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

No es de extrañar que la IA sea una de las habilidades más buscadas en el dominio de la tecnología que ha influido en casi todos los sectores, desde el automóvil, la fabricación y el médico hasta la ciberseguridad, el software y IoT.

Las organizaciones están aprovechando AI rápidamente para crear aplicaciones y servicios útiles y de vanguardia que pueden mejorar la calidad de vida, hacer que las operaciones comerciales sean más eficientes y reducir las complejidades.

En última instancia, la demanda de IA sigue aumentando. De acuerdo a SEMRush, el mercado mundial de la IA llegará $ 190.61 2025 millones de dólares por.

Por lo tanto, si desea desarrollar una carrera en IA, es el mejor momento para comenzar. Le brindará perspectivas profesionales más amplias y podrá trabajar con organizaciones de todo el mundo en proyectos interesantes. Pero para esto, debe tener las habilidades adecuadas, tanto técnicas como no técnicas.

En este artículo, te presentaré algunas de las habilidades más demandadas en IA que puedes aprender y mejorar tú mismo para construir una brillante carrera en inteligencia artificial.

Empecemos.

Habilidades Técnicas

Una carrera en IA exige que los profesionales dominen algunas habilidades técnicas para brindarle una base sólida. Entonces, hablemos de algunas de esas habilidades técnicas.

Domain Knowledge

Se necesitan conocimientos y especialización en inteligencia artificial si busca una carrera en IA. Debe tener experiencia en redes neuronales, máquina de aprendizaje, aprendizaje profundo, etc.

Tener conocimiento del dominio lo ayuda a comprender mejor la industria con los riesgos y desafíos que debe abordar. También lo ayudará a desarrollar tecnologías innovadoras que puedan abordar esos desafíos. Puede aplicar su conocimiento para crear tecnologías y servicios habilitados para IA que de alguna manera pueden mejorar la vida y apoyar a las empresas.

Programming Languages

El conocimiento sólido y la competencia en lenguajes de programación como Java, R, Python, C ++, JavaScript, etc., son cruciales para todos los profesionales de la inteligencia artificial. Debe poder escribir código según sus necesidades y casos de uso.

  • Pitón: Python se usa ampliamente en inteligencia artificial y aprendizaje automático debido a su simplicidad, confiabilidad 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 computación científica.
  • Java: Java también se usa ampliamente en IA para implementar mapeadores y reductores, programación de inteligencia, programación genética, algoritmos de búsqueda, redes neuronales, soluciones de ML y más.
  • R: Necesita R para cálculo estadístico, análisis numérico, aprendizaje automático, redes neuronales y más. R le permite recopilar y organizar conjuntos de datos, aplicar ML y funciones estadísticas, y usar transformaciones matriciales y álgebra lineal para el procesamiento de datos.
  • C ++: El viejo C ++ se utiliza en IA para permitir la programación procedimental y la manipulación de recursos de hardware. Puede usarlo para desarrollar sistemas operativos, navegadores y videojuegos. Su flexibilidad y funciones orientadas a objetos lo hacen muy útil en IA.

Además, sería útil si también tuviera un conocimiento profundo de la arquitectura de la computadora, las estructuras de datos, los algoritmos de optimización, los gráficos, los árboles y más. Y si puede aprender más de un idioma, puede ser una ventaja adicional, ya que puede contribuir más, ya que las organizaciones enfatizan a los profesionales con múltiples habilidades.

Marcos y bibliotecas: Además de los lenguajes de programación, también debe comprender varios marcos y bibliotecas. Le ayudará a escribir código de calidad a una velocidad más rápida. Algunos de los más útiles en IA son TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch y más.

  • 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 aplicaciones sofisticadas con tecnología de aprendizaje automático con facilidad.
  • Ciencia es una biblioteca de Python de código abierto que se utiliza para resolver problemas científicos y matemáticos. Ayuda a los usuarios a manipular y visualizar datos mediante varios comandos.
  • NumPy es un paquete basado en Python que se utiliza para computación científica y operaciones matemáticas avanzadas mientras se manejan conjuntos de datos masivos.
  • Scikit-learn es una poderosa biblioteca de Python para el aprendizaje automático y tiene muchas herramientas de ML y de modelado estadístico.

Mathematical Knowledge

Los profesionales de la inteligencia artificial trabajan extensamente en algoritmos y matemáticas aplicadas. Es por eso que debe tener sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas junto con conocimientos matemáticos para que pueda resolver problemas de inteligencia artificial de manera eficiente.

