Las empresas deberán adoptar planes de formación en datos para sus empleados.
Se acercan tiempos de cambio para las empresas. Y la irrupción del big data y de la analítica avanzada se situarán en el centro del cambio. En este sentido, uno de los pasos esenciales que tendrán que dar las empresas tiene que ver con la democratización del dato.
Claves para democratizar el dato
- Planes de formación en datos: Lo principal es conseguir que todos los empleados tengan acceso a planes de formación específicos en materia de big data y analítica. Para ello, se debe hacer que la ciencia de datos y la IA sean más accesibles para todos aquellos perfiles que no son necesariamente expertos en datos. De hecho, este punto puede tener mucho sentido comercial, ya que permite no solo mejorar procesos internos, sino también generar nuevas oportunidades de negocio gracias a una mejor interpretación de los datos.
- Herramientas sencillas de analítica: Para conseguir que cualquier persona sea capaz de interpretar correctamente los datos de que dispone, también hay que generar plataformas o herramientas lo más sencillas, usables y accesibles que se pueda. El objetivo es que toda la organización pueda compartir información de la forma más natural, tratando de evitar sistemas demasiado complejos que puedan suponer una barrera potencial.
- Conocimiento de low-code y no-code: Paralelamente, se deben impulsar programas de formación en low-code y no-code. Estos modelos permiten crear cualquier proyecto en entornos digitales de forma nativa, pero sin necesidad de conocimientos profundos de código. Esto quiere decir que, pasado un tiempo, cualquier miembro de la organización será capaz de crear o desarrollar proyectos de manera semiautónoma.
- Programas de mentoring: Establecer un sistema de mentores y alumnos dentro de la empresa puede ser otro modo de impulsar la cultura del dato. Una buena forma de hacerlo es crear un esquema de recompensas para ambos por cada logro o hito del alumno. Adicionalmente, es conveniente crear un archivo documental de conocimiento compartido, a modo colaborativo, para que todo el mundo pueda acceder a él y resolver dudas de manera autónoma.
- Contratar perfiles específicos: Toda la IA debe ser examinada en busca de riesgos técnicos, éticos, reputacionales, regulatorios y legales antes de entrar en producción, sin excepción. Esto implica una necesidad de contar con perfiles específicos expertos en materias como el compliance, las relaciones públicas, el marketing o la comunicación.
