Las unidades de negocio demandan más especialistas en inteligencia artificial que TI

 

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Los datos de Gartner, obtenidos a través de Talent Neuron, muestran que la necesidad de personal con competencias en inteligencia artificial (IA) en los equipos de TI se ha triplicado entre 2015 y 2019, el número de puestos vacantes publicados por los departamentos de tecnología son la mitad de los que provienen de otras unidades de negocio.

Los departamentos que más profesionales con habilidades en esta tecnología reclutan, son los de marketing, ventas, servicio al cliente, finanzas e investigación y desarrollo. Estas unidades de negocio, según Gartner, están intentando, a través de esta disciplina, modelar la rotación de clientes, analizar su rentabilidad, segmentarlos, hacer recomendaciones de ventas cruzadas para generar más ingresos, además de planificar la demanda y gestionar riesgos.

Una parte importante de los casos de uso proceden de sectores para los que son importantes los proyectos de mantenimiento predictivo, flujos de trabajo y optimización de la producción, control de calidad y mejora de la cadena de suministro. En estos casos, las unidades de negocio seleccionan directamente a los especialistas, que deben aprender y adaptar su conocimiento a las especificidades del área comercial que los contrata.  

En opinión de Gartner, los CIO están en buena posición para ayudar en los procesos de selección de estos expertos, ya que esta tecnología tendrá un profundo impacto en los diferentes departamentos, pero es compleja y nueva. En este sentido, como explica Peter Krensky, director de investigación, “los directores de tecnología y los líderes de Recursos Humanos deberían repensar qué habilidades son realmente necesarias que tenga este tipo de profesionales desde el primer día y explorar todos los criterios de contratación que se deben tener en cuenta”.

Además, opina que los responsables de tecnología también deberían definir el papel de sus departamentos en el gobierno y soporte de las diferentes iniciativas de inteligencia artificial para ser capaces de evolucionar sus equipos, máxime teniendo en cuenta que una de principales barreras para adoptar soluciones de AI y machine learning es la escasez de habilidades en este campo.