En plena transformación digital, construir un equipo multidisciplinario de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (IA) se volvió un desafío estratégico para las empresas de América Latina y del mundo. Con el 78% de los puestos de TI demandando habilidades en IA y más del 70% de los gerentes en proceso de fortalecimiento de competencias, la capacidad de integrar distintos perfiles se transformó en un factor clave para convertir datos en decisiones estratégicas y en un motor de innovación sostenible.
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La Ciencia de Datos es hoy un “deporte en equipo”: integrar científicos de datos, ingenieros de machine learning, analistas de negocio, expertos en visualización y especialistas en ética permite impulsar la competitividad y el crecimiento empresarial. La diversidad de perspectivas y la combinación de conocimientos técnicos, estratégicos y humanos son esenciales para el éxito.
De una mejora operativa a una transformación estratégica
Construir un equipo de Ciencia de Datos no es solo una mejora operativa, sino una transformación estratégica. Los datos y la capacidad de gestionarlos son hoy activos centrales para organizaciones de todos los tamaños y sectores. Cada rol aporta una mirada complementaria: desde la calidad y escalabilidad de los modelos hasta su interpretación y aplicación en decisiones reales.
La clave está en diseñar un equipo con habilidades diversas y una cultura colaborativa que transforme la complejidad de los datos en valor tangible.
La rápida evolución tecnológica también exige actualización constante. El upskilling (profundizar competencias existentes) y el reskilling (adquirir nuevas capacidades para adaptarse a roles cambiantes) son fundamentales. Según el AI Workforce Consortium, el 78% de los empleos en TI ya requieren conocimientos de IA, mientras que el 72% de los gerentes está mejorando activamente sus habilidades. Además, los roles vinculados con IA generativa exigen mayores capacidades cognitivas y blandas, como pensamiento crítico y análisis.
Los perfiles que integran el equipo soñado
Un equipo de alto desempeño combina perfiles técnicos, analíticos y estratégicos.
- El ingeniero de datos construye y mantiene la infraestructura necesaria para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de información, garantizando calidad y accesibilidad. Sin estos cimientos, el análisis de datos sería inviable.
- El líder estratégico conecta la visión del negocio con la ejecución técnica, define métricas y traduce las necesidades empresariales en modelos analíticos, asegurando que la información derivada de los datos sea útil y accionable.
- El analista de datos interpreta la información y la convierte en insights claros, detectando patrones y tendencias que facilitan la toma de decisiones. Su rapidez y capacidad de comunicación son cruciales para que los decisores comprendan y actúen sobre los hallazgos.
- El científico de datos aporta innovación mediante su dominio de estadística, machine learning y modelado predictivo, desarrollando soluciones que transforman los datos en información estratégica.
- El estadístico asegura rigor y validez, evitando conclusiones apresuradas y garantizando que los modelos funcionen en entornos reales.
- El ingeniero de machine learning adapta algoritmos existentes a los datos de la empresa, optimiza su desempeño y colabora con los estadísticos para garantizar resultados confiables.
A estos perfiles se suman roles avanzados como gerentes de analítica, científicos sociales, investigadores y especialistas en dominios específicos, que aportan visión estratégica, interpretaciones cualitativas y desarrollo de nuevas herramientas.
Cómo formar un equipo multidisciplinario
El éxito no depende solo de reunir talentos, sino de cómo se articulan sus capacidades. Lo recomendable es comenzar con un ingeniero de datos y un líder estratégico, y luego formar analistas internos para asegurar continuidad y adaptación cultural. Evaluar las necesidades del negocio antes de sumar nuevos perfiles permite priorizar recursos y enfocar esfuerzos.
Fomentar la diversidad —técnica, sectorial y cultural— potencia la creatividad y la innovación. La colaboración con otros departamentos es esencial para consolidar una cultura organizacional basada en datos, donde las decisiones sustentadas en evidencia se conviertan en norma.
Un equipo diverso cubre todo el ciclo de vida de los datos, fomenta la innovación, mejora la toma de decisiones, aumenta la eficiencia y genera un impacto tangible. La combinación de talentos convierte los datos en innovación, eficiencia operativa y ventajas competitivas sostenibles.
Claves para que el equipo funcione
Los proyectos de IA rara vez dependen de una sola persona. Su éxito radica en la colaboración, en la integración de perspectivas técnicas, estratégicas y humanas, y en el trabajo con objetivos compartidos.
Uno de los errores más comunes es sobrevalorar la cantidad de programadores o modelos, sin considerar la complementariedad de roles. El verdadero valor surge de la sinergia entre los distintos perfiles.
El éxito del equipo no se mide solo con métricas cuantitativas —como la precisión de un algoritmo o el retorno de inversión—. También requiere una evaluación cualitativa: mejoras en procesos, generación de nuevas ideas y aplicación ética de los resultados. Esta evaluación debe ser continua, ajustando la estrategia para mantener la relevancia y generar resultados sostenibles.
El futuro de los equipos de Ciencia de Datos e IA
Los perfiles de estos equipos evolucionan hacia una hibridación de habilidades. Ya no alcanza con ser un especialista técnico o de negocio: hoy se necesita un lenguaje común que conecte datos, tecnología, estrategia y responsabilidad social.
Construir un equipo de Ciencia de Datos no es un lujo, sino una necesidad estratégica. Su poder está en la composición: una mezcla ecléctica de talentos que garantiza una mirada integral. Un equipo aislado pierde valor; su integración con la organización es lo que permite que su trabajo impacte en toda la empresa y fomente una cultura de decisiones basadas en datos.
En un entorno de cambio constante, el talento es el activo más valioso. Retener y desarrollar a los miembros del equipo exige ofrecer desafíos inspiradores, oportunidades de aprendizaje continuo y un entorno que promueva la colaboración y el pensamiento crítico.
El equipo soñado de Ciencia de Datos e IA convierte los datos en un motor de innovación, transforma la operación y genera ventajas competitivas sostenibles. No se trata solo de habilidades técnicas: la combinación de perspectivas, la colaboración y el enfoque ético son los verdaderos impulsores del valor estratégico.
(*) Charly Lizarralde es Ingeniero en sistemas (UBA), CEO y Co-founder de 7Puentes
