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Tendencias en la atracción y retención de talento para TI/Farma

Flexible compensation in IT for Pharma: A key strategy to attract and retain talent
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La importancia de la retribución flexible cómo una herramienta clave para la retención y la atracción del talento es fundamental en el área de TI, pero especialmente importante si hablamos de TI dentro de Farma. Tanto dentro de nuestra organización como si contamos con un partner experto en talento, debemos ser conscientes de este hecho.
El sector farmacéutico, altamente regulado y en constante evolución tecnológica, demanda un talento en TI que sea capaz de implementar, mantener y mejorar sistemas críticos para la investigación, desarrollo, producción, aumento de la prescripción y distribución de productos farmacéuticos. En este contexto, la retribución flexible se presenta como una herramienta clave para atraer y retener a los mejores profesionales en TI.
  1. Flexibilidad y personalización: La retribución flexible permite a los empleados de TI adaptar parte de su compensación a sus necesidades personales, mejorando así su satisfacción laboral. Por ejemplo, en un entorno donde la formación continua es crucial, los empleados pueden destinar una parte de su salario bruto a cursos de actualización profesional sin que esto implique un costo adicional para la empresa. Esto es especialmente relevante en la industria farmacéutica, donde el conocimiento técnico y la capacidad de adaptación a nuevas tecnologías son esenciales.
  2. Beneficios fiscales: Al permitir que ciertos gastos, como transporte o seguros médicos, se cubran desde el salario bruto, se reduce la base imponible de los empleados. Esto resulta en una menor carga fiscal y un mayor ingreso neto disponible, lo que es altamente valorado por el personal de TI, que a menudo busca maximizar su compensación total en un mercado laboral competitivo.
  3. Impacto en el employer branding: Implementar un plan de retribución flexible refuerza la imagen de la empresa como un empleador que se preocupa por el bienestar de sus empleados. En el sector farmacéutico, donde la competencia por el talento en TI es intensa, ofrecer una compensación que se ajuste a las necesidades personales de los empleados puede ser decisivo para atraer a los mejores candidatos.
  4. Adaptación a nuevas realidades: La pandemia aceleró la digitalización en la industria farmacéutica, incrementando la demanda de profesionales de TI especializados. La retribución flexible permite a las empresas adaptarse a estas nuevas realidades, ofreciendo beneficios que se ajustan a las circunstancias actuales, como el teletrabajo, que puede ser apoyado con beneficios en tecnología y conectividad.
  5. Reducción de la rotación y mejora del clima laboral: El uso de la retribución flexible puede contribuir a reducir la rotación de personal en áreas críticas como TI, donde la pérdida de un empleado clave puede tener un impacto significativo en proyectos estratégicos. Además, al mejorar la percepción de la empresa como un lugar que se preocupa por el bienestar de sus empleados, se fomenta un clima laboral positivo, que a su vez mejora la productividad y la innovación.
  6. Ejemplos de implementación con éxito: Compañías farmacéuticas líderes (por ejemplo Novartis, Pfizer, Roche, Sanofi) han comenzado a integrar planes de retribución flexible como parte de su estrategia para atraer talento en TI. Otras también han ofrecido programas de formación continua financiados desde el salario bruto del empleado, lo que no solo reduce la carga fiscal, sino que también mejora las habilidades y el conocimiento del personal, alineándose con las últimas innovaciones tecnológicas en el campo.
  7. Perspectivas futuras: Con la creciente digitalización y la adopción de tecnologías clave como la inteligencia artificial y el big data, la demanda de talento en TI en la industria farmacéutica seguirá en aumento. Las empresas que adopten un enfoque flexible y personalizado en la compensación estarán mejor posicionadas para atraer y retener a los profesionales que necesitan para liderar en esta nueva era tecnológica.
En resumen, la retribución flexible no solo es una herramienta efectiva para mejorar la compensación de los empleados de TI en el sector farmacéutico, sino que también fortalece la capacidad de la empresa para atraer y retener talento en un entorno altamente competitivo y tecnológicamente avanzado.  

Referencias

  • Guía definitiva de la retribución flexible .- Cobee (2024)
  • LinkedIn Talent Solutions Reports .- LinkedIn (2024)
  • Stack Overflow Developer Survey .- Stack Overflow (2024)
Antonio Castaño

Autor Antonio Castaño

Cómo mantener un equipo de alto rendimiento de TI dentro del sector Farma, sin morir en el intento…

How to Manage IT Team Turnover in the Pharma Sector Effectively
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Mantener un equipo de alto rendimiento en TI dentro del sector farmacéutico es un desafío crucial para las organizaciones que buscan innovar y mantenerse competitivas ¿Cómo conseguirlo o al menos cómo estar preparado para afrontarlo?

Seguro que no es el mejor momento para formular preguntas que nos puedan desestabilizar emocionalmente: disfrutar del verano, el descanso y unas merecidas vacaciones ahora es la prioridad. Pero mientras estamos inmersos en ello, habiendo dejado cerrada y revisada la planificación de los proyectos que estamos desarrollando, y que esperamos retomar a la vuelta, lo cierto es que el mundo sigue girando.
 
Y mientras gira pueden aparecer nuevas circunstancias que tendremos que gestionar a nuestro regreso: y seguramente entre esas posibles sorpresas en la vuelta a nuestros proyectos en curso, una de las más temidas es aquella que tiene que ver con la palabra maldita: rotación laboral.
 
Si nuestra área de trabajo está relacionada con las últimas tecnologías cómo Data Science, Big Data, Inteligencia Artificial o el entorno de digitalización y TI en general, es bastante posible que nos encontremos alguna sorpresa de este tipo tras los primeros días de nuestra vuelta; pero si además estamos dentro del sector Farma, es casi probable que esto pueda suceder.
 
