativa es el último empujón de una serie de avances tecnológicos que están cambiando cómo vivimos y cómo operan las empresas. Inevitablemente, estos cambios profundos y acelerados también están transformando el mapa de habilidades.
Hasta hace poco, el foco estaba en la competencia en datos: leer, escribir, analizar, comunicar y razonar con datos, un conjunto de habilidades que permite a personas y organizaciones tomar decisiones basadas en datos. Estas competencias, ya de por sí cruciales, son además complementarias para desarrollar la competencia en IA, es decir, la capacidad de entender, utilizar y orientar sistemas de IA de forma efectiva, ética y responsable.
El reciente boom de la IA está impulsando grandes inversiones en infraestructura e iniciativas de IA para mejorar la toma de decisiones, automatizar tareas, aumentar la eficiencia operativa y elevar la experiencia del cliente, entre otros beneficios. Pero esta transición requiere tiempo, inversión y, sobre todo, el talento adecuado.
Sin embargo, encontrar profesionales con competencia en IA sigue siendo un reto importante. Según una encuesta de Deloitte, en 2022 solo había 22.000 especialistas en IA a nivel global, muy por debajo de la demanda urgente de profesionales. Varias razones explican esta falta de talento, como brechas educativas y la lentitud de los programas de formación reglada.
Como consecuencia, las empresas deben pujar muy alto para contratar el escaso talento en IA disponible o asumir costes extra por servicios de consultoría externa. Este escenario retrasa la implantación de proyectos de IA y reduce las oportunidades de ganar ventaja competitiva, especialmente para pymes.
Por eso, compañías de todos los sectores están apostando cada vez más por programas de formación interna como vía más asequible para cerrar la brecha de talento en IA. Veamos cómo poner en marcha una iniciativa de formación continua y recualificación con éxito.
Estrategias para desarrollar habilidades internas en IA
Pese a los esfuerzos crecientes por impulsar la formación interna, la brecha de competencia en IA sigue siendo notable en muchas empresas.
Hay varios motivos. Para empezar, la formación continua y la recualificación en competencia en IA es un viaje de varios años. Además, a medida que la innovación en IA y ciencia de datos se acelera, aumenta la presión para adaptarse, lo que hace aún más visible la brecha de competencia en datos.
Asimismo, como constatamos en el State of Data & AI Literacy 2024 de DataCamp, las empresas se encuentran con diversas dificultades para cerrar la brecha de habilidades, destacando la falta de presupuesto y la escasez de recursos formativos adecuados.
Fuente: DataCamp
En el siguiente apartado, te damos varias recomendaciones para implantar con éxito un programa interno de formación en IA.
Evalúa las habilidades actuales para identificar brechas
El primer paso para lanzar una iniciativa de formación interna es evaluar el nivel actual de habilidades de tu equipo para detectar brechas y definir necesidades concretas. Una evaluación integral permite entender el grado de dominio de tus empleados en IA, datos y tecnologías relacionadas.
Esta evaluación puede realizarse mediante encuestas, entrevistas y pruebas prácticas que midan conocimientos, experiencia y familiaridad con distintas herramientas y técnicas de analítica de datos. También puedes usar la evaluación de madurez de datos de DataCamp para saber en qué punto se sitúan tu equipo, departamento y organización dentro del espectro de madurez en datos.
Implanta programas de formación completos
La competencia en datos e IA no es un concepto único para todos. Cada persona en tu organización tiene necesidades distintas según su rol y nivel. Un programa exitoso debe ofrecer aprendizaje personalizado y adaptado, garantizando que todo el mundo pueda beneficiarse y avanzar.
Comprender el nivel actual de tu equipo te permite personalizar los programas de forma eficaz. Colaborar con tu socio de aprendizaje en IA y analítica de datos, como DataCamp, facilita este proceso. Nuestros equipos expertos pueden ayudarte a adaptar itinerarios existentes o crear otros nuevos para cubrir las necesidades específicas de tu organización.
Fomenta una cultura de aprendizaje e innovación
Desarrollar competencia en IA es más que adquirir habilidades; implica impulsar un cambio cultural hacia una mentalidad informada por la IA. Esto requiere comunicación y participación continuas.
Tu iniciativa interna debe mantener a los estudiantes informados sobre la importancia de la competencia en IA, cómo beneficia a sus roles y el progreso del programa. También debe promover experiencias de aprendizaje interactivas, ofrecer foros para compartir conocimiento, como talleres y seminarios, y reconocer o premiar los avances para mantener un alto nivel de compromiso.
Aprovecha el mentoring y los equipos interfuncionales
El aprendizaje eficaz va más allá de las habilidades individuales. Aprender IA y datos puede ser un desafío —y también aislante en el aprendizaje online—, así que crear comunidad es clave. Una iniciativa sólida debe crear comunidades de práctica donde los estudiantes colaboren, compartan ideas y se apoyen, mejorando tanto la experiencia de aprendizaje como la aplicación de nuevas habilidades.
Hay muchas formas de aumentar la interactividad y el intercambio de conocimiento. Aquí tienes algunos buenos ejemplos:
- Organiza sesiones dirigidas por instructores con expertos internos y plantea a los estudiantes resolver casos reales.
- Fomenta la colaboración entre departamentos para integrar soluciones de IA.
- Incluye ejercicios finales evaluables al término de cada itinerario de aprendizaje.
- Incorpora elementos de gamificación, como clasificaciones, insignias o recompensas, para hacer el aprendizaje más ameno.
Caso de éxito de desarrollo interno de habilidades en IA
Nos encanta compartir nuestra experiencia con empresas de todos los tamaños y sectores que quieren abrazar la revolución de la IA. En esta sección hablamos de una colaboración reciente entre DataCamp y Bankinter, un banco español de referencia. Hace tres años, la entidad firmó una alianza con DataCamp for Business para cubrir la necesidad crítica de habilidades avanzadas en datos e IA.
En un primer momento, la iniciativa buscaba cerrar la brecha de habilidades en áreas analíticas, asegurando que el talento STEM aprovechara las herramientas de datos modernas. Más adelante, al ver la necesidad de escalar, Bankinter amplió el programa a toda la organización —con oficinas en España, Luxemburgo, Irlanda y Portugal— e implantó una cultura centrada en los datos.
Magdalena Ozores Avanzini, Talent & Development Manager en Bankinter, resume así el objetivo de la iniciativa:
La formación continua en datos e IA permite a nuestra gente entender, explorar y analizar datos con procesos y herramientas de vanguardia. Esto nos ayuda a tomar mejores decisiones, más rápido, y a acelerar el time-to-market con productos, soluciones y enfoques centrados en el cliente.
Magdalena Ozores Avanzini, Talent & Development Manager at Bankinter
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