Una pequeña pausa para hablar de la Inteligencia Artificial en México.
Hace una semana, tuve el agrado de ser invitado a la conferencia de LATAM AI–Inteligencia Artificial Aplicada. Dicho evento fue mi primer evento presencial después de poco más de dos años de pandemia. Pude saludar a muchos colegas que ya conocía y conocer mucha gente en la industria con quien no había tenido el gusto de interactuar.
Sería difícil recapitular todo lo que escuché y vi en dicho evento, la realidad es que las pláticas fueron todas bastante interesantes, y la mezcla de la audiencia fue realmente energizante para cualquiera que se encuentre actualmente en el área de la Inteligencia Artificial. Y sin lugar a dudas augura grandes cambios en lo que se viene en el ecosistema en México.
Algunas de las tendencias que noté, y de las cuales me gustaría dejar mi opinión es:
1. El área se está volviendo súbitamente importante en México, conocí varias personas de empresas muy grandes que estaban hoy formando áreas de IA y Ciencia de Datos dentro de las mismas. Muchas preguntas que me hicieron dentro y fuera de mis pláticas fueron sobre las mejores prácticas para crear un buen equipo de analítica en una empresa. Y asimismo tratar de evitar prácticas que lo destinen a su ruina.
Ya he escrito del tema, pero como siempre, mi opinión al respecto es tener gente con conocimiento en analítica y ciencia de datos. He visto muchos intentos fracasar por poner a la cabeza a personas que tienen formaciones muy distintas y por lo mismo no saben ni siquiera qué tipo de capacitación debe de tener su equipo. Otro punto, es siempre tener el apoyo del director general de la empresa, ya que poder tener acceso a los datos es un reto tanto político como técnico.
2. Las empresas que ya tienen áreas de Ciencia de Datos, las están incrementando aún más, lo cual hace que la competencia sea aún más férrea por el talento. Entre los anuncios que escuché, y las personas con quienes platiqué, conté al menos 300 plazas de Científicos de Datos. Teniendo en cuenta que a lo mas hay cinco maestrías y tres licenciaturas, quiere decir que simplemente no hay abasto suficiente.
El reto aquí es doble, uno, es conseguir talento que en realidad sepa crear valor e interactuar con los equipos internos que pueden no estar familiarizados con la dinámica de un científico de datos. El otro reto, para quienes ya tenemos equipos formados, es retenerlos. Con tantas ofertas laborales, serán aquellas empresas con los retos más interesantes y los salarios más competitivos quienes al final se queden con el mejor talento.
3. Muchos y muchas jóvenes se me acercaban a preguntarme cuál es la mejor forma de incursionar a este mundo de la ciencia de datos, desde perfiles tan variados como la filosofía, contaduría, artes plásticas. Ya que hay demasiada oferta de cursos, maestrías, videos, libros, etc.
Lejos de dar recomendaciones puntuales, siempre les he dicho a quienes me pregunta, que busquen planes sólidos de formación como pueden ser una maestría, o un diplomado. Pero que siempre busquen formaciones donde les muestren los pormenores de una estrategia analítica en el área de negocios, así como los pormenores de la parte técnica asociada a la ciencia de datos. Es sólo así que podrán crear un diferenciador, ante las armadas de profesionistas que toman cursos o bootcamps genéricos que no están enfocados en ofrecer una formación, sino capitalizar la fuerte demanda que hay por estos talentos.
Este evento en realidad me gustó mucho, y espero poder participar en próximas ediciones. Me parece que este 2022 esta siendo un año de muchos comienzos para grandes grupos corporativos en México en el tema, y que es en 2023 donde comenzaremos a apreciar una madurez mucho más clara para el ecosistema mexicano.