Los proyectos de IA a menudo se descarrilan por la falta de habilidades críticas internas y la escasez de científicos de datos. A medida que las organizaciones integran la inteligencia artificial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático en sus productos y servicios, la necesidad de habilidades y talento está presionando a las organizaciones para que contraten nuevos roles.
Como resultado, los solicitantes de empleo están encontrando un mercado laboral explosivo para conjuntos de habilidades de ciencia de datos. Las empresas están intentando contratar expertos en inteligencia artificial; sin embargo, existen cada vez más brechas de habilidades a medida que la necesidad de estos roles supera cada vez más la oferta.
Según un informe de Gartner, se estima que los campos relacionados con la IA crearán alrededor de 2,3 millones de puestos de trabajo a finales de este año. Sin embargo, hay una colección de roles que son más cruciales que otros, y aquellos interesados en trabajar en el campo deben tomar nota de la importancia de cómo los antecedentes en ciencia de datos, análisis de negocios y matemáticas se manifiestan en cuatro trayectorias profesionales de inteligencia artificial.
Científico de datos
Un científico de datos es responsable de recopilar datos y analizarlos. Los científicos de datos tienen experiencia en matemáticas y estadísticas avanzadas, análisis avanzado y aprendizaje automático e inteligencia artificial. En un entorno empresarial, los científicos de datos extraen información útil de un mar de datos. Al analizar los datos, hacen inferencias, recopilan conocimientos y los utilizan para ayudar a la empresa.
En los últimos cinco años, la necesidad de científicos de datos ha aumentado en un 35%. Este repentino aumento en la demanda de científicos de datos ha llevado a la escasez de talento que estamos viendo en muchas empresas y organizaciones.
Sorprendentemente, aunque los requisitos son sencillos (es decir, un título en informática, competencia en el código), el papel de un científico de datos está vagamente definido en el mercado laboral y las descripciones de los puestos pueden variar ampliamente. Aquellos interesados en convertirse en científicos de datos en cualquier organización necesitarán experiencia y antecedentes en estadística, probabilidad, matemáticas y algoritmos como nivel básico de calificaciones.
Ingeniero de aprendizaje automático
Un ingeniero de aprendizaje automático es un ingeniero de software especializado en aprendizaje automático. Esta función ayuda a establecer procesos de aprendizaje automático, implementar el aprendizaje automático en la producción y optimizar los productos para el rendimiento y la escalabilidad. El papel principal del ingeniero de aprendizaje automático es discutir las diversas herramientas necesarias para entrenar, generar, evaluar, iterar y administrar modelos de aprendizaje automático en la fase de capacitación, así como en la fase de inferencia.
Si bien los científicos de datos se enfocan principalmente en los datos y los entornos para administrar datos en modelos para una amplia gama de propósitos, no necesariamente solo en inteligencia artificial, los ingenieros de aprendizaje automático se enfocan específica y únicamente en el desafío de la generación de modelos de aprendizaje automático. Si bien los científicos de datos pueden asumir el papel de ingeniero de aprendizaje automático, es mucho más difícil para un ingeniero de aprendizaje automático centrado en un propósito convertirse en científico de datos sin un conocimiento más general de la ciencia de datos.
Un ingeniero de aprendizaje automático debe poseer conocimientos de informática, estadísticas, varios lenguajes de programación, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, matemáticas aplicadas y otras habilidades asociadas con la ingeniería y la inteligencia artificial. En general, un ingeniero de aprendizaje automático deberá tener un conocimiento general de varias otras partes de la IA. Además, los ingenieros de aprendizaje automático deben tener un conocimiento firme de las diferentes herramientas disponibles para el ciclo de vida del modelo de aprendizaje automático y mantenerse al día con los cambios en el panorama de proveedores de inteligencia artificial.
Desarrollador de inteligencia empresarial
Un rol más oscuro que está ganando cada vez más visibilidad es el de desarrollador de inteligencia empresarial. Surgiendo de las raíces en el software de inteligencia empresarial (BI), un desarrollador de BI se centra en el desarrollo de vistas de datos presentables que los responsables de la toma de decisiones empresariales pueden utilizar para obtener una mejor comprensión de las principales áreas de interés. Los desarrolladores de BI utilizan principalmente herramientas de software centradas en BI, portales, paneles y conjuntos de software de análisis de datos, y utilizan esas herramientas para generar resúmenes, paneles, informes, gráficos, mapas, cuadros y otras visualizaciones de datos.
