La inteligencia artificial (IA) es el futuro y tiene un gran potencial para transformar las empresas, las economías y las sociedades.

No es de extrañar que la IA sea una de las competencias más solicitadas en el ámbito tecnológico que ha influido en casi todos los sectores, desde el automóvil, la fabricación y la medicina hasta la ciberseguridad, el software y el IoT.

Las organizaciones están aprovechando la IA rápidamente para crear aplicaciones y servicios útiles y de vanguardia que pueden mejorar la calidad de vida, hacer más eficientes las operaciones empresariales y reducir las complejidades. En definitiva, la demanda de IA sigue aumentando. Según SEMrush, el mercado mundial de la IA alcanzará los 190.610 millones de dólares en 2025.

Por lo tanto, si quiere hacer carrera en el campo de la IA, es el mejor momento para empezar. Le proporcionará perspectivas profesionales más amplias y podrá trabajar con organizaciones de todo el mundo en proyectos apasionantes. Pero para ello, debe contar con las habilidades adecuadas, tanto técnicas como no técnicas.

En este artículo, le presentaré algunas de las habilidades más demandadas en IA que puede aprender y perfeccionarse para construir una brillante carrera en inteligencia artificial.

Empecemos.

Habilidades técnicas

Una carrera en IA exige que los profesionales dominen algunas habilidades técnicas que le proporcionen una base sólida. Así pues, hablemos de algunas de esas habilidades técnicas.

Conocimiento del dominio

El conocimiento y la especialización en inteligencia artificial son necesarios si busca una carrera en IA. Debe tener conocimientos en redes neuronales, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, etc.

Tener conocimientos de dominio le ayuda a comprender mejor el sector, con los riesgos y retos que debe abordar. También le ayudará a desarrollar tecnologías innovadoras que puedan abordar esos retos. Podrá aplicar sus conocimientos para crear tecnologías y servicios habilitados para la IA que, de alguna manera, puedan mejorar la vida de las personas y apoyar a las empresas.

Lenguajes de programación

Un buen conocimiento y dominio de lenguajes de programación como Java, R, Python, C , JavaScript, etc., son cruciales para todo profesional de la IA. Debe ser capaz de escribir código en función de sus necesidades y casos de uso.

  • Python: Python es ampliamente utilizado en IA y aprendizaje automático debido a su simplicidad, fiabilidad de código y ejecución más rápida. Le ayudará a escribir algoritmos complejos y requiere un código mínimo. Viene con muchas bibliotecas prefabricadas para computación avanzada y cálculo científico.
  • Java: Java también se utiliza mucho en IA para implementar mapeadores y reductores, programación de inteligencia, programación genética, algoritmos de búsqueda, redes neuronales, soluciones de ML y mucho más.
  • R: Necesitará R para el cálculo estadístico, el análisis numérico, el aprendizaje automático, las redes neuronales y mucho más. R le permite recopilar y organizar conjuntos de datos, aplicar funciones ML y estadísticas, y utilizar transformaciones de matrices y álgebra lineal para el procesamiento de datos.
  • C : El bueno y viejo C se utiliza en IA para permitir la programación procedimental y la manipulación de recursos de hardware. Puede utilizarlo para desarrollar sistemas operativos, navegadores y videojuegos. Su flexibilidad y sus funciones orientadas a objetos lo hacen muy útil en la IA.

Además, le ayudaría tener también un profundo conocimiento de la arquitectura informática, las estructuras de datos, los algoritmos de optimización, los grafos, los árboles y mucho más. Y si puede aprender más de un lenguaje, puede ser una ventaja añadida, ya que podrá contribuir más, puesto que las organizaciones hacen hincapié en los profesionales con múltiples habilidades.

Marcos y bibliotecas: Aparte de los lenguajes de programación, también debe comprender varios marcos y bibliotecas. Algunos de los más útiles en IA son TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch, etc.

