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¿Qué son la recualificación y la formación continua?
Empecemos con algunas definiciones.
La recualificación y la formación continua son componentes críticos de una estrategia integral de desarrollo de la plantilla, especialmente en una era en la que la IA y la automatización están redefiniendo los roles y los requisitos del mercado.
Recualificación significa formar a las personas para adquirir habilidades totalmente nuevas que les permitan pasar a otros puestos dentro de la organización. Este enfoque es especialmente importante cuando ciertos trabajos quedan obsoletos por los avances tecnológicos.
Por ejemplo, a medida que los sistemas de IA asumen tareas rutinarias, los programas de recualificación pueden ayudar a las personas a pasar a funciones que requieren más resolución de problemas complejos y pensamiento estratégico.
Formación continua, por su parte, se centra en potenciar las habilidades existentes para mejorar el rendimiento en el puesto actual.
Este tipo de formación garantiza que las personas sigan siendo competentes y eficientes a medida que evolucionan los requisitos de su trabajo. Por ejemplo, a medida que nuevas herramientas de IA se integran en las estrategias de marketing, formar a los perfiles de marketing para usarlas con eficacia se vuelve esencial.
Importancia para mantener una plantilla competitiva
Tanto la recualificación como la formación continua son vitales para mantener una plantilla ágil y competitiva. Según algunas estimaciones, la IA podría reemplazar alrededor de 300 millones de empleos en todo el mundo para 2030.
Esta transición subraya la importancia de iniciativas estratégicas de recualificación para preparar a la plantilla para nuevos roles que aprovechen las tecnologías emergentes.
Además, la formación continua garantiza que las personas se mantengan al día de las últimas tendencias del sector y los avances tecnológicos. Esta mejora constante no solo eleva el rendimiento individual, sino que también impulsa el crecimiento y la innovación de toda la organización.
Ejemplos por sector
Prácticamente todos los sectores están viviendo el impacto transformador de la IA, lo que exige esfuerzos específicos de recualificación y formación continua:
- Manufactura: A medida que la robótica y la automatización impulsadas por IA se generalizan, son esenciales los programas de recualificación para que el personal de línea de montaje gestione procesos avanzados o pase a funciones de mantenimiento y resolución de incidencias.
- Sanidad: La adopción de la IA en diagnóstico y atención al paciente exige que los profesionales sanitarios desarrollen competencias en análisis de datos y herramientas de diagnóstico basadas en IA para mejorar los resultados clínicos.
- Finanzas: Las instituciones financieras usan cada vez más la IA para la evaluación de riesgos y la detección de fraude. Es crucial recualificar a perfiles bancarios tradicionales en IA y ciberseguridad para adaptarse a estos cambios.
Al entender e implantar estrategias eficaces de recualificación y formación continua, las empresas no solo retienen talento valioso, sino que también impulsan la innovación constante y mantienen su ventaja competitiva en un mundo impulsado por la IA.
El papel de la IA en el impulso de la recualificación y la formación continua
La inteligencia artificial (IA) y la automatización están remodelando profundamente la fuerza laboral al cambiar los roles y las competencias requeridas. Según un informe de PwC, para mediados de la década de 2030 hasta un 30% de los empleos podrían automatizarse, con impactos significativos en múltiples sectores. Estas tecnologías no solo cambian cómo se realizan las tareas, sino que también crean nuevos roles que requieren habilidades especializadas.
Por ejemplo, en atención al cliente, los chatbots y asistentes virtuales automatizan consultas rutinarias, lo que reduce la necesidad de roles tradicionales y aumenta la demanda de perfiles capaces de gestionar y mejorar sistemas de IA.
De forma similar, en logística, la analítica predictiva con IA está optimizando las cadenas de suministro, lo que requiere competencias en análisis de datos y aprendizaje automático.
