Formarse en inteligencia artificial, clave para trabajar en la banca del futuro

Las ofertas de trabajo que requieren habilidades en inteligencia artificial no paran de crecer. Mientras que las matriculaciones en carreras técnicas han caído un 28% entre 2010 y 2017, compañías de todo tipo de sectores tratan de incorporar a sus equipos a los mejores profesionales con conocimientos en esta tecnología. Desde empresas de agricultura, educación y energía a construcción, seguridad y defensa. Y esta tendencia también se da en la banca. Entre los perfiles más demandados están el de científico de datos, con formación en finanzas cuantitativas, el de analista de negocio (‘business analyst’), ingenieros de ‘software’, diseñadores (expertos en experiencia de usuario, diseño de servicios, visual e investigación) y perfiles ligados al marketing y a las ventas digitales.

El sector de la banca y las finanzas invertirá este año 5.600 millones de dólares en sistemas de inteligencia artificial, según IDC. En banca y finanzas, esta tecnología se utiliza sobre todo para la detección del fraude, la segmentación de clientes, analizar las tendencias de mercado y lograr una mayor precisión, automatización y rapidez en el ‘credit scoring’.“Buscamos perfiles solventes en el dominio de herramientas de tratamiento masivo de información, conocimientos de modelización de riesgos y medición de capital. Y por el lado de las carreras más técnicas, como Ingeniería, Matemáticas o Física, buscamos perfiles con especialización en organización de empresas o finanzas”, explica Ophélie Richard, responsable de Adquisición de Talento en BBVA.

En el sector financiero de Estados Unidos, solo en el último año aumentaron casi un 60% las ofertas de trabajo que requieren conocimientos de ‘big data’, según recoge Bloomberg citando a LinkedIn. Para este tipo de perfiles, según Richard, las formaciones más demandadas son Ingeniería Informática, licenciaturas en Economía y Matemáticas, así como formación en plataformas de ‘big data’, lenguajes de programación y herramientas de modelización de datos: “Tener experiencia en gobierno de datos y su ciclo de vida es un plus”.

No obstante, el trabajo con los datos no es algo nuevo en el sector bancario. BBVA afianzó su compromiso para convertirse en una compañía ‘data driven’ en 2017, cuando comenzó a implantar un modelo de transformación destinado a dotar al banco de los procesos, herramientas y ‘skills’ necesarios para poder cumplir con su objetivo. Como parte de este proceso, ha puesto en marcha en los últimos años distintos programas de formación y capacitación internos, para dotar a las personas de la organización de las habilidades y conocimientos necesarios para hacer frente a estos nuevos retos. Y también, en menor medida, mediante algunas iniciativas de reclutamiento como ‘Young Data Professionals’, un programa para el desarrollo de talento joven en analítica avanzada.

Las organizaciones no solo buscan perfiles puramente de datos para construir modelos sino que están interesadas en perfiles más híbridos

Habilidades de comunicación y liderazgo

Marcela Girón, directora asociada de Salidas Profesionales para el Sector Financiero de IESE Business School, subraya que los perfiles más demandados por el sector bancario siguen siendo los mismos. “La banca requiere personas con grandes habilidades analíticas, de liderazgo y de comunicación. Que sean capaces no solo de analizar datos y encontrar soluciones que generen valor a los clientes, sino de comunicar estas estrategias a todos los niveles dentro de la organización y, por supuesto, al cliente final”. Girón añade que las habilidades técnicas, como ‘data analytics’, ‘design thinking’ o programación de ‘software’ son importantes para el sector, pero que estas son más fáciles de adquirir una vez dentro de la empresa, con entrenamientos y cursos apropiados.

Los profesionales tienen que adaptarse porque, según Richard, “la demanda de perfiles está en constante calibración”. Es decir, las organizaciones no solo buscan perfiles puramente de datos para construir modelos sino que están interesadas en perfiles más híbridos, como por ejemplo el de analista de datos económicos (‘business data analyst’): “Es un perfil que trabajará y deberá de tener habilidades de programación, pero lo más importante es que estará inmerso en el negocio. Debe tener habilidades de comunicación elevadas, de pensamiento computacional o de estadística, para tener el entendimiento suficiente como para solicitar la construcción de algoritmos y poder analizar los ‘insights’ que arrojan los datos, para tomar decisiones de negocio, montar una estrategia o detectar oportunidades”.

A esto se suma que casi un tercio de los trabajos de servicios financieros podrían ser desplazados por la automatización a mediados de la década de 2030, según un informe de PricewaterhouseCoopers de 2018. Pero la automatización no necesariamente significa un desplazamiento de los trabajadores, sino el aprender a coexistir, tal y como afirma Girón: “El reto del sector bancario es aceptarla. Las personas seguirán siendo indispensables pero el trabajo se hará más fácil y más rápido gracias a los sistemas automatizados”. Considera que es imposible automatizar las habilidades de liderazgo, de comunicación y de dirección y gestión de equipos. Los trabajadores “continuarán aportando estas habilidades pero necesitarán aprender a trabajar con sistemas automatizados y codificados”.

También será labor de los profesionales, según Richard, entrenar a las máquinas para hacer ciertas tareas, como explicar los resultados arrojados al realizarlas y monitorizar que se haga un uso responsable de las mismas. “Con la llegada masiva de la inteligencia artificial, tendremos una nueva fórmula de colaboración. Trabajadores e inteligencia artificial pueden complementar sus habilidades: creatividad, liderazgo y trabajo en equipo con rapidez, escalabilidad y capacidades cuánticas. El valor de esta colaboración puede ser muy beneficioso para las compañías”, concluye.