Para nadie es un secreto que las empresas que saben aprovechar los datos toman mejores decisiones, innovan más rápido y se adaptan mejor a los cambios. De hecho, un reciente informe de DataCamp encontró que el 57% de los líderes considera que aquellos empleados con conocimientos en datos toman decisiones más rápidas y precisas.
A pesar de esto, la adopción de la alfabetización en datos no ha sido uniforme en todas las industrias. Mientras algunos sectores han integrado el uso de datos en sus operaciones diarias, otros siguen lejos de sacarle provecho, lo que puede impactar en la toma de decisiones, productividad y competitividad.
A continuación, veremos qué industrias podrían estar enfrentando mayores desafíos en alfabetización en datos y qué estrategias pueden adoptar para cerrar esa brecha.
¿Por qué algunos sectores podrían estar rezagados en alfabetización en datos?
Aunque la importancia de los datos es innegable, no todas las industrias han logrado incorporarlos de manera efectiva en sus operaciones. Y esto no siempre es por falta de interés, sino por una combinación de factores como:
- Recursos limitados: La alfabetización en datos compite con otras prioridades, y no siempre hay suficiente inversión para capacitaciones o herramientas.
- Resistencia al cambio: En sectores con métodos más tradicionales, la adopción de datos puede percibirse como una complicación en lugar de una mejora.
- Normativas y regulaciones: En sectores como el público o la salud, las normativas y requisitos legales pueden hacer que la adopción de nuevas tecnologías sea más compleja.
- Brecha de talento: La falta de profesionales con conocimientos en datos puede hacer que ciertas industrias tengan dificultades para sacarles verdadero provecho.
Estos factores pueden ralentizar la adopción de una cultura basada en datos, pero eso no significa que, con las estrategias adecuadas, estos sectores no puedan ponerse al día y aprovechar su valor. Ahora bien, ¿cuáles son estos sectores?
Sectores podrían estar más atrasados en alfabetización en datos y por qué
A menudo, factores como barreras estructurales, culturales o económicas pueden dificultar la integración de los datos en las operaciones diarias de las empresas, especialmente en industrias como:
- Construcción
Aunque la industria de la construcción maneja presupuestos millonarios y enfrenta riesgos constantes, sigue siendo una de las menos digitalizadas.
Muchas decisiones todavía se toman sobre la marcha, basadas en estimaciones o en la experiencia de los gerentes, lo que puede terminar en sobrecostos, retrasos e incluso desperdicio de materiales.
Además, como en la construcción se terceriza mucho, los datos suelen estar bastante desconectados. Cada contratista usa su propio sistema, los planos se actualizan manualmente y la información sobre costos y tiempos rara vez está centralizada.
Todo esto dificulta la adopción de herramientas digitales, tanto por la falta de familiaridad con la tecnología como por la resistencia al cambio de quienes llevan años trabajando con métodos más tradicionales.
- Agricultura tradicional
A pesar del auge de la agricultura de precisión, su adopción sigue siendo desigual. Fuera de las grandes corporaciones, muchos productores pequeños y medianos no tienen acceso a estas tecnologías o simplemente no las ven necesarias porque no dimensionan su valor.
A esto se suma la brecha digital en zonas rurales, donde la conectividad y la infraestructura tecnológica pueden ser limitadas. Sin acceso a datos en tiempo real, las decisiones sobre riego, fertilización y cosecha siguen dependiendo más de la intuición que de modelos predictivos que podrían hacerlas más eficientes y reducir desperdicios.
- Sector público
Las instituciones gubernamentales manejan una cantidad enorme de datos de toda índole. Pero, en muchos casos, y especialmente en Latinoamérica, la burocracia, las regulaciones, la falta de integración entre sistemas y la baja inversión en digitalización hacen que mucha de esta información termine infrautilizada o atrapada en procesos lentos e ineficientes.
Además, la toma de decisiones en el sector público no siempre está guiada por datos, sino por factores políticos, administrativos o, simplemente, por la falta de acceso a información confiable en tiempo real. Y aunque algunos gobiernos han avanzado en la integración de datos en la toma de decisiones, muchos procesos siguen siendo manuales o desconectados.
- Salud (en ciertas regiones)
El de la salud es otro sector que genera y almacena grandes volúmenes de datos a diario. Sin embargo, en muchas regiones, especialmente en países en desarrollo, la información sigue fragmentada en sistemas que no se comunican entre sí o, en algunos casos, aún se maneja en papel, lo que limita su acceso y uso para mejorar diagnósticos y tratamientos.
Otro problema es la resistencia al cambio dentro del sector. Muchos profesionales de la salud ya trabajan bajo presión y ven la incorporación de nuevas herramientas como una complicación adicional en lugar de una solución. Si a esto le sumamos la falta de inversión en capacitación, las regulaciones y la preocupación por la seguridad de los datos, no es difícil entender por qué la alfabetización en datos sigue siendo un desafío en este sector.
- Pymes en sectores tradicionales
En muchas pymes de sectores más tradicionales, como la manufactura o el comercio al por menor, las decisiones siguen dependiendo más de la intuición del dueño o gerente que de datos reales.
Además, aunque el acceso a herramientas de análisis se ha democratizado, es común que no cuenten con los recursos o el conocimiento necesario para aprovecharlas, por lo que la alfabetización en datos no termina siendo una prioridad.
En general, este sector suele priorizar otros aspectos de su operación antes que la alfabetización de datos y basarse mucho en la intuición.
¿Cómo pueden avanzar estos sectores?
Si bien estos sectores enfrentan barreras para integrar los datos, aprender habilidades de datos no tiene que ser complicado ni requerir grandes inversiones. La clave está en abordarlo de manera práctica y alineada con las necesidades reales de cada industria.
Algunas estrategias que pueden ayudar incluyen:
- Capacitación adaptada a cada sector: Optar por invertir en programas de capacitación diseñados para cada sector que enseñen a los trabajadores a interpretar la información relevante para su trabajo diario.
- Cambio cultural desde dentro: La alfabetización en datos no es solo un tema de tecnología, sino también de mentalidad. Por esto, es importante fomentar el uso de datos en la toma de decisiones para que se perciba como una ventaja y no como una carga.
- Herramientas intuitivas y adaptadas al contexto: La resistencia al cambio disminuye cuando la tecnología se adapta a la forma en que la gente ya trabaja. Opta por soluciones fáciles de usar que no requieran conocimientos técnicos avanzados.
- Casos de uso reales: Mostrar ejemplos concretos y relevantes para la industria ayuda a que los empleados vean cómo el uso de datos puede beneficiar su trabajo diario, lo que reduce la resistencia al cambio.
Además de esto, colaborar con instituciones educativas o consultores especializados puede ayudar a cerrar la brecha de conocimiento sin que cada empresa tenga que desarrollar sus propios programas desde cero.
Después de todo, integrar el uso de datos no tiene por qué ser un proceso abrumador para la empresa. Con el enfoque adecuado, incluso los sectores que hoy están más rezagados pueden aprovechar el potencial de los datos para mejorar su eficiencia y competitividad.
