La revolución de la analítica de datos impulsada por la IA

La inteligencia artificial (IA) está transformando el campo de la analítica de datos, revolucionando la manera en que las empresas extraen valor de la información. Este cambio ha llevado a una reconfiguración de los roles tradicionales, destacando la importancia de habilidades como el entendimiento del negocio, la comunicación efectiva y la capacidad de traducir insights en acciones concretas.

Estas son algunas de las conclusiones de la mesa de debate “La nueva Era de la analítica de datos con la IA generativa”, organizada por The Valley Business & Tech School. El encuentro fue moderado por David Rey, director del Máster in Data Science AI & Big Data Analytics de The Valley y Chief Data Officer en Idealista, y contó con la participación de Ubaldo González Benítez, Chief Data Officer en MAPFRE y Noelia Álvarez, AI Service Delivery Lead & Data Scientist de Santalucía Seguros.

La irrupción de la IA ha redefinido las habilidades necesarias en el ámbito de la analítica de datos. Mientras que el conocimiento técnico sigue siendo fundamental, las soft skills y el entendimiento del negocio se han vuelto igualmente cruciales. Noelia Álvarez, AI Service Delivery Lead & Data Scientist de Santalucía Seguros, subraya que no basta con programar o construir modelos de Machine Learning, «es imprescindible interpretar las necesidades del negocio y traducirlas en soluciones técnicas que aporten resultados tangibles».

Por su parte, Ubaldo González Benítez, Chief Data Officer en MAPFRE, advierte sobre los riesgos de confiar ciegamente en la tecnología sin entender los fundamentos, comparándolo con darle un Fórmula 1 a alguien que nunca ha conducido.

Analítica de datos impulsada por la IA

La IA ha permitido automatizar tareas repetitivas y complejas, liberando recursos para áreas más estratégicas. Según Ubaldo González, antes los analistas dedicaban cerca del 80% de su tiempo a tareas como la recopilación y limpieza de datos, dejando solo un 20% para la búsqueda de insights estratégicos. Hoy, con la IA, este equilibrio ha cambiado drásticamente, impactando positivamente en la productividad y eficiencia empresarial. Noelia Álvarez define la IA como un «copiloto» que potencia las capacidades de los analistas, permitiéndoles concentrarse en decisiones clave y maximizar el valor de su trabajo.

En la mesa de debate “La nueva Era de la analítica de datos con la IA generativa” de The Valley, los participantes destacaron cómo la IA está transformando el trabajo de los Data Scientists, ayudándoles a centrarse en tareas de mayor impacto y promoviendo una colaboración más estrecha entre humanos y máquinas

La integración de la IA en las organizaciones plantea retos significativos en términos de formación, gestión del cambio y adaptación organizativa. Uno de los mayores desafíos es la resistencia inicial de los empleados, basada en el temor a perder sus puestos de trabajo. Noelia Álvarez enfatiza la importancia de la formación y de mostrar ejemplos prácticos para superar el miedo a lo desconocido. Ubaldo González destaca que la gestión del cambio debe ser liderada desde la alta dirección, con transparencia y objetivos claros, mostrando casos de éxito y estableciendo pequeños hitos para generar confianza en la tecnología.

Los expertos coinciden en que la IA no sustituirá a las personas, sino que potenciará sus capacidades. La combinación de humano y máquina será el flujo de trabajo del futuro. Noelia Álvarez afirma que la IA enriquece el trabajo humano, mientras que Ubaldo González reflexiona sobre el potencial a largo plazo de la tecnología, destacando que el ritmo de evolución es tan rápido que el horizonte está lleno de nuevas posibilidades.

El papel de The Valley en la transformación digital

En este contexto, The Valley Business & Tech School está desempeñando un papel crucial en la formación de expertos en analítica de datos e inteligencia artificial. Su Master in Data Science, AI & Big Data Analytics combina una sólida formación técnica con un enfoque estratégico y empresarial. Los alumnos aprenden a dominar herramientas de procesamiento y visualización de datos, desarrollar modelos predictivos avanzados y diseñar soluciones basadas en IA aplicadas a problemas reales del negocio.

Un aspecto clave del programa es su enfoque en la aplicación práctica del conocimiento, utilizando casos reales y proyectos empresariales como parte del aprendizaje. Los alumnos trabajan en proyectos supervisados por profesionales del sector, integrando teoría y práctica de manera efectiva y desarrollando habilidades esenciales como la comunicación y el entendimiento del negocio. Además, el máster está diseñado para perfiles diversos, desde profesionales con experiencia en áreas de datos hasta personas de otros sectores que desean reorientar su carrera hacia el mundo del Big Data y la inteligencia artificial.