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El Talento TI: Clave para la Transición a un Futuro Sostenible

A glowing green tree emerging from an electronic circuit board, symbolizing the fusion of technology and sustainability.
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El avance hacia un mundo más sostenible depende cada vez más del talento TI. En la actualidad, las industrias necesitan profesionales que dominen tecnologías clave como inteligencia artificial (IA), análisis de datos y gestión de infraestructuras digitales sostenibles para alcanzar objetivos de sostenibilidad y eficiencia. En un contexto donde la COP29 en Bakú refuerza la necesidad urgente de acelerar las metas climáticas globales, analizamos cómo la evolución tecnológica impulsa la demanda de habilidades verdes en TI y por qué esta transformación es crucial para sectores estratégicos como el farmacéutico.

El desafío de las habilidades verdes en TI

A medida que las empresas adoptan prácticas más sostenibles (la demanda de habilidades tecnológicas verdes ha crecido un 60% en el último año), están fomentando el incremento en comparación con otros sectores fuera de TI. Esto incluye competencias en optimización energética, análisis de huella de carbono y gestión de datos sostenibles. Sin embargo, la oferta de talento no avanza al mismo ritmo, creando una brecha preocupante.

“Una de cada dos vacantes en empleos verdes quedará sin cubrir para 2050 si no se acelera la formación en tecnologías clave.”

El informe Global Green Skills Report 2024 destaca que una de cada dos vacantes en empleos verdes quedará sin cubrir para 2050 si no se acelera la formación y adquisición de habilidades en áreas tecnológicas clave. Esto pone en riesgo los objetivos globales de sostenibilidad, desde la transición energética hasta la descarbonización de cadenas de suministro.

El papel de TI en la sostenibilidad empresarial

La tecnología juega un papel transformador en la lucha contra el cambio climático. ¿Cómo puede el sector TI liderar este cambio? Algunos de los puntos más destacados son:

  • Optimización energética mediante IA: Empresas de tecnología están aplicando IA para gestionar el consumo energético en centros de datos, reduciendo hasta un 40% las emisiones de CO₂ en estas instalaciones clave.
  • Gestión de datos y circularidad: Las plataformas tecnológicas ayudan a las empresas a mapear emisiones en sus cadenas de suministro, facilitando la identificación de áreas donde se puede mejorar la sostenibilidad.
  • Ciberseguridad en un contexto verde: Proteger infraestructuras críticas, como redes de energías renovables, requiere profesionales con habilidades avanzadas en TI y sostenibilidad.

En sectores como el farmacéutico, la transición verde implica incorporar herramientas tecnológicas que reduzcan el impacto ambiental en la producción, logística y distribución, áreas donde TI tiene un impacto directo.

Habilidades verdes: una ventaja competitiva

Los profesionales de TI que poseen habilidades verdes tienen una ventaja clara en el mercado laboral. Según datos recientes, los candidatos con estas competencias tienen un 54.6% más de probabilidades de ser contratados. En mercados como el estadounidense, esta cifra asciende al 80.3%. Además, empresas que adoptan estrategias de formación en habilidades verdes no solo mejoran su posicionamiento, sino que también fortalecen su propuesta de valor como empleadores.

“Invertir en habilidades verdes es esencial no solo para el medioambiente, sino para garantizar la competitividad empresarial a largo plazo.”

En este sentido, el sector farmacéutico puede beneficiarse enormemente al integrar talento TI especializado, aprovechando tecnologías como análisis predictivo y blockchain para rastrear materias primas y garantizar prácticas sostenibles.

La oportunidad para el talento TI

El talento TI no solo debe adaptarse, sino liderar esta transición. Las empresas, gobiernos y sectores educativos tienen la responsabilidad de facilitar esta evolución. ¿Qué estrategias pueden marcar la diferencia?

  1. Programas de reskilling y upskilling: Ejemplos como OnePointFive Academy demuestran cómo programas intensivos pueden equipar a profesionales con habilidades verdes rápidamente.
  2. Colaboración público-privada: Iniciativas conjuntas entre empresas tecnológicas y gobiernos, como las estrategias nacionales de digitalización sostenible, son esenciales para cerrar la brecha de habilidades.
  3. Innovación en metodologías de aprendizaje: Desde simulaciones hasta aplicaciones de IA en formación, los métodos deben evolucionar al ritmo de las necesidades.

