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¿Cómo alfabetización de datos es su empresa?

El análisis de datos es una habilidad imprescindible para cada empleado.

Resumen.   

A medida que las empresas dependen cada vez más de los datos y se adentran en más partes del negocio, la alfabetización de datos es una habilidad que todos tienen que tener ahora. Sin embargo, las pruebas sugieren que la mayoría de las empresas siguen luchando por desarrollar esta habilidad, incluso después de haberlo identificado como de importancia crítica: solo una cuarta parte de los empleados declaran estar confiados en sus habilidades de datos. Estas son cinco estrategias para ayudar a las empresas a ampliar su alfabetización de datos: 1) Conviértalo en una prioridad para toda la organización, 2) desarrollar un lenguaje común para hablar de datos y hablar sobre cómo se conectan con su empresa, 3) crear espacios donde conectar conceptos empresariales y conceptos de datos, 4) incentivar los datos basados en los datos toma de decisiones, y 5) enseñar la alfabetización de datos en el contexto de su negocio específico, y utilizar herramientas y programas que realmente involucren a sus empleados.


Todos hemos leído historias de software de reconocimiento facial que falla para reconocer rostros de piel oscura, o oficiales de préstamos robotizados que negar hipotecas a determinados grupos. Como un cuerpo creciente de investigación ha dejado claro, los algoritmos creados por grupos no representativos han dado lugar a una IA que perpetúa las desigualdades que ya prevalecen en nuestra sociedad. A medida que más empresas confían más en los datos y la IA, estos problemas de discriminación algorítmica solo pueden empeorar.

La mayoría de las empresas ya lo saben. Lo que intentan averiguar es: ¿cómo pueden evitar convertirse en otro mal ejemplo?

La respuesta corta es que pensar críticamente en los datos que estás recopilando y cómo los estás usando debe ser trabajo de todos. Ampliar el círculo de quién está en la sala ayudando a cuestionar, crear y monitorear algoritmos es la única forma de desarrollar una IA responsable. Hacer ese trabajo requiere alfabetización de datos: la capacidad de analizar y organizar datos complejos, interpretar y resumir información, desarrollar predicciones o apreciar las implicaciones éticas de los algoritmos. Al igual que las matemáticas, se puede aprender en modos principiante y avanzado, abarca múltiples disciplinas y, a menudo, es más práctico que académico.

El desarrollo de la alfabetización de datos en una organización también puede ayudar a diversificar los equipos de datos que están a la vanguardia en la toma de decisiones críticas sobre cómo se recopilarán, procesarán e implementarán los datos. La importancia de los diversos equipos de datos es algo que aprendí de primera mano durante más de una década como gestor de fondos cuántos. Se cree comúnmente que las carteras más diversas tienen un rendimiento superior porque reducen el riesgo. Pero es cierto de forma análoga que los diversos equipos superan porque reducen el riesgo de pensar en grupo. Al invertir en alfabetización de datos en toda la empresa, las empresas pueden aportar perspectivas más divergentes y creativas para mitigar el riesgo de sesgo algorítmico e identificar otras eficiencias y oportunidades que los datos pueden revelar a menudo.

Pero un vistazo a los datos nos indica que la mayoría de las empresas siguen luchando por desarrollar la alfabetización de datos. El noventa por ciento de los líderes empresariales citar la alfabetización de datos es clave para el éxito de la empresa, pero solo el 25% de los trabajadores se sienten seguros de sus habilidades de datos. No solo eso, sino algunas estimaciones sugerir que casi nueve de cada 10 profesionales de la ciencia de datos son blancos, y 18% son mujeres. Investigación de la Asamblea General indica que en lo que respecta a la diversidad, la ciencia de datos va a la zaga incluso de otras disciplinas orientadas a la tecnología, como el marketing digital y el diseño de la experiencia del usuario.

¿Por qué, a pesar de la evidente necesidad y la creciente urgencia, no enseñamos alfabetización de datos sistemática y a escala? Esa es la pregunta que ha animado mi trabajo durante los últimos años. En Correlation One, que cofundé después de dejar mi fondo en 2018, mi equipo trabaja con firmas de servicios financieros y compañías Fortune 500 para crear canales más inclusivos de talento científico de datos. Ayudando a los empleadores de Target a Johnson & Johnson al Gobierno de Colombia a evaluar las capacidades de su plantilla actual y proporcionar formación gratuita a los aspirantes a científicos de datos (como nuestra asociación con SoftBank y la ciudad de Miami), hemos conseguido un puesto de primera fila para comprender mejor la urgente necesidad de contar con una fuerza laboral más alfabetizada en los datos y ayudamos a las empresas a establecer prácticas específicas para hacer realidad ese objetivo.

Estas son algunas de las estrategias que utilizamos.

