LA ERA DE LOS DATOS

La rutina suele ser mala consejera, más para alguien que trabaja en tecnología y ya pisa las cinco décadas. Por eso, Marcos Begerez estaba decidido a encontrar “un nuevo nicho”, quería reinventarse. Él es un ingeniero en computación de 49 años que desde hace unos 20 trabaja en una empresa de software bancario. En ese proceso de búsqueda, y con el respaldo del lugar donde trabaja, encontró un objetivo. Quiere ser científico de datos.

Begerez investigó y concluyó que la ciencia de datos es el futuro(¿o ya el presente?) en todo el mundo. Sus ganas de actualización lo llevaron a inscribirse en un máster sobre Big Data en la ORT y en la Maestría en Data Science que lleva adelante la Universidad Tecnológica del Uruguay (UTEC). Allí le hablaron mucho del fundamento matemático pero también sobre las habilidades de comunicación, ya sea escrita o visual. Hoy, casi dos años más tarde, se dio cuenta que ama los datos y quiere ser “buscador de tesoros”, algo así como “un gran contador de historias”. Los datos “hablan mucho de quiénes somos y lo que hacemos”, cuenta Begerez, entusiasmado casi como un niño.

Dice que un científico de datos pasa su vida buscando “esas pequeñas perlitas o diamantes” que pueden estar vinculadas a los negocios o a la investigación. Y eso quiere hacer de acá en más. De hecho, el próximo 5 de marzo presentará su proyecto final en la UTEC junto a otros cinco compañeros: una aplicación para el tratamiento y seguimiento de los niños autistas. Uno de los integrantes del grupo es padre de un niño autista y convenció a los demás para elegir el tema.

Tras leer muchos papers de ciencia de datos e inteligencia artificial aplicada, y en colaboración con expertos argentinos en el tema, desarrollaron una aplicación que puede ayudar a sugerir estrategias ante determinadas conductas que son comunes de los niños autistas, como por ejemplo las autolesiones. “No sustituye al profesional, pero sí complementa porque en muchos casos no hay nada”, dice y se le nota el orgullo. “Es una forma de aplicar lo aprendido”, cuenta después.

Begerez y sus cinco compañeros —la biotecnóloga María Eugenia Pastor, la economista Patricia Filluelo, el ingeniero agrónomo Santiago Ferrando, el ingeniero en computación Rodrigo Ríos y el especialista en Business Intelligence Germán Tejería— serán de los primeros recibidos en la maestría de datos de la UTEC.

En ese mismo grupo selecto están las economistas Victoria Landaberry y María del Pilar Posada, ambas empleadas del Banco Central, y los ingenieros Johann Pérez y Kenji Nakasone. Este 4 de marzo presentarán su proyecto final, que propone utilizar técnicas de machine learning para predecir la pérdida de grado inversor de los países. Para eso combinan la información más tradicional, como la macroeconómica, con la que proviene de los textos de los reportes de las calificadoras de riesgo. De hecho, procesaron los reportes de 93 países, tomaron indicadores del tono de los comunicados y los integraron a los modelos. “La idea es poder aplicarlo para ir monitoreando en particular la situación de la economía uruguaya”, adelanta Landaberry, analista senior en el departamento de estabilidad financiera del banco. De algo está segura esta economista de 33 años: “La ciencia de datos es un campo de conocimiento que hoy se transformó en esencial”, dice.

Lo de Camila Decker (21 años) y María Gracia Álvarez (20 años) es bien distinto. Hace no tanto que salieron del liceo y ambas decidieron estudiar la primera carrera exclusiva de data science que existe en el país: la Licenciatura de Ciencias de Datos para negocios de la Universidad de Montevideo (UM). Ya van por el tercer año.

¿Por qué ciencia de datos? “Tiene la combinación perfecta de programación y manejo de datos, además del perfil de negocios”, dice Decker. Álvarez quería estudiar algo relacionado a la economía pero también le gusta la tecnología. Por eso, cuando se enteró que existe una carrera que es “como una mezcla” de ambas cosas, no lo dudó. Lo habló bastante con su padre, quien trabaja en un banco y sabe del tema: “Él me dio recontra para adelante, me dijo que esto se viene salado”.

Claro: en un momento de hiperabundancia de datos, el gran tema es cómo procesarlos mejor y para eso se necesitan expertos. Gente que sea capaz de extraer información valiosa ya sea para una empresa o un organismo público, que permita mejorar la toma de decisiones. Así, la ciencia de datos —una disciplina que nació hace no mucho más de 10 años, donde se combinan el análisis de estadísticas y el aprendizaje automático para entender fenómenos reales— es la profesión de moda, de las más demandas por las empresas acá y en el exterior (“el desempleo es negativo”, dice un empresario), es de los trabajos mejor pagos (se estima que el salario de los científicos de datos es 40% superior a sus pares) y con cada vez más ofertas educativas: cualquiera que indague un poco verá que hay una suerte de boom desde cursos de un mes a maestrías y una carrera (ver más abajo).