TI como motor del cambio

La COP29 en Bakú deja claro que el tiempo para actuar es ahora. El talento TI es el eje sobre el que gira la transición hacia una economía más verde y sostenible. Sectores como el farmacéutico tienen la oportunidad de liderar este cambio al integrar profesionales capacitados en tecnologías verdes y sostenibles, posicionándose como pioneros en innovación responsable. Invertir en habilidades verdes en TI no es solo un imperativo ambiental: es el motor que definirá la sostenibilidad y competitividad de las industrias en las próximas décadas.

Citas relevantes y fuentes adicionales:

Antonio Castaño

Autor Antonio Castaño Romero

Habilidades digitales y conocimiento farmacéutico: La combinación ganadora (y difícil de encontrar) en la contratación de talento IT

IT Talent in Pharma: The Key Combination of Digital Skills and Sector Knowledge
Reading Time: 4 minutesLa industria farmacéutica enfrenta una demanda crítica por profesionales IT con una mezcla única de habilidades digitales avanzadas y profundo conocimiento del sector. Sin embargo, este talento híbrido es escaso y encontrarlo representa un desafío para las empresas. Muchas farmacéuticas están optando por soluciones de contratación flexible para cubrir estos perfiles, beneficiándose así de la inmediatez y flexibilidad que ofrecen, sin añadir complejidad a su estructura de costos. A continuación, se explora por qué este perfil es tan valioso, difícil de encontrar y cómo las soluciones de talento externo pueden ayudar a las empresas farmacéuticas a aprovechar estas competencias sin los costos fijos de una plantilla más grande.

Habilidades digitales avanzadas: La base técnica para innovar en el sector farmacéutico

El talento IT con conocimientos avanzados en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Big Data es altamente demandado, pero las empresas enfrentan una competencia intensa para atraerlo, especialmente cuando también se requieren conocimientos farmacéuticos. Las siguientes son algunas de las habilidades digitales esenciales para las farmacéuticas:
  • Inteligencia Artificial y Machine Learning: Permiten mejorar el análisis de datos en las fases tempranas de investigación y ensayos clínicos. Sin embargo, es difícil encontrar profesionales que además de dominar IA, comprendan la complejidad del descubrimiento de fármacos y los datos sensibles que maneja la industria.
  • Análisis de Big Data: Los expertos en big data son esenciales para procesar vastos volúmenes de datos médicos y clínicos. Las empresas que contratan profesionales externos para cubrir estas competencias disfrutan de inmediatez en la implementación de análisis complejos, sin los tiempos prolongados de búsqueda o capacitación.
  • Ciberseguridad: La protección de datos de pacientes y ensayos clínicos es prioritaria. Los profesionales externos en ciberseguridad, con experiencia en normativas como GDPR y HIPAA, aportan seguridad sin añadir estructuras de costos elevadas.
“Al recurrir a talento IT externo, las empresas farmacéuticas pueden cubrir rápidamente habilidades digitales avanzadas, accediendo a un conocimiento técnico de primer nivel sin la necesidad de ampliar su estructura fija.”

Conocimiento en el sector farmacéutico: Imprescindible para comprender el “qué” y el “por qué”

Más allá de las habilidades digitales, el conocimiento específico en normativas y procesos farmacéuticos agrega un valor incalculable. Estos profesionales entienden la industria y están familiarizados con las necesidades únicas de la misma. Algunas de las áreas clave incluyen:
  • Cumplimiento normativo: Familiaridad con regulaciones de la FDA, EMA y normativas locales. Este conocimiento es clave para garantizar que los sistemas IT cumplan con regulaciones estrictas y se adaptan a la normativa sin grandes tiempos de adaptación o entrenamiento.
  • Gestión de datos clínicos: Los expertos externos que comprenden los flujos de datos en ensayos clínicos y el manejo de datos sensibles ayudan a agilizar el desarrollo de proyectos. Esto permite a las farmacéuticas reaccionar rápidamente ante cambios regulatorios o tecnológicos, sin el costo de mantener una plantilla grande.
“La combinación de conocimiento digital y experiencia farmacéutica permite a los profesionales IT adaptarse rápidamente y ofrecer soluciones innovadoras, sin comprometer el cumplimiento ni la seguridad.”

