A medida que la inteligencia artificial evoluciona y abarca más áreas, son más y más los profesionales que deben mejorar sus habilidades para no ser reemplazados por completo por una máquina. Pero a medida que esta tecnología llega a nuevos horizontes, también trae consigo nuevas oportunidades de empleo.
La creciente demanda de profesionales en AI
Según un informe del Foro Económico Mundial, se estima que para el año 2025, la AI creará 97 millones de nuevos empleos en todo el mundo, superando a los 85 millones que podría destruir. Lo que se traduce en 12 millones de nuevos puestos laborales.
La computación en la nube, el big data y la inteligencia artificial, ocupan los primeros lugares con las mayores posibilidades de adopción. Más del 75% de las empresas planean usar estas tecnologías en los próximos cinco años.
Las habilidades más demandas por las empresas
El informe del WEF (World Economic Forum) también destaca las habilidades más importantes que serán requeridas en los profesionales, en el periodo de 2023-2027. La primera de ellas es el pensamiento crítico y la segunda es el pensamiento creativo.
Aunque son 2 habilidades de suma importancia, no son las únicas que se requieren. Habilidades como: Liderazgo e influencia social, AI & Big Data, Diseño y experiencia de usuario, Ciberseguridad, son también muy requeridas y que podemos ver en la siguiente gráfica del informe del WEF.
¿Qué es el Pensamiento Crítico?
El pensamiento crítico es un proceso de análisis y evaluación reflexiva que implica examinar de manera objetiva y lógica la información, argumentos o situaciones para tomar decisiones informadas y resolver problemas de manera efectiva. Básicamente, se centra en la capacidad de cuestionar, razonar y llegar a conclusiones basadas en evidencia y lógica.
¿Qué es el pensamiento creativo?
El pensamiento creativo es la habilidad de generar ideas originales y novedosas al conectar conceptos y perspectivas de manera innovadora, lo que permite encontrar soluciones únicas a problemas y desafíos. Implica la imaginación, la flexibilidad mental y la capacidad de ver más allá de las convenciones tradicionales.
10 nuevos trabajos que ha creado la inteligencia artificial
Aunque la inteligencia artificial ha destronado algunos trabajos, ha creado algunos nuevos a medida que se ramificaba y se sigue ramificando en inmensa cantidad de áreas. Algunos trabajos que han nacido con esta tecnología tan querida por unos y tan odiada por otros son:
1. Ingeniero en IA
El ingeniero en IA se especializa en desarrollar sistemas y productos basados en inteligencia artificial. Esto requiere dominar lenguajes como Python y TensorFlow, así como técnicas de machine learning y procesamiento de lenguaje natural. Esta resulta ser una profesión con mucha demanda y proyección.
2. Diseñador de interacción con IA
La experiencia de usuario es clave para el éxito de un producto. El diseñador de interacción con IA crea interfaces intuitivas y agradables entre los humanos y las máquinas. Por ejemplo, el asistente de voz de un auto autónomo o un robot. Este rol combina diseño, psicología y programación.
3. Consultor en estrategia de IA
Para implementar IA de manera efectiva en una compañía se necesita una visión estratégica. El consultor en estrategia de IA asesora a las organizaciones sobre cómo alinear iniciativas de IA con sus objetivos de negocio. Analiza casos de uso y maximiza el retorno de la inversión en esta tecnología.
4. Experto en ética de datos
Con la gran cantidad de datos que se generan a diario, se vuelve clave asegurar un uso ético de la información. Para eso nace la figura del experto en ética de datos, encargado de supervisar que no haya sesgos ni discriminación en los conjuntos de datos que alimentan los algoritmos. Sus conocimientos combinan ética, privacidad y ciencia de datos.
5. Científico de datos especializado en IA
El científico de datos es quien extrae información y conocimientos de grandes volúmenes de datos mediante técnicas estadísticas y de machine learning. Aquellos especializados en IA se enfocan en crear y mejorar algoritmos de aprendizaje automático. Su trabajo es clave para entrenar modelos cada vez más precisos.
6. Experto en NLP
Un experto en Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) es alguien con un profundo conocimiento y experiencia en el campo de la inteligencia artificial y la lingüística computacional. Este experto se especializa en desarrollar algoritmos y sistemas que permiten a las computadoras comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera efectiva.
7. Ingeniero de Prompt
Un ingeniero de prompt es un profesional que se especializa en diseñar y ajustar los comandos o «prompts» utilizados en modelos de lenguaje generativo. Estos ingenieros desarrollan instrucciones, preguntas o contextos específicos que se presentan a la IA para obtener respuestas o generaciones de texto coherentes y útiles.
8. Ingeniero de Machine Learning
Un ingeniero en machine learning (aprendizaje automático) es un profesional especializado en el diseño, desarrollo y aplicación de algoritmos y modelos de ML. Estos ingenieros trabajan en el desarrollo de sistemas que pueden aprender y mejorar su rendimiento a partir de datos, lo que les permite realizar tareas específicas sin necesidad de programación explícita.
9. Investigador de AI
Un investigador de inteligencia artificial es un profesional que se dedica a la investigación y desarrollo de tecnologías relacionadas con la IA. Su objetivo principal es avanzar en el conocimiento y la aplicación de la IA, desarrollando nuevos algoritmos, modelos y sistemas que mejoren la capacidad de las máquinas para realizar tareas inteligentes y autónomas
10. Experto en RPA
Un experto en RPA (Automatización de Procesos Robóticos) es un profesional con conocimientos avanzados en la implementación y gestión de sistemas automatizados que utilizan software y robots virtuales para ejecutar tareas repetitivas y basadas en reglas en un entorno empresarial.
Estos expertos son responsables de identificar procesos susceptibles de automatización, diseñar los flujos de trabajo, desarrollar los robots virtuales y supervisar su funcionamiento continuo. Su objetivo es mejorar la eficiencia y la productividad de una organización al eliminar la necesidad de realizar tareas manuales repetitivas, lo que permite a los empleados concentrarse en actividades más estratégicas y creativas.
¿Dónde aprender sobre inteligencia artificial?
Hay muchos lugares donde se puede aprender sobre Machine Learning, Data Science, Deep Learning, etc.
- Google Cloud es uno de esos lugares. Ofrece cursos sobre Aprendizaje automático y Data Science
- Plataformas de aprendizaje online como Coursera con su curso ofrecido por IBM de Ciencia de datos, AI y desarrollo
- Udemy también es una buena opción. Tiene varios cursos sobre inteligencia artificial a los que le puedes echar un vistazo.
Foto destacada cortesía de FreePik.