LinkedIn ubicó el año pasado a los científicos de datos en el tercer lugar en una lista de las 15 profesiones emergentes en Estados Unidos, detrás de especialistas en inteligencia artificial e ingenieros en robótica. Antes, la revista Harvard Business Review definió a la ciencia de datos como “el trabajo más sexy del siglo XXI” y The Economist como “el nuevo petróleo”. ¿Pero es para tanto?

Máximo Gurméndez, director de la Licenciatura en Ciencia de Datos para negocios de la Universidad de Montevideo (UM) y fundador de la empresa Montevideo Labs, dice que sí es el trabajo más sexy y menciona varias razones: es un empleo “muy divertido”, los datos “son apasionantes” y “uno puede estar horas” probando.

En cambio, Lorena Etcheverry, coordinadora de una de las maestrías de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República (Udelar), tiene una visión menos edulcorada. “En 2010 esas mismas promesas las hacían con respecto al big data: hay un marketing y cierta fantasía respecto a las posibilidades reales de sacarle jugo a un conjunto de datos”, dice. “Es muy sexy la idea, pero la mayoría del tiempo el cientista de datos hace cosas bastante aburridas como limpiar datos”, afirma la ingeniera.

Estos nuevos profesionales deben tener tres capacidades básicas: habilidades técnicas (programación, básicamente con los lenguajes Python y R, para explorar y tomar decisiones), la parte de matemáticas, estadísticas y modelos, y por último la habilidad de “meterse en un dominio distinto, entenderlo, poder comunicarse correctamente y actuar como traductor de datos”, dice Gurméndez.

Hay un montón de empresas que vieron un nicho y hoy trabajan para el exterior en ciencia de datos e inteligencia artificial. “Casi todas son de exalumnos de la Udelar”, asegura la decana de la Facultad de Ingeniería, María Simon.

La afirmación es cierta, pero también es verdad que muchos de los profesionales que se han desarrollado son autodidactas, aunque hayan estudiado antes en la universidad. Es el caso de Martín Alcalá Rubí, un ingeniero en Telecomunicaciones y Electrónica de 40 años que hace poco más de una década fundó Tryolabs, empresa especializa en software de inteligencia artificial, con foco en el mercado de Silicon Valley en Estados Unidos. “Nosotros aprendimos de la escuela de internet”, dice Alcalá y se ríe.

Desde 21 de Setiembre y la rambla en Pocitos, donde tienen cuatro pisos de oficinas, han atendido a unos 200 clientes estadounidenses de rubros tan distintos que van desde empresas de comunicación a banca y abogacía. “Esta disciplina es horizontal y le llegás a todos los sectores”, afirma Alcalá, mientras atrás se escucha a sus hijas. Está de vacaciones en Punta Colorada y el tiempo no ayuda. Otro día de lluvia.

La empresa tiene unos 50 empleados, aunque no todos están en Uruguay. Hay varios esparcidos por el globo. “Para explicarlo de la manera más sencilla: tenemos el mejor escuadrón de científicos de datos de la región y vendemos servicio de desarrollo de altísimo valor agregado a compañías muy relevantes”, dice Alcalá y su discurso tiene poco de humilde. Quizás eso forme parte del marketing con el que viene acompañado el mundo de la ciencia de datos.

En Tryolabs tienen su propia maquinaria de formación con cursos internos. En otros países eso es la norma. Carlos Ham, director de banca minorista y marketing de Itaú, cuenta que el crecimiento explosivo de esta disciplina llevó a que el banco en Brasil contrate gente con formación en matemáticas y la forme en ciencia de datos. “No hay gente suficiente” en el mercado y “después de formarlos cuesta retenerlos”, lamenta Ham.

Gurméndez tiene 43 años y se fue a Estados Unidos hace 13 para hacer una maestría en ciencias de la computación e inteligencia artificial. En ese momento la ciencia de datos “ya era una profesión” allá, aunque se le decía minería de datos o data mining. Muchos años después, desde 2019 dirige la primera carrera dedicada solo a la ciencia de datos. También montó Montevideo Labs, una empresa de 50 empleados con sede en Carrasco que trabaja con foco en big data para Estados Unidos. Muchos de los empleados son contadores e ingenieros “convertidos” a expertos en datos.

Entre otros tantos clientes, desarrollaron un sistema de machine learning para una importante plataforma de streaming nortamericana, que permite el “análisis de apuestas en tiempo real”: avisos publicitarios que se rematan a razón de tres millones por segundo. ¿Qué significa eso? “A vos te muestran tal aviso porque tenemos ciertos datos que indican que es más probable que te interese tal champión o tal auto”, sintetiza.