Habilidades híbridas: El perfil IT ideal para farmacéuticas, pero difícil de encontrar

El talento IT con una combinación de habilidades digitales avanzadas y conocimiento del sector farmacéutico es escaso. Estos profesionales híbridos son altamente valorados porque pueden anticipar problemas regulatorios y operativos mientras implementan tecnología innovadora. Sin embargo, muchas empresas han encontrado una solución práctica en la contratación de talento especializado bajo demanda. Algunos roles clave en este sentido incluyen:
  • Data Scientist especializado en salud: Combina el análisis avanzado con el conocimiento de datos médicos regulados, permitiendo una integración ágil en equipos temporales.
  • Arquitecto de Soluciones en Salud: Diseña infraestructuras IT que se adaptan rápidamente a las necesidades de la farmacéutica sin el compromiso de una contratación fija.
  • Analista de Cumplimiento Digital: Asegura que las plataformas digitales cumplan con regulaciones, trabajando bajo un modelo flexible que ofrece rápida adaptación a cambios de cumplimiento sin impacto en los costos de estructura.
“Los profesionales híbridos IT en el sector farmacéutico son un recurso valioso y costoso. Contratar estos perfiles como talento externo permite cubrir necesidades puntuales sin comprometer el presupuesto en costos fijos.”

Atracción y retención de talento híbrido: Flexibilidad para cubrir necesidades puntuales

Para muchas empresas farmacéuticas, atraer y retener estos perfiles puede ser difícil. Ofrecer contratación flexible y acceso a desarrollo continuo son incentivos que permiten a las farmacéuticas responder con agilidad ante necesidades específicas de IT sin incrementar su estructura de costos. Algunas estrategias efectivas incluyen:
  • Contratación de talento externo por proyecto o temporalmente para cubrir necesidades específicas y acelerar la implementación.
  • Programas de actualización constante para mantener el conocimiento digital y regulatorio de los profesionales externos sin los costos asociados a entrenamientos internos.
  • Planes de carrera específicos para profesionales IT en el sector, destacando la importancia de su trabajo en una empresa que hace la diferencia en la salud.
La combinación de flexibilidad y especialización permite que las farmacéuticas cuenten con el mejor talento sin comprometer su estructura ni cargar costos innecesarios, ajustándose a las demandas del mercado y a la evolución de sus necesidades internas. El talento IT con una mezcla de habilidades digitales y experiencia en el sector farmacéutico es escaso y de alto valor para las empresas. En lugar de extender su estructura fija, muchas farmacéuticas están recurriendo a la contratación de talento externo, lo que les permite disfrutar de una flexibilidad y adaptabilidad únicas. Al acceder a perfiles especializados bajo demanda, las farmacéuticas no solo cubren sus necesidades tecnológicas con rapidez, sino que lo hacen sin el peso de una plantilla más grande, enfocándose en sus objetivos estratégicos con mayor libertad y eficiencia.

Referencias

Antonio Castaño

Autor Antonio Castaño Romero

Retos y oportunidades en la Era de la IA

AI challenges and opportunities in the workplace
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Los retos y oportunidades que una organización debe afrontar en la Era de la IA se han incrementado rápidamente, siendo este hecho más nítido aún si cabe en el campo del Talento digital. Aunque el acelerado desarrollo de la IA, ya tantas veces analizado y comentado, no es el único motor de cambio y disrupción que afrontan las compañías a futuro, si es indudable que está suponiendo un potente acelerador en todos los ámbitos digitales. 
A medida que la inteligencia artificial (IA) transforma rápidamente el lugar de trabajo, los líderes del desarrollo del talento se enfrentan a desafíos sin precedentes. Según un estudio de LinkedIn, se estima que para 2030 las habilidades requeridas para muchos puestos de trabajo habrán evolucionado en un 50% respecto a 2016. Esta transformación, acelerada por la IA generativa, podría llevar esa cifra hasta un 68%. 
En este contexto de cambio vertiginoso, la pregunta no es si las empresas deben adaptarse, sino cómo hacerlo de manera eficaz.

El rol de la IA en la evolución de las habilidades

La irrupción de la IA en el ámbito laboral está modificando no solo la naturaleza de las tareas, sino también las competencias que las personas necesitan desarrollar. Mientras que antes las habilidades técnicas tenían ciclos de vida más largos, la IA está acortando estos ciclos, forzando a las organizaciones a adoptar un enfoque continuo de aprendizaje. De acuerdo con un estudio de McKinsey, más del 70% de los empleados consideran que necesitarán adquirir nuevas habilidades debido a la automatización. Las empresas que no fomenten el aprendizaje ágil se arriesgan a quedarse atrás en esta nueva era de competitividad.

