A tradutora Elena Bornovolokova, especificamente para Netology, adaptou um artigo do analista americano Tavish Srivastava sobre como o processo de automação afeta um cientista de dados.1. Introdução
A automação afeta as atividades profissionais em todos os setores. Por um lado, a automação ajuda a gerenciar seus negócios com mais eficiência e, por outro, leva a uma constante mudança no conjunto de habilidades necessárias.
A inconsistência com o conjunto de habilidades necessárias leva à perda de emprego. Ilustrarei essa idéia com dois cenários.
Cenário 1 - Trabalho manual
Você conseguiu um emprego como recrutador em 2000, quando a maioria dos documentos da empresa era em papel. Você efetivamente classificou os documentos, encontrou-os sob demanda e, graças a essas habilidades, tornou-se o melhor especialista.
Como os processos de seleção e gerenciamento de pessoal não mudaram muito ao longo do tempo, durante 18 anos você não se preocupou em adquirir conhecimentos de informática. No entanto, de 2000 a 2018, ocorreram alterações significativas nos métodos de trabalho e agora toda a documentação dos funcionários é armazenada em uma nuvem ou servidor privado.
Como resultado, suas habilidades não eram tão procuradas. Se você não começar a melhorar suas habilidades, terá dificuldades em encontrar um emprego. Observe que a incompatibilidade de suas habilidades não ocorreu devido ao desenvolvimento de processos de recrutamento e gerenciamento de pessoas, mas devido às mudanças nos processos de negócios que você apoia.
Cenário 2 - Preferências do cliente
Você trabalhou como locutor e leu as notícias no rádio quando ainda não havia televisão. Você era um bom funcionário, ciente dos eventos atuais. Mas depois que a televisão se espalhou, o rádio perdeu sua popularidade. O empregador o interrompeu porque a estação de rádio estava perdendo.
Dadas as habilidades, você tentará conseguir um emprego como âncora de notícias na televisão, mas precisará trabalhar sua linguagem corporal e superar o medo da câmera. Há boas notícias? Sim Existem pessoas em seu ambiente que trabalham na televisão e, com elas, você aprendeu com o que pode contar e está trabalhando ativamente.
Observe que, nesse caso, nem sua profissão nem seu setor mudaram. Só que os clientes começaram a preferir um produto ou serviço alternativo nos negócios aos quais você apoia, o que torna suas habilidades inadequadas ou desatualizadas para o setor.
O que aprendemos com esses cenários?
As mudanças simplificam o gerenciamento de negócios, mas ao mesmo tempo criam discrepâncias nas habilidades necessárias para o trabalho, o que leva ao desemprego em certos setores.
Abaixo estão três razões principais para mudar as habilidades profissionais do setor:
- Mudanças nas ferramentas e tecnologias aplicadas em sua profissão;
- Mudanças no estilo de negócios que você apoia.
- Alterações nas preferências do cliente em relação ao produto ou serviço que você produz ou promove.
Os setores de automação e mudança de negócios estão cortando empregos, mas algumas profissões serão mais afetadas pela automação do que outras?
Apesar de ninguém saber que automação de profissões afetará em maior ou menor grau, a estrutura abaixo ajudará a entender a ideia como um todo.
As máquinas são mal treinadas quando há poucos exemplos e não sabem como ser criativas. Se seu trabalho tem essas duas características, você não tem nada a temer. Por exemplo, dirigir um carro é um processo repetitivo que não requer uma abordagem criativa. Consequentemente, os taxistas correm um alto risco de automatizar seu trabalho.
O cientista de dados está protegido contra robôs?
Especialistas em métodos de processamento e análise de dados realizam várias tarefas, ajudando o negócio a crescer. Cada uma dessas tarefas está localizada em locais diferentes neste gráfico. A figura abaixo reflete meus pensamentos sobre as várias subtarefas que os cientistas de dados realizam. A proporção pode variar dependendo de funções específicas.
Nem todos os componentes de trabalho do cientista de dados têm uma garantia de 10 anos. Entrar no robô depende da quantidade de trabalho difícil de automatizar e da sua função específica.As principais habilidades de um especialista em métodos de processamento e análise de dados em 2010 foram o conhecimento de regressão logística e linear e o conhecimento da base SAS e MS Excel. Se transferirmos esse especialista em 2018 sem melhorias em tecnologia e habilidades para trabalhar com novas ferramentas, ele encontrará dificuldades em encontrar trabalho em uma especialidade. Embora a ciência dos dados exista por um longo tempo, os papéis e responsabilidades dos especialistas mudarão. Profissionais que não conseguem aprendê-los enfrentarão sérios desafios de progressão na carreira.
Os jovens que ingressam no campo da ciência de dados têm as habilidades necessárias; portanto, a curto prazo, não há problema de discrepância profissional. Porém, com o desenvolvimento da esfera, a idade dos especialistas aumentará e a tecnologia mudará. Portanto, você precisará melhorar suas habilidades no decorrer da conclusão das tarefas diárias.
Como manter a produtividade e a demanda em ciência de dados a longo prazo?
Eu recomendo quatro pontos aos profissionais de processamento e análise de dados para proteger seu futuro profissional:
- Aprenda as melhores e mais recentes ferramentas e tecnologias.
- Analise as mudanças do setor e seu impacto no seu trabalho.
- Sempre pense no valor agregado que seu trabalho para os negócios cria.
- Fique por dentro do que está acontecendo em outros setores que vão além do seu.
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