- La Inteligencia Artificial es un presente lleno de oportunidades laborales
+SN.- Los próximos 10 años seran relevantes para el desarrollo de una tecnología que, junto con el 5G, está llamada a ser protagonista de una revolución social, económica e industrial.
Tras la pandemia, áreas como la automatización de procesos, el metaverso o la inteligencia artificial han acelerado su protagonismo. Infojobs, a través de su herramienta Job Market Insights, registró durante 2022 un incremento del 31% las ofertas laborales vinculadas con la inteligencia artificial.
Las habilidades para trabajar en IA se clasifican en: Hard Skills y Soft Skills.
Hard Skills
- Lenguaje de programación. El desarrollo en IA requiere conocer: Python para Machine Learning o comprensión de PNL (Programación Neurolingüistica); C++, cuyas bibliotecas son usadas para crear códigos complejos; Java, lenguaje orientado a objetos.
- Machine Learning. Esta tecnología permite al computador analizar datos de entrada y mejorar su capacidad para hacer predicciones o tomar decisiones como sería el reconocimiento de imágenes previamente etiquetadas e identificadas. Otro ejemplo sería las recomendaciones de contenido similar basadas en algoritmos de análisis sobre lo que consultan los usuarios.
- Procesamiento de lenguaje natural (PNL). Es necesario tener habilidades en procesamiento de lenguaje natural para manejar información en ChatGPT u otros chatbots de atención al cliente.
- Matemáticas. Para poder desarrollar modelos con Machine Learning es indispensable tener conocimientos de Álgebra Lineal, Cálculo y Algoritmia, además de Teoría de Probabilidad y Estadística y Optimización matemática, aunque sea en un nivel inicial.
- Big Data. La tecnología de Big Data, incluye Hadoop, Spark, NoSQL y bases de datos distribuidas (BDD).
- Cloud Computing. Es esencial tener experiencia en Cloud Computing y pormenores de plataformas como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (CGP) o Microsoft Azure.
- Robótica. Importante para la automatización de procesos y creación de tareas para robots autónomos.
Soft Skills
- Pensamiento crítico: Fundamental para analizar la información de manera objetiva y cuestionar supuestos.
- Buena comunicación: Se deben comunicar las ideas y soluciones de manera clara, dada la diversidad de nivel de conocimiento de las personas al trabajar en equipo.
- Aprendizaje continuo: La persona debe tener una inagotable sed de conocimientos, ya que la IA es un campo en continua evolución.
- Ética y responsabilidad: La IA está ocasionando un profundo impacto en la sociedad a todo nivel. Por ello que los profesionales de esta área deben considerar las implicaciones de su trabajo y asegurar su buen uso.
- Idiomas. El inglés es obligatorio para trabajar en inteligencia artificial.
Si quieres aprender Ingeniería en Inteligencia Artificial básica se puede acceder a cursos gratuitos en internet como son:
Plataforma de Google para aprender IA. Esta plataforma, solo en inglés, consta de diferentes cursos, documentación y guías visuales e interactivas para tener una visión general del Machine Learning y la Inteligencia Artificial.
Machine Learning. Un curso muy reputado de Coursera, impartido por Andrew Ng, profesor de la Universidad de Stanford y responsable de Google Brain. Requiere conocer algo de código básico y un nivel alto de matemáticas (aritmética y álgebra, sobre todo). Dispone de subtítulos en inglés, dura tres meses y el certificado cuesta unos 70 euros.
Inteligencia artificial para todos. Brindado a través de Coursera por Andrew Ng, sirve para aprender terminología común, todo lo se que puede hacer, como trabajar con un equipo de IA, detectar oportunidades de aplicación, etc. Dura 10 horas y el certificado cuesta unos 50 euros.
