Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial ENTREVISTA | Enrique Serrano Montes

"Es una gran oportunidad para perfiles senior de reseteo completo en su perfil profesional"

Enrique Serrano, CEO de Tinamica

Enrique Serrano, CEO de Tinamica Tinamica

La inteligencia artificial se ha convertido en un pilar fundamental para las empresas. Gracias a ella, las grandes corporaciones y las pequeñas y medianas empresas han conseguido digitalizarse y, por tanto, ganar infinitamente en eficiencia.

Además, la Inteligencia Artificial también se ha convertido casi indispensable en los recursos humanos y en el talento de los trabajadores. En este sentido, Enrique Serrano Montes, Consejero Delegado de Tinámica desde 2012, da algunas claves sobre los perfiles de este tipo de tecnología.

Pregunta.- ¿Cómo se reduce la brecha de talento en IA?

Respuesta.- Ayer había en España una demanda de 2.084 perfiles de data engineer, data science y data analyst. La demanda de DE es el doble de la de DS y la de DA un 50% superior a la DS. Cada día se añaden 45 posiciones más. Vamos a terminar el año con una demanda de 11.835 perfiles, un 25% más que el año anterior. De seguir así, la necesidad sería de 60.000 profesionales IA en los próximos 5 años. La contratación es un 70% hombres y 30% mujeres. Hay brecha. Según datos del área de People Analytics de Tinamica

 En el corto plazo es complicado. Tenemos que pensar a medio y largo. El desequilibrio de hoy no tiene solución. Unas compañías se “roban” talento a otras, incluso inmaduro aún, y lo que interviene es la variable 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 que 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 o 70 mil euros en poco tiempo, y, a partir de aquí, dejan de rotar y se estabilizan, porque el mercado no paga más. También diría que se finalmente se acaban haciendo “buenos” con alto conocimiento y experiencia. En el medio han cambiado 3 o 4 veces de compañía. Esto, en realidad, no es bueno para el mercado porque resta competitividad y calidad, y no lo hace sostenible. Quiero decir que hay muchas compañías que hacen IA y, paradójicamente, no son rentables, no ganan dinero, por mucho que las valoraciones sean altas, o sus rondas de financiación sean enormes.

Por ello, y es el caso de MBIT School, se generan ecosistemas privados para tratar de cubrir esa brecha donde son las empresas las que marcan los requisitos que necesitan, intervenienen 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 Innovacion como Ricardo Valle no se la juegan con el talento y buscan lo mejor para el éxito de sus proyectos.

En el medio, es verdad que ya están en marcha los programas Formación Profesional reglada que ya incorporan IA, big data y ciberseguridad con títulos LOE (Ley Organiza de Educación) de 600 horas. (Desarrollador de IA y Big Data, expertos en Big Data o Analista de Datos. Ciclos Formativos de Grado Superior). 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, 6 en Cataluña. 4 en Castilla La Mancha, por poner ejemplos. Y todo esto se anunció en el 2019 pero aún no está completamente preparado y los profesores no están formados. Por tanto, aunque el planteamiento es bueno, llega tarde y es lento. Estarán preparados en dos o tres años y ya la demanda, la brecha será otra. A mis hijos pequeños lo que les recomendaría estudiar dentro de 5 o 10 años será Física y Matemáticas probablemente, Antropología o Lingüismo. Cuántica y analítica cuántica será lo que prime. Será entonces cuando ya tengamos muchos grados de IA en la publica y en la privada y la brecha estará resuelta, pero tarde, porque las aulas estarán a medias.

P.- ¿Qué es reset skilling?

R.- Es una gran oportunidad para perfiles senior de reseteo completo en su perfil profesional. Ayer me conectaba una amiga que vive en Miami y es productora de tv para pedirme ayuda porque la acaban de despedir y me pedía consejo. 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. Sé que suena duro pero es así. Prepárate para el golpe, y prepárate ya, y no esperes, y toma tú la iniciativa, se valiente, y ten en cuenta que quizá sea lo que mejor te pueda pasar en tu historia profesional porque lo contrario puede ser una jubilación anticipada y jugar con las palomitas en el parque. Cambiar hacia un perfil data driven no tiene edad. He tenido a un padre y un hijo en la misma clase y es de lo mas emocionante cuando ves la transformación y como les va superbién. Hay una barrera mental de no puedo, de la edad. Si vais a Menlo Park, Mountain View, veréis muchas cabelleras blancas pero, eso sí, como mentalidad de treintañero. Hay una clase media empresarial, de gestión, que lo va a pasar mal si no cambia. La toma de decisiones gracias a la IA y el big data se democratiza.

3.- ¿Qué es el Data Warrior?

R.- Son perfiles todo terreno del dato. Están acostumbrados a trabajar por retos. Plantéales un reto y te dan la respuesta. Se buscan la vida con la tecnología, con la plataforma, con los criterios y conceptos de negocio. Dentro de su vocabulario no encuentras un no se puede, no tenemos capacidad de máquina, no llego con la programación, no podemos ingestar o los datos están mal. 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. Se enamoran más de la solución que del problema. Yo sé donde están. Usan vocabulario diferente: apache, agile, shark tank, github, keras. Preguntadme.

P.- Como conectar esa demanda de talento con la oferta?

R.- Tenemos que crear talent factorys en las compañías que permitan una conexión rápida, eficaz y duradera para que solución no sea cortoplacista sino que de verdad solucione un problema. Se requiere disponer de un seguimiento diario de las ofertas de marcado y marcar unos tiempos de respuesta en no mas de dos semanas. Hay que tener una planificación más analítica en las empresas de las previsiones de talento y no improvisar. Una transformación en data driven, ese reseteo, requiere 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 pide el mercado más allá de títulos o doctorados. Y la innovación se hace en el puesto de trabajo cuando de verdad se requiere buscar una respuesta creativa a un problema complejo. El hambre aguza el ingenio. A la persona, al profesional 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 una talent factory.

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