Es un hecho prácticamente irreversible. Podemos consultar casi cualquier fuente de análisis, para encontrar que coinciden. La actual revolución de paradigmas tecnológicos, girando alrededor del análisis de datos, marcarán el punto final de múltiples trabajos tal y como los conocemos y recreará la demanda de nuevos perfiles profesionales. ¿Cómo prepararse para un futuro que ya está aquí? Adquiriendo las mejores competencias, con énfasis en ciencias de los datos.

De igual forma, parece evidente que la tormenta mundial que significó la pandemia imprimió un impulso nuevo a los cambios en la manera de trabajar y utilizar la información. Es claro que la imagen de la máquina que reemplaza al trabajador y trabajadora tradicionales está íntimamente unida al imaginario popular gracias al cine y la literatura de ficción. De varias formas, esas imágenes están conectadas con aquello que la Psicología ya define como temores y fobias al futuro.

Pero es también cierto que, aunque la transformación digital es un proceso mega acelerado, estos cambios se reducen a posesión o no de conocimientos sobre la naturaleza de dichos cambios. Es decir, con acento en los profesionales más jóvenes, la diferencia entre ser reemplazado por una máquina o una aplicación ejecutada en remoto es regresar a espacios formativos superiores (dado que si se trata de mantenerse competitivos, las credenciales académicas son muy importantes).

En concreto, los cambios que estamos viendo y veremos en los próximos años destacan perfiles profesionales que tienden a la habilidad híbrida, donde los nuevos paradigmas tecnológicos (como el Big Data y el Data Science) resultan aplicados a muy definidos sectores estratégicos.

Podríamos afirmar que la base de estos fenómenos tiene que ver con la super masiva extensión de Internet, generando una red donde cada vez más y más dispositivos están conectados. Lo que, a su vez, provoca que la aparición de grandes volúmenes de datos sea algo constante.

Esto y otros factores imponen al análisis de datos como un “componente” cada día más importante de los procesos productivos. Es así como esa especie de realidad superestructural hecha de algoritmos, estadística, etc. viene penetrando de forma sostenida en la vida cotidiana (el trabajo, el consumo, etc.). En estudios del Foro Económico Mundial, hacia el año 2030 el 26% del PIB global tendrá que ver directamente con las ciencias de los datos, la inteligencia artificial, etc. Y el 40% tendrá una relación indirecta con estas disciplinas.

Las transformaciones en el trabajo y el reemplazo de los humanos en distintas tareas vienen dándose escalonadamente. Todo comenzó con la entrada de máquinas en actividades repetitivas, este proceso retrocede varias décadas en el tiempo. En estos momentos nos encontramos en un lugar de tránsito, donde las máquinas también se desempeñan en tareas peligrosas o con algún coste psicológico y físico para los humanos (como la repetición). Esta desaparición es gradual, podemos verla en fábricas, controles o en el comercio.

En la misma proporción en que esos trabajos desaparecen crecen otras demandas. Como ya sabemos, lo que destaca en todos los estudios es el análisis de datos. Esto podría interpretarse, aproximadamente, como la necesidad de un profesional que sabe resolver problemas que le llegan formulados en forma de preguntas; reuniendo éste las competencias para interrogar a los datos y hallar aquel conocimiento que orienta las decisiones cotidianas y estratégicas.

En este sentido, las voces expertas llaman la atención sobre cómo se traducen estas demandas en la objetividad del mercado laboral. Y ahí tenemos pocas variaciones en las opiniones. El trabajo con el futuro más prometedor es el análisis de datos, la base de todo.

Existen algunas diferencias de opinión sobre qué sector ocupa el segundo y tercer puesto: especialistas en Big Data o en machine learning e inteligencia artificial. Posteriormente tenemos áreas como la automatización de procesos o el marketing digital. Un informe reciente de LinkedIn destaca los sectores con mayor previsión de crecimiento. Encabezan la lista las nuevas industrias de los datos y la inteligencia artificial. Luego encontramos la economía verde, ingeniería e informática, culturas organizacionales y desarrollo de producto y marketing más creación de contenidos.

En conclusión, ¿nos preocupa cómo evolucionará nuestro campo profesional? Solo existe una forma de conservarnos realmente competitivos: desarrollar estudios en Big Data y Data Science, pero enfocados 100% al análisis de datos.

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