habilidades digitales

Durante la última década hemos visto como las instituciones nacionales e internacionales, así como los gobiernos de los países y las propias asociaciones empresariales alertaban sobre la escasez de perfiles tecnológicos y la amenaza que esto supone para la innovación y el crecimiento. No se trata de un problema exclusivamente europeo - y que por tanto afecta también a España-, sino que en mayor o menor medida se da en todo el mundo, y que ha sido agravado aún más por la reciente pandemia.

Cualquiera que lleve un tiempo de vida profesional, y no necesariamente en el mundo tecnológico, ha podido observar cómo la demanda de roles relacionados con la tecnología ha ido aumentando. No es más que la consecuencia de que las compañías de todo el mundo están haciendo grandes inversiones en digitalización para mejorar sus operaciones e innovar en sus productos, junto con la creciente presencia de la tecnología en todos los aspectos de nuestra vida.

Y dentro de los profesionales de la tecnología, durante los últimos años hay un grupo que se ha convertido en una especie de unicornio debido a su particular escasez, los científicos de datos y el resto de profesionales relacionados con los datos y la inteligencia artificial: ingenieros de datos, ingenieros de machine learning, especialistas en ingeniería artificial en todos los ámbitos, desde la gobernanza de datos hasta la propia configuración y despliegue de modelos de aprendizaje profundo, etc.

Este escenario es especialmente problemático para España donde los salarios son menos competitivos que en otros países de nuestro entorno y donde, de entrada, la proporción de trabajadores de IT está por debajo de la media de la UE. Por tanto, es previsible que las compañías españolas y las administraciones públicas, que también están implementando proyectos de este tipo, se enfrenten a crecientes dificultades para reclutar y retener el talento relacionado con la tecnología en general, y con los datos y la inteligencia artificial en particular.

Cuando existe un problema de oferta, la única solución sostenible a medio y largo plazo es aumentar la producción de aquello que escasea. En este caso la solución pasaría por incorporar al mercado laboral nuevos profesionales como único mecanismo para garantizar un mejor equilibrio entre oferta y demanda. Y así lo reconocen todas las estrategias y planes nacionales y europeos relacionadas con la digitalización, la inteligencia artificial y la propia reforma de los sistemas educativos, tanto superior como de formación profesional.

Las Estrategias españolas

La Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial dedica uno de sus ejes a la promoción del desarrollo de capacidades digitales con el objetivo de poner todos los medios que garanticen que los trabajadores tengan un dominio adecuado de las habilidades digitales y capacidades para comprender y desarrollar tecnologías y aplicaciones de Inteligencia Artificial. El Gobierno español ha previsto una amplia gama de políticas de educación y formación cuya base es el Plan Nacional de competencias digitales, publicado en enero de 2021 y que está alineado con la Agenda Digital 2025.

Este plan incluye la analítica de datos y la inteligencia artificial como áreas de vanguardia tecnológica dentro de las competencias digitales especializadas, esto es, “necesarias para satisfacer la demanda laboral de especialistas en tecnologías digitales: personas que trabajan directamente en el diseño, implementación, operación y/o mantenimiento de sistemas digitales”.

En general, la estrategia nacional presenta acciones de política sobre educación y habilidades digitales para toda la población a lo largo de toda su vida. Aunque en muchos casos estas medidas están aún en fase de planificación y verán un impulso importante con el despliegue de los fondos de NextGenerationEU, ya tenemos algunos ejemplos pioneros como los programas de formación y orientación para el empleo para desempleados y jóvenes licitados el año pasado y recientemente adjudicados. En el caso de la formación para personas desempleadas ya se encuentran en ejecución actuaciones para como el programa Actualízate y el proyecto de formación para la adquisición de capacidades para la economía digital. Las acciones adjudicadas que están dirigidas a jóvenes está previsto que comiencen en el primer trimestre de 2022. En ambos casos el objetivo es la impartición de acciones formativas gratuitas dirigidas a la adquisición y mejora de competencias TIC, competencias personales y empleabilidad, en el ámbito de la transformación y la economía digital, así como la orientación y la inserción laboral. Entre estas competencias TIC, sin duda, las relacionadas con los datos y la inteligencia artificial tendrán un peso importante en los programas de formación.