  • TensorFlow es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto con un conjunto completo y flexible de herramientas, recursos comunitarios y bibliotecas para ayudar a los investigadores a desarrollar con facilidad sofisticadas aplicaciones basadas en ML.
  • SciPy es una biblioteca Python de código abierto utilizada para resolver cuestiones científicas y matemáticas. Ayuda a los usuarios a manipular y visualizar datos mediante diversos comandos.
  • NumPy es un paquete basado en Python que se utiliza para la computación científica y las operaciones matemáticas avanzadas mientras se manejan conjuntos de datos masivos.
  • Scikit-learn es una potente biblioteca de Python para el aprendizaje automático y cuenta con numerosas herramientas de ML y de modelado estadístico.

Estos marcos de trabajo y bibliotecas le ayudarán a escribir código de calidad a mayor velocidad.

Conocimientos matemáticos

Los profesionales de la IA trabajan mucho con algoritmos y matemáticas aplicadas. Por eso debe tener una gran capacidad analítica y de resolución de problemas junto con conocimientos matemáticos para poder resolver eficazmente los problemas de IA.

Son deseables conocimientos matemáticos como álgebra lineal, estadística, probabilidad, gráficos, técnicas de optimización, etc.

  • Álgebra lineal: El álgebra lineal y abstracta constituye la base de muchas partes de la IA como el aprendizaje automático y la visión por ordenador. Implica matrices, vectores, tensores y otros.
  • Estadística: La estadística es otra asignatura vital que debe dominar si quiere una carrera brillante en IA y ML. Implica la recopilación, interpretación y análisis de datos. Coincide con la ciencia de datos, pero se necesitan conocimientos de estadística para comprender los patrones.
  • Probabilidad: La probabilidad es una parte esencial de la inteligencia artificial. Por lo tanto, debe poseer sólidos conocimientos de probabilidad y distribución de probabilidades para tener un comienzo sin problemas en la IA. Se puede utilizar en los modelos discriminativos y generativos, las máquinas de vectores de soporte, etc.
  • Gráficos: Saber mirar los gráficos y entender lo que transmiten es necesario en la IA. Es una parte integral de la IA, y estará constantemente expuesto a analizar datos observando diferentes gráficos.

Podrá utilizar estas habilidades para resolver problemas y crear algoritmos basados en los requisitos.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial. Es el estudio de algoritmos basados en ordenadores capaces de aprender y mejorarse a sí mismos utilizando datos y a través de experiencias. Los algoritmos de ML crean modelos basados en una muestra de datos concreta, llamada datos de entrenamiento, para tomar decisiones y hacer predicciones.

El conocimiento del ML es necesario en la inteligencia artificial, ya que la IA capacita a un ordenador o sistema para comportarse de forma inteligente. El ML es un proceso que enseña a la máquina a ser inteligente y a poner en práctica su potencial en tareas y problemas en tiempo real.

El ML se utiliza en diversas aplicaciones, como la visión por ordenador, el filtrado de correo electrónico, la medicina o el reconocimiento de voz, entre otras. También se asocia a la estadística computacional para realizar predicciones precisas con la ayuda de ordenadores. Algunos de los ejemplos cotidianos del ML son las sugerencias de los motores de búsqueda.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático y la ciencia de datos que imita cómo los humanos adquieren conocimientos específicos. Incluye el análisis predictivo y la estadística y aprovecha diferentes capas para obtener características más profundas de un sonido o una imagen. Con capas más altas, los detalles serían más matizados.

El aprendizaje profundo puede automatizar el análisis predictivo, y sus algoritmos están dispuestos en una jerarquía de abstracción y complejidad crecientes. Aquí, cada algoritmo aplica una transformación no lineal a su entrada. A continuación, utiliza sus conocimientos adquiridos para crear una salida o modelo estadístico. Continuará iterando hasta que su salida haya alcanzado una precisión del nivel aceptado. Por lo tanto, habrá muchas capas de procesamiento por las que los datos deban pasar para ser refinados y precisos.