Un desarrollador de inteligencia empresarial utiliza herramientas de software para transformar los datos en conocimientos útiles que ayudan a tomar decisiones empresariales. Este rol es una combinación de profesional de negocios y profesional de inteligencia artificial. Una de las principales responsabilidades de los desarrolladores de inteligencia empresarial es tomar datos y desglosarlos para obtener información empresarial. Necesitan tener conocimiento de las herramientas de BI para ayudarles a acceder y analizar conjuntos de datos y luego presentar hallazgos analíticos para proporcionar informes detallados.
Los desarrolladores de inteligencia empresarial necesitan experiencia para comprender las necesidades comerciales, y también necesitan una comprensión de SQL y bases de datos relacionales, así como habilidades de BI y algo de experiencia en codificación. Si bien el término «desarrollador de inteligencia empresarial» parece ser el término que está ganando terreno, tal vez a largo plazo este rol se conozca mejor como ingeniero de visualización de datos o supervisor de experiencia de usuario de datos.
Arquitecto de inteligencia artificial
El papel de un arquitecto de IA es distinto del del ingeniero de aprendizaje automático y del científico de datos, y las organizaciones buscan contratar arquitectos de IA además de estos otros roles. Los arquitectos de IA son responsables de las necesidades generales de los proyectos de inteligencia artificial. Este rol es responsable de crear y mantener la arquitectura utilizando marcos de tecnología de inteligencia artificial líderes. Este rol tiene aspectos de ciencia de datos, especialista en soluciones y experto en tecnología, todo en un solo puesto.
En muchos sentidos, el arquitecto de IA está en un proyecto de IA como un arquitecto empresarial en los proyectos de TI. El arquitecto empresarial tiene una función distinta centrada en la estrategia, la planificación y la coordinación generales utilizando metodologías de mejores prácticas. El arquitecto de IA también se centra en la estrategia, la planificación y la coordinación generales utilizando metodologías emergentes centradas en la IA.
Los arquitectos de inteligencia artificial deben observar el panorama general de un proyecto de implementación de inteligencia artificial para comprender los objetivos generales de la misión, conocer los diferentes enfoques para aplicar la inteligencia artificial a esos objetivos y coordinar equipos para lograr esos objetivos.
También necesitan reconocer cómo se usa la IA en una organización, lo que requiere una comprensión profunda de los diversos patrones de IA, las capacidades de las plataformas de IA y el estado de los datos en la organización. Debido a estos requisitos, un arquitecto de inteligencia artificial no es un puesto de nivel de entrada, sino uno que requiere años de experiencia en el campo.
La creciente demanda de roles de IA no muestra signos de desaceleración
En los últimos años, el mercado laboral de la IA ha experimentado un crecimiento increíble y los roles de los especialistas en IA han experimentado una demanda creciente.
La firma de inteligencia de mercado IDC pronostica que los ingresos mundiales para el mercado de la inteligencia artificial crecerán más del 16% año tras año en 2021 a $ 327.5 mil millones. La firma espera que los ingresos crezcan a más de $ 500 mil millones para 2024.
Algo a tener en cuenta al considerar estos trabajos de alta demanda son las habilidades y los requisitos básicos de cada oferta de trabajo. Algunas de estas funciones requieren una gran experiencia en determinadas tecnologías, como el aprendizaje profundo, los modelos predictivos o el procesamiento del lenguaje natural, además de experiencia en matemáticas e ingeniería o años de experiencia empresarial.
No es fácil aprender estas habilidades durante un fin de semana o educarse casualmente. Si está interesado en aprender nuevas habilidades, muchas universidades han comenzado a ofrecer cursos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y otras técnicas de inteligencia artificial. Muchas universidades se han asociado con proveedores de inteligencia artificial y análisis reconocidos, incluidos DataRobot y Alteryx, para impartir cursos destinados a educar a los estudiantes sobre cómo usar estas plataformas específicas.
Muchos proveedores de inteligencia artificial y análisis ofrecen directamente cursos de capacitación en línea gratuitos o relativamente económicos sobre cómo usar sus plataformas. Los proveedores tienden a otorgar a las personas que completan los cursos certificaciones que pueden agregar a sus currículums o perfiles de LinkedIn.
Las plataformas de aprendizaje en línea como EdX y Udemy también ofrecen cursos relativamente baratos sobre conceptos, plataformas y técnicas de IA. Muchas plataformas de IA tienen foros comunitarios activos, donde los usuarios experimentados ofrecen consejos a los recién llegados sobre cómo usar las plataformas y responden las preguntas que puedan tener.
Conocer los puestos más necesarios puede ayudarlo a prepararse para ingresar a la industria o planificar la continuación de su carrera.
