¿Quieres comenzar una carrera en IA? Aquí están los conjuntos de habilidades en demanda

Cuando pensamos en inteligencia artificial, generalmente pensamos en los robots humanoides de las películas retratados como los villanos que se apoderan del mundo. Pero, en realidad, todavía no tenemos robots que puedan superar la inteligencia humana.

Dicho esto, la IA ya se ha apoderado de nuestras vidas. Sus dispositivos Smart Home, el reconocimiento de identificación facial en su teléfono, los chatbots con los que interactúa mientras compra en línea, su música, videos y recomendaciones de compras, todos funcionan con inteligencia artificial.

¿Qué es la IA (inteligencia artificial)?

En palabras simples, la IA es cualquier programa que puede realizar tareas 'inteligentes' similares a las de un humano. Pero no se trata de un simple software.

¿Cómo aprende la IA?

En un programa de software, su salida depende únicamente de lo que dice el código. Por ejemplo, supongamos que ha escrito un código para identificar gatos. Tu código dice que cualquier cosa con cuatro patas, cola y pelaje es un gato.

Identificará a cada animal peludo como un gato, incluso si está viendo un perro, un tigre o un oso polar. La única forma de corregirlo es cambiar el código para incluir características específicas de un gato, como tamaño, forma, color y patrón de piel.

En el caso de la IA, los expertos en aprendizaje automático entrenan el algoritmo para corregirse a sí mismo. Introducen una gran cantidad de datos (en nuestro caso, fotos de animales), premian al programa cada vez que identifica correctamente al gato y sancionan si se equivoca.

Cuando lo entrenas repetidamente con grandes cantidades de datos, el algoritmo eventualmente aprenderá a identificar al gato. Además, generará patrones a partir de los datos e identificará a otros animales también. Esto se llama aprendizaje automático.

Deep Learning lleva el aprendizaje automático al siguiente nivel con una menor necesidad de intervención humana. Con la ayuda de redes neuronales complejas, cada algoritmo puede aprender y cambiar por sí mismo. Las redes neuronales artificiales son algoritmos modelados a partir de neuronas en el cerebro humano. Los algoritmos se ejecutan en poderosas computadoras para conectarse, interactuar y aprender unos de otros, al igual que nuestras neuronas.

Hacer una carrera en IA

La IA se encuentra en la mayoría de las industrias líderes, desde el comercio electrónico hasta la atención médica y la agricultura. Las empresas confían en la IA para recomendaciones personalizadas, análisis de mercado, detección de fraudes y realidad virtual/aumentada.

Se necesita un equipo especializado para construir proyectos de IA. Para empezar, necesitamos identificar datos confiables, analizarlos, alimentarlos a la máquina y luego entrenarla para que aprenda. Por lo tanto, las oportunidades son infinitas para las personas a las que les gusta trabajar con datos y aprendizaje automático.

Como un campo dinámico, altamente técnico y especializado, los trabajos de IA están bien pagados, y debe ser altamente calificado y experto en tecnología para ingresar al mercado. Si está considerando una carrera en el campo de la IA, debe actuar ahora. Aquí están sus opciones:

Análisis e Investigación de Negocios

La investigación es el primer paso del proceso de IA. Las personas clave que impulsarán esto serán expertos en dominios, analistas de negocios e investigadores. Son expertos en su industria o dominio, como banca, seguros, manufactura, etc., y desempeñan un papel papel fundamental en la identificación de oportunidades, la definición del alcance, la investigación del mercado y la dinamización decisiones También sirven de enlace entre la empresa y los equipos centrales de IA.

Conjunto de habilidades requerido:

Para ser un experto en un dominio o un investigador, necesitará un título avanzado en su campo. Por ejemplo, los analistas de negocios tienen un título en Negocios, Economía, Estadística o un campo estrechamente relacionado. El pensamiento crítico, la resolución de problemas y la flexibilidad son habilidades esenciales para alguien en un equipo de investigación y análisis. Además, la pasión por la tecnología y la voluntad de aprender cosas nuevas lo ayudarán a desempeñar estos roles en un proyecto de IA.