Construir habilidades de forma más rápida

Uno de los principales enfoques es la alineación entre la ambición personal y el aprendizaje dirigido por la carrera. Los empleados quieren aprender, pero es crucial que las organizaciones ayuden a trazar caminos claros donde las aspiraciones individuales se vinculen con el crecimiento profesional. Esto no solo aumenta la motivación, sino que también impulsa los resultados del negocio. Deloitte destaca, en uno de sus análisis, que las empresas con culturas de aprendizaje sólidas son más capaces de retener talento y mejorar la productividad, dos factores críticos en tiempos de cambio acelerado.

Facilitar la movilidad interna

El concepto de movilidad interna sigue cobrando fuerza a nivel global. Promover que los empleados puedan moverse horizontalmente dentro de una organización es clave para retener talento y evitar la fuga de capital humano. Un estudio de LinkedIn sugiere que los empleados que experimentan movilidad interna tienen un 41% más de probabilidades de permanecer en la empresa. Las organizaciones que crean plataformas donde sus empleados puedan aplicar para roles internos, en lugar de solo buscar talento externo, obtienen mejores resultados y mayor compromiso del equipo.

Medir el éxito del desarrollo del talento

Un desafío importante para los líderes de desarrollo del talento es demostrar el valor tangible del aprendizaje. Aquí es donde entra en juego la «prueba de impacto». Establecer métricas claras, como la retención de talento o el tiempo de respuesta para adaptarse a nuevas tecnologías, permite a las empresas visualizar cómo sus esfuerzos están contribuyendo a los objetivos estratégicos. Según el Foro Económico Mundial, aquellas empresas que miden y optimizan sus programas de desarrollo del talento ven mejoras más significativas en la satisfacción y retención de sus empleados.

Empoderar a los líderes y fomentar el crecimiento individual

El liderazgo también juega un papel clave en este proceso. Los gerentes deben ser campeones del desarrollo del talento en la organización, creando espacios para que los equipos se sientan apoyados y motivados. Un estudio de Gallup revela que los empleados con gerentes que fomentan activamente su desarrollo continuo tienen el doble de probabilidades de sentirse comprometidos con su trabajo. Asimismo, es esencial alinear los objetivos de crecimiento personal de cada empleado con las oportunidades de negocio. Cuando los empleados se sienten empoderados, no solo aumentan su productividad, sino que también contribuyen a la innovación.
Algunas de estas reflexiones ya eran extremadamente importantes antes de las oleadas de cambio continuo que estamos viviendo en los últimos años, pero con la irrupción de la IA en el entorno laboral su relevancia no ha hecho más que que crecer de forma acelerada, forzando a las organizaciones a profundizar en la necesidad de asumirlas, no ya para crecer, sino en muchos casos para sobrevivir.
 
Referencias:
  1. McKinsey – Future of Work (2024)
  2. World Economic Forum – Future of Jobs Report 2023 (2023)
  3. Mercer – Global Talent Trends (2022)
  4. CIPD – People Profession 2030 ​(2021)
 
Antonio Castaño

Autor Antonio Castaño Romero

¿Estoy preocupado por el Average Vacancy Cost? ¿Y por el aumento de los costes fijos?

Average Vacancy Cost in IT hiring
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Descubre en seis puntos clave cómo controlar el coste promedio asociado a la incorporación de talento sin sobrecargar tu estructura de costes fijos.

En más de una ocasión seguro que hemos pensado que nuestra área de RRHH no es lo proactiva que debiera a la hora de atraer y contratar el talento que necesitamos.Quizás pensemos que tardan mucho y nos piden demasiadas confirmaciones ¿Porqué no me ayudan más en lugar de dar tantas vueltas?
Entre las posibles respuestas seguro que en la mente de los reclutadores se encuentran las siglas CVP (Coste de Vacante Promedio) o AVC en inglés (Average Vacancy Cost). El término se explica bien solo, pero por definirlo correctamente: es el indicador que mide el costo asociado para cubrir una vacante dentro de una organización, incluyendo reclutamiento, selección, formación, entre otros. Si yo soy uno de los responsables de RRHH de mi compañía seguro que le presto toda la atención.  
En el sector farmacéutico, donde la innovación y la eficiencia son clave para mantener la competitividad, la gestión del talento es crucial. Sin embargo, un desafío que muchas compañías enfrentan es este Coste de Vacante Promedio: muy en particular, para la contratación de perfiles en Tecnologías de la Información (TI).
Si a esto sumamos las autorizaciones y procesos que deben validar el aumento de la estructura de costes fijos en cualquier organización, atraer el talento que necesito cuándo lo necesito se complica y mucho, sobre todo en el ámbito tecnológico.