Pero Gurméndez nota un cambio notorio en el mercado local: cada vez lo contactan más empresas uruguayas para resolver problemas de datos, lo cual no le pasaba hace dos años. Y la pandemia, además, fue una oportunidad: la firma sumó más de 20 empleados en el último año porque la demanda aumentó. Las empresas aceleraron la adopción del trabajo remoto y eso “abrió los ojos de que se pueden conseguir talentos sin importar dónde están localizados”.

Gurméndez afirma que los uruguayos son “de primer nivel, creativos, profesionales y honestos” y que eso ayuda mucho. Algo parecido dice desde Londres Virginia Robano, asesora de la Maestría en Data Science de UTEC: “Uruguay anda volando, es un orgullo y una garantía de estabilidad”. Según Robano, a nivel académico el país está “mucho más avanzado que la región”.

Pero no todos opinan lo mismo. Diego Vallarino también es científico de datos, tiene 47 años y su carrera ha sido de reinvención permanente. “Ya ni me acuerdo lo que era liquidar un impuesto”, afirma Vallarino, quien estudió Ciencias Económicas a fines del siglo pasado y en 2002, en plena crisis, hizo un MBA en Chile, donde se dio “una ducha de nuevas tendencias”. Entonces decidió que su camino era por ahí. Mucho más tarde estudió ciencia de datos en Barcelona y cliometría —una metodología que combina la historia, la economía y la econometría— en Buenos Aires. A fines del año pasado renunció al cargo de chief data officer en Scotiabank y al mes lo llamaron de la empresa francesa Coface, que vende seguros de exportación, donde ahora es data scientist manager global. Maneja un equipo de 10 personas de nacionalidades distintas con seis idiomas diferentes, que cubre desde Asia a América. El 1º de junio se radicará en Madrid o París. “Eso me da la posibilidad de ir a jugar a las grandes ligas: desde casa matriz voy a poder definir la estrategia de ciencia de datos”, adelanta.

A diferencia de otros colegas, Vallarino es más pesimista respecto a cómo se viene preparando el país para la ciencia de datos. Dice que Uruguay sí ha mejorado en la formación pero “hay que pisar el acelerador” porque aún “falta muchísimo” si se compara con la región.

“Acá solo se enseña la parte más marketinera y divertida, que es hacer algoritmos y usar lenguajes de programación” o se enseña la estadística clásica, pero la clave es entender esos datos, advierte. “El algoritmo es una parte: hay que manejar desde que se crea el dato, casi como un antropólogo del dato, hasta para qué se va a utilizar ese modelo que se está desarrollando", indica Vallarino. Ham, de Itaú, coincide: “Si le das la información a gente que no sabe cómo manejarla, seguramente no tendrás resultados”.

En Uruguay no hay relevamientos de sueldos en ciencia de datos, pero el último informe de la Cámara Uruguaya de Tecnologías de la Información (CUTI), de mediados de 2020, dice que la mediana del salario de un programador semi senior varía entre 71.208 y 105.307 pesos nominales y la del programador senior se mueve entre 94.729 y 156.004 pesos. Claro, los sueldos máximos de programadores pueden llegar hasta algo más de 300.000 pesos.

Y los especialistas en ciencia de datos están entre los mejores pagos. Es de las dos o tres áreas “más valoradas” en tecnología porque en poco tiempo pasó a ser una capacidad muy requerida en las empresas, asegura el decano de Ingeniería de la ORT, Eduardo Mangarelli. Gurméndez de la UM estima que los salarios de los científicos de datos al principio son hasta 40% por arriba de los sectores tradicionales y eso aumenta en los puestos senior. “Pero hay que tener cuidado: no significa que por hacer un curso de un mes de Python vas a ser científico de datos”, explica.

En Estados Unidos, por ejemplo, el salario medio del científico de datos es de unos 11.000 dólares por mes, algo por arriba de un MBA, según la información que maneja Gurméndez. Y en México el sueldo de un científico de datos es hasta siete veces mayor respecto a lo que perciben ingenieros químicos, metalúrgicos y automotrices, según un relevamiento del diario El Financiero. Acá aún es menos, pero no estamos tan lejos. El año pasado una empresa financiera local subió 45% los sueldos a los empleados que saben programar, según supo El País.

—¿Y hay gente que estudia ciencia de datos solo porque hay plata?

—Yo creo que sí. Hay un porcentaje que se entusiasma por las oportunidades —responde Gurméndez, diplomático—. Porque ven las dificultades que existen en carreras alternativas. Hay carreras muy atractivas a nivel académico, profesional y personal… Pero quizás la demanda no es tan alta.