Según un análisis de la Universidad de Chile (U. de Chile), el 41% de las ofertas laborales disponibles buscan conocimientos en Analytics (pronósticos y Machine Learning) y las herramientas más demandadas son SQL, Excel, Python, y Power BI. El académico de la Facultad de Economía y Negocios (FEN) de dicha casa de estudios, Josué Salinas, abordó este tema en el webinar “Business Intelligence, revoluciona tu organización”.
Así de relevante es el rol que está jugando la analítica de datos, que permite a las organizaciones analizar todos sus datos, volviéndose una parte estratégica de las organizaciones. No se trata solo de reportar datos para cumplir con aspectos normativos, sino que su uso resulta clave para generar valor agregado en los negocios.
En este aspecto, cada solución que ofrece la analítica de datos, surge siempre a partir de una pregunta de negocio. Salinas sostuvo que se deben “modelar problemas del mundo real a través de los datos, para diseñar y modelar, alinear, ejecutar, monitorear y ajustar los modelos de analítica”.
Sobre la estructura organizacional, el académico explicó que “al 2023 más del 33% de las grandes organizaciones tendrán analistas que practiquen la inteligencia de decisiones, incluido su modelado”. En el caso de Chile, Salinas destacó que existe un déficit de habilidades y alfabetización en los profesionales en el mercado laboral actual.
Estas conclusiones surgen a partir de un análisis que Salinas realizó junto a otros investigadores, basado en la recopilación de las ofertas de trabajo en Linkedin. Su objetivo fue conocer cuáles son las herramientas más demandadas en este ámbito por el mercado laboral en la actualidad.
Sobre los proyectos de data science que implementan las organizaciones, Salinas dijo que un 85% está fallando. Para reducirlas, el académico manifestó que “es necesario ir más allá de las predicciones. No basta solo con tener una predicción, sino que hay que obtener conocimiento y ejercer políticas comerciales”.
Salinas también añadió: “Lo que es cierto hoy, no será relevante para mañana. La volatilidad del ambiente ha generado nuevos escenarios no previstos. Recalibrar los modelos ya no es suficiente, consideremos información antes ignorada para el modelo”.
Según la investigación, para el año 2026 las organizaciones que desarrollen Inteligencia Artificial confiable y orientada a un propósito, tendrán más del 75% de éxito.