¿Cómo afecta el CVP a mi compañía?

Cada vez que una vacante en TI queda sin cubrir, no solo se retrasan proyectos estratégicos, sino que también se incurre en una serie de costes indirectos:
  • Costes de reclutamiento: Publicaciones en plataformas, agencias de selección, tiempo del equipo de RRHH.
  • Pérdida de productividad: Mientras la vacante está sin cubrir, los proyectos pueden quedar paralizados o gestionarse de manera ineficiente.
  • Costes de formación: Cada nuevo empleado requiere un tiempo de adaptación y formación.
En un contexto en el que la tecnología avanza rápidamente y el tiempo es esencial, cubrir una vacante con rapidez y calidad es crítico.

¿Qué aporta trabajar con partners especializados en TI?

  1. Reducción del CVP: Al asociarnos con partners especializados en perfiles TI, es posible reducir drásticamente el Coste de Vacante Promedio. Estos partners asumen la responsabilidad del proceso de contratación, formación y adaptación, liberando esos costes y tiempos muertos. Al contar con una red de profesionales previamente evaluados y listos para incorporarse, se puede disponer de talento de calidad sin largos procesos de selección.
  2. Agilidad en la contratación: En un entorno donde los proyectos de TI pueden requerir perfiles muy especializados, los partners con experiencia en el sector Farma y TI pueden proporcionar exactamente el talento que se necesita, cuando se necesita. Esto reduce el tiempo en cubrir vacantes y garantiza que los proyectos no se retrasen por falta de personal.
  3. Costes variables frente a costes fijos: Al externalizar la contratación de perfiles TI, puedes convertir un coste fijo (salarios, beneficios, etc.) en un coste variable en el que solo se incurre cuando se necesita cubrir una vacante. Esto es particularmente útil en proyectos temporales o en momentos en que la demanda de personal puede fluctuar. De este modo, no se carga la estructura de la empresa con costes permanentes, mejorando la flexibilidad financiera.
  4. Acceso a talento especializado: Los partners especializados cuentan con acceso a un pool de profesionales TI con experiencia en el sector farmacéutico, lo que garantiza que los candidatos propuestos no solo dominen las tecnologías requeridas, sino que también comprendan las particularidades del sector, como la gestión de datos sensibles, cumplimiento regulatorio, y software especializado en Farma.
  5. Escalabilidad y flexibilidad: A medida que crece la empresa o los proyectos, la necesidad de más perfiles especializados puede variar. Al trabajar con un partner, se tiene la flexibilidad de escalar los equipos según las necesidades, evitando la rigidez de mantener un equipo interno sobredimensionado en épocas de baja demanda.
  6. Mitigación del riesgo: Al delegar el CVP en un partner, se minimiza el riesgo de contratar el perfil incorrecto. Los partners suelen ofrecer garantías en caso de que el perfil no se ajuste completamente a las necesidades de la vacante, reduciendo así la posibilidad de repetir costosos procesos de selección.
La externalización de perfiles TI con partners especializados es una estrategia inteligente para reducir el CVP, agilizar procesos, y evitar sobrecargar la estructura con costes fijos. En un sector tan dinámico como el farmacéutico, donde la rapidez en la adopción de tecnologías y la flexibilidad son esenciales, este enfoque permite que nos concentremos en lo que realmente importa: la innovación y el crecimiento de tu negocio.
Bibliografía:
  • Harvard Business Review: Muchos artículos discuten el impacto de la subcontratación en la eficiencia organizativa y la reducción de costes fijos.
  • Sociedad para la Gestión de Recursos Humanos (SHRM): Esta organización publica frecuentemente estudios sobre la gestión de costes en Recursos Humanos, incluyendo el reclutamiento y la subcontratación.
  • Gartner: Los informes de esta consultora a menudo abordan la optimización de costes en TI y los beneficios de trabajar con socios externos.
  • McKinsey & Company: Publica estudios sobre la transformación digital y cómo optimizar las estructuras organizativas en industrias como la farmacéutica.
 
Antonio Castaño

Autor Antonio Castaño Romero

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 Romero

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 Romero

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 Romero

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

Reading Time: 4 minutes
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 Romero

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

IA Revolution
Reading Time: 5 minutes 
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 Romero

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 Romero