Adaptarse a nuevos roles en la era de la inteligencia artificial requiere un enfoque integral que combine el aprendizaje continuo, la adquisición de habilidades transversales y la capacidad para integrar conocimientos técnicos con las necesidades del negocio.
Conscientes de esta realidad, en Laboratorios Bagó del Ecuador, en línea con su Visión 2030, establecieron el área de Inteligencia y Analítica de Negocio (IAN), que desempeña un rol crucial en su transformación digital. Según Paola Oña Erazo, Jefe de Inteligencia y Analítica de Negocio de Bagó, este equipo multidisciplinario, compuesto por ingenieros en sistemas, estadísticos y especialistas en marketing, combina conocimientos técnicos y de negocio para desarrollar soluciones estratégicas.
“Al utilizar herramientas tecnológicas avanzadas y metodologías ágiles, hemos optimizado la toma de decisiones basada en datos, permitiendo que la IA se encamine a convertirse en un pilar fundamental del crecimiento de la empresa”, sostiene Oña.
En su perspectiva, algunos puntos clave que este equipo aplica para adaptarse a la era de IA, son:
- Upskilling y reskilling: es esencial adquirir nuevas habilidades, ya sea en Ciencia de Datos, Machine Learning o MLOps. Las organizaciones también deben fomentar el talento interno, ofreciendo oportunidades de desarrollo.
- Especialización: a medida que los proyectos de IA se vuelven más complejos, la demanda de roles especializados como Científicos de Datos, Ingenieros en Machine Learning o Arquitectos en IA está en aumento. Los profesionales deben elegir un camino que se alinee con sus intereses y fortalezas, ya sea en la parte técnica (desarrollo de modelos y algoritmos) o en roles más orientados a la estrategia como Traductores de Datos del Negocio o Model Owners.
- Adopción de metodologías ágiles y DevOps: la inteligencia artificial, como el desarrollo de software, requiere un enfoque metodológico, y los roles de DevOps adaptados a la IA (MLOps) están en auge. Comprender cómo integrar la analítica y la IA en los ciclos de desarrollo y despliegue continuo ayudará a la adopción y escalabilidad de proyectos.
- Gobierno del Dato: uno de los pilares para el éxito en proyectos de IA es la disponibilidad de datos precisos, completos y relevantes, por eso debemos asegurarnos de que los modelos trabajen con datos de alta calidad para evitar sesgos o resultados incorrectos. Por lo tanto, el conocimiento sobre la preparación y limpieza de datos, así como el mecanismo de validación y gobierno del dato, se está convirtiendo en una habilidad clave para adaptarse a roles de IA.
- Actitud de aprendizaje continuo: el campo de la IA está en constante evolución, por lo que es esencial mantener una actitud abierta al aprendizaje. Ya sea mediante cursos online, certificaciones, o proyectos de innovación, es clave mantenerse actualizado en las nuevas tendencias y herramientas tecnológicas. El talento de TI tendrá un papel central como facilitador y orquestador de la adopción de la IA dentro de las organizaciones. Algunos aspectos clave en los que los equipos de IT intervendrán son:
- Orquestación de soluciones de IA: los profesionales de TI deberán orquestar las diferentes soluciones tecnológicas necesarias para la IA, como infraestructura en la nube, plataformas de datos y herramientas de DevOps adaptadas para analítica y Machine Learning. El AI/ML Architect será clave en este sentido, garantizando que la infraestructura soporte las soluciones de inteligencia artificial de manera efectiva.
- Intermediarios entre negocio y tecnología: los equipos de TI también desempeñarán un papel crucial como Business Data Translators, conectando las necesidades del negocio con las soluciones tecnológicas. Esta habilidad de ‘traducción’ será vital para asegurar que los proyectos de IA se alineen con los objetivos estratégicos de la organización.
- Cumplimiento y gobernanza: el talento de TI también deberá garantizar que las soluciones de IA cumplan con regulaciones de seguridad, transparencia y explicabilidad. Esto generará una demanda de roles especializados en cumplimiento y calidad de los algoritmos.
Recomendaciones para los jóvenes profesionales de TI
Vivimos un momento clave para aprovechar las oportunidades en un campo en crecimiento. Algunas de las recomendaciones de Paola Oña para los jóvenes profesionales de TI, son:
- Desarrollo de habilidades técnicas y analíticas: dominen lenguajes como Python o R, aprendan sobre infraestructuras de datos y Cloud Computing, y comprender el funcionamiento de los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning. Los profesionales con una base técnica sólida tendrán ventaja en este entorno altamente competitivo.
- Habilidades de negocio y comunicación: no solo es importante tener habilidades técnicas, sino también ser capaz de entender el impacto del análisis de datos en las decisiones de negocio. Desarrollen habilidades de comunicación efectiva y de pensamiento crítico para interactuar mejor con diferentes áreas y que puedan traducir los insights de IA en acciones concretas.
- Los jóvenes profesionales de TI deben enfocarse tanto en la parte técnica como en las habilidades blandas y de negocio, preparándose para adaptarse a un mercado laboral que demanda perfiles híbridos. Esto les permitirá enfrentar con éxito los desafíos de la era de la inteligencia artificial. En este sentido, Oña explica que Laboratorios Bagó se distingue por su compromiso con el aprendizaje continuo. El equipo de Inteligencia y Analítica refleja este enfoque a través de su constante especialización, combinando formación en negocio y tecnología, lo que fortalece su capacidad para integrar ambas áreas de manera estratégica.
El rol del talento de TI en este contexto
Han recibido capacitación en áreas clave del sector farmacéutico y formación especializada en gestión de proyectos. “En el ámbito de la IA, se han enfocado en programación y herramientas de analítica avanzada, lo que les permite estar a la vanguardia de la innovación tecnológica”, asegura. Este enfoque ha sido fundamental para impulsar soluciones estratégicas basadas en datos, apoyando el crecimiento de la empresa.
