Desde los avances en los viajes en forma de vehículos autónomos hasta los cambios en la educación, como la enseñanza mediante tutores virtuales; la Inteligencia Artificial (IA) nos rodea y está cambiando rápidamente nuestra vida cotidiana. Como tal, hay una creciente demanda de habilidades para crear las herramientas necesarias en la aplicación de la IA en una variedad de industrias, lo que repercute también en el aumento de puestos de trabajo disponibles.
Como resultado de los avances de la inteligencia artificial, que permitirán el crecimiento de las organizaciones y las industrias, el Foro Económico Mundial prevé la creación de 97 millones de nuevos puestos de trabajo para 2025. Se prevé que este drástico aumento y la dependencia de la IA proporcionen una gran cantidad de oportunidades en una serie de carreras y sectores, tanto ahora como en el futuro.
Empleos que requieren Inteligencia Artificial
En este blog, hemos clasificado los que creemos que son los 5 mejores empleos en IA y evaluamos qué habilidades y rasgos se requieren para tener éxito en cada una de estas funciones.
Investigadores de IA
La función de un Investigador de IA es identificar nuevos métodos de utilizar la inteligencia artificial para superar los problemas y limitaciones a los que se enfrentan las organizaciones. Normalmente, se especializarán en comprender grandes conjuntos de datos y convertir sus aprendizajes en ideas y planes para desarrollar nuevas tecnologías de IA que puedan ser llevadas a la práctica por los Científicos de Datos.
Para convertirse en un Investigador de IA eficaz, las habilidades interpersonales, como el pensamiento crítico, son cruciales, ya que la función implicará una lluvia de ideas frecuente para encontrar nuevos métodos y enfoques.
Junto a esto, algunas de las habilidades más especializadas necesarias incluyen las matemáticas para utilizar estadísticas y predecir cómo funcionarán los programas de IA, y la capacidad de analizar datos con experiencia en herramientas como RapidMiner o SketchEngine.
Científicos de datos
Mientras que un Investigador de IA es responsable de encontrar nuevos métodos para que la IA resuelva problemas, sus descubrimientos se transmitirán normalmente a un equipo de Científicos de Datos cuya función es aplicar estos métodos en situaciones de la vida real. Como tales, sus funciones son cruciales para interpretar los datos con eficacia y ejecutar tácticas para desarrollar modelos y prácticas de IA.
Las habilidades clave necesarias para tener éxito como Científico de Datos incluyen fluidez en lenguajes de programación como Python y R, y un conocimiento de los algoritmos y sus marcos para construir modelos de IA. Las buenas habilidades de comunicación también son esenciales, ya que los Científicos de Datos suelen trabajar en equipo y requieren una buena comprensión del análisis realizado por los Investigadores de IA.
Un ejemplo notable de cómo trabajan juntos los Investigadores de IA y los Científicos de Datos es la superación de cómo la tecnología de reconocimiento facial tiene más probabilidades de identificar erróneamente a una persona de piel más oscura.
Mientras que un equipo de Investigadores de IA identificó que tres algoritmos de análisis facial de uso común funcionaban mejor con personas de piel clara, un equipo de Científicos de Datos está trabajando para utilizar esta información y corregir el error para que la tecnología sea eficaz independientemente del color de la piel.
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Ingenieros de machine learning
Mientras que los Científicos de Datos trabajan con información basada en «datos» y aprendizaje humano cotejada por Investigadores de IA, el Aprendizaje Automático genera potentes modelos predictivos a partir de una interpretación basada en la tecnología, sin estar especialmente programado, sino comprendiendo las regularidades circundantes en los datos.
Este método genera importantes resultados alternativos que pueden acelerar el proceso de identificación de nuevas soluciones, o detectar lagunas que el ojo humano no puede identificar fácilmente. Como resultado, los Ingenieros de Aprendizaje Automático tienen el trabajo de diseñar sistemas de IA autoejecutables para automatizar estos modelos predictivos y mejorar su eficacia.
Normalmente trabajarán junto a investigadores de IA para comprender los datos para cuya resolución se programará el Aprendizaje Automático, y se comunicarán con científicos de datos, informáticos y equipos de software. Las habilidades clave necesarias para tener éxito en este papel incluyen fuertes habilidades analíticas y experiencia en el uso de paquetes de aprendizaje automático como TensorFlow y SciPy.
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Ingenieros de Deep Learning
El Deep Learning es una subdivisión del machine learning en la que la inteligencia artificial se programa con estructuras «parecidas al cerebro», denominadas redes neuronales, diseñadas para imitar el proceso de pensamiento de los seres humanos.
Aunque se trata de un proceso que requiere más tiempo que el aprendizaje automático, los resultados pueden ser más eficaces, lo que ha provocado un aumento de la demanda de Ingenieros de Deep Learning por parte de las empresas.
Los Ingenieros de Deep Learning son responsables de programar los sistemas de IA para garantizar que crean soluciones transferibles. Normalmente entrenarán a sus sistemas para que comprendan mejor los datos no estructurados en diversas formas, como texto y PDF, lo que significa que se puede eliminar parte del preprocesamiento típico de los datos para configurar resultados más detallados.
Del mismo modo, en la mayoría de los puestos de trabajo dentro de la inteligencia artificial, la capacidad de programar es una necesidad para los Ingenieros de Deep Learning con experiencia en software como Python. Los empleados de éxito en este ámbito suelen ser personas centradas, pacientes, curiosas y con una buena intuición para los datos.
Robotics Scientists
Mientras que los Científicos de Datos suelen programar tecnologías para encontrar soluciones, los Científicos de Robótica diseñan y construyen dispositivos mecánicos para realizar tareas que pueden trabajar junto con los humanos y apoyar sus actividades.
Los científicos de la robótica deben comprender cómo los «robots» pueden abordar un problema de un modo que los humanos no pueden hacer por sí solos, y sus conocimientos pueden aplicarse a toda una serie de sectores. En la sanidad, por ejemplo, se ha creado tecnología robótica para realizar colonoscopias y operaciones quirúrgicas, con robots de IA programados para detectar posibles pólipos cancerosos.
Los científicos especializados en robótica son los responsables de diseñar este software y de entrenar a la inteligencia artificial sobre su funcionamiento. Por ello, deben ser capaces de pensar de forma innovadora, tener buenos conocimientos de matemáticas e informática y poseer habilidades de programación de alto nivel.
