El Foro Económico Mundial estima que en los próximos años el desarrollo de la inteligencia artificial creará en todo el mundo alrededor de 97 millones de empleos. Desde luego, cuando hablamos de pronósticos y grandes cifras, siempre hay que ser reservados porque este tipo de informes no dejan de ofrecer estimaciones. Dicho esto, no cabe duda de que todo lo que tenga que ver con inteligencia artificial será un nicho laboral muy demandado en el que los profesionales podrán optar a condiciones de calidad, como elevados sueldos, flexibilidad horaria y trabajo en remoto, por citar algunas.
Así que, si estás pensándote trabajar en el creciente sector de la inteligencia artificial, te resultará interesante conocer que existen, principalmente, seis áreas de conocimiento.
Machine Learning
Machine Learning es una rama de la IA que se enfoca en que los sistemas aprendan automáticamente a partir de datos, mejorando su rendimiento sin necesidad de ser programados explícitamente para cada tarea. Un profesional de Machine Learning en una empresa de e-commerce puede desarrollar modelos para predecir qué productos son más probables de interesar a cada usuario, basándose en sus hábitos de compra previos.
Natural Language Processing
NLP se encarga de enseñar a las máquinas a entender, interpretar y generar lenguaje humano de manera eficaz, tanto en texto como en voz. Alguien en este campo podría trabajar desarrollando un chatbot avanzado que responda preguntas de los clientes de una empresa, usando lenguaje natural, imitando conversaciones humanas fluidas.
Computer vision
Alguien en este campo podría trabajar desarrollando un chatbot avanzado que responda preguntas de los clientes de una empresa, usando lenguaje natural, imitando conversaciones humanas fluidas. Alguien en este campo podría trabajar desarrollando un chatbot avanzado que responda preguntas de los clientes de una empresa, usando lenguaje natural, imitando conversaciones humanas fluidas.
Robótica
La robótica se enfoca en el diseño, construcción y operación de robots capaces de realizar tareas físicas, muchas veces combinando sensores y software de IA. Un experto en robótica puede diseñar un brazo robótico para ensamblar partes en una fábrica de automóviles, optimizando la eficiencia y precisión en la línea de producción.
Robótica cognitiva
Esta área combina robótica e IA para dotar a los robots de capacidades cognitivas, como el aprendizaje y la toma de decisiones en situaciones complejas. Un investigador en robótica cognitiva podría trabajar en robots de asistencia personal que aprendan de las interacciones con los usuarios, adaptándose a sus preferencias y necesidades, como ayudar a personas mayores con movilidad reducida.
Sistemas expertos
Los sistemas expertos imitan el proceso de toma de decisiones de un ser humano experto en un área específica, utilizando reglas y conocimientos preprogramados. Un desarrollador de sistemas expertos en el área de salud podría crear un software que asista a los médicos en el diagnóstico de enfermedades raras, sugiriendo posibles diagnósticos basados en los síntomas del paciente y datos previos.
Para ayudarte a decidir en qué rama o carrera puedes encajar mejor, vamos a organizarlas en función del tipo de trabajador que eres. ¿Preparado?
Perfil analítico y lógico
Si disfrutas desentrañando problemas complejos, eres metódico y te sientes cómodo con matemáticas, estadísticas y lógica, este es tu perfil. Las áreas que a continuación te presentamos se benefician especialmente de las personas con capacidad para entender cómo funcionan las cosas desde una perspectiva cuantitativa.
- Aprendizaje Automático (Machine Learning): Aquí aplicarás análisis de datos, estadísticas, y programación para desarrollar algoritmos que permiten a las máquinas aprender de la experiencia sin ser programadas explícitamente para cada tarea. Algunas de las herramientas de IA más populares del momento, como ChatGPT, utilizan el Machine Learning.
