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Fiona Veazey es directora de tecnología en análisis de datos, IA y aprendizaje automático (ML) en Fidelity Investments.

En su puesto, dirige, gestiona y entrena a los asociados de varios equipos de análisis de datos e IA/ML que trabajan en una variedad de proyectos, desde la detección de anomalías y el procesamiento autónomo hasta el control de calidad predictivo, así como el desarrollo de una plataforma de análisis avanzado y la creación de un lago de datos empresarial estratégico.

Lleva 15 años en Fidelity Investments, donde comenzó en un equipo de análisis cuantitativo en la oficina de Boston de la empresa.

Trabajé como ingeniera de software durante un año, más o menos, prestando apoyo a la parte tecnológica de la gestión de activos, hasta que se me presentó la oportunidad de dirigir lo que se me describió como un equipo «SWAT» diseñado para atender las necesidades analíticas tácticas de tiempo crítico en la sala de operaciones para los gestores de carteras, los analistas financieros y los equipos de negociación y análisis cuantitativo», dijo.

«En 2015, mi prometida y yo decidimos mudarnos a Irlanda, ya que quería estar más cerca de la familia. Por suerte, Fidelity Ireland estaba ampliando su división de gestión de activos en ese momento, por lo que Fidelity me reubicó de nuevo en Irlanda, donde trabajé con las operaciones de gestión de activos durante un tiempo antes de pasar a mi función actual.»

El poder de los datos nunca ha sido tan evidente».
– FIONA VEAZEY

¿Qué fue lo primero que despertó su interés por la carrera de analista?

Encontré mi camino en esta carrera por un giro del destino realmente. En mi juventud me dediqué a la carrera de jinete, compitiendo con Irlanda en varias ocasiones. Aunque me gustaba el glamour de este deporte, también me pareció conveniente tener una educación para apoyar lo que pretendía ser una carrera de apoyo.

Los ordenadores siempre me habían interesado, así que me embarqué en una carrera de informática. Mientras cursaba mis estudios, tuve la gran suerte de tener la oportunidad de trabajar como programador informático para Fexco, lo que me permitió adquirir una valiosa experiencia y costear mejor mis estudios.

A lo largo de mi formación y del tiempo que pasé en Fexco, descubrí que me gustaba mucho lo que hacía y que tenía aptitudes para ello, así que empecé a pensar cada vez más en una carrera dedicada a la informática.

¿Cuáles fueron las mayores sorpresas que se encontró en su trayectoria profesional en el campo de la analítica?

Cuando empecé a trabajar en el parqué directamente para los profesionales de la inversión, me enfrenté a una pronunciada curva de aprendizaje en algunos frentes en cuanto a conocimiento del negocio y gestión de las relaciones.

Aprendí rápidamente que no basta con dominar la analítica. Era igualmente importante entender el negocio de la gestión de carteras, el rendimiento y el análisis de riesgos y, por supuesto, las herramientas utilizadas, como FactSet, BarraOne y Bloomberg, y cómo utilizarlas como lo harían los profesionales de la inversión, así como ser capaz de interactuar con ellas mediante programación.

Conocer los entresijos de la gestión, la negociación y la evaluación de las carteras, entre otras cosas, me permitió entender los análisis, detectar proactivamente las anomalías y, en definitiva, comprender y predecir mejor las necesidades de las personas con las que trabajaba. El aprendizaje del negocio era desalentador, pero sólo era cuestión de arremangarse y ponerse manos a la obra.

Del mismo modo, estoy abordando una curva de aprendizaje de nuevo en el espacio de la IA/ML, sin embargo, me estoy atascando y estoy disfrutando mucho aprendiendo todo sobre ella. La IA/ML es un área muy emocionante y no hay duda de que va a ser cada vez más importante en los negocios y en la vida en general.

Hay veces que parece que cuanto más aprendo, más me doy cuenta de que hay que aprender. Sin embargo, creo que hay que saber aceptarlo y seguir adelante. Me gustan los retos y tengo ganas de aprender, así que estoy haciendo todo lo posible para aumentar mis conocimientos lo antes posible.

¿Hubo alguna persona que influyera especialmente en el desarrollo de su carrera?

Para ser sincero, hay muchos. Sin embargo, tendría que decir que la mayor influencia en el desarrollo de mi carrera fue Chuck McDevitt, que era jefe de operaciones internacionales en Fidelity Institutional Asset Management.

Chuck me colocó en un puesto en el parqué, que fue el punto de inflexión en mi carrera, en el que pasé de ser un mero desarrollador de software a un papel más analítico. Creyó en mí y confió en que haría lo necesario para que funcionara.

