Guías metodológicas

El Futuro del Talento en Inteligencia Artificial y Data en España

“El futuro del talento en Inteligencia Artificial y Data en España” es el segundo informe que, desde IndesIA, hemos desarrollado junto a TAlentHackers: Consiste en una actualización y ampliación del publicado en 2023, como parte del proyecto conjunto del Observatorio de Talento Tecnológico. Se trata de un análisis cuantitativo y cualitativo del mercado de talento en Data e Inteligencia Artificial en España, cuyo objetivo es, a partir de los resultados obtenidos, analizar los roles más demandados de estas áreas tecnológicas, sus principales habilidades y cómo aumentar la capacidad de generación de este talento tecnológico tan especializado. METODOLOGÍA Para la elaboración del informe, se ha partido del análisis del informe del mercado realizado en 2023, que englobaba a más de 428.000 profesionales, y al que se ha sumado el análisis de más de 100.000 nuevos profesionales tecnológicos de España, así como alrededor de 35.000 ofertas de empleo publicadas el año pasado en nuestro país en el portal de TalentHackers y otros como LinkedIn, Infojobs, Talent.com, Indeed, ai-jobs.net, Jobtoday o Jooble, entre otros muchos. Ese análisis se realiza a partir de una ontología definida conjuntamente por TalentHackers e IndesIA que tiene como propósito dar coherencia a los resultados, teniendo en cuenta la fuerte correlación entre unos y otros roles en cuanto a habilidades y conocimientos compartidos. DESCARGAR INFORME

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Barómetro de adopción de la inteligencia artificial en las pymes españolas

Las Pequeñas y Medianas Empresas así como las Microempresas (pymes) desempeñan un papel crucial en el tejido económico de España y Europa, representando un motor clave para el progreso económico, la innovación y la creación de empleo. El presente informe tiene como objetivo analizar el grado de adopción de la IA por parte de las pymes en España, centrándose en su penetración en esta área, los tipos de IA utilizados, cómo la utilizan y cuál es su relación con dicha tecnología. Además, se explorarán las implicaciones económicas, como su influencia en el mercado laboral, la formación, el crecimiento económico y la productividad. El propósito central del mismo radica en examinar y poner a prueba la propuesta de IndesIA, la cual sugiere que la inversión en Inteligencia Artificial (IA), la formación de las pymes en esta tecnología y la asistencia en la búsqueda de subvenciones y ayudas son necesarias y justificadas en el actual panorama macroeconómico y empresarial. Esta primera edición del informe marca el inicio de nuestro compromiso continuo de monitorizar y evaluar el progreso en la adopción de la IA en las pymes españolas, con el propósito de garantizar que nuestros esfuerzos estén en línea con las necesidades reales de las empresas y contribuyan positivamente a su desarrollo y crecimiento en el futuro, mientras que nuestra intención es continuar lanzando ediciones futuras para mantenernos actualizados y seguir proporcionando información relevante y actualizada. DESCARGAR INFORME x DASHBOARD BARÓMETRO

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Informe ética & IA industrial: El uso responsable de la inteligencia artificial en el sector industrial

La inteligencia artificial tiene el potencial impulsar la competitividad en las empresas, pero su aplicación también plantea desafíos éticos y regulatorios. Por este motivo IndesIA e OdiseIA, el Observatorio de impacto social de la IA, han desarrollado conjuntamente el informe “El uso responsable de la inteligencia artificial en el sector industrial”, cuyo objetivo es ayudar a las empresas españolas del sector industrial a seguir madurando su adopción y modelos de gobernanza de esta tecnología. La publicación cuenta con distintos casos de uso de aplicación de la IA llevados a cabo por las empresas promotoras de IndesIA, lo que supone una guía actualizada para que cualquier organización que quiera implementar esta tecnología en sus procesos lo haga de manera ética. DESCARGAR INFORME

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Informe El Mercado de Talento de IA y Datos

