Dado que la ciencia de datos y la inteligencia artificial son métodos exigentes, requieren una interación cercana y permanente entre participantes y profesores

¿Qué es lo importante cuando se trata de adquirir una mayor capacitación y formarse en ciencia de datos e inteligencia artificial? El uso de datos, por ejemplo, mediante Inteligencia Artificial (IA), es uno de los retos más importantes hoy, y, sobre todo, una oportunidad. Es de importancia estratégica que las empresas empleen a suficientes personas bien formadas en ciencia de datos e IA. Sin embargo, no todos los profesionales poseen los conocimientos necesarios. Por esto, la formación a tiempo parcial y compatible con la actividad laboral es una palanca importante.

Master en Business Analytics, formación a tiempo parcial y compatible con la actividad laboral

La digitalización ha ido dando forma al mundo empresarial y al trabajo diario desde hace varios años. Sin embargo, algunas empresas siguen siendo reacias a las posibilidades de la ciencia de datos y la IA (Inteligencia Artificial). A diferencia de lo que ocurre en EE.UU. y China, por ejemplo, nuestras empresas llevan mucho tiempo tirando del freno de mano en lo que respecta al desarrollo e implementación del análisis de datos estratégicos, y están mostrando cierto grado de escepticismo técnico. Este “miedo” conduce a una actitud defensiva hacia muchas cosas nuevas y desconocidas.

La transformación digital también debe llegar a los empleados

Sin embargo, esta actitud está empezando a ser cosa del pasado. Cada vez más empresas reconocen la importancia de la IA, y saben que una estrategia global de Inteligencia Artificial es esencial para seguir siendo competitivas. Sin embargo, la implementación exitosa a menudo falla debido a la falta de habilidades digitales y habilidades de datos dentro de la fuerza laboral. ¿La conclusión? Para seguir siendo competitivas, no es suficiente con que las empresas simplemente cambien sus modelos de negocio y productos a “basados en datos” (data-driven). Este cambio debe producirse, sobre todo, para los empleados.

¿Qué opciones tienen los empleados para aprender a pensar digitalmente y en términos de datos? Las generaciones jóvenes, en particular, se benefician hoy de la oferta educativas de las universidades. Muchas universidades ofrecen hoy títulos de grado y master en “Ciencia de Datos” o “Inteligencia Artificial”. Sin embargo, no hay que olvidar que las universidades enseñan, principalmente, teoría. Las universidades siguen siendo las líderes en la comunicación de las últimas investigaciones y conocimientos.

Pero los problemas de la práctica diaria de las empresas son difíciles de reproducir en la teoría. Además, estos programas de grado y master no existen desde hace mucho tiempo, razón por la cual solo las generaciones más jóvenes son científicos de datos capacitados, o usuarios de IA cualificados.

Formación online vs. presencial

Por lo tanto, y especialmente para los empleados que no pudieron adquirir habilidades de datos durante sus estudios, la capacitación adicional compatible con su trabajo es de gran importancia. Hay una amplia gama de opciones para esto: desde cursos digitales online o en plataformas, hasta formación analógica (presencial). Depende del empleado y de su nivel de conocimiento qué opción es mejor.

Las ventajas de la formación online son obvias: independientemente de dónde y cuándo, es posible acceder a los mejores ejercicios sobre un tema específico. A primera vista, estas ofertas parecen ser la solución ideal.

Es mejor aprender habilidades digitales de forma presencial

Sin embargo, a segunda vista, esta forma de impartir conocimientos también tiene sus límites. En el área de la inteligencia artificial y la ciencia de datos en particular, se nota que se hablan diferentes “idiomas”.

Aprendizaje automático supervisado y no supervisado, aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo, redes neuronales, inteligencia artificial general… La jungla de términos diferentes es enorme. Sin un entrenamiento básico común, no puede haber una comunicación clara entre las diferentes partes interesadas.

Los niveles de conocimiento de los participantes también pueden diferir ampliamente. Una plataforma digital impersonal no puede profundizar en esto. Si el participarte del programa formativo no tiene claro un término, por ejemplo, o si una explicación es demasiado rápida o con muy pocos detalles, el efecto del aprendizaje se evapora.

La situación es diferente con la formación presencial, o formación analógica in situ. Porque, por un lado, permite ajustar de antemano los grupos de participantes para que los asistentes tengan un nivel de conocimientos similar. Por otro lado, es posible reaccionar e interacción en cursos presenciales, pero no en cursos online.

Dado que la ciencia de datos y la inteligencia artificial son métodos exigentes, requieren una interación cercana y permanente entre participantes y profesores. Solo a través de la formación analógica los principales expertos pueden responder de forma flexible a las preguntas, los comentarios y las lagunas de conocimiento.

Formarse en ciencia de datos e inteligencia artificial: formación presencial

Otra ventaja de los cursos de formación presenciales es que el componente práctico suele ser más pronunciado que con los cursos online. También existen formas digitales de conocer e imitar procedimientos prácticos, como la programación o la construcción de dashboards mediante vídeos de aprendizaje. Sin embargo, esto solo es realmente efectivo si se cuenta con un experto que también reconozca los posibles errores directamente, y pueda proporcionar asistencia y explicar los hechos individualmente. La transferencia de la teoría a la práctica tangible es la ventaja decisiva de la formación presencial.

En Data.Barcelona todos nuestros docentes son directivos y profesionales en activo en su especialidad. Han estado diseñando e implementando soluciones basadas en datos en casi todas las industrias durante años, y tienen años de experiencia. Esto fluye en los programas de formación como un ejemplo práctico, anima a los estudiantes, y muestra lo que es realmente importante en ciencia de datos e inteligencia artificial.

Además, la formación presencial ofrece a los participantes la oportunidad de traer consigo sus propios problemas. Esto es incluso lo mejor de una formación de este tipo: cuando los participantes regresan a sus puestos de trabajo al día siguiente y, de repente, pueden resolver (de forma independiente) un problema que existe desde hace mucho tiempo.

¿Cómo funciona la implementación exitosa en la práctica corporativa?

La implementación de lo aprendido en el trabajo diario suele ser un gran desafío. La formación o capacitación es un buen primer paso, pero para lograr el éxito sostenido, las habilidades deben actualizarse constantemente. Por tanto, es fundamental ofrecer cursos de formación continua en la empresa después de la formación especializada. Al seleccionar el proveedor de capacitación, se debe considerar la posibilidad de un programa avanzado y de seguimiento.

Otras preguntas elementales son:

  • ¿El proveedor de formación proviene de la práctica o se imparten principalmente conocimientos teóricos?
  • ¿Tienen los profesores experiencia laboral relevante y actual?
  • ¿También es posible ampliar y personalizar la gama de formación para incluir departamentos completos?

Queda un desafío más: ¿cómo saber qué programa formativo es el adecuado para usted? La elección del proveedor de formación adecuado suele ser tarea de los departamentos de recursos humanos. Sin embargo, debe lidiar con el contenido del que, a menudo, solo tienen ideas vagas para tomar esta decisión.

Lo que aún falta es comparabilidad o estandarización. Dependiendo de la clase de certificado, las habilidades de un empleado están claramente definidas y, por lo tanto, también las habilidades que puede adquirir con el siguiente certificado superior. Para cada descripción de puesto, se puede definir claramente qué clase debe cumplir un empleado, y dónde todavía hay necesidad de capacitación adicional.

Inteligencia artificial | Wikipedia

Ciencia de datos | Wikipedia

Cómo formarse en ciencia de datos e inteligencia artificial