Esa responsabilidad que se me confió me dio confianza, aumentó mi impulso para triunfar y me demostró que, con suficiente resistencia y tenacidad, las grandes cosas son posibles.

Esta experiencia también ha influido en mi estilo de liderazgo, ya que me satisface mucho ver a los asociados prosperar, dar oportunidades a la gente y buscar el talento donde puede no ser evidente de inmediato y fomentarlo para ayudarlo a surgir.

También en Fidelity Ireland he tenido la suerte de ser guiado por la dirección, ya que Tony Sheridan, Carol Twomey y Stephanie Pearson, entre otros, desempeñaron un papel importante en mi acceso a las oportunidades de IA/ML.

¿Qué es lo que más le gusta de su trabajo?

Es un momento fascinante para dedicarse a la analítica, especialmente ahora con la explosión de la IA/ML no sólo en nuestras organizaciones y empresas, sino también en casi todas las facetas de nuestra vida cotidiana.

También es un momento emocionante para trabajar en Fidelity, ya que se está llevando a cabo una enorme transformación digital que afectará a la forma en que la organización hace negocios y presta servicios a nuestros clientes en los próximos años. Los datos y la analítica desempeñan un papel muy importante en todo esto.

Sin embargo, más concretamente, convertir los datos en bruto en conocimientos significativos para facilitar y mejorar los procesos empresariales, potenciar las decisiones, agilizar los procesos y mejorar la experiencia de los asociados y el servicio al cliente es muy potente. Especialmente ahora, con la creciente popularidad de la IA/ML, el poder de los datos nunca ha sido más evidente, y me sorprende ver lo que se puede hacer con la IA y cómo se ha integrado en nuestras vidas.

¿Qué aspectos de su personalidad cree que le hacen apto para la analítica?

Detallista, metódica, resistente, decidida y tenaz son todas las palabras que a menudo he oído utilizar a los demás para describirme.

Habiendo crecido en una familia trabajadora y estando involucrado en el deporte desde muy joven, esas cualidades me fueron inculcadas por la experiencia. He aprendido que se necesita esfuerzo, garra y compromiso para conseguir grandes cosas. El talento es algo con lo que se nace, pero el talento por sí solo no es suficiente. Hay que cultivarlo y entrenarlo, ya sea en el deporte o en los negocios.

Nadie nace siendo un experto, todos tenemos que empezar por algún sitio. Y aunque a nadie le gusta fracasar o luchar, creo que es importante darse cuenta de que forma parte del crecimiento y el desarrollo, y no hay que rehuir los riesgos inteligentes y calculados y seguir adelante. Supongo que eso requiere un elemento de valentía, así que tal vez debería añadirlo a la lista también.

¿Qué se puede esperar de la progresión profesional en el sector de la analítica?

En la carrera de analista hay muchos caminos que se pueden tomar para progresar en la carrera. Como he mencionado antes, es importante desarrollar la comunicación y las habilidades sociales junto con las habilidades tecnológicas.

Los analistas pueden profundizar en la analítica, pasar a desempeñar un papel de jefe de equipo o propietario de producto, o seguir el camino de la dirección de capítulos o la gestión de personas, por ejemplo. En mi opinión, ser polifacético permite aplicarse a cualquier cosa.

Fidelity places a high value on associate development, has a strong learning culture and really puts into practice the idea of developing talent, career mobility and promotion from within where possible.

Cada dos semanas hay un día dedicado al aprendizaje que se anima a los asociados a utilizar para su autodesarrollo, estudiar para obtener certificaciones profesionales o aprender más sobre el negocio. Hace poco, por ejemplo, pude participar en un curso de la Harvard Business School relacionado con la IA/ML que financió Fidelity.

¿Qué consejo daría a los que se plantean hacer una carrera de analista?

Mi consejo sería que tuvieras en cuenta tus puntos fuertes. ¿Eres analítico por naturaleza, eres curioso, te gustan los datos y la idea de extraer información de ellos, te gusta aprender y estar al día en las últimas técnicas, herramientas, tecnologías, etc.?

Si es así, lo más probable es que te guste esta carrera. La analítica es un campo interesante que puede dar lugar a muchas oportunidades emocionantes si estás interesado en seguirla.

Además, ten en cuenta el principio de esta cita atribuida al filósofo romano Séneca: «La suerte es lo que ocurre cuando la preparación se encuentra con la oportunidad». Soy un firme creyente en esto, así que, prepárate, comunica lo que quieres, comprométete con el aprendizaje permanente para mantenerte al día, trabaja por ello y prepárate para saltar cuando llegue la oportunidad.

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