Aplicación: El aprendizaje profundo tiene una amplia aplicación en diversos campos y es muy beneficioso para los científicos de datos a la hora de recopilar, interpretar y analizar enormes volúmenes de datos con facilidad y rapidez. Algunas de sus aplicaciones son el reconocimiento facial, el reconocimiento del habla, la habilitación de la visión en coches sin conductor, los asistentes virtuales, etc.

Arquitectura de las redes neuronales

Las redes neuronales forman parte del aprendizaje profundo y están inspiradas en la estructura del cerebro humano. Son una red de neuronas artificiales complejas y desarrolladas para procesar varias entradas para producir una salida. Las redes neuronales imitan el comportamiento del cerebro humano para resolver problemas complejos. Se utilizan para el control adaptativo, el modelado predictivo, el análisis de regresión, el reconocimiento de patrones, el procesamiento de datos y las aplicaciones entrenables.

En esta arquitectura, los datos de entrada pasan por varias capas de neuronas artificiales apiladas para producir la salida.

Aplicaciones: Las redes neuronales también encuentran aplicaciones en diversos sectores como el marketing, la sanidad y otros. Algunos ejemplos son el reconocimiento de voz, el control de vehículos, juegos como el ajedrez o las carreras, el reconocimiento de secuencias y patrones, el diagnóstico médico, la minería de datos, las aplicaciones financieras, el filtrado de spam por correo electrónico, etc.

Big Data y computación distribuida

El análisis predictivo y de datos en la IA implica un gran número de conjuntos de datos que necesitan mayores recursos informáticos. Utilizar un único sistema para lograr este tipo de computación puede no ser suficiente. Por ello, conceptos como Big Data y computación distribuida resultan útiles.

  • BigData es una tecnología que consiste en extraer, gestionar y analizar una enorme cantidad de datos de forma eficiente. Estos datos necesitan grandes recursos de computación y ofrecen un excelente poder estadístico. Se utiliza en el análisis del comportamiento de los usuarios, el análisis predictivo y otras necesidades analíticas que implican grandes conjuntos de datos.
  • Lainformática distribuida es una rama de la informática que engloba los sistemas distribuidos cuyos componentes están situados en varios ordenadores conectados en red que coordinan y comunican sus acciones mediante el intercambio de mensajes. Sus aplicaciones son los videojuegos multijugador en línea, las aplicaciones peer-to-peer (P2P), etc.

Por lo tanto, si desea una carrera brillante en el campo de la IA, le será de gran ayuda actualizarse en estas tecnologías. Los macrodatos y la informática distribuida pueden ayudarle a desarrollar productos y servicios de vanguardia basados en la IA. También puede adquirir conocimientos de marcos de trabajo como Hadoop, Apache Storm, Spark y Flink.

Técnicas de procesamiento de señales

El procesamiento de señales es otra habilidad deseada que las organizaciones pueden buscar en los profesionales. El aprendizaje automático implica la extracción de características para transformar los valores de los píxeles en alguna información significativa. Y para lograrlo, debe saber cómo resolver problemas utilizando técnicas de procesamiento de señales. Puede incluir análisis de tiempo-frecuencia, convolución, análisis de Fourier y otros conceptos de IA.

El procesamiento de señales es un subcampo de la ingeniería eléctrica que hace hincapié en el análisis, la síntesis y la modificación de señales como las señales de imagen, las ondas sonoras y otras mediciones científicas. Estas técnicas mejoran la eficiencia del almacenamiento, la transmisión, la calidad y detectan algunos componentes de una señal.

Aplicaciones: Las aplicaciones del procesamiento de señales son la extracción de características como el reconocimiento del habla y la comprensión de imágenes, el procesamiento de señales de audio como en la música o la representación del habla, el procesamiento de imágenes en ordenadores y cámaras digitales, el procesamiento de vídeo en imágenes en movimiento, la comunicación inalámbrica y las técnicas de codificación de fuentes como la compresión de imágenes, la compresión de vídeo y la compresión de audio.

