Si bien algunos temen que la automatización y la IA puedan amenazar ciertos puestos de trabajo, la realidad es que también están abriendo un abanico de nuevas oportunidades de empleo y estudio para quienes estén dispuestos a adquirir las habilidades y conocimientos necesarios.
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Y es que, desde 2022, los puestos de trabajo en el sector de la IA han experimentado un crecimiento del 31%, según datos de Infojobs. Esto subraya la creciente demanda de profesionales capacitados en esta área, lo que convierte a la IA en un campo atractivo para aquellos que buscan una carrera en un sector de rápido crecimiento y con grandes perspectivas de futuro.
¿Qué estudios y son indispensables para entrar a este mercado laboral?
Según los expertos, es esencial comenzar con una sólida base en ciencia de datos, ya que esto el corazón de la IA. Asimismo, un buen científico de datos necesita un sólido dominio de las matemáticas y la estadística.
También destaca la programación en Python. Recordemos que Python se ha consolidado como el lenguaje preferido por su simplicidad y versatilidad. Además, ofrece una vasta cantidad de bibliotecas y herramientas, tales como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch, que facilitan el desarrollo y la implementación de modelos de machine learning y deep learning.
Finalmente está el conocimiento de bibliotecas como TensorFlow y PyTorch, las cuales permiten construir y entrenar modelos de deep learning de manera eficiente.
Y es que, sin estos conocimientos, sería difícil comprender los algoritmos que subyacen en las aplicaciones de inteligencia artificial.
¿Qué hacer después?
Una vez adquirida la base en ciencia de datos, el siguiente paso es profundizar en el machine learning (aprendizaje automático), una subdisciplina de la IA que permite a las máquinas aprender a partir de datos y mejorar sus predicciones o decisiones con el tiempo.
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Por otro lado está el deep learning, una extensión del machine learning que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para modelar datos complejos. Este enfoque ha sido clave en avances significativos en áreas como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.
Para trabajar en deep learning es esencial comprender las arquitecturas de redes neuronales tales como las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para el procesamiento de imágenes y las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) para la modelización de secuencias temporales.
¿Dónde adquirir estas habilidades?
Algunos de los sitios a los que puedes recurrir son:
- Bootcamps: Estos programas de formación intensiva, están diseñados para proporcionar habilidades prácticas en un corto período de tiempo. Los bootcamps suelen enfocarse en enseñar los fundamentos de la programación, el manejo de datos y el desarrollo de modelos de machine learning.
- Educación formal y especializada: Las universidades ofrecen programas de grado y posgrado en ciencia de datos, ingeniería de software e inteligencia artificial. Las universidades también ofrecen la ventaja de proporcionar acceso a redes de profesionales y oportunidades de colaboración en investigación.
- Plataformas de aprendizaje en línea: Coursera, edX y Udacity han democratizado el acceso a la educación en IA y permiten a los estudiantes aprender a su propio ritmo, desde cualquier lugar del mundo.
¿Y cuáles son los roles más demandados?
En IA, algunos de los cargos que más requieren personal son:
- Data Scientist: El científico de datos es una pieza clave.
- Data Analyst y Data Engineer: Analizando y gestionando datos.
- Machine Learning Engineer: Implementando y optimizando modelos.
- Especialista en Deep Learning: Dominando las redes neuronales.