- Aprendizaje Profundo (Deep Learning): Ideal si te atraen los algoritmos avanzados y disfrutas optimizando redes neuronales para encontrar patrones complejos en datos. Aquí hablamos de trabajar con inmensos volúmenes de datos, así que la capacidad analítica y organizativa es fundamental.
- Sistemas Expertos: Si te gusta el análisis lógico y la ingeniería del conocimiento, estos sistemas se enfocan en modelar decisiones basadas en reglas como lo haría un experto humano.
Perfil creativo e innovador
Aunque trabajar con inteligencia artificial requiere, en la mayoría de las ocasiones, conocimientos técnicos, también hay numerosas oportunidades para aquellos perfiles más orientados al enfoque del usuario final. Por ejemplo, si te atrae la comunicación humana, el lenguaje, y cómo las máquinas pueden interactuar con las personas, este perfil es para ti. Disfrutas entender y trabajar con el lenguaje y la interpretación de datos no estructurados.
- IA Generativa: Perfecta si lo tuyo es crear contenido original. Aquí puedes trabajar en la generación de imágenes, música, y texto utilizando modelos generativos. Por ejemplo, existe un nuevo perfil profesional especializado en la creación de prompts o peticiones a las herramientas de IA; es decir, en sacarle todo el partido a estas nuevas herramientas.
- Visión por Computadora (Computer Vision): Ideal si tienes un ojo para los detalles visuales y te interesa cómo las máquinas pueden interpretar el mundo a través de cámaras y sensores.
- Robótica: Si te interesa la intersección entre la ingeniería y la IA, esta área te permite diseñar robots que pueden interactuar con el entorno de maneras innovadoras. Piensa en la posibilidad de ayudar a diseñar y construir tus propios Transformers. ¿Te ilusiona? Entonces, la robótica es para ti.
- Robótica cognitiva: La robótica cognitiva implica diseñar robots que pueden aprender, razonar y resolver problemas, algo que exige pensamiento creativo para superar los desafíos de interacción humano-robot.
Perfil comunicativo y orientado al lenguaje
Aunque trabajar con inteligencia artificial requiere, en la mayoría de las ocasiones, conocimientos técnicos, también hay numerosas oportunidades para aquellos perfiles más orientados al enfoque del usuario final. Por ejemplo, si te atrae la comunicación humana, el lenguaje, y cómo las máquinas pueden interactuar con las personas, este perfil es para ti. Disfrutas entender y trabajar con el lenguaje y la interpretación de datos no estructurados.
- Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Esta área es ideal si te fascina cómo las máquinas entienden y generan texto o voz humana. Te enfocarás en modelos de lenguaje, análisis de sentimientos, chatbots, y asistentes virtuales.
- Sistemas de recomendación: Si te gusta la idea de personalizar la interacción entre usuarios y sistemas, estos algoritmos predicen preferencias y comportamientos a partir de datos previos.
- Asistentes Virtuales y Chatbots: Si te interesa cómo los sistemas interactúan en tiempo real con los humanos para proporcionar respuestas o asistencia, esta es un área en crecimiento.
Especialización y transversalidad, dos caras de la misma moneda
Puede que tras leer este artículo te identifiques con más de un perfil: tal vez seas creativo y analítico; o puede que te encante trabajar con herramientas orientadas al lenguaje, pero, a la vez, quieras innovar. Afortunadamente, en el campo de la inteligencia artificial la especialización es tan importante como la capacidad de tener habilidades y conocimientos transversales.
Por ejemplo, tal vez quieras especializarte en robótica, ayudando a crear todo tipo de dispositivos para uso industrial o doméstico. Si algún día decides cambiar de campo, lo tendrás fácil porque muchos de los conocimientos son transversales a todo el sector de la IA. Así que no dudes en especializarte en función de aquellas funciones o tareas que más te llamen la atención porque, seguramente, desarrollarás habilidades que luego podrás poner en práctica en otra rama de la inteligencia artificial si decides cambiar de carrera.