Shell Scripting

El scripting de shell se refiere a un programa informático ejecutado por un intérprete de línea de comandos llamado shell Unix. Los lenguajes de secuencias de comandos incluyen varios dialectos de secuencias de comandos de shell. Algunas operaciones comunes que realizan los scripts de shell son la manipulación de archivos, la impresión de texto y la ejecución de programas.

Los scripts de shell son otro componente vital de la inteligencia artificial que se utiliza para el reconocimiento de patrones. Cuando avance en su carrera en el campo de la IA, llegará a un punto en el que la mayor parte del procesamiento de datos de IA tenga lugar en máquinas basadas en Linux. Por lo tanto, si no está familiarizado con las herramientas y operaciones de UNIX y con comandos como SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut, etc., será todo un reto trabajar con funciones de IA.

Por lo tanto, sería estupendo aprender sobre shell scripting y familiarizarse con estos temas para trabajar bien con las herramientas y operaciones basadas en Linux. También puede aprender sobre diferentes shells como KornShell, Powershell, Perl-like shell, Z shell, etc.

Análisis de conglomerados

El análisis de conglomerados es la tarea de agrupar o agrupar objetos. Se realiza de forma que los objetos de un grupo sean más similares entre sí que los de otro grupo.

La agrupación puede realizarse mediante algoritmos que difieren en cuanto a sus componentes y a la eficacia con la que se pueden encontrar. Dado su amplio uso en diversos sectores, puede aprender esta habilidad de agrupación y empezar a construir su carrera en inteligencia artificial. Le dará un mayor alcance y podrá desarrollar tecnologías innovadoras para diversas industrias y empresas.

Aplicación: Se utiliza en el análisis exploratorio y estadístico de datos para aplicaciones como el reconocimiento de patrones, la recuperación de información, el análisis de imágenes, la compresión de datos, el análisis de imágenes, el análisis de secuencias, el aprendizaje automático y los gráficos por ordenador. En informática, la agrupación se utiliza en el desarrollo de software, la detección de anomalías, el procesamiento del lenguaje natural, etc. Sus otras aplicaciones son la medicina, el marketing, los negocios, la agrupación de resultados de búsqueda, el análisis de delitos, la educación, etc.

Así pues, todo lo expuesto anteriormente eran habilidades técnicas que debe dominar si quiere labrarse una carrera en el campo de la inteligencia artificial.

Pero esto no es todo.

Aunque tenga profundos conocimientos y experiencia en estas tecnologías y habilidades técnicas, apenas le servirán de nada si no es capaz de aplicarlas correctamente. Aquí es donde entran en juego las habilidades blandas.

Habilidades blandas

Las habilidades blandas son necesarias en todas las etapas de su trayectoria profesional. Debe tener las habilidades interpersonales necesarias para trabajar con eficacia, gestionarlo todo con facilidad, implementar correctamente los conocimientos en sus tareas y colaborar bien con los demás.

Las habilidades interpersonales le ayudarán a transmitir correctamente sus ideas a su equipo, a las partes interesadas y a otras personas con las que se comunique. También podrá tomar rápidamente mejores decisiones que pueden beneficiar a su proyecto y al equipo en general.

Así pues, hablemos de algunas de las habilidades blandas esenciales que debe desarrollar para convertirse en un mejor profesional, independientemente de su experiencia y nivel de conocimientos.

Comunicación

Las habilidades de comunicación son siempre deseables en todas las profesiones. Significa la capacidad de comunicar con claridad y precisión sus ideas a los demás utilizando un tono adecuado y apropiado junto con el lenguaje corporal mientras transmite su mensaje.

Necesita ser un buen comunicador para poder transmitir sus ideas innovadoras sin esfuerzo a sus jefes y compañeros de equipo o clientes. Pero si carece de habilidades comunicativas, puede tener problemas para transmitir su mensaje y explicar lo que quiere.

Como resultado, sus compañeros no entenderán su mensaje y podrían sentirse confusos en determinados momentos. Y lo más probable es que sus ideas no sean tenidas en cuenta sólo porque usted no pudo transmitir correctamente su mensaje.