¿Existe algún patrón para la rotación laboral en nuestra área o sector? ¿Qué factores la hacen más probable? ¿Cómo puedo minimizar el riesgo? ¿No es cierto que la rotación en realidad es sana para equipos de alto rendimiento, o al menos un cierto nivel de rotación?

Patrones anuales

No existe un estudio que identifique de manera uniforme los meses específicos del año en los que la rotación laboral es más alta para todas las industrias. Sin embargo, existen algunas tendencias generales que pueden observarse tanto en el sector de TI como en la industria farmacéutica.
Tendencias generales en TI: La rotación tiende a aumentar en ciertos momentos del año, particularmente al inicio del año (enero – marzo) y en el verano (junio – agosto). Esto puede deberse a varios factores, como la finalización de proyectos, la reestructuración presupuestaria de las empresas al inicio del año, y el movimiento de personal después de recibir bonos anuales o cumplir con ciertos periodos de permanencia en la empresa.
Sector farmacéutico: En la industria farmacéutica, las variaciones de la rotación pueden estar influenciadas por las fases de desarrollo de nuevos productos o por procesos regulatorios. En este sector, la rotación también puede estar influenciada por grandes cambios organizativos, como fusiones o adquisiciones, que tienden a ocurrir en ciclos específicos durante el año, a menudo relacionados con calendarios financieros y regulatorios.

Patrones ligados a la evolución del sector

Tendencias de rotación en TI dentro de Farma: La introducción de nuevas tecnologías y la digitalización acelerada, como la implementación de plataformas de inteligencia artificial y el uso de big data para la investigación y desarrollo, han incrementado la demanda de profesionales especializados en TI. Esto ha generado una competencia feroz por el talento cualificado, lo que aumenta la rotación, especialmente después de la finalización de proyectos clave o cuando hay oportunidades en otros sectores que ofrecen mejores beneficios​.
 
Impacto de las fusiones y adquisiciones: En la industria farmacéutica en particular, los movimientos de fusiones y adquisiciones tienen un impacto significativo en la rotación laboral, particularmente en los departamentos de TI. Durante y después de estas acciones, los empleados de TI pueden verse afectados por reestructuraciones, lo que puede llevar a un aumento en la rotación en ciertos periodos del año, generalmente alineados con los ciclos financieros de la empresa​.
 
En general, en ambos sectores, los picos de rotación suelen observarse en periodos de innovación acelerada o cambios económicos significativos, que crean oportunidades en nuevas áreas tecnológicas o impulsan reestructuraciones internas.

Transversales

Impacto del clima económico: La incertidumbre económica también juega un rol significativo. Durante periodos de estabilidad económica, los trabajadores tienden a cambiar de empleo con más frecuencia en busca de mejores oportunidades. Sin embargo, en tiempos de incertidumbre, la rotación puede disminuir, ya que los empleados prefieren la seguridad de su trabajo actual.
 
Retención de talento y desafíos específicos: A pesar de la alta demanda, la retención de talento en TI dentro de la industria farmacéutica puede verse afectada por la percepción de oportunidades de desarrollo profesional limitadas en comparación con otros sectores más dinámicos, como el de tecnología pura. Las empresas farmacéuticas que no logran ofrecer un entorno de trabajo que integre avances tecnológicos con oportunidades claras de desarrollo pueden experimentar mayores tasas de rotación​.

Cómo minimizar el riesgo

Aunque para algunos de los patrones que hemos analizado podemos manejar cierta previsión y accionar algunas palancas para minimizar el riesgo, otros muchos están claramente fuera de un control de gestión plenamente efectivo. 
 
Por ello la búsqueda de la mayor flexibilidad posible es quizá la mejor prevención. Si no se puede modificar un entorno cambiante, la mejor opción es poder ser flexible y adaptarse de forma rápida con el menor coste posible.
 
La colaboración con partners tecnológicos que nos permitan la incorporación rápida de talento formado y actualizado en la tecnología que se necesite en cada fase del proyecto, sin cargar la estructura fija de la organización, es una buena solución para obtener la flexibilidad necesaria y minimizar el impacto de la rotación laboral que inevitablemente llegará en mayor o menor grado.
 
Cómo es sabido, la rotación en niveles controlados es sana y debemos convivir con ella, pero si es demasiado alta o no somos capaces de reaccionar ante ella con la rapidez necesaria, los resultados serán bastante menos satisfactorios de lo que esperamos. 

Referencias:

  • Turnover Trends So Far in 2024 (and What Recruiters Should Know) .- interviewstream (2024)
  • What’s behind industry employee turnover rates? .- Reward Gateway (2024)
  • Employee Turnover Rate: Definition, Formula & 2024 Trends .- Toggl Track (2024)
  • Trends And Estimates For The Pharmaceutical Industry In 2023 .- World Pharma Today (2023)
  • Across 25 industries, pharma staffers most satisfied with compensation: analysis .- FiercePharma (2024)
Antonio Castaño

Autor Antonio Castaño

Cómo implementar una estrategia de innovación en Data para el sector salud

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La evolución en Data Science aplicable a salud está experimentando un acelerón importante en los últimos años. Hace ya tiempo que el dato se aplica de forma robusta en este campo, pero con el desarrollo de técnicas cada vez más avanzadas en machine y deep learning y otras más relacionadas con la IA, como el procesamiento de lenguaje natural (NPL), la evolución del valor obtenido del dato está siendo exponencial.
Es complicado contar con todos los perfiles necesarios en cada fase de un proyecto de este tipo ya que tienen, por su propia naturaleza, un claro componente multidisciplinar. En este sentido el apoyo en modelos de Talent As a Service para contar con el talento adecuado en el momento adecuado es clave.
Otro elemento fundamental es conocer qué fases se deben acometer para que la innovación en la estrategia de Data en salud reporte el valor necesario de una forma segura; todas ellas son importantes y necesarias.