Son deseables habilidades matemáticas como álgebra lineal, estadística, probabilidad, gráficos, técnicas de optimización, etc. Puede utilizar estas habilidades para resolver problemas y crear algoritmos basados ​​en los requisitos.

  • Álgebra lineal: El álgebra lineal y abstracta forman la base de muchas partes de la IA, como el aprendizaje automático y la visión por computadora. Involucra matrices, vectores, tensores y otros.
  • Estadística: La estadística es otro tema vital que debe dominar si desea una carrera brillante en IA y ML. Implica la recopilación, interpretación y análisis de datos. Coincide con la ciencia de datos, pero necesita habilidades estadísticas para comprender los patrones.
  • Probabilidad: La probabilidad es una parte esencial de la inteligencia artificial. Por lo tanto, debe poseer un conocimiento sólido de la probabilidad y la distribución de probabilidad para tener un comienzo sin problemas en la IA. Se puede utilizar en modelos discriminativos y generativos, máquinas de vectores de soporte, etc.
  • Grafico: Saber cómo mirar gráficos y comprender lo que transmite es necesario en IA. Es una parte integral de la IA, y estará constantemente expuesto a analizar datos al observar diferentes gráficos.

Machine Learning

El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la inteligencia artificial. Es el estudio de algoritmos informáticos capaces de aprender y mejorarse a sí mismos utilizando datos y mediante experiencias. Los algoritmos ML crean modelos basados ​​en una muestra de datos en particular, llamados datos de entrenamiento, para tomar decisiones y predicciones.

El conocimiento de ML es necesario en inteligencia artificial, ya que la IA permite que una computadora o sistema se comporte de manera inteligente. ML es un proceso que le enseña a la máquina a ser inteligente e implementar su potencial en tareas y problemas en tiempo real.

ML se utiliza en varias aplicaciones, incluida la visión por computadora, el filtrado de correo electrónico, la medicina, el reconocimiento de voz y más. También está asociado con la estadística computacional para hacer predicciones precisas con la ayuda de computadoras. Algunos de los ejemplos cotidianos de AA son sugerencias de motores de búsqueda.

Deep Learning

El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático y la ciencia de datos que imita cómo los humanos obtienen conocimientos específicos. Incluye estadísticas y análisis predictivos 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 organizados en una jerarquía de abstracción y complejidad crecientes. Aquí, cada algoritmo implementa una transformación no lineal a su entrada. A continuación, utiliza los conocimientos adquiridos para crear un modelo de salida o 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 deben pasar para ser refinados y precisos.

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

Neural Network Architecture

Las redes neuronales son parte del aprendizaje profundo y están inspiradas en la estructura del cerebro humano. Son una red de neuronas artificiales que son 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 control adaptativo, modelado predictivo, análisis de regresión, reconocimiento de patrones, procesamiento de datos y aplicaciones entrenables.

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

Aplicación: Las redes neuronales también encuentran aplicaciones en varios sectores, como marketing, atención médica y más. Algunos ejemplos son el reconocimiento de voz, el control de vehículos, los juegos como el ajedrez o las carreras, el reconocimiento de secuencias y patrones, el diagnóstico médico, la minería de datos, las aplicaciones financieras, filtrado de correo no deseado, y más.

Big Data and Distributed Computing

El análisis predictivo y de datos en IA involucra una gran cantidad de conjuntos de datos que necesitan mayores recursos computacionales. Usar un solo sistema para lograr este tipo de cálculo puede no ser suficiente. Por tanto, conceptos como Big Data y la computación distribuida son útiles.

  • Big Data es una tecnología que implica extraer, administrar y analizar una enorme cantidad de datos de manera eficiente. Estos datos necesitan altos recursos de cálculo y ofrecen una excelente potencia estadística. Se utiliza en el análisis del comportamiento del usuario, el análisis predictivo y otras necesidades analíticas que involucran grandes conjuntos de datos.
  • Computación distribuída es una rama de la informática que involucra sistemas distribuidos cuyos componentes están situados en varias computadoras en red coordinando y comunicando sus acciones mediante el intercambio de mensajes. Sus aplicaciones son videojuegos online multijugador, aplicaciones peer-to-peer (P2P), etc.

Por lo tanto, si desea una carrera brillante en inteligencia artificial, sería útil que se perfeccionara con estas tecnologías. Big Data y la computación distribuida pueden ayudarlo a desarrollar productos y servicios de vanguardia basados ​​en inteligencia artificial. También puede adquirir conocimientos de marcos como Hadoop, Apache Storm, Spark y Flink.

