La digitalización ha modificado profundamente el mercado de trabajo, han surgido perfiles que las empresas demandan a toda costa. Uno de los signos de estos cambios es que el trabajo prolongado en una sola compañía es cosa del pasado. Los profesionales del análisis de datos, por ejemplo, migran de un proyecto a otro en poco tiempo, guiados por la búsqueda de nuevos y apasionantes desafíos.

Lo que ocurre con los perfiles en sectores que ponen en marcha la digitalización o la novísima industria de los datos responde a una ley ya antigua de la economía: hay mucha demanda y poca oferta. Sin embargo, en el análisis de datos existe una especie de “nivel profundo” de esta vieja norma descubierta por los fundadores de la economía política.

En efecto, como ya analizáramos en una entrada anterior, existe un núcleo al interior del núcleo en lo que se refiere al Big Data y el Data Science, se trata de aquellos y aquellas con las credenciales académicas mejor posicionadas en el mercado formativo, naturalmente, destacando el programa modular (Experto, Especialista y Máster) en Big Data y Data Science de la UNED, el más exitoso en habla castellana.

De hecho, estos últimos, nuestros exalumnos, hacen parte de la élite que ciertas consultoras vienen a denominar como “turistas laborales”, donde el conocimiento avanzado en análisis de datos les deja en una situación de privilegio frente a los vaivenes de la producción. Una élite que no tiene problemas de colocación y puede elegir los trabajos y proyectos más interesantes, sin dificultades de salario, horarios, movilidad o conciliación.

La digitalización y el desarrollo de la industria de los datos extiende condiciones especiales hacia quienes soportan sobre sus capacidades a las actuales revoluciones tecnológicas, imponiéndose una importante migración.

Por otra parte, existe un factor que los estudios han empezado a detectar. Y es que algunas compañías están descubriendo que esa migración laboral y la desaparición de formas de trabajar, propias de generaciones anteriores, donde se estaba muchos años en la misma estructura productiva, puede no salir muy beneficiosa cuando hablamos de profesionales de primer nivel que se marchan para mejorar sus condiciones y expectativas.

Hasta hace muy poco tiempo, se podía pensar que un equipo de colaboradores muy jóvenes, todavía en proceso de formación (incluso de autoformación) salían más baratos que un senior o un candidato con triple valor curricular (como los salidos del programa modular en Big Data y Data Science de la UNED). Pero no, conseguir el compromiso con el proyecto de un trabajador o trabajadora en las mejores competencias en análisis de datos se traduce en riqueza para la empresa.

¿En qué se traduce lo anterior? En que estudiantes y profesionales que se deciden por adquirir una formación superior en estas áreas pueden contar con que las empresas y organizaciones competirán por mejorar sus condiciones para conseguir tenerles en nómina.

Este escenario observado en los sectores tecnológicos no puede ser interpretado como parte del fenómeno de la temporalidad laboral, que en España ha retrocedido hasta el 17,9%. Un estudio de Randstad revela que el 77% de la migración en estos sectores punteros de la digitalización y las industrias de los datos se deriva del continuo deseo de mejora, objetivándose esto en el aumento de salarios (que rondan en los 44 mil euros al año) y la total flexibilidad del modelo remoto y online. Aunque también se persigue el equilibrio y la salud mental asociada a un buen ambiente de trabajo. En contraste, recordemos que existen sectores, como en algunas grandes consultoras, donde la explotación laboral ha escandalizado a la opinión pública.

Mientras que ciertas voces expertas hablan de un sensible aumento de la rotación durante los próximos años en España y el resto de Europa, las tendencias siguen privilegiando al análisis de datos como el nicho más prometedor para quien piense tanto en buenas condiciones como en desarrollo personal y profesional.

Experto, Especialista y Máster en Big Data y Data Science de la UNED:

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