¿Es realmente la Ciencia de Datos el trabajo más sexy de este siglo? - Carlos Alarcón

¿Qué es el trabajo más sexy del siglo XXI?

Te sorprenderá saber que una de las profesiones más demandadas y comentadas de la última década no solo se mide por su remuneración, sino también por su complejidad y el impacto que tiene en la economía global. En 2012, la Harvard Business School describió al "Data Scientist" como el trabajo más sexy del siglo XXI. Pero, ¿por qué este término y qué implica realmente? Vamos a desentrañarlo.

¿Por qué se considera "sexy" a esta profesión?

• Demanda y remuneración alta: La necesidad de profesionales con habilidades en estadísticas, matemáticas, programación y conocimiento comercial han convertido a los data scientists en verdaderos "unicornios". Es una profesión bien remunerada con una demanda que sigue en aumento.
• Habilidades raras y valiosas: Ser un data scientist requiere un conjunto único de habilidades difíciles de encontrar en el mercado, lo que añade un atractivo particular al rol.

¿Cuánto ha crecido la economía de datos?

Desde el 2020, las profesiones ligadas a la gestión de datos han liderado el crecimiento laboral. De acuerdo con el World Economic Forum, los roles vinculados a la analítica de datos, IA y Big Data se encuentran entre los que más han crecido. Esto refleja una economía cada vez más centrada en datos.

¿Cuál es la situación actual en América Latina?

A nivel regional, particularmente en países como México, el crecimiento en profesiones de ciencia de datos ha sido notable, incrementando un 68% respecto al año anterior. No obstante, existe un desafío significativo: solo el 18% de las applications para estos roles provienen de mujeres. Esto señala la necesidad de promover la participación femenina en el campo.

¿Cuáles son los nuevos desafíos y oportunidades?

¿Qué cambios han habido en la profesión en los últimos años?

• Diversificación de roles: Hoy en día, no solo se busca al científico de datos. Existen varios roles especializados como el ingeniero de datos, el arquitecto de datos y el especialista en machine learning. Cada uno atiende necesidades específicas, ampliando las oportunidades dentro de la industria.
• Herramientas avanzadas: La aparición de AutoML y MLOps ha facilitado la automatización en el modelado de datos, acortando procesos que antes requerían complejas programaciones.

¿Cuáles son los retos ambientales y éticos?

• Impacto ambiental: Los modelos de machine learning exigen recursos y generan un impacto considerable en términos de CO2. Entrenar modelos avanzados supone un gasto energético desmesurado, similar o incluso mayor que toda la vida útil de un automóvil.
• Implicaciones éticas: La responsabilidad en el uso de datos no puede subestimarse. Incidentes como el caso de Cambridge Analytica demuestran cómo los datos mal empleados pueden influir en decisiones masivas, como las elecciones. La comunidad ha empezado a abogar por prácticas más éticas y responsables.

¿Hacia dónde va la economía de datos?

El mundo sigue viendo un auge significativo en el campo de la inteligencia artificial, con innovaciones sorprendentes en áreas tan diversas como la creación de imágenes o la generación de texto. Este avance crea nuevas oportunidades pero también desafíos significativos, como garantizar la equidad y evitar sesgos en los algoritmos.

Te invitamos a seguir explorando esta apasionante área que, aunque se debate si sigue siendo 'la más sexy', sin dudas continúa siendo una de las más dinámicas e influyentes. ¿Te animas a ser parte de esta revolución de datos?