Convierta la alfabetización de datos en una prioridad para toda la organización, no solo entre las personas de la organización tecnológica.

La alfabetización de datos no es una habilidad técnica. Es una habilidad profesional. Anime a todos sus empleados (especialistas en marketing, profesionales de ventas, personal de operaciones, gerentes de productos,.) a desarrollar su alfabetización en datos a través de sesiones de participación trimestrales que usted aloja, donde cubre temas como la toma de decisiones basada en datos, el arte de lo posible en IA, cómo los datos se conectan a su negocios, ética e IA, o cómo comunicarse mediante datos. Este tipo de énfasis en toda la organización es la base de una transformación hacia una cultura basada en los datos.

Desarrolle un lenguaje común interno para hablar sobre los datos, cómo se cruzan con su negocio y su sector y cómo está cambiando los roles específicos de su empresa.

El mundo de los datos es grande, está lleno de palabras de moda y malentendidos. Desarrolle una visión como organización cuáles son los componentes de la alfabetización de datos más importantes para su organización: si es una empresa de servicios financieros, puede ser medición de probabilidad y riesgo; si usted es una empresa tecnológica, puede ser experimentación y visualización. En sus sesiones de L&D, desarrolle contenido de aprendizaje que utilice este idioma y demuestre cómo se conecta con su negocio en varios departamentos, para que los empleados puedan conectar todos los puntos entre la alfabetización de datos y sus flujos de trabajo.

Cree espacios dentro de su organización para que los trabajadores conecten conceptos empresariales y conceptos de datos.

Algo que recomendamos a todos los clientes de Correlation One es capacitar a los empleados para generar nuevas ideas de negocio que apliquen su alfabetización de datos. Por ejemplo, supongamos que su empresa se encuentra en la industria de la música. Como parte de su programa de L&D, haga que los empleados desarrollen propuestas de proyectos que aprovechen su nueva comprensión de la alfabetización de datos; combinándolo con los conocimientos que tienen de la industria, generarán nuevas ideas sorprendentes para ahorrar costos o generar ingresos. Igual de importante aún, les capacitará para impulsar una nueva cultura de datos de abajo hacia arriba.

Cree estructuras de incentivos para recompensar la toma de decisiones basada en datos.

Realice su proceso actual para aprobar ideas o establecer presupuestos. A continuación, agregue mecanismos que recompensen el pensamiento basado en datos. Por ejemplo, exija a los administradores que incluyan visualizaciones limpias en sus propuestas o que creen paneles que rastreen sus KPI cuantitativa y en tiempo real. Si puede cambiar la toma de decisiones de sus gerentes de la intuición a los datos otorgando aprobaciones de proyectos más rápidas o presupuestos más grandes para las propuestas realizadas utilizando el pensamiento basado en datos, obtendrá rápidamente el comportamiento que buscan de sus gerentes mediante la alineación de incentivos.

Implemente programas de L&D que enseñan la alfabetización de datos en el contexto de sus problemas empresariales y que realmente involucren a sus empleados.

Las suscripciones a plataformas educativas y formativas como Coursera a menudo caen sin cambios en las organizaciones que buscan una transformación duradera. Esto se debe a que el aprendizaje es mucho más efectivo cuando es social (realizado con otros), personalizado (realizado con comentarios de expertos) y contextual (conectado directamente con los problemas empresariales que está resolviendo). Desarrollar estos programas de aprendizaje contextual, sociales y personalizados requiere más recursos, pero los beneficios en términos de participación de los empleados con el material, la retención del material y el empoderamiento de sus empleados merecen la pena.

Quizás lo más importante es que mi experiencia tanto antes como durante la Correlación One me ha ayudado a entender que los datos no son verticales; no se trata solo de una familia laboral, como un científico de datos o un ingeniero de datos. En cambio, los datos son horizontales: es un conjunto de habilidades que abarca un número creciente de puestos de trabajo en todos los campos. Un comercializador es un mejor comercializador con conocimientos de datos. Un gestor de productos es un mejor gestor de productos con conocimientos de datos. Y así sucesivamente para operaciones, ingeniería, ventas e incluso RRHH. No todo el mundo necesita saber cómo codificar. Pero pronto todo el mundo necesitará alfabetización de datos.

En última instancia, la alfabetización de datos es mucho más que el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Y se trata de algo más que IA. La alfabetización de datos se trata simplemente de que los seres humanos se enfrenten mejor en un mundo lleno de datos, razón por la cual lo necesitamos ahora más que nunca.


  • RS
    Rasheed Sabar is co-founder and co-CEO of Correlation One, a technology company focused on data-skills training for enterprises. The company is building a more inclusive data ecosystem, including programs to bring more women and underrepresented groups into data jobs.

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