Definir Objetivos y Metas Claras

  • Establecer qué se desea lograr con la estrategia en analítica: mejorar la toma de decisiones, mejorar la experiencia del cliente o desarrollar nuevos productos.
  • Alinear estos objetivos con la estrategia empresarial general para asegurar cohesión y relevancia.

Formar un Equipo Cualificado

  • Contratar el Talento Adecuado: Formar un equipo multidisciplinario con los perfiles clave identificados anteriormente: Científicos de Datos, Ingenieros de Datos, Analistas de Datos, Especialistas en NLP, Ingenieros de Machine Learning, Especialistas en IA Explicable (XAI), Expertos en Aprendizaje Federado y un Gerente de Proyectos en Data Science​ (Analytics Insight)​ (MyGreatLearning).
  • Formación Continua: Invertir en la formación y desarrollo continuo para mantener al equipo actualizado con las últimas tendencias y tecnologías.
  • En esta fase contar con un partner en talento (TaaS) que reduzca las dificultades y riesgos al mínimo puede ser la mejor opción si no se cuenta con todo el talento necesario en la organización. Además así se tendrá garantizada la formación y capacitación continua.

Invertir en las Herramientas y Tecnologías Adecuadas

  • Infraestructura de Datos: Establecer una infraestructura de datos robusta utilizando herramientas como Hadoop, Spark y soluciones de almacenamiento en la nube para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
  • Plataformas de Analítica Avanzada y Machine Learning: Utilizar plataformas como Azure ML, TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn para construir y desplegar modelos de machine learning​ (Yale School of Medicine)​ (McKinsey & Company).
  • Herramientas de Visualización de Datos: Implementar herramientas como Tableau y Power BI para una visualización y reporte de datos efectivos​ (SpringerLink).

Desarrollar un Marco de Gobernanza de Datos

  • Establecer políticas y procedimientos para la gestión de datos, incluyendo la calidad de los datos, la seguridad y la privacidad.
  • Implementar medidas de cumplimiento para adherirse a las regulaciones y estándares relevantes, como el GDPR para la protección de datos​ (SpringerLink) y el Esquema Nacional de Seguridad (de obligado cumplimiento en la administración pública española).
  • Esta fase es completamente fundamental en un sector como el farmacéutico, dónde la alta sensibilidad de los datos es un elemento a tener muy en cuenta.

Implementar Metodologías Ágiles

  • Utilizar técnicas de gestión de proyectos ágiles para asegurar flexibilidad y progreso iterativo. Esto permite mejoras continuas y una rápida adaptación a los cambios de requisitos​ (McKinsey & Company).
  • Revisar y ajustar regularmente la estrategia basándose en métricas de rendimiento y feedback.

Aprovechar la Analítica Avanzada y la IA

  • Integrar machine learning e IA para obtener insights más profundos y automatizar los procesos de toma de decisiones. Enfoque en IA Explicable para asegurar transparencia y confianza en tus modelos​ (Yale School of Medicine)​ (SpringerLink).
  • Explorar el aprendizaje federado para mejorar la privacidad y seguridad mientras se utilizan eficazmente fuentes de datos distribuidas​ (McKinsey & Company). A la hora de desarrollar una estrategia de datos en un sector tan fuertemente regulado como el de la salud debemos evaluar y gestionar cualquier posible riesgo.

Fomentar una Cultura Basada en Datos

  • Promover una mentalidad basada en datos en toda la organización fomentando la alfabetización en datos y haciendo que los datos sean accesibles para todos los interesados relevantes.
  • Utilizar el storytelling con datos para comunicar insights de manera efectiva y promover la toma de decisiones informada​ (Yale School of Medicine).

Monitorear y Evaluar

  • Monitorear continuamente el desempeño de la estrategia de datos contra los objetivos y KPIs definidos.
  • Utilizar bucles de retroalimentación para refinar modelos y procesos, asegurando mejoras continuas e innovación​ (McKinsey & Company).

Escalar e Innovar

  • A medida que la estrategia de datos madure, explorar nuevas áreas de innovación como Edge Computing, analítica en tiempo real y modelos de Data-as-a-Service (DaaS).
  • Mantener actualizada a la compañía de las tendencias emergentes y tecnologías para seguir siendo competitivo y con visión de futuro​ (MyGreatLearning)​ (McKinsey & Company).
Esta secuencia de fases nos permitirá innovar y maximizar el valor de nuestros datos con un control de riesgos adecuado, obteniendo un soporte clave en la toma de decisiones.

Referencias

10 Data Science Papers for Academic Research in 2024 .- Analytics Insight (2023)
Latest Trends in Data Science 2024 .- GreatLearning (2024)
What Does Natural Language Processing Mean for Biomedicine? .- Yale School of Medicine (2023)
Natural language processing in healthcare .- McKinsey & Company (2018)
Natural Language Processing for Health-Related Texts .- Sprinkler (2021)
Natural Language Processing in Health Care and Biomedicine .- Sprinkler (2013)
Antonio Castaño

Autor Antonio Castaño

Revolución de la IA, redefinición y reinvención del talento en tecnología (parte 3)

