La traductora Elena Bornovolokova específicamente para Netología adaptó un artículo del analista estadounidense Tavish Srivastava sobre cómo el proceso de automatización afecta a un científico de datos.Introduccion
La automatización afecta las actividades profesionales en todos los sectores. Por un lado, la automatización ayuda a administrar su negocio de manera más eficiente y, por otro lado, conduce a un cambio constante en el conjunto de habilidades necesarias.
La inconsistencia con el conjunto requerido de habilidades conduce a la pérdida de empleo. Ilustraré esta idea con dos escenarios.
Escenario 1 - Trabajo manual
Conseguiste un trabajo como reclutador en 2000, cuando la mayoría de los documentos de la compañía eran en papel. Clasificó efectivamente los documentos, los encontró a pedido y, gracias a estas habilidades, se ha convertido en el mejor especialista.
Dado que los procesos de selección y gestión del personal no han cambiado mucho con el tiempo, durante 18 años no se ha ocupado de adquirir habilidades informáticas. Sin embargo, de 2000 a 2018, se produjeron cambios significativos en los métodos de trabajo, y ahora toda la documentación de los empleados se almacena en una nube o servidor privado.
Como resultado, tus habilidades no eran tan demandadas. Si no comienza a mejorar sus habilidades, encontrará dificultades para encontrar un trabajo. Tenga en cuenta que la falta de coincidencia de sus habilidades no se produjo debido al desarrollo de procesos de reclutamiento y gestión de personal, sino debido a los procesos comerciales cambiantes que respalda.
Escenario 2 - Preferencias del cliente
Trabajaste como locutor y leíste las noticias en la radio cuando todavía no había televisión. Eras un buen empleado, consciente de los acontecimientos actuales. Pero después de que la televisión se generalizó, la radio perdió su popularidad. El empleador lo interrumpió porque la estación de radio estaba perdiendo.
Dadas las habilidades, intentará conseguir un trabajo como presentador de noticias de televisión, pero debe trabajar en el lenguaje corporal y superar el miedo a la cámara. ¿Hay alguna buena noticia? Si Hay personas en su entorno que trabajan en televisión, y de ellas aprendió con qué puede contar y está trabajando activamente en ello.
Tenga en cuenta que en este caso, ni su profesión ni su industria han cambiado. Es solo que los clientes comenzaron a preferir un producto o servicio alternativo en el negocio que usted apoya, lo que hace que sus habilidades sean inapropiadas u obsoletas para la industria.
¿Qué aprendimos de estos escenarios?
Los cambios simplifican la gestión empresarial, pero al mismo tiempo crean discrepancias en las habilidades necesarias para el trabajo, lo que conduce al desempleo en ciertas industrias.
A continuación se presentan tres razones principales para cambiar las habilidades profesionales en la industria:
- Cambios en las herramientas y tecnologías que se aplican en su profesión;
- Cambios en el estilo de negocio que apoya.
- Cambios en las preferencias del cliente con respecto al producto o servicio que usted produce o promociona.
La automatización y los sectores empresariales cambiantes están recortando empleos, pero ¿algunas profesiones se verán más afectadas por la automatización que otras?
A pesar de que nadie sabe qué profesiones afectará la automatización en mayor o menor medida, la siguiente estructura ayudará a comprender la idea en su conjunto.
Las máquinas están mal entrenadas cuando hay pocos ejemplos y no saben cómo ser creativas. Si su trabajo tiene estas dos características, entonces no tiene nada que temer. Por ejemplo, conducir un automóvil es un proceso repetitivo que no requiere un enfoque creativo. En consecuencia, los taxistas corren un alto riesgo de automatizar su trabajo.
¿Los científicos de datos están protegidos de los robots?
Los especialistas en procesamiento de datos y métodos de análisis realizan diversas tareas, ayudando al crecimiento del negocio. Cada una de estas tareas se encuentra en diferentes lugares en este gráfico. La siguiente figura refleja mis pensamientos sobre las diversas subtareas que realizan los científicos de datos. La proporción puede variar según los roles específicos.
No todos los componentes de trabajo de los científicos de datos tienen una garantía de 10 años. Ponerse debajo del robot depende de la cantidad de trabajo que es difícil de automatizar y su función específica.Las principales habilidades de un especialista en métodos de análisis y procesamiento de datos en 2010 fueron el conocimiento de la regresión logística y lineal y el conocimiento de la base SAS y MS Excel. Si transferimos a este especialista a 2018 sin mejoras en tecnología y habilidades para trabajar con nuevas herramientas, tendrá dificultades para encontrar trabajo en una especialidad. Aunque la ciencia de los datos existirá durante mucho tiempo, los roles y responsabilidades de los especialistas cambiarán. Los profesionales que no pueden aprenderlos enfrentarán serios desafíos de progresión profesional.
Los jóvenes que vienen al campo de la ciencia de datos tienen las habilidades necesarias, por lo que a corto plazo no hay problema de discrepancia profesional. Pero con el desarrollo de la esfera, la edad de los especialistas aumentará y la tecnología cambiará, por lo que debe mejorar las habilidades en el curso de completar las tareas diarias.
¿Cómo mantenerse productivo y demandado en ciencia de datos a largo plazo?
Recomiendo cuatro puntos a los profesionales de procesamiento y análisis de datos para proteger su futuro profesional:
- Aprenda las últimas y mejores herramientas y tecnologías.
- Analice los cambios de la industria y su impacto en su trabajo.
- Siempre piense en el valor agregado que crea su trabajo para el negocio.
- Mantente al tanto de lo que sucede en otras industrias que van más allá de la tuya.
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