Hace unos años, con aprender SQL, Excel y un poco de Python era suficiente para destacar como analista de datos. Pero el panorama ha cambiado. Hoy, herramientas impulsadas por IA pueden generar reportes, limpiar datos y responder preguntas de negocio en segundos, sin necesidad de código.

Entonces, ¿qué pasa con los analistas?, ¿Cómo se está redefiniendo su rol en este nuevo escenario?.

El rol de los analistas de datos antes de la IA

Antes de que la inteligencia artificial comenzara a transformar el análisis de datos, el trabajo de los analistas se centraba en recopilar, limpiar y procesar información para generar reportes y ayudar en la toma de decisiones.

Este proceso era en gran parte manual, y mucho del tiempo se invertía en tareas repetitivas, como limpiar datos inconsistentes, unir múltiples fuentes de información y transformar datos crudos en información útil.

Para esto, los analistas encontraban apoyo en herramientas tradicionales como hojas de cálculo, bases de datos SQL y software de análisis estadístico, por lo que en muchos casos, su valor como profesionales se medía por su capacidad de manejar estas herramientas y generar reportes detallados. Sin embargo, con la llegada de la IA, el panorama ha cambiado, y las habilidades más valoradas han evolucionado junto con la tecnología.

La llegada de la IA y la automatización

La inteligencia artificial ha transformado el análisis de datos de manera significativa. Algoritmos como el aprendizaje automático (machine learning) y el procesamiento de lenguaje natural (NLP) han facilitado la automatización de muchas tareas.

Esto ha permitido que los analistas dejen atrás procesos repetitivos y se enfoquen en interpretar resultados, validar información y asegurarse de que los modelos de IA generen insights útiles y precisos. Así, su rol se ha vuelto más estratégico, con un impacto más directo en la toma de decisiones y en el valor que aportan al negocio.

Por eso, ya no basta con saber extraer información. Ahora es clave entender qué preguntas hacer, cómo contextualizar los hallazgos y cómo traducirlos en estrategias que realmente impulsen el negocio.

Mejorando la toma de decisiones con IA

Más allá de automatizar tareas operativas, la IA ha elevado la calidad y precisión en la toma de decisiones. Ahora, es más fácil y rápido analizar grandes volúmenes de datos, detectar patrones complejos y generar predicciones basadas en evidencia.

Pero los datos por sí solos no toman decisiones. La IA puede procesar información y ofrecer recomendaciones, pero son los analistas quienes contextualizan esos hallazgos, evalúan su impacto y los traducen en acciones concretas.

Por eso, en lugar de depender únicamente de modelos automatizados, las empresas necesitan profesionales que sepan interpretar los resultados con criterio y alinearlos con los objetivos del negocio. Y es que, a pesar de la creciente automatización, los analistas siguen siendo fundamentales porque son ellos quienes aportan la intuición, el juicio crítico y la creatividad necesarios para transformar los datos en decisiones estratégicas.

¿Qué nuevas habilidades deberían desarrollar los analistas?

El impacto de la IA en el campo del análisis de datos también ha creado una necesidad de nuevas habilidades. Ya no basta con saber, SQL o generar reportes en Excel; ahora los analistas deben desarrollar competencias que los diferencien de lo que puede hacer un modelo automatizado.

Según el reporte de alfabetización de datos e IA de DataCamp, algunas de las habilidades más demandadas por las empresas incluyen:

• Pensamiento crítico y toma de decisiones basada en datos: No se trata solo de analizar datos, sino de saber qué preguntas hacer y cómo interpretar los resultados en el contexto del negocio. Según el reporte, el 84% de los líderes empresariales considera que esta es la competencia más importante en sus equipos.
• Comunicación y storytelling con datos: La IA puede generar insights, pero hay que traducirlos en narrativas claras que impulsen decisiones. El 80% de los líderes prioriza la capacidad de analizar y presentar datos de manera efectiva.
• Alfabetización en IA: Según Datacamp, el 76% de las empresas cree que la falta de alfabetización en IA es una barrera para la adopción de estas tecnologías.

Los analistas que dominen estos conceptos y los combinen con conocimiento técnico serán más valiosos dentro de sus empresas y tendrán una ventaja competitiva en un mercado cada vez más impulsado por la inteligencia artificial.

El futuro del trabajo de los analistas de datos

La IA no va a reemplazar a los analistas de datos, pero sí está marcando la diferencia entre quienes realmente aportan valor y quienes solo ejecutan procesos. Ya no se trata solo de extraer información o generar reportes, sino de entender el negocio, hacer las preguntas correctas y saber cuándo los datos tienen sentido… y cuándo no.

En el futuro, la IA seguirá evolucionando y mejorando, por lo que los analistas de datos que dominen habilidades estratégicas como el pensamiento crítico, la comunicación efectiva y la capacidad de traducir datos en decisiones tendrán una ventaja competitiva clara.

Al final, la IA puede procesar información, pero sigue siendo el criterio humano el que le da sentido, y ahí es donde adquirir nuevas habilidades de datos e IA marcará la diferencia.