Brecha de talento en Inteligencia Artificial

Aprende sobre la problemática de la brecha de talento en Inteligencia Artificial y qué podemos hacer al respecto.

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21/10/2022
5min
Enrique Serrano
President Artificial Intelligence & Big Data Comission + Executive Board Member + Presidente MBIT School
Tinámica | MBIT School
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MBIT School

Brecha de talento en Inteligencia Artificial

El pasado 20 de octubre tuvimos el privilegio de asistir al V Foro Alianza por el Desarrollo de Talento Digital de AMETIC, donde Enrique Serrano, presidente de MBIT School, compartió las claves sobre la brecha de talento en Inteligencia Artificial. Es una realidad que afecta a empresas de todos los sectores, y es por ello que aquí te traemos un vistazo a esta problemática y qué podemos hacer al respecto.

Brecha real y en aumento

Hoy hay en España una demanda de 2.084 perfiles de Data Engineer, Data Scientist y Data Analyst, y cada día se publican más de 90 ofertas de trabajo relacionadas con los datos. Vamos a terminar el año con una demanda total de unos 11.800 perfiles, un 25% más que el año anterior. Se estima que la necesidad de profesionales en IA será de 60.000 en tan sólo 5 años. Además, existe también una brecha de género en la contratación, con un 70% hombres y 30% mujeres, según datos del área de People Analytics de Tinámica.

¿Se puede reducir la brecha de talento en IA?

En el corto plazo es complicado, tenemos que pensar a medio y largo plazo. El desequilibrio que hay hoy en día no tiene solución. Unas compañías se “roban” talento a otras, y lo que interviene es el factor salario con una inflación que supera el 10% anual. La prima de riesgo mínima para el cambio es del 30%, lo cual quiere decir que nadie cambia de trabajo por menos.

Si tenemos en cuenta que los periodos medios de permanencia para este tipo de perfiles son de dos años, es fácil encontrarse a “treintañeros” con salarios de 60-70k euros que no paran de rotar. En el trayecto han cambiado 3 o 4 veces de compañía y esto, en realidad, no es bueno para el mercado porque resta competitividad y calidad, y no lo hace sostenible. Hay muchas compañías que hacen IA y, paradójicamente, no son rentables, por mucho que las valoraciones sean altas, o sus rondas de financiación sean enormes.

Por ello, y como es el caso de MBIT School, se generan ecosistemas privados para tratar de cubrir esa brecha, donde las empresas son las que marcan los requisitos que necesitan, intervienen en la línea académica y chequean que el alumno cumple con los perfiles que requieren los proyectos de IA. Empresas como Banco Sabadell, Repsol, Santander, Gestamp, EY e Institutos de Innovación como Ricardo Valle no se arriesgan y buscan el mejor talento para el éxito.

Es cierto que ya están en marcha los programas Formación Profesional reglada que incorporan IA, big data y ciberseguridad con títulos LOE (Ley Organiza de Educación) de 600 horas. Es un gran paso pero sólo hay 41 centros públicos realmente preparados en España que son totalmente insuficientes para cubrir la demanda, dado que aportan solo 1.025 alumnos por curso, lo cual no cubre ni el 10% de la demanda total. Solo uno en Madrid, seis en Cataluña, cuatro en Castilla-La Mancha… por poner ejemplos. Y esto sumado a que no están completamente preparados, ni los profesores formados. Por tanto, aunque el planteamiento es bueno, llega tarde y es lento.

Otro gran problema es la especialización, el mercado está demandando perfiles muy específicos dentro de los datos, y para ello es necesario poner el foco de la formación en áreas concretas. Inteligencia Artificial, Cloud Architect, Gobierno del Dato o People Analytics son algunas de las especialidades que puedes cursar en MBIT School.

¿En qué consiste el Reset Skilling?

Ante la falta de talento, el “Reset Skilling” es una gran oportunidad para que perfiles senior tengan un reseteo completo en su perfil profesional. Tenemos que tener en cuenta que el 80% de los perfiles entre 45 y 55 años vamos a ser despedidos en los próximos 5 años. Suena duro pero es la realidad.

Prepárate para el golpe, y prepárate ya, no esperes. Toma tú la iniciativa, sé valiente, y ten en cuenta que quizá esto sea lo mejor que te pueda pasar en tu historia profesional. Cambiar hacia un perfil data driven no tiene edad. En MBIT hemos visto cómo un padre y un hijo estudiaban en la misma clase, y es de lo más emocionante cuando ves su transformación y que acaban cada uno en puestos de referencia. Hay una barrera mental de “no puedo” que es propia de la edad. Si vais a Menlo Park o Mountain View, veréis muchas cabelleras blancas trabajando en compañía punteras como Google pero, eso sí, con mentalidad de “treintañero”. Te recomendamos echar un vistazo a nuestros cursos con los que poder reorientar tus habilidades y tu carrera profesional: https://www.mbitschool.com/itinerarios

Data Warrior. ¿Qué es? ¿Dónde están?