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Finalizamos la serie de artículos sobre cómo la revolución de la IA ha modificado y continúa modificando el entorno de Talento de TI, hoy pasando del ámbito del talento profesional al ámbito de las compañías.
Tan importante como un profesional certificado que nos transmita la seguridad necesaria en sus habilidades, es poder estar seguro de que la organización o compañía que desarrolla productos y servicios asociados a la IA pueda demostrar un nivel de auditoría y certificación razonable.
Si bien en este campo, como es lógico por su naturaleza, la evolución de certificaciones o auditorías está siendo más lenta que en el campo profesional ya existen toda una serie de posibilidades a tener en cuenta.
En este entorno, la inversión y el retorno no están aún tan claros, sobre todo porque muchas de las certificaciones o auditorías que se lanzan no tienen aún la certeza de su continuidad a medio plazo. En el entorno cambiante y de desarrollo exponencial de la IA es bastante lógico que sea así.
Una buena base para comenzar es estar ya certificado o “tener el sello”, cómo se suele decir, de estándares ya muy probados y extendidos en seguridad de información, gestión de procesos y calidad (ISO 27001, ISO 9001, Esquema Nacional de Seguridad, etc.). Si nuestra organización ya ha pasado por aquí, enfrentar las certificaciones más orientadas a IA y al Dato será mucho más sencillo, y sobre todo mucho más accesible.
No olvidemos que algunos de los aspectos que más inquietud generan en las grandes compañías a la hora de adoptar la IA, además de las implicaciones éticas, son aquellos aspectos relacionados con compliance, seguridad y ubicación de los datos, privacidad, etc.

Organizaciones de Estándares y Certificación

ISO (International Organization for Standardization)

  • Certificación ISO/IEC JTC 1/SC 42
  • Descripción: Este comité de la ISO desarrolla estándares internacionales para la inteligencia artificial, incluyendo aspectos de seguridad, confiabilidad y ética.

IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)

Nos centramos en la ISO por su difusión internacional principalmente. ISO/IEC JTC 1/SC 42 es un subcomité conjunto de la Organización Internacional de Normalización (ISO) y la Comisión Electrotécnica Internacional (IEC) dedicado a la estandarización en el campo de la inteligencia artificial. A continuación, se presentan más detalles sobre sus funciones, áreas de enfoque y los estándares que desarrolla:

ISO/IEC JTC 1/SC 42: Visión General

Funciones y Objetivos

  • Establecimiento de Normas: Desarrollar estándares internacionales que aborden las tecnologías y aplicaciones de la inteligencia artificial.
  • Coordinación: Coordinar con otros comités técnicos y subcomités de ISO e IEC, así como con otras organizaciones, para asegurar la coherencia y evitar duplicaciones.
  • Evaluación y Auditoría: Evaluar las implicaciones sociales, legales y éticas de las tecnologías de inteligencia artificial.
  • Facilitación de Adopción: Facilitar la adopción de normas de IA por parte de la industria, gobiernos y otros organismos.

Áreas de Enfoque

  • Big Data: Estándares relacionados con la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos.
  • Machine Learning: Normas para el desarrollo, entrenamiento, evaluación y aplicación de modelos de aprendizaje automático.
  • Gobernanza y Ética: Directrices y estándares sobre el uso responsable y ético de la IA.
  • IA de Confianza: Estándares que aseguran la transparencia, explicabilidad, seguridad y privacidad en sistemas de IA.

Principales Estándares Desarrollados

  1. ISO/IEC 22989:2022 – Conceptos y Terminología de la IA: Establece una terminología común y conceptos fundamentales en el campo de la inteligencia artificial, proporcionando una base uniforme para el desarrollo de otros estándares de IA.
  2. ISO/IEC 23053:2022 – Framework de IA: Proporciona un marco general para el desarrollo y la implementación de sistemas de inteligencia artificial, abarcando aspectos como la arquitectura, el ciclo de vida y las mejores prácticas.
  3. ISO/IEC 24027:2020 – Evaluación de la Calidad de los Datos para el Machine Learning: Estándares para evaluar la calidad de los datos utilizados en el entrenamiento y la validación de modelos de machine learning.
  4. ISO/IEC 20546:2019 – Big Data Overview and Vocabulary: Ofrece una visión general y un vocabulario estándar para los términos y conceptos clave relacionados con Big Data.
  5. ISO/IEC TR 24028:2020 – Assessment of Machine Learning Classification Performance: Directrices para la evaluación del rendimiento de los modelos de clasificación de machine learning, incluyendo métricas y métodos de evaluación.
  6. ISO/IEC TR 24030:2021 – Implementación de la IA: Proporciona directrices para la implementación de sistemas de IA, abarcando aspectos técnicos, organizacionales y éticos.
  7. ISO/IEC TR 24028:2021 – Guidelines on AI Ethical and Societal Considerations: Directrices sobre consideraciones éticas y sociales en el desarrollo y la implementación de IA, incluyendo temas como la transparencia, la responsabilidad y la inclusión.

Relevancia y Aplicación

  • Industria: Las normas desarrolladas por ISO/IEC JTC 1/SC 42 son cruciales para la industria, ya que proporcionan un marco estructurado y reconocido para desarrollar y evaluar tecnologías de IA.
  • Gobiernos: Los gobiernos pueden utilizar estos estándares para formular políticas y regulaciones que aseguren el desarrollo ético y responsable de la IA.
  • Academia e Investigación: Las instituciones académicas y de investigación pueden adoptar estas normas para guiar sus proyectos y garantizar la interoperabilidad y la ética en sus trabajos.
  • Sociedad: Al abordar aspectos éticos y de gobernanza, estos estándares ayudan a mitigar riesgos y asegurar que las tecnologías de IA beneficien a la sociedad en su conjunto.
 

