Construcción de equipos de IA y datos: A quién contratar primero

Construir un equipo de IA puede ser desafiante, especialmente cuando no está seguro sobre el talento adecuado a contratar primero. En este artículo, exploraremos primero los roles de data analyst, data scientist y data engineer, y discutiremos los pros y contras de contratar cada perfil. También analizaremos cómo estos roles se ajustan a la cultura de su empresa y lo ayudaremos a construir un equipo de datos robusto.

¿Qué papel desempeña cada perfil?

Exploremos cada rol de datos, asumiendo que forman parte de un equipo en una startup.

Data Analyst: El CFO de su equipo de datos

Los data analysts son como los CFOs de su equipo de datos. Comprenden las ineficiencias de su empresa, identifican áreas de excelencia y destacan sectores con bajo rendimiento. Pueden elaborar escenarios potenciales y pronosticar resultados, proporcionando una autoevaluación de sus procesos.

Contratar a un data analyst primero puede fomentar una cultura de introspección y análisis retrospectivo, ayudando a su equipo a confiar y entender los datos. Sin embargo, la principal desventaja es que las mejoras en beneficios serán incrementales, no continuas.

Data Scientist: El CEO de su equipo de datos

Los data scientists son similares a los CEOs de su equipo de datos. Definen la visión y apuntan al crecimiento o mejora exponencial. Trabajan con machine learning, que tiende a mejorar con el tiempo conforme se recopilan más datos.

Contratar a un data scientist primero puede llevar a un aumento lineal, si no exponencial, en beneficios. Sin embargo, sin el apoyo de otros perfiles, puede llegar a un estancamiento en la mejora o incluso experimentar una caída debido a la acumulación de deuda técnica.

Data Engineer: El COO de su equipo de datos

Los data engineers son como los COOs de su equipo de datos. Definen los procesos que conducen al crecimiento sostenible y escalable. Pueden evitar el estancamiento o la caída en la mejora que puede ocurrir cuando se depende únicamente de un data scientist.

Contratar a un data engineer primero puede proporcionar la infraestructura adecuada para sus iniciativas de IA. Sin embargo, este enfoque puede ser costoso y puede comprometerse a un camino antes de validar si la IA es adecuada para su empresa.

Entonces, ¿a quién debería contratar primero?

Si bien algunos argumentan que debería contratar a un data engineer primero para construir la infraestructura adecuada, creo que es mejor comenzar con un data scientist o un data analyst. Este enfoque le permite construir una cultura impulsada por datos, validar si la IA es adecuada para su empresa e identificar los mejores procesos comerciales para abordar con IA.

Una vez validado que la IA es adecuada para usted e identificados los mejores casos de uso, puede entonces contratar a un data engineer para construir la infraestructura necesaria. Este enfoque le permite validar sus iniciativas de IA, lograr beneficios a corto plazo e reinvertir esos beneficios en la construcción de la infraestructura adecuada.

Conclusión

Construir un equipo de IA es un proceso estratégico que depende de la mentalidad y prioridades de su empresa. Ya sea que elija contratar a un data analyst, data scientist o data engineer primero, la clave es validar sus iniciativas de IA, construir una cultura impulsada por datos e invertir en la infraestructura adecuada.

Recuerde, no existe un enfoque único para todos. La estrategia correcta para su empresa dependerá de sus necesidades y circunstancias específicas. Si necesita ayuda para determinar el mejor enfoque para su empresa, no dude en contactarnos en NILG.AI. Estamos aquí para ayudarle a navegar las complejidades de construir un equipo de IA e implementar IA en su negocio.

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