Ciencia de los datos

Los datos impulsan nuestro mundo moderno, y no hay IA sin datos. El éxito de cualquier proyecto de IA depende de la calidad de los datos. Es por eso que existe una demanda masiva de analistas de datos, científicos de datos e ingenieros de datos.

Los analistas de datos son responsables de recopilar datos y analizarlos para obtener información empresarial.

Los científicos de datos llevan esto al siguiente paso al buscar patrones utilizando diferentes técnicas como el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Los conocimientos ayudan a las empresas a resolver problemas e innovar.

El trabajo de un ingeniero de datos es construir la infraestructura necesaria para el manejo de datos. Los ingenieros configuraron la base de datos y las canalizaciones de comunicación para el flujo de datos.

La mayoría de las veces, estos roles están vagamente definidos en un equipo de datos, y es posible que se espere que se ponga más de un sombrero.

Conjunto de habilidades requerido:

Para entrar en cualquiera de los roles de manejo de datos, sus habilidades técnicas básicas serán más o menos las mismas, con ligeras variaciones en los grados. Debe perfeccionar sus habilidades STEM, aprender a codificar, comprender los conceptos de la base de datos y obtener un título en Ciencias de la Computación, Matemáticas o Estadística. Probablemente comenzará como analista de datos y hará la transición a un rol científico o de ingeniería con experiencia. Puedes consultar algunos de nuestros Aprendizaje de ciencia de datos sugerencias o aprender Python, una popular opción de lenguaje de programación para Data Science.

Aprendizaje automático

Los programadores, ingenieros y arquitectos de Machine Learning son el grupo de personas que diseñarán, desarrollarán y probarán algoritmos complejos de IA. También entrenarán los algoritmos para buscar patrones y mejorar sus resultados con el tiempo.

Conjunto de habilidades requerido:

Ayudaría si tuviera un título avanzado en informática y habilidades analíticas y creatividad. Debe ser experto en lenguajes de programación y conceptos de software. Si ya es ingeniero de software, puede ingresar al aprendizaje automático con cursos cortos de certificación en IA. Puedes usar estos Ideas de proyectos de aprendizaje automático para poner en marcha tu aprendizaje.

Diseño de producto

El producto final de un diseño de IA puede ser una pantalla o un robot gigante, pero el trabajo del diseñador del producto es asegurarse de que el producto sea accesible y fácil de usar.

Conjunto de habilidades requerido:

Los diseñadores de productos provienen de diversos orígenes: puede ser diseñador de interfaz de usuario, ingeniero o artista. Junto con la especialización en su campo, debe ser un entusiasta de la tecnología que pueda empatizar con los usuarios finales. La flexibilidad, la adaptabilidad y un enfoque centrado en el ser humano son esenciales para prosperar en un equipo de diseño de IA.

Hardware de IA

Los sistemas de IA necesitan una memoria y una potencia de procesamiento colosales. Gracias a la innovación de la computación en la nube, los sistemas de inteligencia artificial están ahora en todas partes. Los datos de la nube se almacenan en diferentes servidores en varias ubicaciones. El almacenamiento y procesamiento de datos necesita hardware como memoria, CPU y GPU. También existe la necesidad de infraestructura como redes en la nube.

Conjunto de habilidades requerido:

Considere obtener un título en ingeniería eléctrica, electrónica o de redes para trabajar con hardware de IA.

Otros roles

Si no eres un aficionado a la tecnología, no renuncies a tu sueño de ingresar al mundo de la IA. Siempre hay otros roles como gerentes de proyecto, escritores, lingüistas y abogados. A medida que más industrias centradas en las personas, como la atención médica y la educación, adoptan la IA, también se abren nuevas oportunidades como los éticos y los futuristas.

AI es una carrera a prueba de futuro hoy

La IA es un campo emocionante y próximo para que comiences tu carrera. Sin embargo, para aquellos en otras áreas, aún tiene la opción de elegir su carrera en IA; todo lo que necesita es la curiosidad de aprender y mejorar sus habilidades.

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