Participación y Desarrollo Continuo

El subcomité ISO/IEC JTC 1/SC 42 trabaja continuamente para desarrollar nuevos estándares y actualizar los existentes, basándose en la evolución de la tecnología y las necesidades del mercado. Los miembros incluyen expertos de diversos países y organizaciones, asegurando una representación global y multidisciplinaria en el proceso de normalización.
En este contexto, con la velocidad de desarrollo de la IA y la Ciencia del Dato y su interrelación, se continúan perfeccionando los estándares ya en aplicación y desarrollando nuevos que cubran los retos que IA está generando. 
A la hora de superar posibles barreras de adopción de la IA, el marco de certificación y auditoría es un elemento fundamental, cómo no puede ser de otra manera, también es el que se está desarrollando más lentamente, pero avanza también de forma contínua para dotar de un marco seguro de aplicación a la IA y podrá evitar problemas que sin duda se pueden presentar en el futuro.
Antonio Castaño

Autor Antonio Castaño

Revolución de la IA, redefinición y reinvención del talento en tecnología (parte 2)

IA Revolution
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Hoy continuamos con el análisis sobre cómo la revolución de la IA está redefiniendo el marco de Talento en el entorno TI, si en el primer artículo nos centramos en los nuevos perfiles profesionales, en esta segunda parte haremos hincapié en cómo se están creando certificaciones reconocidas a nivel internacional que sustentan el conocimiento de los profesionales y qué formación reglada es accesible a los futuros profesionales de IA y Data. En un tercer, y último capítulo de esta serie, revisaremos las certificaciones orientadas a organizaciones y compañías, que validan su expertise, seguridad y ética al aplicar la IA y que también están teniendo un crecimiento exponencial dentro de la revolución de la IA.

Certificaciones profesionales

En todo lo relativo a la IA y sus aplicaciones, el entorno europeo está un paso por detrás de USA, en el aspecto de la certificación profesional también, las certificaciones profesionales de más reconocimiento global nacen de muchos de los big players que están impulsando desde el minuto 1 esta revolución y que, lamentablemente, no son europeos. 
 
Exponemos certificaciones con un recorrido ya extenso y un prestigio reconocido de forma global, aquí no están todas las que son, pero esta sería nuestra primera selección. Algunas de ellas complementan de forma ideal la formación reglada que analizaremos más adelante, por otro lado, como es bien sabido: existen ya multitud de opciones para formarse en todos los campos de la IA y el Dato que pueden ser un buen paso previo y más autodidacta antes de invertir tiempo y dinero en algunas de las opciones aquí expuestas, en las principales plataformas de formación en la nube el impacto de la IA y el Dato es, hoy por hoy, sencillamente brutal:

Certificaciones en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

  1. Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP)

    1. Organización: CertNexus
    2. Diseñada para profesionales que desean demostrar sus habilidades en el diseño, desarrollo y manejo de soluciones de inteligencia artificial.

  2. Google Professional Machine Learning Engineer

    1. Organización: Google Cloud
    2. Valida la capacidad de un profesional para diseñar, construir y gestionar modelos de machine learning en Google Cloud Platform.

  3. Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate

    1. Organización: Microsoft
    2. Está dirigida a ingenieros de IA que utilizan Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning y Knowledge Mining para diseñar e implementar soluciones de IA en Microsoft Azure.

  4. IBM AI Enterprise Workflow Certification

    1. Organización: IBM
    2. Ofrecida en colaboración con Coursera, esta certificación cubre el ciclo completo del desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, desde la preparación de datos hasta la implementación.

  5. TensorFlow Developer Certificate

    1. Organización: TensorFlow (Google)
    2. Dirigida a desarrolladores que desean demostrar su competencia en el uso de TensorFlow para el desarrollo de modelos de machine learning y deep learning.

Certificaciones en Ciencia de Datos

  1. Certified Analytics Professional (CAP)

    • Organización: INFORMS
    • Valida el conocimiento y la capacidad para aplicar principios analíticos avanzados y resolver problemas empresariales complejos.

  2. SAS Certified Data Scientist

    • Organización: SAS
    • Diseñada para profesionales que quieren demostrar su habilidad en la manipulación de datos, el análisis avanzado y la implementación de modelos predictivos.

  3. Cloudera Certified Professional Data Engineer (CCP Data Engineer)

    • Organización: Cloudera
    • Valida las habilidades para desarrollar soluciones de procesamiento de datos y crear flujos de trabajo de datos utilizando tecnologías de Cloudera.

Certificaciones en Ética de IA

  1. AI Ethics and Governance Certification

    • Organización: The Alan Turing Institute
    • Cubre aspectos éticos y de gobernanza en el desarrollo e implementación de sistemas de IA.

Formación reglada

 
Analizamos aquí solo la disponible en el entorno europeo, la disponible en USA nos daría para otro artículo más. La potencia de esta formación a nivel internacional es muy importante debido a que las instituciones educativas que la promueven aportan un prestigio muy alto. Hay que destacar que, al contrario que en el caso de las certificaciones profesionales que analizamos al comienzo del artículo, tienen un enfoque más transversal: abarcando desde aspectos técnicos hasta ética de aplicación en la IA. Es previsible que esta oferta aumente de forma exponencial en los próximos años pero hoy por hoy ya contamos con altas posibilidades de formación que garantizan conocimientos de IA y Ciencia del dato. Desde el punto de vista profesional la empleabilidad de un profesional que cuente con esta formación es prácticamente inmediata. Destacamos aquí algunas de las opciones más destacadas:
 

Formación Reglada en España

Grados

  1. Grado en Inteligencia Artificial
    • Universidad Politécnica de Madrid (UPM): Ofrece un grado en Inteligencia Artificial con un enfoque multidisciplinar, abarcando desde la programación hasta la ética de la IA.
  2. Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
    • Universidad Carlos III de Madrid (UC3M): Combina la ciencia de datos con la inteligencia artificial, proporcionando una base sólida en matemáticas, estadística y programación.