Son perfiles todoterreno del dato, que se forman para cubrir esa enorme demanda del mercado. Están acostumbrados a trabajar por retos. Se enamoran más de la solución que del problema. No solo domina la tecnología, sino también la analítica, está al día de las últimas herramientas y también sabe de negocio, de personas... Dentro de su vocabulario no encuentras un “no se puede” o “no tenemos capacidad”. Saben lo suficiente de analítica y de tecnología de big data como para poder ver “end to end” la traza de los datos y encontrar soluciones a los problemas. Usan un lenguaje diferente: #apache, #agile, #sharktank, #gitHub, #copilot, #keras. Pero, ¿dónde están estos perfiles? En MBIT sabemos bien dónde se encuentran.

¿Cómo encontrar el talento y conectarlo con la demanda?

Para dar con verdaderos Data Warriors, tenemos que crear herramientas, como nuestro ”Talent Factory”, que permitan a las compañías una conexión rápida, eficaz y duradera, para que la solución no sea cortoplacista, sino que de verdad arregle el problema. Se requiere disponer de un seguimiento diario de las ofertas del mercado y marcar unos tiempos de respuesta en no más de dos semanas. Hay que tener una planificación más analítica de las previsiones de talento en las empresas y no improvisar. Una transformación en data driven, ese reseteo del que hablábamos, requiere a día de hoy no menos de 600 horas lectivas entre teoría y práctica. Si no hay práctica, el mercado no te admite. Por eso la formación técnico-profesional aplicada es lo que realmente piden las empresas, más allá de títulos o doctorados. Y la innovación se lleva a cabo en el puesto de trabajo cuando de verdad se requiere buscar una respuesta creativa a un problema complejo. El hambre agudiza el ingenio.

A la persona, al profesional, al “Data Warrior”, tienes que marcarle la ruta, ayudarle a conectar con la oferta, dependiendo de su perfil, de sus capacidades y de lo que el mercado requiere. Esa es la labor de nuestro Talent Factory, una IA capaz de rastrear miles de puestos de trabajos en el mundo de los datos y conectar tus habilidades con esas oportunidades. Compruébalo aquí: https://www.mbitschool.com/talent-factory

Y así, formando a las nuevas generaciones, reorientando habilidades de perfiles senior, conectando talento y empresas, oferta y demanda, formación y trabajo… es como podremos reducir por fin esa brecha de talento.

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Brecha de talento en Inteligencia Artificial

El pasado 20 de octubre tuvimos el privilegio de asistir al V Foro Alianza por el Desarrollo de Talento Digital de AMETIC, donde Enrique Serrano, presidente de MBIT School, compartió las claves sobre la brecha de talento en Inteligencia Artificial. Es una realidad que afecta a empresas de todos los sectores, y es por ello que aquí te traemos un vistazo a esta problemática y qué podemos hacer al respecto.

Brecha real y en aumento

Hoy hay en España una demanda de 2.084 perfiles de Data Engineer, Data Scientist y Data Analyst, y cada día se publican más de 90 ofertas de trabajo relacionadas con los datos. Vamos a terminar el año con una demanda total de unos 11.800 perfiles, un 25% más que el año anterior. Se estima que la necesidad de profesionales en IA será de 60.000 en tan sólo 5 años. Además, existe también una brecha de género en la contratación, con un 70% hombres y 30% mujeres, según datos del área de People Analytics de Tinámica.

¿Se puede reducir la brecha de talento en IA?

En el corto plazo es complicado, tenemos que pensar a medio y largo plazo. El desequilibrio que hay hoy en día no tiene solución. Unas compañías se “roban” talento a otras, y lo que interviene es el factor salario con una inflación que supera el 10% anual. La prima de riesgo mínima para el cambio es del 30%, lo cual quiere decir que nadie cambia de trabajo por menos.

Si tenemos en cuenta que los periodos medios de permanencia para este tipo de perfiles son de dos años, es fácil encontrarse a “treintañeros” con salarios de 60-70k euros que no paran de rotar. En el trayecto han cambiado 3 o 4 veces de compañía y esto, en realidad, no es bueno para el mercado porque resta competitividad y calidad, y no lo hace sostenible. Hay muchas compañías que hacen IA y, paradójicamente, no son rentables, por mucho que las valoraciones sean altas, o sus rondas de financiación sean enormes.

Por ello, y como es el caso de MBIT School, se generan ecosistemas privados para tratar de cubrir esa brecha, donde las empresas son las que marcan los requisitos que necesitan, intervienen en la línea académica y chequean que el alumno cumple con los perfiles que requieren los proyectos de IA. Empresas como Banco Sabadell, Repsol, Santander, Gestamp, EY e Institutos de Innovación como Ricardo Valle no se arriesgan y buscan el mejor talento para el éxito.

