¿Cómo elegir una carrera en IA? | IA en los negocios #54

Una carrera en IA ofrece no sólo la perspectiva de salarios atractivos sino también la oportunidad de ayudar a dar forma al mundo moderno. Empresas de todos los sectores están adoptando cada vez más soluciones basadas en IA, lo que genera una fuerte demanda de especialistas. Este es un campo de rápido crecimiento donde hay algo para todos, desde la ingeniería hasta la ética de la IA. Por lo tanto, una carrera en IA no está ligada a un solo sector empresarial: abre puertas a industrias creativas, finanzas y TI. Entonces, ¿cómo elegir el campo profesional adecuado en IA? Lee nuestro artículo y descúbrelo.

Una carrera en IA: ¿qué oportunidades ofrece?

La inteligencia artificial está presente en prácticamente todos los aspectos de los negocios hoy en día, desde la automatización de los procesos de fabricación hasta la personalización de las ofertas de las tiendas en línea y el análisis de grandes cantidades de datos. Aunque la situación es muy dinámica, existen varias carreras profesionales importantes en IA:

1. Ingeniería. Los ingenieros de inteligencia artificial y aprendizaje automático tienen mentes analíticas y pasión por resolver problemas complejos.
2. Datos. La ciencia de datos, el análisis y la interpretación de datos, es la base de cualquier proyecto de IA. Sin sistemas para recopilar y procesar datos sin procesar, sería imposible utilizarlos de forma eficaz.
3. IA aplicada . Según el informe “Technology Trends Outlook 2023” de McKinsey, la IA aplicada es uno de los sectores tecnológicos de más rápido crecimiento. Incluye implementaciones comerciales de aprendizaje automático (ML), reconocimiento de imágenes (Computer Vision) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Una parte importante es la aplicación de la IA al marketing y las ventas.
4. Ética de la IA. Una carrera en IA como responsable de ética es una de las profesiones emergentes que se centra en crear políticas de IA para las organizaciones y garantizar el cumplimiento de la ley.

¿En qué sectores hay demanda de especialistas en IA?

Según la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., los avances tecnológicos están impulsando la demanda de expertos en inteligencia artificial, que se espera que aumente un 23 por ciento entre 2022 y 2032. Eso es mucho más rápido que en otras industrias. Estos son los jugadores clave:

1. Finanzas : los bancos y las empresas de inversión utilizan big data y algoritmos predictivos para maximizar las ganancias y mejorar la detección del fraude.
2. En la agricultura , los sistemas inteligentes permiten optimizar el manejo de los cultivos y mejorar los rendimientos, aquí es donde entran los agrotecnólogos. Gracias a su trabajo, es posible minimizar el uso de fertilizantes y pesticidas, utilizar robots y atacar y destruir con precisión las plagas.
3. Atención médica : la IA está cambiando el rostro de la medicina al mejorar los diagnósticos y respaldar la telemedicina; están surgiendo trabajos como el de “analista de datos de salud”. La IA también se utiliza ampliamente en la investigación para desarrollar nuevos medicamentos y tratamientos.

Fuente: DALL·E 3, sugerencia: Marta M. Kania

¿Qué habilidades son necesarias para comenzar una carrera como ingeniero de IA?

Los trabajos de ingeniero de inteligencia artificial son para personas fascinadas por la tecnología y con habilidades de programación. Por ejemplo, los ingenieros de inteligencia artificial que desarrollan recomendaciones personalizadas para plataformas como Netflix y Spotify son responsables de desarrollar algoritmos que hagan coincidir el contenido con las preferencias de los usuarios.

Ciencia de datos: ¿qué competencias necesitas?

Para ser un analista de datos eficaz, es fundamental tener habilidades técnicas, como conocimiento de los lenguajes de programación utilizados en el análisis de datos, por ejemplo, Python o R, y herramientas de visualización de datos (como Tableau o Power BI). También es importante poder trabajar con grandes conjuntos de datos, lo que requiere conocimientos de bases de datos y consultas SQL.

