Estas son las 5 profesiones clave de la Inteligencia Artificial que debes considerar en el futuro

La irrupción de la Inteligencia Artificial supone un cambio significativo en el mundo laboral. Un estudio de Goldman Sachs señala que alrededor de 300 millones de puestos de trabajo a nivel global podrían automatizarse con la implementación de la IA. Ciencia de datos, ingeniería de machine learning, arquitectura de soluciones IA, especialista en ética o experiencia de usuario son algunas de las profesiones esenciales para la Inteligencia Artificial.

La constante evolución del sector de las nuevas tecnologías exige a los profesionales mantenerse en un constante proceso de desarrollo y aprendizaje. Además, el contexto actual de irrupción de la inteligencia artificial (IA) ha generado un cambio significativo en el panorama laboral, y tanto los perfiles como las empresas de tecnologías de la información (IT) se enfrentan al desafío de adquirir y buscar nuevos conocimientos y profesionales para adaptarse a este nuevo escenario.

Un estudio elaborado por el banco estadounidense Goldman Sachs señala que alrededor de 300 millones de puestos de trabajo a nivel global podrían automatizarse con la implementación de la IA. La otra cara de la moneda es que históricamente la automatización de los puestos de trabajo se ha compensado con la aparición y creación de nuevos empleos y nuevas disciplinas. Y es que si bien es verdad que la IA puede reemplazar ciertos puestos existentes, también está creando nuevas oportunidades laborales para aquellos perfiles profesionales que pueden verse beneficiados en su área de conocimiento.

Es por eso por lo que Asseco Spainmultinacional de soluciones empresariales IT especializada en IA como una de sus áreas de trabajo principales dentro de su core business, ha querido señalar cinco de los perfiles laborales que serán clave para hacer un uso eficiente, ético y responsable de IA:

1.     Ciencia de datos

Una de las profesiones que ha adquirido más relevancia en los últimos años es la de data science o ciencia de datos. Las personas que trabajan en esta área están especializadas en aplicar técnicas estadísticas, matemáticas y de machine learning de cara a identificar tendencias, patrones y correlaciones dentro de estos grandes volúmenes de datos. Para trabajar con estos grandes volúmenes de datos, necesitan conocer herramientas y lenguajes de programación específicos que les permitan la recopilación, lectura y procesamiento de esos datos para después comunicarlos de una manera clara y comprensible para cualquier profesional.

2.    Ingeniería de Machine Learning

Especialistas en el diseño, desarrollo e implementación de softwares basados en algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) y redes neuronales artificiales. Su principal objetivo es crear sistemas de inteligencia artificial que puedan aprender y mejorar automáticamente a partir de los datos. Entre sus principales responsabilidades está el entrenamiento de las IAs para crear nuevos algoritmos, predicciones, analíticas, optimización de los modelos, etc. Además, también trabajan en estrecha colaboración con las científicas y científicos de datos de cara a garantizar una precisión y eficiencia de los modelos de aprendizaje automático en diversas aplicaciones, como reconocimiento de voz, procesamiento de imágenes y detección de anomalías entre otras muchas.

3.     Arquitectura de soluciones IA

Las expertas y expertos de arquitectura de soluciones IA son los constructores del cerebro que hay detrás de la inteligencia artificial. Su trabajo consiste en construir el código que sustenta a la IA, lo que podría denominarse como su esqueleto. Dichas profesionales tienen un amplio conocimiento de los fundamentos y principios de esta tecnología, así como la habilidad de definir los caminos que la IA seguirá, es decir, establecer límites y acotarla. En cierta manera, son quienes determinan qué es bueno y qué es malo para la IA. Su labor es crucial para garantizar un funcionamiento adecuado y ético de estos sistemas inteligentes.

4.     Especialista en ética

El contexto actual de “salvaje Oeste” que se está viviendo en relación con la IA ha puesto sobre el tablero ciertas necesidades y retos que tiene que afrontar el sector, como por ejemplo la necesidad de una IA más ética o una regulación sobre la que ya se está trabajando. Es por esto mismo por lo que ciertas carreras que no han gozado de las mismas salidas que el resto de las profesiones hasta el día de hoy, ahora amplían sus salidas laborales con la irrupción de la IA, eso sí, haciendo un proceso de upskilling. Profesiones como ética o filología se van a volver esenciales en el futuro desarrollo de las IA de cara a evitar problemas derivados del mal uso de esta tecnología, como es la generación de deep fakes y fake news entre otros. Estas profesiones de nueva creación serán las encargadas de “educar” a las IA para salvaguardar la privacidad de los datos y hacerlas actuar de una manera ética y moralmente responsable.

5.     Experiencia de Usuario o “UX”:

Su función principal es crear interfaces intuitivas y atractivas para que los usuarios interactúen de manera cómoda. Su principal objetivo es diseñar experiencias que sean agradables, eficientes y satisfactorias con quienes interactúan con la IA. Las expertas y expertos de UX debe tener capacidad analítica para saber interpretar la interacción de los usuarios con la interfaz, así como saber diseñarlas. El trabajo en equipo es otra de las principales cualidades que debe tener una persona que trabaje en UX, ya que tendrá una estrecha colaboración con profesionales de otras áreas. Sus conocimientos son esenciales para mejorar la experiencia y usabilidad de las IA, pero también para que sean comprensibles para el público al que van destinadas, sea un cliente o el público en general.

«En un entorno altamente dinámico y sin precedentes como el actual, la IA está transformando el panorama laboral en muchos sectores y exige a las empresas encontrar perfiles especializados en tecnologías emergentes, así como a las personas actualizar sus conocimientos. El aprendizaje de nuevas habilidades en áreas como la ciencia de datos, ingeniería de Machine Learning, arquitectura de soluciones IA y experiencia de usuario entre otras profesiones, se vuelve crucial para impulsar un uso eficiente y ético de la IA en nuestras organizaciones. Además, carreras que hasta el día de hoy no habían gozado de las mismas oportunidades que el resto, se vuelven esenciales en este contexto de irrupción de la IA«, señala Sheila Álvarez Ferreras, HRBP & IT Recruiter de People Department de Asseco Spain Group.

Fuente: https://www.equiposytalento.com/

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