Especialista en ciencia de datos: posición es tendencia en el sector Logístico

Según el informe Futuro del Trabajo 2025, realizado por el Foro Económico Mundial, los empleadores brasileños predicen que las funciones de especialista en Transformación Digital, en IA y Aprendizaje automático y en Cadena de suministro la logística crecerá hasta 2030. 

Este crecimiento llena un vacío importante en el sector de Logística y Gestión de la Cadena de Suministro: la falta de habilidades técnicas para implementar la ciencia de datos, que se ha destacado como una competencia esencial para el sector. 

Con la creciente dependencia de decisiones basadas en información precisa para mejorar la eficiencia, se vuelve imperativo invertir en talento interno o contratar empleados que sepan aplicar buenas prácticas de integración, procesamiento y análisis de datos. 

Para hacer una visión general, la ciencia de datos permite una visión detallada de la información en todas las etapas de la cadena logística. Las herramientas analíticas avanzadas aportan numerosos beneficios: a partir del análisis en profundidad de los datos, las empresas pueden predecir demandas, gestionar inventarios y optimizar rutas, y reducir el desperdicio.  

Con estos análisis, también es posible identificar patrones, anomalías y tendencias ocultas, lo que permite a las empresas anticipar posibles problemas y cuellos de botella. Estas prácticas no sólo aumentan la eficiencia operativa, sino que también garantizan respuestas rápidas y precisas a los cambios del mercado y las necesidades internas.  

La investigación operativa, a su vez, utiliza métodos avanzados para resolver problemas complejos y optimizar la asignación de recursos. Sus aplicaciones van desde elegir la ubicación ideal para los centros de distribución hasta definir rutas y niveles óptimos de inventario. Este enfoque también permite simular escenarios y evaluar el impacto de diferentes decisiones antes de implementarlos, minimizando riesgos y maximizando la eficiencia.  

En un entorno cada vez más competitivo, dominar estas técnicas de investigación operativa es un diferenciador estratégico para los profesionales de la industria. Al mismo tiempo, la capacidad de transformar grandes volúmenes de datos en conocimientos aplicables hace que la ciencia de datos sea una habilidad esencial para la logística moderna y la gestión de la cadena de suministro.  

Desafíos en el camino 

Si bien son prometedoras, estas áreas son todavía relativamente nuevas y uno de los mayores desafíos es la integración entre los antiguos sistemas de TI y las nuevas tecnologías de ciencia de datos. Muchas empresas todavía utilizan herramientas incompatibles con las soluciones modernas, lo que dificulta la recopilación e integración de datos relevantes.  

Otro desafío es la resistencia cultural a las decisiones basadas en datos. Muchos profesionales todavía prefieren confiar en la experiencia y la intuición, lo que requiere un cambio organizacional que parte del liderazgo, promoviendo la apreciación de las decisiones basadas en evidencia. Además, la calidad y la integridad de los datos son fundamental para evitar errores de análisis que puedan conducir a decisiones equivocadas, lo que requiere procesos de gobernanza sólidos para garantizar una información precisa, completa y consistente.  

A pesar de estas dificultades, los obstáculos pueden superarse con inversiones en tecnología, formación y cambio cultural. La ciencia de datos y la investigación operativa son habilidades esenciales para la logística moderna, no sólo optimizando la eficiencia, sino también ofreciendo una visión estratégica del negocio. Las empresas que exploten todo el potencial de estas disciplinas estarán mejor posicionadas a la vanguardia de la innovación y mejor preparadas para competir en el mercado.