La ciencia de datos es una forma de entender qué es lo que pasa a nuestro alrededor, usando los números y la información que se recopila todos los días; a esta recopilación se le denomina base de datos, la cual se puede ver como una huella, la ciencia de datos toma estas huellas, las organiza y analiza para encontrar patrones o tendencias. Esto con el fin de tomar mejores decisiones, resolver problemas o incluso hacer predicciones, siempre basándose en los hechos y en los datos, no en suposiciones.
Gracias al avance tecnológico que hemos tenido en los últimos años, la ciencia de datos ha tomado fuerza al volverse una herramienta fundamental en distintos aspectos de la vida, entre ellos el mundo laboral; permitiendo que las empresas aprovechen los grandes volúmenes de información para la toma de decisiones basada en datos de una forma eficaz y precisa.
Un ejemplo de esto es que las grandes empresas como Amazon y Google utilizan la ciencia de datos para la optimización de sus procesos de reclutamiento, esto mediante un análisis predictivo, identificando a los candidatos que se asemejen más a lo que buscan, lo que da una mayor probabilidad de éxito en el desarrollo dentro de la organización. Otro ejemplo del uso de la ciencia de datos es el machine learning por IBM, que lo han empleado para predecir los empleados con riesgo de abandonar la empresa, permitiendo invertir los recursos para la mejora de la retención del personal.
Si bien la tecnología nos ha traído grandes ventajas, también ha traído consigo distintos dilemas éticos, como la discriminación algorítmica, la invasión de la privacidad y la falta de transparencia en los procesos debido a su automatización. Dichos desafíos hacen que nos cuestionemos el uso de la ciencia de datos, hasta el punto de hacernos dudar si el uso de estas herramientas respetan o no los derechos humanos o incluso si es una desventaja por las consecuencias que estas podrían traer.
Es por esto que el análisis de los pros y contras del uso de la ciencia de datos es crucial para el desarrollo organizacional, pues es fundamental encontrar el equilibrio racional para las empresas, los colaboradores y todas las personas relacionadas; el impacto del uso de esta herramienta se extiende a áreas clave de una organización como la gestión del desempeño, la planeación de la fuerza laboral y el diseño de estrategias de bienestar organizacional.
Un ejemplo de esto serían las herramientas de análisis avanzado, las cuales permiten identificar patrones de productividad, predecir necesidades de capacitación y diseñar programas personalizados que aumenten la satisfacción y el compromiso de los empleados, algo para considerar es el cómo la ciencia de datos ha permitido que las empresas adopten un enfoque proactivo en lugar de reactivo.
Antes, los problemas como la rotación de personal o el descontento laboral se abordaban cuando ya habían surgido, hoy en día, con tecnologías como el análisis predictivo, las organizaciones pueden anticiparse a estos problemas y tomar medidas preventivas que no solo ahorran recursos, sino que también promueven un entorno laboral más saludable y equitativo. Sin embargo, para que la implementación de estas herramientas sea exitosa, es necesario superar ciertos retos. Uno de ellos es la preparación del personal en el uso de estas tecnologías. Muchas empresas enfrentan una brecha de habilidades tecnológicas en sus equipos de trabajo, lo que dificulta el aprovechamiento completo de las herramientas basadas en datos.
Otro reto es la necesidad de un marco ético sólido para el manejo de los datos; las empresas deben garantizar que sus procesos sean transparentes, equitativos y respetuosos de la privacidad. Esto no solo es esencial para cumplir con regulaciones legales, sino también para mantener la confianza de los empleados y todas las personas involucradas, así como para proteger la reputación de la organización.
De cara al futuro, la integración de la ciencia de datos con tecnologías emergentes como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático seguirá transformando las organizaciones; desde el diseño de procesos de selección completamente automatizados hasta la personalización de experiencias laborales basadas en datos, las posibilidades son casi infinitas.
No obstante, es crucial recordar que, aunque la tecnología es una herramienta poderosa, el componente humano sigue siendo esencial; por lo que si bien, la ciencia de datos puede proporcionar información valiosa, las habilidades blandas como la empatía, el juicio crítico y los valores éticos son insustituibles. Solo al combinar estas dos dimensiones podremos construir entornos laborales verdaderamente innovadores y centrados en las personas, este equilibrio será la clave para que la ciencia de datos no solo sea una ventaja competitiva, sino también una fuerza que impulse el desarrollo sostenible y equitativo en el mundo laboral.
* Alumna de doble titulación graduada de la carrera de Estrategia y Transformación de negocios y 7mo semestre de la carrera de Finanzas en el Tecnológico de Monterrey Campus San Luis Potosí.