El papel de las universidades

Por otra parte, las universidades de todo el mundo, y por supuesto las españolas, llevan ya un tiempo adaptando planes de estudio y creando nuevos programas formativos relacionados con los datos y la inteligencia artificial. La primera en adaptarse a la demanda fue la formación de posgrado, que, dentro del sistema de educación superior, es la más flexible y rápida de implementar. La primera hornada de profesionales con formación específica en datos e inteligencia artificial provenía de disciplinas diversas. Por ello, entre los veteranos de los equipos de datos de las empresas podemos encontrar diferentes disciplinas STEM, desde las matemáticas y la física hasta prácticamente cualquier ingeniería. En general, lo que tenían en común estos pioneros era haber cursado Másteres en Big Data, en ciencia de datos, en analítica de datos, etc. complementados con formaciones no regladas a través de MOOCs.

En la actualidad están comenzando a llegar ya al mercado laboral los primeros profesionales que han cursado los primeros grados en ciencia de datos o ingeniería de datos que reformaron las universidades pioneras - pero que en la actualidad están ya implantados en numerosas universidades españolas - . Estos profesionales tienen un grado de adaptación muy alto a las actuales necesidades del mercado laboral, por lo que están muy demandados entre las empresas.

Para las universidades, el principal reto pendiente es que los planes de estudios universitarios de cualquier disciplina incluyan conocimientos para trabajar con datos y para comprender cómo los datos apoyan la toma de decisiones. Esto será vital para apoyar el objetivo de la UE de que el 70% de los adultos tenga habilidades digitales básicas para 2025.

Grandes compañías tecnológicas desarrollando talento

Una idea del tamaño del problema que supone la escasez de estas competencias para la economía global es la implicación de gigantes tecnológicos como Google, Amazon o Microsoft en su solución. En los últimos años hemos observado como prácticamente todas ellas han lanzado materiales y programas gratuitos a gran escala para certificar personal en diferentes áreas de la tecnología, porque lo consideran una amenaza para su propio crecimiento, aunque no sean precisamente ellas las que tengan las mayores dificultades para reclutar el escaso talento existente. Su visión es que si el resto de compañías no son capaces de seguir el ritmo de la digitalización esto hará que su propio crecimiento se resienta y por eso hacen grandes inversiones en programas de certificación más allá de sus propias tecnologías, como por ejemplo el Certificado profesional de Soporte de TI de Google o el Programa especializado: Desarrollo de aplicaciones modernas con Python de AWS.

Otras compañías multinacionales están abordando la escasez de talento volviendo a capacitar a sus empleados en habilidades analíticas e inteligencia artificial. Para ello siguen diferentes estrategias, como incentivar que sus empleados cursen MOOC o crear planes de formación a medida con proveedores especializados del sector educativo. En algunos casos, también se incentiva a los empleados en roles no relacionados con los datos a participar en capacitaciones ligadas a la ciencia de datos, como la visualización o analítica de datos.

Aunque tardaremos aún en ver sus efectos debido a la elevada inercia que tienen todas estas medidas, sin duda se va en la dirección adecuada para mejorar la competitividad de unas empresas que necesitan seguir el elevado ritmo global de innovación que rodea la inteligencia artificial y todo lo referente con los datos. Por su parte los profesionales que sepan adaptarse a esta demanda vivirán un momento dulce los próximos años y podrán elegir con qué proyectos se comprometen sin preocuparse por las dificultades que, por desgracia, afectan al empleo en otras áreas de conocimiento y sectores de actividad.

Contenido elaborado por Jose Luis Marín, Senior Consultant in Data, Strategy, Innovation & Digitalization.

Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.

La creciente preocupación de las autoridades europeas por la gestión de las habilidades digitales entre la población activa, especialmente los jóvenes, es una realidad que se acelera y cuya gestión no parece tener una solución fácil.  

“Internet y las tecnologías digitales están cambiando el mundo. Pero los obstáculos existentes en internet hacen que los ciudadanos pierdan bienes y servicios, que las empresas de internet y las emergentes tengan su horizonte limitado, y que las empresas y las administraciones no puedan beneficiarse plenamente de las herramientas digitales”. Con esta contundente afirmación abre la Comisión Europea (CE) la sección web dedicada al mercado único digital. El mercado único digital es una de las prioridades estratégicas de la CE y, dentro de ella, una de las líneas de actuación es el desarrollo de las habilidades digitales entre la población europea en activo - en especial los jóvenes -.

A la hora de clasificar las habilidades digitales aparece el mismo problema que con la clasificación de las tecnologías emergentes. La mayoría de los esfuerzos en esta materia se centra en el establecimiento de una clasificación jerárquica de habilidades/tecnologías, que raramente es capaz de profundizar más allá de dos o tres niveles de profundidad.