Por lo tanto, sería útil que trabajara sus habilidades comunicativas. Puede practicarlo con sus amigos, familiares o colegas o apuntarse a un curso para mejorar sus habilidades. Cuanto más practique, más mejorará sus habilidades de comunicación.

Aprenda los fundamentos de la comunicación empresarial para asegurarse de que utiliza las palabras adecuadas y el tono correcto al transmitir su mensaje. También puede aprender los movimientos de las manos, el lenguaje corporal y los gestos adecuados para comunicarse eficazmente con los demás. Además, puede aprender varios idiomas si trata con clientes internacionales. Esto será una ventaja.

Toma de decisiones

La capacidad de tomar decisiones es muy importante. Debe ser capaz de tomar las decisiones correctas en el momento adecuado para salvar a su equipo y a su proyecto de cualquier daño o molestia y garantizar el éxito de sus proyectos.

Los proyectos de IA implican muchas habilidades analíticas, estadísticas y predicciones, y usted debe ser capaz de hacer lo que sea conveniente para su proyecto y para todos los implicados en el equipo. Debe tener una buena capacidad de gestión que le ayude en la toma de decisiones. Requiere una mente aguda y previsora, concentración y ojo para los detalles.

Además, debe ser capaz de calcular los riesgos y los retos si toma algunas decisiones. También debe conocer las consecuencias de ciertas decisiones y cómo pueden afectar a su equipo y a su proyecto. Por lo tanto, todas sus decisiones deben tomarse de tal manera que puedan maximizar la productividad y el éxito de sus proyectos, asegurándose de que sus clientes y consumidores estén contentos y minimizando al mismo tiempo los riesgos.

Pensamiento analítico

El pensamiento analítico es una habilidad blanda imprescindible para todos los profesionales de la IA. Debe ser capaz de comprender y sentir los problemas a los que pueden enfrentarse los usuarios y proponer una solución eficaz.

Los profesionales de la IA deben tener una excelente capacidad de resolución de problemas, pensamiento analítico y una mente curiosa para saber más, aprender más e implementar más. Esto le ayudará a desarrollar ideas y planes innovadores que puedan resolver un problema y construir tecnologías de vanguardia que puedan beneficiar a las personas. También debe estar deseoso de actualizarse con nuevas tecnologías y herramientas que le ayuden mientras planifica y desarrolla.

Creatividad

La creatividad es una habilidad exigente que deben tener los profesionales de la IA. Debe concebir ideas únicas y pensar fuera de lo común si es necesario. De hecho, hoy en día es una habilidad muy solicitada en todos los campos. Y si usted es un profesional de la IA, debe tenerla.

Los profesionales de la IA deben idear formas creativas de resolver un problema de manera fácil, eficaz y factible. Le ayudará a desarrollar productos y servicios únicos y a hacerlos útiles para los usuarios.

Conclusiones: El futuro de los profesionales de la IA

Según LinkedIn, la contratación de profesionales de la IA ha aumentado un 32% desde 2019 a pesar de los graves escenarios debidos a la pandemia. Y este crecimiento sigue aumentando a medida que crece la demanda de aplicaciones y servicios impulsados por la IA.

Un informe de la CNBC afirma que el salario medio de los científicos de datos es de 100.000-130.000 dólares, mientras que el de los ingenieros de IA es de 124.000-150.000 dólares. Por lo tanto, el futuro de los profesionales de la IA parece brillante. Y si le interesa este campo, ahora es el momento de empezar a construir su carrera en torno a él. Puede convertirse en científico de datos, ingeniero de IA, ingeniero de ML, desarrollador de inteligencia empresarial y realizar otros trabajos relacionados con la IA.

Así pues, empiece a construir su carrera en IA y desarrolle las habilidades técnicas y no técnicas comentadas anteriormente. Le ayudarán a lanzar su carrera sin problemas y a propulsarse con la máxima velocidad.

Le deseo lo mejor