Másteres

  1. Máster Universitario en Inteligencia Artificial
    • Universidad Politécnica de Cataluña (UPC): Este programa se centra en técnicas avanzadas de IA, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural.
  2. Máster en Ciencia de Datos e Ingeniería de Computadores
    • Universidad de Granada (UGR): Ofrece formación en ciencia de datos, big data e inteligencia artificial.
  3. Máster en Inteligencia Artificial
    • Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED): Programa a distancia que abarca desde fundamentos teóricos hasta aplicaciones prácticas de la IA.

Doctorados

  1. Doctorado en Inteligencia Artificial
    • Universidad Politécnica de Madrid (UPM): Enfocado en la investigación avanzada en IA, cubriendo áreas como el aprendizaje profundo, la visión por computadora y la robótica.

Formación Reglada en la Unión Europea y UK

Grados

  1. BSc in Artificial Intelligence
    • Universidad de Ámsterdam (Países Bajos): Programa en inglés que ofrece una base sólida en algoritmos, aprendizaje automático y ética de la IA.
  2. BSc in Data Science and Artificial Intelligence
    • Maastricht University (Países Bajos): Combina ciencia de datos e IA, con un enfoque en aplicaciones prácticas y proyectos interdisciplinarios.

Másteres

  1. Master in Artificial Intelligence
    • KU Leuven (Bélgica): Este máster cubre una amplia gama de temas en IA, incluyendo el aprendizaje automático, la robótica y el procesamiento del lenguaje natural.
  2. MSc in Artificial Intelligence
    • Universidad de Edimburgo (Reino Unido): Uno de los programas más reconocidos en IA, con un enfoque en investigación y aplicaciones prácticas.
  3. EIT Digital Master School: MSc in Data Science
    • European Institute of Innovation and Technology (varias universidades europeas): Ofrece una combinación de ciencia de datos e IA, con movilidad entre universidades y un enfoque en la innovación y el emprendimiento.

Doctorados

  1. PhD in Artificial Intelligence
    • Universidad de Cambridge (Reino Unido): Enfocado en la investigación de vanguardia en IA, con proyectos en áreas como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la ética de la IA.
  2. PhD in Machine Learning
    • ETH Zurich (Suiza): Este programa se centra en la investigación avanzada en aprendizaje automático, con aplicaciones en diversas áreas científicas y tecnológicas.

Cursos Especializados y Certificaciones

  1. European Association for AI (EurAI)
    • Descripción: Ofrece certificaciones y cursos especializados en IA, incluyendo programas de formación continua para profesionales.
  2. Coursera y edX
    • Descripción: Plataformas que colaboran con universidades europeas para ofrecer cursos en IA, ciencia de datos y machine learning, muchos de los cuales están acreditados.
  3. AI4EU Academy
    • Descripción: Iniciativa de la Unión Europea para proporcionar formación en IA a través de cursos en línea y recursos educativos.

Iniciativas y Programas de la Unión Europea

  1. AI4EU (Artificial Intelligence for Europe)
    • Descripción: Plataforma europea para la colaboración en IA, que incluye formación, investigación y desarrollo de políticas. AI4EU Academy ofrece recursos educativos y programas de formación en IA.
  2. Horizon Europe
    • Descripción: Programa marco de investigación e innovación de la UE que financia proyectos y formación en IA, promoviendo la colaboración entre instituciones académicas, industriales y gubernamentales.
Cómo hemos podido analizar a lo largo de los dos últimos artículos el impacto de la IA, más que demostrado en todos los aspectos que conocemos dentro del ámbito de las Tecnologías de la Información, se extiende de forma creciente en todos los campos que afectan al talento de los profesionales. Desde la creación de nuevos perfiles y la redefinición de muchos de los ya existentes a la formación reglada que estos necesitan para su éxito en el mercado profesional, hemos recorrido otros aspectos importantes que si algo nos dejan muy claro es que esta revolución ya no es sólo futuro, es presente y ha venido a quedarse.
Antonio Castaño

Autor Antonio Castaño

Revolución de la IA, la redefinición y reinvención del talento en tecnología (parte 1)

Revolución IA / IA Revolution
Reading Time: 5 minutesSegún los estudios más serios del mercado ya se está definiendo un nuevo marco profesional para el desarrollo de la IA, si bien este proceso está lejos de terminar aún y debemos estar muy atentos, ya que el punto de estabilización apenas se otea en el horizonte. Este hecho, en un sector como el farmacéutico, siendo este uno de los sectores en los que más rápido se está desarrollando la IA, ha generado una necesidad acuciante de conocer mejor el contexto que rodea el impacto en el talento necesario para su implantación.

El auge de la inteligencia artificial (IA) ha llevado a la creación y redefinición de varios perfiles profesionales especializados dentro del ámbito de TI, cada uno con funciones específicas en el mercado.

Algunos son de nueva creación, los más específicos de IA, y otros se redefinen y profundizan dentro de perfiles ya existentes, casi siempre ligados con un elemento muy cercano a la IA: el tratamiento y análisis del dato en todos sus aspectos.

La simbiosis entre IA y Data Science es tal que a veces cuesta marcar una frontera clara, el análisis de las habilidades de cada perfil implicado es un buen modo de comenzar.

