Big Data
¿Por qué es necesario formarse en datos?
El experto Michael Li explica la necesidad de formarnos para tener un mejor entendimiento de la inteligencia artificial y los ordenadores.
Michael Li, fundador y CEO de The Data Incubator, participó en la pasada reunión del Future Trends Forum, el think tank de la Fundación Innovación Bankinter, con una conferencia sobre educación y la necesidad de formarse en datos.
¿Es la inteligencia artificial un desafío considerable para el empleo en los próximos 10 años? Michael comienza su ponencia planteando esta cuestión al resto de los expertos reunidos, que coincidían con él en que sí es un desafío a tener en cuenta. Además, según señala, algunos estudios ponen de manifiesto que alrededor del 50% de los empleos están en riesgo de desaparecer.
Hasta ahora, la educación siempre había sido una forma de optar a puestos de más nivel y conservar la empleabilidad. ¿Seguirá siendo así? Michael, que se confiesa optimista, piensa que sí. Pero, como recuerda, necesitamos un mejor entendimiento de la inteligencia artificial y los ordenadores.
“Hay que dejar que tanto los humanos como la inteligencia artificial hagan las cosas en la que tengan una ventaja comparativa, económicamente hablando. Probablemente, los ordenadores y la inteligencia artificial serán mejores para cosas como la constancia, la estadística… hemos hablado de la competencia sin entendimiento, ese factor de competición está ahí, y queremos aprovechar los ordenadores para ese tipo de cosas. Los humanos estarán ahí para proporcionar contexto y empatía”.
Michael pone el ejemplo del papel de los médicos en el futuro y cómo algunas de sus funciones se verán automatizadas por la inteligencia artificial. Sin embargo, asegura que aún hará falta el contexto y la empatía que solo los humanos pueden aportar.
¿Qué papel desempeñan los humanos en el ámbito laboral y de datos?
¿Cómo tendremos que formarnos y educarnos? Michael hace una distinción entre:
- Parte técnica. Solo en Estados Unidos, hacen falta unos 200.000 analistas y científicos de datos más de los que hay, según McKinsey.
- Parte no técnica. Se necesitan un millón y medio de ejecutivos y gestores que entiendan cómo funcionan los datos y la inteligencia artificial. Formarse en datos será una necesidad universal.
Estos ejemplos ponen de manifiesto la necesidad de formar a personas en ciencia de datos, y no solo a nivel técnico, porque cada vez hay más demanda de estos profesionales.