En la actualidad, el rol del economista ha evolucionado considerablemente. El economista tradicional se enfocaba en el análisis teórico, utilizando modelos estáticos y datos limitados para proyecciones y toma de decisiones. Sin embargo, en un mundo donde la toma de decisiones depende altamente de los datos, estos profesionales necesitan ir más allá de los métodos convencionales, integrando herramientas tecnológicas que les permiten procesar grandes volúmenes de información y obtener conclusiones más precisas y rápidas.
El lenguaje de datos
El economista moderno no solo debe entender teorías económicas, sino que ahora es prácticamente indispensable que la nueva generación domine el lenguaje de datos. Esto implica habilidad para programar en Python o R, así como el uso de softwares de análisis estadístico y econométrico como Stata o MatLab. Estas herramientas nos facilitan modelos predictivos, que no solo interpretan datos históricos, sino que también simulan escenarios futuros con un nivel de precisión que antes no se conseguía.
El economista de mañana es un “storyteller” o contados de historias visuales que transmiten su análisis de manera más efectiva y convincente
Un aspecto clave es la capacidad de interpretar el Big Data. Las economías de hoy generan enormes cantidades de información diariamente, desde datos de transacciones financieras hasta patrones de consumo globales. El economista del siglo XXI, utilizando técnicas de machine learning, puede identificar patrones ocultos en esos datos, lo que le permite anticipar eventos como picos inflacionarios, crisis económicas o cambios en los patrones de consumo.
El dominio de visualización de datos es ahora esencial. Herramientas como Tableau o Power BI permiten a los economistas transformar datos complejos en representaciones visuales claras y accesibles, facilitando la comunicación de ideas a audiencias no especializadas, desde líderes empresariales hasta responsables de políticas públicas. En lugar de simplemente analizar los números, el economista de mañana también es un “storyteller” o contador de historias visuales que transmiten su análisis de manera más efectiva y convincente.
Por tanto, el nuevo perfil se parece cada vez más al de un científico de datos, un profesional que no solo comprende los fundamentos de la economía, sino que también domina la estadística avanzada, el análisis de datos y las técnicas de machine learning.
Este cambio de perfil no es solo una moda pasajera, sino una evolución necesaria para adaptarse a un mundo que exige velocidad, precisión y análisis profundo en tiempo real. En resumen, el economista de hoy debe ser un híbrido entre el análisis tradicional y el experto en datos.