Insights del Observatorio de Talento Tech de TalentHackers para IndesIA y sus asociados A través del Observatorio de Talento Tech de TalentHackers se ha desarrollado este informe en colaboración con IndesIA. De todo el ecosistema de profesionales y habilidades de Data e Inteligencia Artificial que se han tenido encuentra para la elaboración del presente informe, IndesIA ha seleccionado los roles más representativos e interesantes de analizar. Categorizados dentro de los dos grandes clústers -Data e Inteligencia Artificial- no sólo por nombre del puesto sino también por las habilidades asociadas, TalentHackers los ha analizado con mayor profundidad. Éste análisis se ha hecho en base a las ofertas de Data e Inteligencia Artificial publicadas en los últimos cuatro años en España, así como de una muestra de más de 400.000 profesionales, tal y como se indica en la metodología del presente informe. En base a esa muestra, se ha puesto foco en sus características comunes, habilidades más demandadas, nivel de estudios medio requerido y las titulaciones solicitadas más comunes. DESCARGAR INFORME Principales resultados Se trata de un estudio en el que se refleja que, en España, este año, aproximadamente un 20% de las ofertas, relacionadas con los datos y la IA no podrán cubrirse por la falta de profesionales. También que el gap, entre las ofertas de empleo y el número de profesionales expertos en big data, se incrementó en 2022, respecto de 2021, casi un 27% y el de inteligencia artificial en un 32%. Esto supone que la generación neta de profesionales está resultando insuficiente para cubrir la demanda presente, pero también la futura. Así, durante este año, se espera que haya un 22% más de ofertas de empleo relacionadas con data e IA, que de profesionales disponibles. La cifra además se mantendrá hasta 2025, y no empezará a corregirse hasta 2030. El informe también apunta que, sólo en data e IA, la industria española va a demandar más de 90.000 profesionales hasta 2025.  Y en este sentido, la globalización y la intensificación del trabajo en remoto, sobre todo en los perfiles tecnológicos, está jugando en contra de las empresas españolas, al hacerlas competir con compañías internacionales que ofrecen empleo 100% remoto, mejores condiciones salariales, proyectos más atractivos e innovadoras y planes de carrera más retadores.

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Catálogo de perfiles formativos

