La inteligencia artificial (IA) puede sentirse como una ola del futuro sacada de una película de ciencia ficción.
Sin embargo, el campo ha ido ampliando su alcance durante años. Recientemente, la IA ha sido el centro de atención por algunos avances impresionantes que muestran un valor inmediato y mejoran la eficiencia.
Probablemente hayas escuchado que la IA está amenazando ciertos trabajos. Por ejemplo, la IA podría ser lo suficientemente competente para manejar tareas básicas de ingreso de datos.
Si bien la IA podría simplificar las tareas que la gente solía completar, también está creando un nuevo campo para que los trabajadores administren y dirijan la tecnología.
Este podría ser un buen momento para comenzar si estás interesado en una carrera en IA ya que, en los últimos años, las herramientas impulsadas por IA parecen estar ganando un impulso significativo.
Estudios recientes calculan un crecimiento del 50% durante los últimos años, donde un 75% de las empresas están en proceso de implantar algún tipo de solución basada en IA.
Analizando los estudios de tendencias tecnológicas nos encontramos repetidamente con iniciativas y tecnologías orientadas a la industrialización de la Inteligencia Artificial.
Algunos de los nuevos trabajos
Científico investigador de IA
Los científicos investigadores en el campo de la IA estudian la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
El objetivo es aprender sobre lo que funciona y lo que no funciona. Con esa información en la mano, estos científicos impulsan el uso de la IA, según explica la revista Forbes Uruguay.
Dependiendo de los objetivos de la investigación, un científico de IA podría dedicar tiempo a desarrollar nuevos algoritmos para resolver problemas.
Por lo general, esta investigación se lleva a cabo en un campus universitario o en un instituto de investigación.
Sin embargo, algunas empresas con sólidos laboratorios de I+D también trabajan con científicos investigadores de IA.
Analista de datos de IA
En esencia, la inteligencia artificial se basa en parte en el análisis de datos. Sin embargo, la gestión de los datos proporcionados a un programa impulsado por IA es crucial para obtener el resultado deseado.
Los expertos señalan que, con la capacitación adecuada, una carrera en análisis de datos de IA podría ser muy lucrativa sobre todo en las grandes economías del mundo.
Consultor de IA
La IA tiene una amplia gama de aplicaciones. Para aquellos que no son abiertamente técnicos, más bien expertos en tecnología, la idea de implementar IA en las operaciones comerciales puede parecer descabellada.
Como consultor, debes tener una comprensión sólida de cómo funciona la IA.
Cuando trabajas con una empresa, puedes buscar formas de aprovechar el poder de la IA para obtener un resultado comercial más eficiente.
Ingeniero de software para IA
La inteligencia artificial depende en gran medida de los ingenieros de software para desarrollar programas basados en IA. Una sólida formación en ingeniería de software podría traducirse bien en una carrera en IA.
La ingeniería de software es un campo en crecimiento. Aquellos que trabajan con IA pueden tener un salario más alto que el ingeniero de software promedio.
Citizen Data Scientist
Cualquier profesional moderno en una era dominada por los datos, donde la inercia no es a crear nuevos modelos sino a aplicarlos gracias a disciplinas como Decision Intelligence.
La definición más aceptada es la de un profesional especializado en los aspectos funcionales del negocio que adquiere la capacidad para aplicar de manera independiente técnicas de analítica como parte de su actividad.
Se asocia muchas veces al uso de herramientas de baja complejidad técnica, como los entornos de Business Intelligence o las cada vez más extendidas suites de tipo Low Code que permiten experimentar con técnicas de Inteligencia Artificial.
ML Engineer
Profesional técnico especializado en la industrialización de modelos de Inteligencia Artificial, combinando los conocimientos de desarrollo de software y sistemas con conocimientos propios de analítica.
Model Owner
Como una especialización de roles homólogos en Gobierno del Dato (Data Owner) es importante disponer de perfiles que supervisen que los desarrollos técnicos se mantienen orientados a los requisitos de negocio.
Este cargo es necesario especialmente en caso de soluciones basadas en analítica de datos donde el resultado final muchas veces no puede dar una respuesta estricta a los requisitos, ya que depende de la variabilidad de los datos.