Cómo conseguir trabajo en Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial está presente en todas partes. Aunque en Puentes Digitales os la acercamos todo lo que podemos, para que entendáis su base y sus aplicaciones, queremos ir más allá y mostrároslo desde el ámbito del mercado laboral:

¿Qué opciones tengo para trabajar en Inteligencia Artificial?

En este artículo vamos a daros respuesta. Para ello, primero es importante entender que a nivel laboral hay tres variantes principales de esta disciplina:

  1. Programación de IA
  2. Infraestructura para IA
  3. Consultoría en IA

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Programación de Inteligencia Artificial

La programación en IA es la base de todo. Se refiere a desarrollar algoritmos que repliquen capacidades cognitivas. Podéis entender esto en mayor profundidad en este artículo:

Destapando la Inteligencia Artificial ¿Qué es verdad y qué es mentira?

Aprender programación es el camino más potente y solicitado en la actualidad para conseguir trabajo en IA. Existe una gran demanda de programadores expertos en IA. Si lo eres, ten por seguro que puedes encontrar un muy buen empleo.

Si no tienes tales conocimientos, tendrás que ponerte a aprender programación ya mismo. Puedes darte una vuelta por este link:

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Existen muchos lenguajes útiles para aprender IA y aquí ya entran muchos matices. Destacamos Python, R, Matlab e incluso C++ y Java. Recomendar uno en concreto depende del perfil de cada uno y de hacia adónde se quiere dirigir. La IA es un cóctel de disciplinas y aplicaciones, siendo los diferentes lenguajes más o menos interesantes para diversas situaciones.

Si tuviésemos que elegir uno por encima de otros, os recomendamos Python. Es seguramente el lenguaje más universal, el que más está creciendo los últimos años y además uno de los que más ayuda podemos encontrar en Internet. Cuando os pongáis con ello, tendréis que estar muy metidos en el mundo de las “librerías”. A través de ellas conseguiréis ampliar vuestro repositorio de utilidades con las que ir avanzando. TensorFlow es fundamental, pero también destacamos unas cuantas fuentes más.

En cuanto a conocimientos de base, siempre hablaremos de STEM (science, technology, engineering & mathematics). Formarse en estas disciplinas os facilitará el camino. Informática, física y matemáticas suelen ser las mejores carreras universitarias para convertirse en un experto en IA. Sin una buena base en alguno de estos campos, será muy difícil avanzar. La informática es la más evidente, pero la física y las matemáticas son también buenísimas carreras si queréis apostar por IA. ¡Incluso estadística! Muchos algoritmos están apoyados en métodos numéricos que se estudian en estas carreras. En general, os tienen que gustar los números y sentiros a gusto jugando con ellos.

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Infraestructura para Inteligencia Artificial

La IA se basa sobretodo en el desarrollo de algoritmos como ya hemos dicho. Pero no existe un único tipo de algoritmos ni de estrategia para desarrollar IA. Y además sus aplicaciones son muy dispares, incluyendo reconocimiento de imágenes, reconocimiento del habla, traducción, ajustes de modelos matemáticos, etc.

Cuando se comienza a trabajar en el campo, uno se da cuenta de que se acaban manejando cantidades masivas de datos (¿recordáis el Big Data?). La mayoría de algoritmos de IA necesitan no sólo leer, almacenar y escribir mucha información, sino que para procesarla es necesario una enorme capacidad computacional.

Por todo lo anterior, a veces el mayor reto no está en desarrollar una serie de algoritmos de forma aislada, sino que necesitan encajar en unos recursos informáticos concretos y limitados.

La IA se suele apoyar en el Big Data y el Big Data se suele apoyar en la ingeniería de sistemas. Conocimientos en bases de datos, arquitectura de sistemas, escalabilidad computacional y demás, son claves para construir un negocio en IA. Por eso las empresas están demandando estos perfiles. Muchos expertos en bases de datos están encontrando hueco aquí.

En este tipo de perfiles, generalmente hablamos de ingenieros informáticos o de telecomunicaciones, aunque no necesariamente. Lo que sí puede ser, es que este terreno sea más difícil de explorar por gente sin conocimientos profundos en ingeniería informática o electrónica.

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Consultoría en Inteligencia Artificial

En los negocios es importante sacarle partido a la IA. No vale con hacer un algoritmo espectacular si no se puede sacar beneficio de él.

Muchas veces, los desarrolladores de IA tienen la mentalidad de programación, pero no la de aplicación. Se necesitan perfiles que entiendan la IA desde un punto de vista operativo, con visión de negocio.

Business Intelligence o Data Science son campos en los que profundizar. Al igual que en los anteriores casos, hay demanda de estos profesionales. La IA aplicada a negocio es un camino que todas las grandes consultoras y firmas tecnológicas están emprendiendo: Accenture, PwC, Atos, Everis, IBM… Daros una vuelta por sus portales de empleo y veréis la descripción de profesionales que buscan. La unión de tecnología y negocio nunca fue tan fuerte.

Este grupo es más heterogéneo. Los consultores con habilidades de programación son muy potentes, y al mismo tiempo eso abarca un espectro de profesionales muy amplio. En general, se necesitan personas que estén a gusto con grandes cantidades de datos, saber abstraerlos y aplicarlos en código.

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Y sino, Machine Learning

Adaptarse a alguno de los 3 perfiles anteriores es un camino complejo y más cuando se tenga una preparación o experiencia diferente a lo que hemos comentado.

Pero como en todo plan de desarrollo, el éxito depende de cada uno de nosotros y la actitud con la que afrontemos este proceso.

Una recomendación:

Aprende Machine Learning.

El campo del Machine Learning es un área de mucho potencial de cara a futuro, sobre el cual tenemos gran cantidad de recursos (os recomendamos Coursera) de formación y que además nos permitirá incorporarnos y adaptarnos con mayor facilidad. Gran parte de la IA pasa por el Machine Learning y encima tiene multitud de aplicaciones prácticas.

Desde Puentes Digitales entendemos que vivir y gestionar estos cambios a nivel profesional es un gran reto, pero no podemos frenar el desarrollo y es mejor que intentemos desarrollar nuevas habilidades y buscar alternativas, a esperar a ver qué es lo que pasa con nuestro actual puesto de trabajo.

El avance de la IA está haciendo que se vayan necesitando perfiles diferentes y multidisciplinarios. Casi todos los sectores se pueden beneficiar de forma directa de la IA, así que no tengas miedo a aprender un poco aun si tu sector parece ajeno a todo ésto.

“Somos responsables de nuestras vidas y capaces de lograr cosas increíbles, confiemos en nosotros mismos y creemos las condiciones para generar nuevas oportunidades”

Si quieres trabajar en Inteligencia Artificial, puedes.

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Fuente: Linkedin

 

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