La integración de la IA en los procesos empresariales está desplazando los conjuntos de habilidades requeridas a todos los niveles. Según el DataCamp State of Data & AI Literacy Report 2024, el 62% de los líderes creen que la competencia en IA ya es importante para las
tareas diarias de sus equipos. Además, cuatro de las siete habilidades que más crecen están relacionadas con datos e IA.
Datos del State of Data & AI Literacy Report 2024
Otras organizaciones han destacado tendencias distintas. La OCDE y el Foro Económico Mundial han recalcado la necesidad de habilidades "blandas" como la resolución de problemas complejos, el pensamiento crítico y la inteligencia emocional, menos susceptibles de automatización. Estas habilidades complementan las técnicas y son esenciales para colaborar eficazmente con sistemas de IA.
Con esto en mente, las empresas con visión de futuro están dando pasos proactivos para cubrir estos requisitos cambiantes. Por ejemplo, en 2020, Amazon se comprometió a invertir 700 millones de dólares para formar en nuevas habilidades a 100.000 personas de su plantilla para 2025, centrado en áreas como computación en la nube, aprendizaje automático y soporte de TI.
De forma similar, en 2023 IBM se comprometió a formar a 2 millones de personas en habilidades de IA en tres años para ayudar a cerrar la brecha global de talento en IA.
Descarga el Informe sobre el Estado de la Alfabetización en Datos e Inteligencia Artificial 2024
Descubre lo que opinan más de 550 líderes de EE.UU. y el Reino Unido sobre el estado de los conocimientos de sus equipos en materia de datos e IA.
Si logramos que todo el mundo esté al día al definir el alcance de proyectos de machine learning, los responsables de negocio y las personas expertas en datos podrán hablar el mismo idioma y colaborar de verdad.
Eric Siegel, Founder of Machine Learning Week
Hay que empezar haciendo las preguntas adecuadas. Tienes que seguir un hilo de preguntas y profundizar por ese camino.
Kyle Daigle, COO of GitHub
La IA y el aprendizaje automático siempre han formado parte del lenguaje de los datos. No deberíamos separar competencia en IA y en datos; son conjuntos de habilidades complementarios que nos ayudarán a avanzar en un mundo más analítico y basado en datos.
Jordan Morrow, Senior Vice President of Data and AI Transformation at AgileOne
La IA generativa puede resumir textos, crear contenido y generar o interpretar código con eficiencia, lo que demuestra su potencial transformador en tareas relacionadas con datos.
Nick Magnuson, Head of AI at Qlik
No mejoras una organización enviando a la gente a formaciones de vanguardia sobre ciencia de datos o ética de la IA, o lo que sea. La mejoras instaurando las normas adecuadas.
Andrew McAfee, MIT Sloan School of Management
Crear un entorno que apoye, celebre el aprendizaje y la adaptación ayuda a mitigar la resistencia y fomenta una cultura de mejora continua.
Retos de la recualificación y la formación continua en la era de la IA
Por supuesto, estos programas conllevan sus propios retos. Como vimos en el State of Data & AI Literacy Report, la formación en datos e IA aún está en una fase temprana en muchas organizaciones.
Datos del State of Data & AI Literacy Report
Superar la resistencia al cambio
Uno de los retos principales al implantar programas de recualificación y formación continua es superar la resistencia al cambio entre plantilla y dirección. La introducción de tecnologías de datos e IA suele generar preocupación por la seguridad del empleo y la vigencia de las habilidades actuales.
Son cruciales estrategias sólidas de gestión del cambio: comunicar con claridad los beneficios de la formación en datos e IA, abordar los temores relacionados con la automatización y celebrar a quienes adoptan estas tecnologías.
Garantizar el acceso a recursos y formación
A pesar de los avances, la formación en datos e IA sigue en pañales. Aun así, solo el 12% de los líderes declara no ofrecer formación en datos, frente al 18% del año anterior. Además, más organizaciones están extendiendo la formación en datos a perfiles no técnicos, pasando del 14% al 20% en el último año. Sin embargo, la expansión de estos programas no ha ido al ritmo de la creciente demanda de habilidades en datos.