Es cierto que ya están en marcha los programas Formación Profesional reglada que incorporan IA, big data y ciberseguridad con títulos LOE (Ley Organiza de Educación) de 600 horas. Es un gran paso pero sólo hay 41 centros públicos realmente preparados en España que son totalmente insuficientes para cubrir la demanda, dado que aportan solo 1.025 alumnos por curso, lo cual no cubre ni el 10% de la demanda total. Solo uno en Madrid, seis en Cataluña, cuatro en Castilla-La Mancha… por poner ejemplos. Y esto sumado a que no están completamente preparados, ni los profesores formados. Por tanto, aunque el planteamiento es bueno, llega tarde y es lento.

Otro gran problema es la especialización, el mercado está demandando perfiles muy específicos dentro de los datos, y para ello es necesario poner el foco de la formación en áreas concretas. Inteligencia Artificial, Cloud Architect, Gobierno del Dato o People Analytics son algunas de las especialidades que puedes cursar en MBIT School.

¿En qué consiste el Reset Skilling?

Ante la falta de talento, el “Reset Skilling” es una gran oportunidad para que perfiles senior tengan un reseteo completo en su perfil profesional. Tenemos que tener en cuenta que el 80% de los perfiles entre 45 y 55 años vamos a ser despedidos en los próximos 5 años. Suena duro pero es la realidad.

Prepárate para el golpe, y prepárate ya, no esperes. Toma tú la iniciativa, sé valiente, y ten en cuenta que quizá esto sea lo mejor que te pueda pasar en tu historia profesional. Cambiar hacia un perfil data driven no tiene edad. En MBIT hemos visto cómo un padre y un hijo estudiaban en la misma clase, y es de lo más emocionante cuando ves su transformación y que acaban cada uno en puestos de referencia. Hay una barrera mental de “no puedo” que es propia de la edad. Si vais a Menlo Park o Mountain View, veréis muchas cabelleras blancas trabajando en compañía punteras como Google pero, eso sí, con mentalidad de “treintañero”. Te recomendamos echar un vistazo a nuestros cursos con los que poder reorientar tus habilidades y tu carrera profesional: https://www.mbitschool.com/itinerarios

Data Warrior. ¿Qué es? ¿Dónde están?

Son perfiles todoterreno del dato, que se forman para cubrir esa enorme demanda del mercado. Están acostumbrados a trabajar por retos. Se enamoran más de la solución que del problema. No solo domina la tecnología, sino también la analítica, está al día de las últimas herramientas y también sabe de negocio, de personas... Dentro de su vocabulario no encuentras un “no se puede” o “no tenemos capacidad”. Saben lo suficiente de analítica y de tecnología de big data como para poder ver “end to end” la traza de los datos y encontrar soluciones a los problemas. Usan un lenguaje diferente: #apache, #agile, #sharktank, #gitHub, #copilot, #keras. Pero, ¿dónde están estos perfiles? En MBIT sabemos bien dónde se encuentran.

¿Cómo encontrar el talento y conectarlo con la demanda?

Para dar con verdaderos Data Warriors, tenemos que crear herramientas, como nuestro ”Talent Factory”, que permitan a las compañías una conexión rápida, eficaz y duradera, para que la solución no sea cortoplacista, sino que de verdad arregle el problema. Se requiere disponer de un seguimiento diario de las ofertas del mercado y marcar unos tiempos de respuesta en no más de dos semanas. Hay que tener una planificación más analítica de las previsiones de talento en las empresas y no improvisar. Una transformación en data driven, ese reseteo del que hablábamos, requiere a día de hoy no menos de 600 horas lectivas entre teoría y práctica. Si no hay práctica, el mercado no te admite. Por eso la formación técnico-profesional aplicada es lo que realmente piden las empresas, más allá de títulos o doctorados. Y la innovación se lleva a cabo en el puesto de trabajo cuando de verdad se requiere buscar una respuesta creativa a un problema complejo. El hambre agudiza el ingenio.

A la persona, al profesional, al “Data Warrior”, tienes que marcarle la ruta, ayudarle a conectar con la oferta, dependiendo de su perfil, de sus capacidades y de lo que el mercado requiere. Esa es la labor de nuestro Talent Factory, una IA capaz de rastrear miles de puestos de trabajos en el mundo de los datos y conectar tus habilidades con esas oportunidades. Compruébalo aquí: https://www.mbitschool.com/talent-factory

Y así, formando a las nuevas generaciones, reorientando habilidades de perfiles senior, conectando talento y empresas, oferta y demanda, formación y trabajo… es como podremos reducir por fin esa brecha de talento.

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