En el perfil general del científico de datos hay muchos matemáticos, no cabe duda. Pero, si se toma en consideración el escaso paro o desempleo que acompaña a la ciencia de los datos, deberíamos reflexionar si otras carreras se convierten en el origen académico de estos profesionales tan demandados.

Existe un denso debate acerca de los ejes sobre los que debe avanzar la inteligencia artificial. ¿Qué es lo más importante? ¿La dimensión ética o jurídica? ¿De quién será la responsabilidad por un error grave cometido por una inteligencia artificial? Entre las compañías con proyectos en la materia destacan Facebook, Amazon y Google.

Desde hace tiempo se viene comentando la relación, un poco desventajosa, de las empresas españolas respecto al uso de los datos. Diversas fuentes observan una falta de compromiso y sentido de innovación, como para invertir con decisión en formación para los empleados. Aunque existe cierta  concienciación sobre la trascendencia de esa nueva fuente de riqueza, ésta no se acompaña de esfuerzo y cultura de organización.

Una gran mayoría de las empresas no analizan los datos a su disposición para orientar sus procesos productivos o estrategias de comunicación. Aunque no dejan de producir información, derivada de los clientes, la gestión, los recursos humanos, etc. solo un 5% de las empresas extraen de ella nueva riqueza, que si explotan a gran escala los gigantes tecnológicos. El profesional en Big Data y el Data Science: las estrellas del actual modelo productivo. 

Algunas fuentes informan que el 57% de las empresas y organizaciones no han dado el paso en dirección a estructurar sus procesos de toma de decisiones apoyándose en los datos.  Un estudio reciente sobre “cultura de los datos” de McKinsey & Company, Inc., una de las grandes consultoras estratégicas globales, argumenta que aquellas estructuras productivas que invierten esfuerzo en extraer información relevante de sus datos muestran una considerable superación de sus competencias: un 85% en aumento de ventas y un 25% en márgenes brutos.

La tecnología y soluciones creativas recientes mejoran continuamente la eficiencia a la hora de reunir y analizar distintos volúmenes de datos. Sin embargo, la clave sigue siendo tener entre filas a un profesional bien formado, alguien que pueda formular las preguntas correctas cuando nos enfrentamos a la analítica de datos, con objeto de extraer esa información cuyo nivel de sofisticación puede significar el éxito en una investigación o en un proyecto empresarial. Pero para lograr tales cosas, se hace urgente implementar una pedagogía del pensamiento crítico, por ejemplo, durante el estudio de la Estadística.  

Nuestros datos son riqueza, su gestión y análisis se perfilan como la nueva “industria”. Los datos podrían ser la verdadera divisa. Se hace necesario profundizar en el conocimiento de su potencial y protección.

Las grandes compañías en busca de técnicas y profesionales capaces de traducir grandes volúmenes de información en “materia prima” generadora de recursos.

No tener una formación acorde con los cambios tecnológicos o un plan para conseguirla ya no es una opción viable para conservar un buen nivel de vida. Adquirir habilidades complementarias, el reciclaje o la refundación profesional deben ser estrategias guiadas por realidades como la robotización, la inteligencia artificial o la ciencia de los datos.

En distintos lugares del mundo, centros de altos estudios y compañías ponen en marcha iniciativas para despertar el interés entre jóvenes estudiantes por la ciencia de los datos, detrás de lo cual también existe una motivación por la captación temprana de talentos.