En el caso concreto de la formación en IA, la situación es más preocupante. Un 26% de los líderes afirma no ofrecer ningún tipo de formación en IA y otro 26% la reserva solo para roles técnicos. Solo el 18% la extiende a perfiles no técnicos y el 25% cuenta con programas de competencia en IA a escala de toda la organización.
Las organizaciones deberían promover el aprendizaje continuo y asegurar que tanto la formación en datos como en IA esté disponible para toda la plantilla, no solo para perfiles técnicos.
Compaginar responsabilidades laborales y formación
A menudo cuesta compaginar el trabajo diario con el tiempo necesario para formarse. Este reto es especialmente acusado en roles no técnicos que tradicionalmente no priorizan la formación continua.
Crear horarios flexibles e integrar el aprendizaje en el flujo de trabajo diario puede aliviar esta carga. Por ejemplo, las plataformas y módulos de aprendizaje permiten avanzar a tu propio ritmo y encajar la formación en agendas exigentes.
Abordar la brecha de habilidades
La brecha de habilidades sigue siendo un obstáculo importante. El State of Data & AI Literacy Report muestra que, aunque ha habido un aumento del 4% en organizaciones con programas de competencia en datos maduros y abiertos a toda la plantilla (del 31% en 2023 al 35%), aún queda mucho margen de mejora.
La urgencia por cerrar la brecha de habilidades en IA es todavía mayor, ya que los esfuerzos de formación en IA van por detrás de los de datos. Los líderes deben priorizar la competencia en IA y asegurar que tanto perfiles técnicos como no técnicos cuenten con las habilidades necesarias para un futuro impulsado por la IA.
Implantar programas de aprendizaje personalizados e interactivos
Las experiencias de aprendizaje personalizadas e interactivas son cruciales para que la recualificación y la formación continua funcionen. Los programas genéricos de talla única suelen no enganchar ni cubrir las necesidades reales.
Las organizaciones deberían crear rutas de aprendizaje a medida e incorporar elementos prácticos como proyectos y casos reales. El éxito de Rolls Royce con cursos personalizados de Python para su equipo de ingeniería, que aceleraron de forma notable los procesos de diseño, demuestra la eficacia de este enfoque.
¿Por qué elegir DataCamp for Business para programas de formación continua y recualificación?
Soluciones de aprendizaje integrales
DataCamp for Business ofrece una amplia biblioteca con más de 350 cursos de ciencia de datos, IA y analítica para distintos niveles. Sus itinerarios a medida alinean la formación con los objetivos de la organización, garantizando relevancia y eficacia.
Plataforma atractiva e interactiva
La plataforma apuesta por el aprendizaje práctico con ejercicios interactivos y proyectos reales que mejoran la comprensión y la retención. Elementos de gamificación y evaluaciones periódicas mantienen la motivación y permiten seguir el progreso.
Éxitos probados y reconocimiento
Compañías como Rolls Royce y Colgate-Palmolive han formado con éxito a miles de personas con DataCamp, demostrando la flexibilidad y eficacia de la plataforma. Los programas de DataCamp cuentan con el aval de líderes y expertos del sector, lo que garantiza una formación de alta calidad.
Integración de competencia en IA y datos
DataCamp trata la competencia en IA como una extensión de la competencia en datos, con cursos que ayudan a entender el papel de la IA en el análisis y la toma de decisiones. Este enfoque holístico asegura un desarrollo competencial completo.
Escalable y con soporte
La plataforma de DataCamp escala para organizaciones de todos los tamaños, desde equipos pequeños hasta grandes empresas. Ofrecen soporte dedicado para implantar y gestionar los programas de formación, garantizando el éxito y la mejora continua.
Elegir DataCamp for Business te asegura contar con una organización preparada para un entorno impulsado por la IA, construyendo una plantilla lista para el futuro mediante soluciones integrales, interactivas y escalables.
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