Científico de Datos (Data Scientist)

Los Científicos de Datos son expertos en analizar y procesar grandes volúmenes de datos para extraer información valiosa que guíe la toma de decisiones estratégicas. Utilizan técnicas de machine learning y análisis estadístico para construir modelos predictivos y presentar resultados comprensibles a los interlocutores del negocio. Funciones:
  • Análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
  • Creación de modelos predictivos y de machine learning.
  • Interpretación de datos para la toma de decisiones estratégicas.
  • Visualización de datos y presentación de resultados a stakeholders.

Ingeniero de Datos (Data Engineer)

Los Ingenieros de Datos son responsables de diseñar y construir sistemas que faciliten el procesamiento y almacenamiento eficiente de grandes cantidades de datos. Su trabajo es crucial para asegurar que los datos estén disponibles y sean de alta calidad para su análisis y modelado. Funciones:
  • Diseño y construcción de sistemas de procesamiento de datos.
  • Integración y gestión de bases de datos y data lakes.
  • Creación de pipelines de datos para su análisis y modelado.
  • Aseguramiento de la calidad y disponibilidad de los datos.

Analista de Datos (Data Analyst)

Los Analistas de Datos se encargan de extraer y analizar datos para obtener insights que apoyen la toma de decisiones. Crean informes y dashboards que ayudan a identificar tendencias y patrones, proporcionando información clave para las estrategias empresariales. Funciones:
  • Extracción y análisis de datos para obtener insights accionables.
  • Creación de informes y dashboards.
  • Apoyo en la toma de decisiones basadas en datos.
  • Identificación de tendencias y patrones en los datos.

Ingeniero de Machine Learning (Machine Learning Engineer)

Los Ingenieros de Machine Learning se especializan en el desarrollo e implementación de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender de los datos. Su enfoque está en optimizar y desplegar estos modelos en entornos de producción para resolver problemas complejos. Funciones:
  • Desarrollo e implementación de algoritmos y modelos de machine learning.
  • Optimización de modelos para su rendimiento y escalabilidad.
  • Implementación de soluciones de machine learning en producción.
  • Mantenimiento y mejora continua de modelos de IA.

Ingeniero de IA (AI Engineer)

Los Ingenieros de IA se dedican a desarrollar sistemas de inteligencia artificial que emulan comportamientos humanos. Utilizan tecnologías avanzadas como el procesamiento del lenguaje natural y la visión desde dispositivos tecnológicos (Computer Vision)  para crear soluciones innovadoras que se integran en productos y servicios. Funciones:
  • Desarrollo de sistemas de IA que imiten comportamientos humanos.
  • Implementación de tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la interpretación y comprensión del mundo visual desde dispositivos tecnológicos (Computer Vision)
  • Integración de IA en productos y servicios.
  • Colaboración con otros equipos técnicos y de negocio para la implementación de soluciones de IA.

Investigador en IA (AI Researcher)

Los Investigadores en IA se enfocan en explorar nuevas técnicas y algoritmos en el campo de la inteligencia artificial. Su trabajo incluye la publicación de artículos científicos y la colaboración con instituciones académicas para avanzar en la comprensión y aplicación de la IA. Funciones:
  • Conducción de investigaciones avanzadas en nuevas técnicas y algoritmos de IA.
  • Publicación de artículos científicos y presentación de hallazgos en conferencias.
  • Colaboración con instituciones académicas y de investigación.
  • Exploración de nuevas aplicaciones y tecnologías emergentes en IA.

Especialista en Ética de IA (AI Ethics Specialist)

Los Especialistas en Ética de IA evalúan las implicaciones éticas de los sistemas de inteligencia artificial. Desarrollan políticas y directrices para asegurar el uso responsable de la IA, promoviendo la transparencia y equidad en su aplicación. Funciones:
  • Evaluación de implicaciones éticas de los sistemas de IA.
  • Desarrollo de políticas y directrices para el uso responsable de la IA.
  • Monitoreo del cumplimiento de estándares éticos en proyectos de IA.
  • Promoción de la transparencia y equidad en el uso de tecnologías de IA.

Desarrollador de Chatbots y Asistentes Virtuales

Los Desarrolladores de Chatbots y Asistentes Virtuales crean programas que interactúan con los usuarios utilizando lenguaje natural. Implementan técnicas de procesamiento del lenguaje natural para mejorar la comprensión y generación de lenguaje, integrando estos sistemas con diversas plataformas y servicios. Funciones:
  • Diseño y programación de chatbots y asistentes virtuales.
  • Implementación de técnicas de NLP para la comprensión y generación de lenguaje.
  • Integración de chatbots con plataformas y servicios existentes.
  • Mejora continua de la interacción y la experiencia del usuario.

Ingeniero de Robótica con IA (AI Robotics Engineer)

Los Ingenieros de Robótica con IA desarrollan robots inteligentes con capacidades autónomas. Integran sistemas de visión por computadora y machine learning en robots, programando comportamientos autónomos y validando su desempeño en entornos reales.
  • Desarrollo de robots inteligentes con capacidades autónomas.
  • Integración de sistemas de visión por computadora y machine learning en robots.
  • Programación de comportamientos y decisiones autónomas en robots.
  • Pruebas y validación de robots en entornos reales.
El cambio que estamos viviendo en el mundo del dato gracias a la IA, y  la necesidad de repensar o reinventar muchos de los perfiles técnicos necesarios en el sector Farma para implementar la innovación tecnológica nos está obligando a adaptar nuestras organizaciones.

En este contexto de cambio y crecimiento, la necesidad de contar con nuevos profesionales, que sepan adaptarse y surfear en el cambio, hace que las empresas dedicadas a la captación de talento se perfilen coómo el partner ideal por su flexibilidad y capacidad de adaptación, minimizando el riesgo de crear estructuras internas en nuestra organización que puedan quedar obsoletas antes de tiempo.