Te presentamos los 12 perfiles más demandados en un futuro próximo En IndesIA, la asociación de inteligencia artificial de la industria española, trabajamos mano a mano con las principales empresas industriales del país. La tendencia del sector empresarial se dirige la aplicación de la tecnología big data e inteligencia artificial (IA) en toda la cadena de valor de la industria. Descarga el catálogo Descarga el catálogo x ‍ ML Engineer Profesional englobado/a en el entorno de TI que se enfoca en investigar, construir y diseñar sistemas de inteligencia artificial (IA) autoejecutables para automatizar modelos predictivos. Además, diseñan y crean los algoritmos de IA capaces de aprender y hacer predicciones. Tienen que operativizar y optimizar los modelos y algoritmos desarrollados. ‍ Data Architect Profesional que se encarga de definir la estrategia de datos, incluyendo la implantación y gestión de las arquitecturas de inteligencia artificial (IA)creando una gestión integrada de sistemas para centralizar, -proteger y mantener las fuentes de datos. Requiere amplios conocimientos en plataformas de inteligencia de negocio, estándares de arquitectura, así como arquitectura empresarial y arquitectura de sistemas. ‍ Data Engineer Profesional responsable de diseñar, construir, probar y mantener la arquitectura de datos (es decir, bases de datos de procesamiento a gran escala) y procesos de datos que permitan la mayoría de las funciones en el mundo de los datos, por lo que será requerido un amplio conocimiento en bases de datos relacionales. Además de ser capaz de ensamblar un gran volumen de datos complejos, que cumplan los requisitos empresariales no funcionales y funcionales, así como determinar las necesidades de almacenamiento de datos. También será su responsabilidad construir la infraestructura necesaria para la extracción, transformación y carga óptimas de datos de diversas fuentes, con el objetivo de lograr una alta escalabilidad, una entrega de datos eficiente en procesos automáticos. ‍ IoT Specialist Profesional experto/a en encontrar soluciones de conectividad entre procesos. Conoce protocolos de comunicación, así como los principales componentes de una red y tiene conocimiento sobre el software que conecta el mundo IT con el mundo OT. Sus habilidades de programación básicas le permiten llevar a cabo la conexión entre estos dos mundos. Además, puede establecer estándares de ciberseguridad y es capaz de auditar y realizar propuestas para su aseguramiento. ‍ Data Scientist Profesional especialista en el manejo de los datos que se encarga de recoger, analizar e interpretar grandes conjuntos de datos complejos para desarrollar soluciones basadas en datos y resolver difíciles retos empresariales. Desarrollará modelos (descriptivos, predictivos o prescriptivos) y herramientas de aprendizaje estadístico para el análisis de datos incluyendo algoritmos de aprendizaje automático. ‍ Data Visualization Profesional responsable de la creación y edición visual del contenido, realizando la extracción, transformación y cargas del conjunto de datos en mapas o gráficos, cuadros de mando o informes más visuales que sirvan al resto de la organización en su interpretación y permita la toma de decisiones. ‍ Data Governance Profesional especialista que asegurará la disponibilidad de los datos, su integridad, usabilidad y la seguridad de los mismos. Facilitará los mecanismos y directrices basados en principios y mejores prácticas para el eficaz ejercicio del gobierno del dato. Se encargará de la coordinación transversal de los negocios y las funciones para la explotación y democratización del dato. ‍ Data Steward Profesional especialista que garantizará la calidad y coherencia de los datos asegurando que son adecuados para su uso dentro del ámbito de las necesidades de la organización de la manera más flexible y efectiva posible para lograr su máximo valor en conformidad con las políticas de la compañía y con terceras partes. Entre sus funciones se encuentran: definir las reglas de calidad de los datos. Identificar y definir los diferentes aspectos que pueden afectar a los datos en cuanto al tratamiento de los mismos y la autorización de ingesta y distribución de los datos a casos de uso. Debe tener también conocimientos legales y normativos que afectan al tratamiento de los datos. ‍ Data Translator Profesional que tiene conocimientos suficientes tanto en negocio, como técnicos para expresar las necesidades de la organización en un lenguaje que sea válido para que el científico/a de datos pueda realizar los modelos o algoritmos que cumplan los requisitos. ‍ Citizen Data Scientist Profesional con un conocimiento profundo en el negocio de la organización, que es capaz de realizar modelos analíticos predictivos sencillos. Debido a su alto conocimiento del negocio es capaz de presentar los resultados de la forma más adecuada, de manera que sea más sencilla la toma de decisiones. ‍ Industry 4.0 Specialist Profesional principalmente industrial, con habilidades que impulsen procesos de transformación digital y de gestión del cambio. Conoce cuáles son las tecnologías habilitadoras en industria 4.0 y es capaz de proponer soluciones (a alto nivel) para cada caso de uso. Por otro lado, es un perfil con habilidades sociales bien desarrolladas, que garantizan su capacidad para registrar los requerimientos del cliente de manera completa y correcta, ayudando a identificar problemas o mejoras en las plantas industriales. Además, tiene una gran capacidad para interpretar el negocio y compartirlo con los equipos más técnicos (Big Data, desarrollo software, redes, etc.). ‍ Data Analyst Profesional con gran conocimiento del negocio que recopila, procesa y gestiona datos relevantes para la empresa, estando encargado de su análisis estadístico con el objetivo de extraer conclusiones que permitan la toma de decisiones y aportación de valor. Se apoyan en plataformas de inteligencia de negocio y todas sus capacidades para el análisis de datos. ‍ ¿Qué habilidades necesitarán estos perfiles? Analítica de datos y estadística: capacidad para comprender una amplia gama de tipologías estadísticas de análisis y aplicar la más adecuada para resolver un reto específico (metodologías de investigación basadas en datos). Incluyendo las habilidades para la exploración de conjuntos de datos, con el objetivo de descubrir patrones y tendencias implícitos, mediante su análisis y técnicas descriptivas. Modelos analíticos y plataformas: capacidad para manejar lenguajes y marcos de trabajo en ciencia de datos para llevar a cabo análisis de datos o tareas de aprendizaje automático, así como lenguajes y herramientas de consulta

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