La CE establece una clasificación de las competencias digitales en 5 categorías (siempre en el dominio de Internet):

• Procesado de información

• Creación de contenido

• Comunicación

• Resolución de problemas

• Seguridad

En cada una de estas categorías, la Comisión propone un marco de trabajo donde asigna tres niveles de competencia de usuario (básico, independiente, experto). Para cada nivel de competencia se proponen afirmaciones estándar que ayuden al usuario a realizar una autoevaluación y ser capaz de establecer su nivel de competencia digital.

La cuestión que se plantea ahora en diversos foros es cómo dar un paso más allá de la pura autoevaluación de las competencias. Cuestiones del tipo "¿cómo realizar una búsqueda de términos relacionados con las habilidades digitales?" no son triviales de responder.

Cuando la clasificación de habilidades tiene uno o dos niveles de profundidad, basta con realizar una “búsqueda literal” del término a buscar. Pero, ¿qué ocurre si el árbol de términos relacionado con las habilidades digitales tiene miles de términos organizados de forma jerárquica?

Por ejemplo, supongamos que una empresa necesita de un perfil muy específico para una nueva posición en un proyecto de I+D. El perfil requerido es una persona que tenga conocimientos avanzados en la librería MLib Apache Spark. Se requiere que tenga más de 2 años de experiencia en el campo de Big data en streaming. Además de estas -las denominadas habilidades duras (hard skills)- se requiere que la persona disponga de una serie de habilidades sociales o habilidades blandas como capacidad de comunicar en público y trabajo en equipo.

¿Cómo localizamos a un perfil así en una base de datos de 400.000 empleados en todo el mundo?

Una posible solución a estas y otras cuestiones puede ser la construcción de una ontología de habilidades digitales en Europa.

Una ontología proporciona una organización jerarquizada de términos (taxonomía) y un conjunto de relaciones entre ellos, lo cual facilita la búsqueda - tanto literal como inferida- de términos y expresiones complejas. Esto es ya muy útil en sí mismo, pero si además se combina la estructura formal de una ontología con su implementación técnica en una herramienta tecnológica, se obtiene un potente producto tecnológico. Una implementación técnica de esta ontología permitiría, entre otros, realizar la siguiente búsqueda compleja de forma eficiente e inequívoca:

Localizar a una persona CON habilidades técnicas de MLib que además TENGA más de 2 años de experiencia en Big Data EN streaming y que además TENGA las habilidades blandas DE trabajo en equipo y capacidad de comunicación a nivel intermedio.

En caso de existir una ontología subyacente, en el ejemplo anterior, todos los términos subrayados tendrían un identificador único, así como las relaciones (mayúsculas). El motor de búsqueda semántico sería capaz de identificar la consulta anterior, extraer los términos clave, comprender las relaciones (CON, TENGA, más, DE, etc.) y ejecutar la búsqueda contra la base de datos de empleados, extrayendo aquellos resultados que encajasen con la búsqueda.

Un ejemplo muy claro de utilización de una ontología para realizar búsquedas complejas en bases de datos inmensas es SNOMED-CT. Se trata de un vocabulario estándar para buscar términos clínicos en bases de datos de pacientes. El dominio clínico es especialmente indicado para el desarrollo de ontologías por la compleja estructura inherente a los términos clínicos y sus relaciones.

Si bien existen herramientas y métodos clásicos de organización de la información basados en bases de datos tradicionales y modelos relacionales, las ontologías y sus implementaciones tecnológicas ofrecen mayor flexibilidad, escalabilidad y nivel de personalización a diferentes subcampos.

Precisamente las características de flexibilidad y alta escalabilidad se vuelven fundamentales a medida que los repositorios de datos abiertos (opendata) se vuelven cada vez mayores y diversos. El portal europeo para los datos abiertos contiene más de 12.000 conjuntos de datos clasificados por temas. Por su parte, la web especializada en ciencia de datos, Kaggle, alberga 9000 conjuntos de datos sobre los que, anualmente, se organizan concursos que premian a aquellos que mejor analicen y extraigan información útil de estos conjuntos. En definitiva, el volumen de datos a disposición de la sociedad no hace más que aumentar año tras año y las ontologías cobran fuerza como una potente herramienta para la gestión de la información oculta bajo ese manto de datos en crudo.

Contenido elaborado por Alejandro Alija,experto en Transformación Digital e Innovación.

Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.