Además de las habilidades técnicas, las habilidades estadísticas y matemáticas son la base del análisis de datos. Permiten una interpretación y conclusiones correctas. Además, un analista debe tener habilidades de comunicación para presentar de manera efectiva los resultados y recomendaciones del análisis. El pensamiento crítico y las habilidades de resolución de problemas también son útiles para generar información empresarial valiosa.

Una carrera en IA aplicada

El marketing impulsado por la IA ya no es el futuro sino una realidad cotidiana. Utilizando los datos de los clientes, las empresas pueden adaptar las comunicaciones y los productos a las necesidades de los usuarios individuales. Los especialistas deberán poder configurar chatbots de ventas o sistemas de recomendación para ayudar a personalizar las ofertas de las tiendas en línea. También será importante poder utilizar inteligencia artificial generativa, es decir:

• chatbots como ChatGPT o Bard que pueden ayudar con estrategias y contenido de marketing,
• Midjourney o DALL·E 3 para crear imágenes, y
• Runway o Kaiber para contenido de vídeo.

Fuente: Kaiber (https://kaiber.ai/dashboard)

Ética de la IA

Los especialistas en ética se ocupan de un aspecto importante de la tecnología: los desafíos a la privacidad y la imparcialidad de los algoritmos. Su trabajo es garantizar que los sistemas basados ​​en inteligencia artificial se utilicen de forma responsable y acorde con los valores de la empresa y la ley.

Plataformas de IA para formación: ¿dónde adquirir conocimientos?

La gran cantidad de plataformas de aprendizaje en línea permite una formación flexible en inteligencia artificial y la autopreparación para una carrera en IA. Aquí hay algunas opciones recomendadas:

• Certificado profesional de ingeniería de IA de IBM (https://www.coursera.org/professional-certificates/applied-artifical-intelligence-ibm-watson-ai): un programa de 9 meses que cubre aprendizaje automático, redes neuronales, procesamiento de imágenes y computación. visión,
• Deeplearning.ai (https://www.deeplearning.ai/): un programa de 3 meses de uno de los principales expertos en IA, Andrej Karparthy,
• Coursera (https://coursera.org/): una amplia gama de cursos, especializaciones y certificaciones profesionales en IA, aprendizaje automático, ciencia de datos y campos relacionados. Están disponibles programas creados en cooperación con la Universidad de Stanford e IBM,
• Introducción a la IA generativa de Google (https://www.cloudskillsboost.google/paths/118): un conjunto de cursos introductorios sobre IA generativa, modelos de lenguajes grandes (LLM) y sus aplicaciones.

Independientemente de la plataforma elegida, la clave es combinar la teoría del aprendizaje con la práctica en forma de proyectos de muestra y resolver problemas sociales y empresariales reales utilizando la IA y la ciencia de datos.

Fuente: Coursera (https://www.coursera.org/professional-certificates/applied-artifical-intelligence-ibm-watson-ai)

¿Qué habilidades interpersonales se valoran en la industria de la IA?

A pesar de la rápida evolución de la tecnología, ciertas cualidades seguirán siendo las mismas. Para desarrollar una carrera en IA, la creatividad o las habilidades de resolución de problemas serán útiles. La capacidad de trabajar en equipo también se considera un activo importante cuando se trabaja en proyectos de IA.

Resumen

Atravesar el laberinto de oportunidades profesionales en el campo de la inteligencia artificial requiere una comprensión profunda tanto de las necesidades del mercado laboral como de las propias aptitudes. Comprender los detalles de los diferentes roles y sus requisitos le permitirá elegir con precisión una carrera en IA, trazar un camino educativo y concentrarse en desarrollar las habilidades interpersonales más valiosas. La inteligencia artificial está evolucionando a un ritmo sin precedentes. Adaptar su trayectoria profesional requerirá flexibilidad, coraje y un pensamiento innovador. Pero puede llegar a ser la clave del éxito profesional.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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