Caso de éxito · Naturgy
Naturgy: Data Science Program
Un programa intensivo y práctico para transformar profesionales con conocimiento del negocio en analistas y científicos de datos capaces de crear soluciones reales para la organización.
Naturgy
Compañía del sector energético que impulsó, junto con su Universidad Corporativa y la unidad de Data, un programa para desarrollar capacidades internas en analítica, ciencia de datos e inteligencia artificial.
Mari Luz Aguado
Associate Director Data & AI Ver biografía →El punto de partida
Necesidades del cliente
Naturgy necesitaba una estrategia sostenible para desarrollar talento interno en datos. En un mercado con perfiles escasos y costosos, la organización quería aprovechar el conocimiento de negocio de sus profesionales, acelerar su reconversión y reforzar una cultura de decisiones basada en datos.
Desarrollar talento interno
Reconvertir profesionales que ya entendían el negocio en perfiles capaces de trabajar con analítica avanzada, machine learning e IA.
Acelerar decisiones basadas en datos
Ampliar la capacidad de crear soluciones de análisis y visualización que tradujeran necesidades de negocio en decisiones informadas.
Retener capacidades críticas
Ofrecer una trayectoria profesional atractiva, reducir la dependencia de contratación externa y fortalecer el compromiso del talento.
La respuesta de Netmind
Solución / Journey
Netmind diseñó junto con la Universidad Corporativa y la unidad de Data un recorrido progresivo, práctico y conectado con el negocio, desde el pensamiento computacional hasta la construcción de soluciones avanzadas de ciencia de datos e IA generativa.
Definición de colectivos y capacidades
Identificación de los perfiles prioritarios, las competencias necesarias y su conexión con la estrategia de digitalización.
Computational Thinking
Desarrollo de pensamiento computacional y uso de IA generativa para estructurar y resolver problemas complejos.
Data Analytics
Formación avanzada en análisis y visualización con Python para convertir datos en conocimiento útil para la decisión.
Data Science
Aplicación de algoritmos supervisados y no supervisados, machine learning e IA generativa sobre grandes volúmenes de datos.
Práctica en entornos reales
Trabajo síncrono y asíncrono con Teams, GitHub, Anaconda y soluciones cloud as a service.
Challenge de negocio
Cierre mediante un reto real valorado conjuntamente por las áreas de negocio y la Universidad Corporativa.
Impacto del programa
Resultados
El programa amplió de forma significativa la capacidad interna de Naturgy para analizar datos, crear soluciones de machine learning y acelerar la adopción de la IA, generando además un retorno económico y cultural medible.
Capacidades desarrolladas
Distribución de las principales competencias alcanzadas sobre el total de participantes.
Práctica y retorno
Una experiencia intensiva con aplicación real y un ahorro directo superior a la inversión aproximada.
Más capacidad para decidir con datos
La organización aumentó los recursos capaces de interpretar necesidades, analizar información y traducirla en soluciones accionables.
Aceleración de Data, ML e IA
Los nuevos perfiles internos reforzaron la creación de soluciones basadas en datos y facilitaron la adopción de inteligencia artificial.
Compromiso y reconocimiento interno
La inversión en desarrollo profesional fortaleció la cultura corporativa y ofreció nuevas perspectivas de carrera al talento interno.
Cómo trabajamos
Método
La experiencia combinó estrategia, práctica, tecnología y retos reales bajo un patrón pedagógico común, adaptado a los colectivos y enriquecido con la visión de responsables de negocio.
Capacidades alineadas con la estrategia de digitalización
La unidad de Data, la Universidad Corporativa y los responsables de negocio participaron en la definición de colectivos, contenidos y metodología.
Una experiencia significativa, no solo contenido
Sesiones síncronas y asíncronas, talleres y práctica guiada combinaron conocimiento conceptual con aplicación progresiva.
Herramientas similares a las del trabajo real
El programa utilizó entornos virtuales y cloud, apoyándose en Teams, GitHub, Anaconda y soluciones as a service.
Demostrar la capacidad resolviendo un reto real
Cada recorrido culminó con un challenge de negocio valorado por responsables de las áreas y la Universidad Corporativa.
Diseño con negocio
Aprendizaje aplicado
Entorno tecnológico
Challenge final
Siguiente paso
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