¿Cómo saber qué necesito estudiar para el futuro?
Hay una frase atribuida a Niels Bohr, Mark Twain o Yogi Berra: “Es difícil hacer predicciones, especialmente sobre el futuro”. La pregunta que nos hacemos en distintos momentos profesionales es: ¿Qué formación puedo obtener hoy para mejorar mi futuro profesional? En este artículo, nos centraremos en la ventaja competitiva que supone estudiar ciencia de datos e inteligencia de negocio y explicaremos su metodología.
En el Informe de Tendencias Salariales de Randstad de Febrero 2026 se pueden consultar los rangos de sueldo en la Categoría de Data & Insights para Madrid y Barcelona por rangos de experiencia. Por ejemplo un Business Analyst, en Madrid, tiene un salario de 30-45 k€/año en la experiencia de 1 a 4 años, llegando a 55-70 k€/año a partir de 7 años de experiencia. Es una estimación de salarios y hay que tener en cuenta que puede variar mucho en función del candidato y la empresa.
Una vez nos asegurarnos de que el salario está en el rango que queremos obtener, tenemos que considerar si hay mucha demanda en el mercado. Según el artículo de 10 perfiles más demandados en 2025, encontramos que el perfil de especialista en inteligencia artificial, es decir, ingeniero de datos, es el segundo más demandado del año pasado. Una frase llama la atención: “Todos ellos presentan un denominador común: un alto nivel de especialización técnica combinado con visión de negocio, capacidad de adaptación y competencias colaborativas"
Tras este pequeño análisis, hemos podido validar una expectativa de salario y demanda del puesto de trabajo. Aunque solo se trata de un pequeño ejemplo, la decisión no se debe tomar con información parcial, teniendo en cuenta de que hablamos de un futuro incierto y difícil de estimar. El primer punto que se debe tener en cuenta a la hora de elegir son las capacidades, gustos y formas de abordar los problemas, así podrás averiguar con que tipo de trabajo encajas.
En el proceso de decisión se necesita capacidad analítica, pensamiento estructurado, curiosidad y, lo más importante, capacidad de no dar por cerrada la respuesta hasta que no se ha podido confirmar con la información disponible. Al igual que a un veterinario le tienen que gustar los animales, a un perfil de ciencia de datos e inteligencia de negocio, le interesan las relaciones, la capacidad de explicar y predecir lo que que ocurre.
En el entorno cada vez más competitivo, con un volumen creciente de datos y la necesidad de dar soporte a las decisiones de negocio, es necesario combinar capacidad técnica para diseñar y construir procesos robustos de captura; y análisis de datos con visión de negocio. Todo ello, nos permitirá identificar el impacto que tienen los análisis, priorizarlos y ser capaces de explicarlos en lenguaje de negocio. Al ser tareas en las que intervienen distintas áreas de la empresa y que pueden tener un impacto en las decisiones que se toman sobre departamentos distintos del propio, requiere, también, una gran capacidad de colaboración.
Una preocupación adicional es la aparición de la Inteligencia Artificial con avances espectaculares, prácticamente, cada mes y los cambios que suponen en las empresas, ¿Tiene sentido estudiar si el conocimiento va a ser fácilmente accesible mediante la IA y además va a ser muy cambiante? Una formación adecuada no sólo proporciona el conocimiento concreto más actualizado, sino el capacidad para analizar las situaciones, incorporar conocimiento nuevo y dar contexto de negocio. La curiosidad para seguir aprendiendo en el futuro, junto con un método para hacerlo, unida al conocimiento técnico, la práctica real y el rigor en el resultado permite estar preparado ante los cambios que se van a producir.
Adicionalmente, la inteligencia de negocio y la ciencia de datos son más importantes en la era de la IA, puesto que requieren de contexto de negocio para realizar las preguntas adecuadas y dar respuestas. Además de una metodología rigurosa y contrastada para asegurar que los datos que alimentan los sistemas IA y algoritmos son correctos y están verificados. Si preguntaseis mi apreciación personal, os hablaría de la desaparición de tareas repetitivas y laboriosas; esas sí pasarán a la IA, pero el rol del humano pasará a ser el criterio del tipo de tareas a realizar, cómo validarlas y cómo asegurarse de que son firmes frente a cambios futuros.
El Máster Universitario en Ciencia de Datos e Inteligencia de Negocio integra una sólida base técnica con una visión estratégica de negocio. A través de un enfoque práctico y metodologías actualizadas, el programa aborda desde la gestión de infraestructuras y algoritmos hasta el análisis de datos para la toma de decisiones. Gracias a un entorno de aprendizaje con herramientas de vanguardia y docentes expertos que aplican estas disciplinas en empresas líderes, el alumno no solo domina las competencias técnicas actuales, sino que desarrolla la agilidad necesaria para adaptarse y liderar ante los retos futuros del mercado.
