La educación en seguridad digital es esencial para proteger nuestra información en Internet. Con el aumento de la inteligencia artificial (IA), las especializaciones en este campo están evolucionando de manera significativa. Anteriormente, aquellos interesados en incursionar en este ámbito debían provenir de carreras STEM tradicionales (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas). Sin embargo, en la actualidad, existen programas educativos específicos que abordan las habilidades más demandadas en el campo de la IA.
Según el informe ‘State of European Tech 2023’ realizado por Atomico, en Europa ya hay más de 120.000 profesionales altamente calificados en funciones relacionadas con la inteligencia artificial, superando a Estados Unidos. Emilio Parrado-Hernández, profesor de la Universidad Carlos III de Madrid, señala que el avance de la IA impacta en todas las compañías, independientemente de su sector o industria, transformando la forma en que se relacionan con sus clientes. La IA actual puede eliminar barreras de acceso a la información y al conocimiento, además de generar nuevos productos y negocios basados en esta tecnología.
Habilidades y destrezas para trabajar en IA
Un profesional en IA requiere una combinación de habilidades técnicas y analíticas en diversos campos, incluyendo ética y colaboración. Josep Amorós, responsable de Data University en BBVA, destaca algunas de las capacidades clave necesarias para trabajar en IA:
– Habilidades técnicas: es fundamental tener un profundo conocimiento de los algoritmos de machine learning, dominar técnicas de deep learning, comprender el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y ser capaz de trabajar con grandes conjuntos de datos.
– Programación: es crucial dominar lenguajes como Python y utilizar herramientas como TensorFlow, PyTorch y otras librerías de machine learning.
– Análisis de datos: se debe saber limpiar, procesar y analizar datos, utilizando herramientas como SQL, Hadoop y Spark.
– Desarrollo de soluciones generativas: comprender y aplicar técnicas de prompting (dar instrucciones a la IA para generar contenido nuevo), construir chatbots y utilizar IA generativa para tareas creativas y productivas.
– Regulación, ética y responsabilidad: conocer la regulación que afecta a la IA, comprender los sesgos en los modelos de IA, valorar la importancia de la transparencia y tomar decisiones éticas.
Estas habilidades son fundamentales no solo para la inteligencia artificial, sino también para el campo del big data. Parrado menciona que en la última década se ha observado un despliegue del big data, con muchas compañías aprovechando grandes volúmenes de información mediante modelos de aprendizaje automático. Esto demanda personal altamente calificado para interactuar con la tecnología.
Nuevos perfiles profesionales en IA
Con el surgimiento de la IA y el análisis de grandes bases de datos, han surgido nuevos perfiles demandados por las empresas en este campo. Algunos de estos perfiles incluyen ingenieros de machine learning, ingenieros de prompts y lingüistas computacionales. Estos profesionales desempeñan roles clave en la investigación, diseño y ajuste de modelos de IA para diferentes aplicaciones.
Qué estudiar para trabajar en IA
La formación necesaria para trabajar en IA varía según los objetivos específicos de cada profesional, ya que abarca una amplia gama de disciplinas y especialidades. Jesús Fernando López, director del Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial en la Universidad de Navarra, destaca la importancia de una formación adaptada a cada campo en este ámbito multidisciplinar.
Por ello, Josep Amorós recomienda una formación que integre los fundamentos tradicionales de la IA y las nuevas tendencias en IA generativa. Algunas recomendaciones incluyen:
– Grado en Informática, Matemáticas, Ciencia de Datos, Física o Ingeniería (carreras STEM) para dominar aspectos relacionados con la programación, algoritmos y estructuras de datos esenciales para el desarrollo de la IA.
– Máster en inteligencia artificial o ciencia de datos para especializarse en machine learning, procesamiento de lenguaje natural (NLP), análisis de big data y otras áreas críticas de la IA.
– Certificaciones y cursos especializados para mantenerse actualizado en IA generativa, aprendizaje profundo y técnicas avanzadas de modelado y análisis de datos.
Además, es importante participar en formación continua y desarrollo profesional mediante talleres, seminarios, conferencias y proyectos prácticos para aplicar los conocimientos teóricos en contextos reales. La disciplina del learning-by-doing (aprender haciendo) es fundamental en este campo experimental y en constante evolución.
En ocasiones, las propias empresas implementan estrategias de formación en IA para sus empleados. BBVA, por ejemplo, ha firmado un acuerdo con OpenAI para acelerar procesos e impulsar la innovación en el banco, incluyendo formación en IA para los empleados. Estudiar inteligencia artificial no solo prepara para el futuro, sino que también responde a una necesidad actual en las empresas.
En resumen, la formación en IA es fundamental para quienes desean incursionar en este campo en constante crecimiento. Con el aumento de la demanda de profesionales altamente cualificados en inteligencia artificial, es crucial adquirir las habilidades y conocimientos necesarios para destacar en este ámbito tan relevante en la actualidad.
