En la mesa de debate ‘La nueva Era de la analítica de datos con la IA generativa’ de The Valley, los participantes destacaron cómo la IA está transformando el trabajo de los Data Scientists, ayudándoles a centrarse en tareas de mayor impacto y promoviendo una colaboración más estrecha entre humanos y máquinas
En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando el campo de la analítica de datos, transformando cómo las empresas extraen valor de la información. Esto ha llevado a un cambio en los roles tradicionales, priorizando habilidades como el entendimiento del negocio, la comunicación efectiva y la capacidad de conectar insights con acciones concretas. Además, la IA generativa está abriendo nuevas posibilidades en la creación de modelos predictivos, asistentes inteligentes y herramientas capaces de proponer soluciones innovadoras. Este auge no solo acelera la toma de decisiones informadas, sino que también democratiza el acceso a tecnologías avanzadas, haciendo que incluso perfiles no técnicos puedan beneficiarse de ellas. Sin embargo, su integración plantea retos en términos de formación, gestión del cambio y adaptación organizativa, marcando una nueva era de colaboración entre humanos y máquinas.
Estas son algunas de las conclusiones de la mesa de debate ‘La nueva Era de la analítica de datos con la IA generativa’, organizada por The Valley Business & Tech School. El encuentro fue moderado por David Rey, director del Máster in Data Science AI & Big Data Analytics de The Valley y Chief Data Officer en Idealista, y contó con la participación de Ubaldo González Benítez, Chief Data Officer en MAPFRE y Noelia Álvarez, AI Service Delivery Lead & Data Scientist de Santalucía Seguros.
Según los expertos, la IA ha permitido automatizar tareas repetitivas y complejas, liberando recursos para áreas más estratégicas. «Antes, los analistas dedicaban cerca del 80% de su tiempo a tareas como la recopilación y limpieza de datos o la generación de gráficos, dejando solo un 20% para lo que realmente genera valor, como la búsqueda de insights estratégicos. Hoy, con la IA, este equilibrio ha cambiado drásticamente», destacó Ubaldo González, subrayando el impacto positivo en la productividad y eficiencia empresarial.
Por su parte, Noelia Álvarez definió la IA como un «copiloto» que potencia las capacidades de los analistas, permitiéndoles concentrarse en decisiones clave: «La IA no viene para reemplazarnos, sino para ayudarnos a maximizar el valor del trabajo. Libera de tareas tediosas y permite enfocar la atención en actividades que realmente aportan impacto estratégico».
Habilidades más allá del código
La irrupción de la IA también está redefiniendo las habilidades necesarias en el ámbito de la analítica de datos. Mientras que el conocimiento técnico sigue siendo fundamental, los expertos destacaron la creciente importancia de las soft skills y del entendimiento del negocio. «No basta con programar o construir modelos de machine learning; ahora es imprescindible saber interpretar las necesidades del negocio y traducirlas a soluciones técnicas que aporten resultados tangibles», señaló Noelia Álvarez. Además, Ubaldo González advirtió sobre los riesgos de confiar ciegamente en la tecnología sin entender los fundamentos: «La IA es una herramienta poderosa, pero peligrosa en manos inexpertas. Es como darle un Fórmula 1 a alguien que nunca ha conducido. Por eso, los profesionales deben seguir adquiriendo conocimientos sólidos para entender qué hay detrás de los análisis y decisiones propuestos por la IA».
El debate también abordó los desafíos de integrar la inteligencia artificial en las organizaciones. Uno de los mayores retos identificados fue la resistencia inicial de los empleados, que suele basarse en el temor a perder sus puestos de trabajo. «Cuando las personas entienden que la IA no es una amenaza, sino una herramienta para enriquecer su trabajo, la resistencia disminuye notablemente», explicó Noelia Álvarez. En este sentido, enfatizó la importancia de la formación y de mostrar ejemplos prácticos para superar el miedo a lo desconocido. Por su parte, Ubaldo González destacó que la gestión del cambio debe ser liderada desde la alta dirección: «Los líderes tienen que impulsar la IA dentro de las organizaciones con transparencia y objetivos claros. Mostrar casos de éxito y establecer pequeños hitos ayuda a generar confianza en la tecnología».
Finalmente, los expertos coincidieron en que la IA no sustituirá a las personas, sino que potenciará sus capacidades. «La combinación de humano y máquina será el flujo de trabajo del futuro», afirmó Noelia Álvarez, mientras que Ubaldo González reflexionó sobre el potencial a largo plazo de la tecnología: «La tecnología que ya existe da trabajo para los próximos 10 años, pero el ritmo de evolución es tan rápido que el horizonte está lleno de nuevas posibilidades». La mesa de debate dejó claro que la inteligencia artificial ha llegado para quedarse, transformando no solo los procesos empresariales, sino también el papel de los profesionales de datos y la cultura organizativa en su conjunto.
El papel de The Valley en esta transformación
Los datos se han convertido en el activo más valioso para las empresas y cada vez más compañías buscan expertos capaces de extraer valor de los datos, desarrollar modelos predictivos y diseñar soluciones basadas en inteligencia artificial para mejorar su toma de decisiones y su competitividad. Además, también están apostando por la formación de sus propios trabajadores en estas disciplinas clave, conscientes de que la especialización en data e inteligencia artificial es fundamental para su transformación digital y sostenibilidad a largo plazo.
En este contexto, el Master in Data Science, AI & Big Data Analytics de The Valley combina una sólida formación técnica en áreas como el machine learning, la inteligencia artificial y la analítica avanzada con un enfoque estratégico y empresarial. Así, los alumnos aprenden a dominar herramientas punteras de procesamiento y visualización de datos, a desarrollar modelos predictivos avanzados y a diseñar soluciones basadas en inteligencia artificial aplicadas a problemas reales del negocio.
Un aspecto clave del programa es su enfoque en la aplicación práctica del conocimiento, utilizando casos reales y proyectos empresariales como parte del aprendizaje. Los alumnos trabajan en proyectos supervisados por profesionales del sector, lo que les permite integrar teoría y práctica de manera efectiva, y desarrollar habilidades esenciales como la comunicación y el entendimiento del negocio. Además, el máster está diseñado para perfiles diversos: desde profesionales con experiencia en áreas de datos que buscan profundizar en sus conocimientos, hasta personas de otros sectores que desean reorientar su carrera hacia el mundo del Big Data y la inteligencia artificial.
El programa incluye módulos enfocados en las herramientas y tecnologías más demandadas, como Python, R y plataformas de visualización como Power BI, además de contenidos sobre ética, regulación y gestión del cambio, asegurando que los alumnos no solo dominen la parte técnica, sino que también comprendan el impacto de la inteligencia artificial en las organizaciones y la sociedad.