En un segundo artículo ahondaremos en cómo, dentro del marco de la formación reglada, la IA está redefiniendo la formación del talento especializado y en qué marco de certificación o auditoría podemos empezar a movernos para estar seguros de ir en la dirección correcta.

Bibliografía

  • LinkedIn Emerging Jobs Report: Informe anual que destaca los trabajos emergentes y las habilidades más demandadas en el mercado laboral.
  • Future of Jobs Report (World Economic Forum): Análisis del impacto de las nuevas tecnologías en el empleo y las habilidades futuras.
  • The Future of Work: The Global Talent Crunch (Korn Ferry): Informe sobre la escasez de talento y las habilidades necesarias en la era de la inteligencia artificial.
  • AI Transforming the Future of Work (McKinsey): Artículo que examina cómo la IA está cambiando los roles laborales y las habilidades requeridas.
Antonio Castaño

Autor Antonio Castaño

Conoce al menos 5 de los perfiles TI clave en la Innovación y Eficiencia del Sector Farmacéutico

Reading Time: 3 minutesEl sector farmacéutico se enfrenta a desafíos constantes que requieren soluciones innovadoras y eficientes. En este contexto, los perfiles de Tecnologías de la Información (TI) se han convertido en piezas fundamentales para impulsar la transformación digital, mejorar la eficiencia operativa y acelerar la innovación. A continuación, exploraremos algunos de los perfiles de TI más demandados y su impacto en la industria farmacéutica. Todos son perfiles que están entre los más demandados del mercado, poder apostar por ellos minimizando los riesgos y los periodos de adaptación es una de las claves para acertar, la flexibilidad y adaptación a las necesidades de cada momento también. 

Científicos de Datos (Data Scientists):

Los científicos de datos son esenciales en el análisis y la interpretación de grandes volúmenes de datos. En el sector farmacéutico, su capacidad para manejar y analizar datos clínicos, genómicos y de mercado permite identificar patrones, optimizar procesos de investigación y desarrollo (I+D) y predecir tendencias en el comportamiento de los pacientes. Gracias a su trabajo, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y desarrollar medicamentos más eficaces y personalizados.

Desarrolladores de Software:

Los desarrolladores de software juegan un papel crucial en la creación de aplicaciones y plataformas que facilitan la gestión de datos, la automatización de procesos y la comunicación interna y externa. En la industria farmacéutica, estos profesionales desarrollan sistemas de gestión de ensayos clínicos, plataformas para el seguimiento de la cadena de suministro y aplicaciones móviles que mejoran la adherencia a los tratamientos por parte de los pacientes. Su trabajo no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también contribuye a la seguridad y la calidad de los productos.

Expertos en Ciberseguridad:

La ciberseguridad es una prioridad en el sector farmacéutico, dado el manejo de datos sensibles y confidenciales. Los expertos en ciberseguridad protegen los sistemas y la información contra amenazas y ataques cibernéticos. Implementan estrategias de defensa, realizan auditorías de seguridad y aseguran el cumplimiento de las normativas y regulaciones. Su labor garantiza que la información crítica esté protegida, lo que es vital para mantener la confianza de los pacientes y socios comerciales.

Ingenieros de la Nube (Cloud Engineers):

La adopción de soluciones en la nube ha transformado la forma en que las compañías farmacéuticas gestionan sus datos y aplicaciones. Los ingenieros de la nube son responsables de diseñar, implementar y mantener infraestructuras en la nube que sean seguras, escalables y eficientes. Esto permite a las empresas almacenar grandes volúmenes de datos, facilitar la colaboración global y reducir costos operativos. Además, la flexibilidad de la nube acelera el desarrollo de nuevos medicamentos y tratamientos.

Especialistas en Inteligencia Artificial (IA):

La inteligencia artificial está revolucionando el sector farmacéutico. Los especialistas en IA implementan algoritmos y modelos que pueden analizar grandes conjuntos de datos, identificar nuevos candidatos a medicamentos, optimizar la logística de la cadena de suministro y personalizar tratamientos para los pacientes. La IA no sólo acelera el proceso de descubrimiento de fármacos, sino que también mejora la precisión y la eficacia de los tratamientos, lo que lleva a mejores resultados para los pacientes.

La Importancia de la Experiencia en el Sector Farmacéutico:

La experiencia específica en el sector farmacéutico es crucial para los profesionales de TI, ya que la industria está fuertemente regulada y los procesos de validación médico-legal son complejos y rigurosos. Tener un conocimiento profundo de estas regulaciones y procesos permite a los expertos de TI garantizar que las soluciones tecnológicas cumplan con los estándares de calidad y seguridad exigidos.  Esta experiencia aporta ventajas significativas, como la capacidad de anticipar y mitigar riesgos regulatorios, asegurar la integridad y la trazabilidad de los datos, y facilitar auditorías y aprobaciones por parte de las autoridades sanitarias. En última instancia, contar con profesionales de TI con experiencia en el sector farmacéutico mejora la eficiencia y la confiabilidad de los procesos, lo que se traduce en una mayor rapidez y seguridad en la introducción de nuevos tratamientos al mercado. Los perfiles de TI están desempeñando un papel cada vez más crucial en el sector farmacéutico. Su capacidad para innovar, proteger y optimizar los procesos es fundamental para enfrentar los desafíos actuales y futuros de la industria.  La integración de estas habilidades técnicas con el conocimiento farmacéutico está llevando a avances significativos que benefician tanto a las empresas como a los pacientes. En un mundo donde la tecnología y la salud están cada vez más entrelazadas, contar con el talento adecuado en TI es esencial para el éxito y la sostenibilidad del sector.
Antonio Castaño

Autor Antonio Castaño