Signal Processing Techniques

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 información significativa. Y para lograrlo, debes 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 enfatiza el análisis, la síntesis y la modificación de señales como señales de imagen, ondas sonoras y otras medidas científicas. Estas técnicas mejoran la eficiencia del almacenamiento, la transmisión, la calidad y detectan algunos componentes en una señal.

Aplicaciones: Las aplicaciones del procesamiento de señales son la extracción de características como reconocimiento de voz y comprensión de imágenes, procesamiento de señales de audio como en música o representación de voz, procesamiento de imágenes en computadoras y cámaras digitales, procesamiento de video en imágenes en movimiento, comunicación inalámbrica y técnicas de codificación de fuente como compresión de imágenes, compresión de video y compresión de audio.

Shell Scripting

La secuencia de comandos de shell se refiere a un programa informático ejecutado por un intérprete de línea de comandos llamado shell de Unix. Los lenguajes de secuencias de comandos implican 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.

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

Por lo tanto, sería estupendo aprender sobre secuencias de comandos de shell y familiarizarse con estos temas para que funcionen bien con las herramientas y operaciones basadas en Linux. También puede aprender sobre diferentes shells como KornShell, Powershell, shell similar a Perl, shell Z y más.

Cluster Analysis

El análisis de conglomerados es la tarea de agrupar o agrupar objetos. Se hace de tal manera que los objetos de un grupo son más similares entre sí que los de otro grupo.

La agrupación se puede realizar mediante algoritmos que difieren en términos de sus componentes y la eficiencia con la que se pueden encontrar. Dado su amplio uso en varios sectores, puede aprender esta habilidad de agrupación y comenzar a construir su carrera en inteligencia artificial. Le brindará alcances más amplios y podrá desarrollar tecnologías innovadoras para diversas industrias y negocios.

Aplicación: Se utiliza en análisis de datos exploratorios y estadísticos para aplicaciones como reconocimiento de patrones, recuperación de información, análisis de imágenes, compresión de datos, análisis de imágenes, análisis de secuencias, aprendizaje automático y gráficos por computadora. En informática, la agrupación en clústeres se utiliza en el desarrollo de software, la detección de anomalías, el procesamiento del lenguaje natural y más. Sus otras aplicaciones son médicas, de marketing, comerciales, agrupación de resultados de búsqueda, análisis de delitos, educación y más.

Entonces, todo lo que se discutió anteriormente fueron habilidades técnicas que debe dominar si desea desarrollar una carrera en inteligencia artificial.

Pero esto no es.

Incluso si tiene un profundo conocimiento y experiencia en estas tecnologías y habilidades técnicas, difícilmente se utilizaría si no puede implementarlas correctamente. Aquí es donde entran en juego las habilidades blandas.

Habilidades blandas

Las habilidades blandas son necesarias en cada parte de su trayectoria profesional. Debe tener las habilidades interpersonales requeridas para trabajar de manera eficiente, administrar todo con facilidad, implementar el conocimiento en sus tareas correctamente y colaborar bien con los demás.

Las habilidades blandas lo ayudarán a transmitir sus pensamientos correctamente a su equipo, a las partes interesadas y a otras personas con las que se comunica. También puede tomar mejores decisiones rápidamente que pueden beneficiar a su proyecto y al equipo en general.

Entonces, hablemos sobre algunas de las habilidades blandas esenciales que debe desarrollar para convertirse en un mejor profesional, sin importar su experiencia y nivel de conocimiento.

Communication

Las habilidades de comunicación siempre son deseables en todas las profesiones. Significa la capacidad de comunicar de manera clara y precisa sus ideas a otros utilizando un tono adecuado y adecuado junto con el lenguaje corporal mientras transmite su mensaje.

Debe ser un buen comunicador para poder comunicar sus ideas innovadoras sin esfuerzo con sus gerentes y compañeros de equipo o clientes. Pero si no tiene habilidades de comunicación, puede tener problemas para enviar su mensaje y explicar lo que quiere.

Como resultado, sus compañeros no entenderán su mensaje y podrían confundirse en puntos específicos. Y lo más probable es que sus ideas no sean consideradas solo porque no pudo entregar su mensaje correctamente.

Por lo tanto, sería útil si pudiera mejorar sus habilidades de comunicación. Puede practicarlo con sus amigos, familiares o colegas o tomar un curso para mejorar sus habilidades. Cuanto más practique, más mejorará en sus habilidades de comunicación.

Aprenda los conceptos básicos de la comunicación empresarial para asegurarse de utilizar 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.

Decision Making

Las habilidades para tomar decisiones son muy cruciales. Debe poder tomar las decisiones correctas en el momento adecuado para salvar a su equipo y 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 debe poder hacer lo que sea adecuado para su proyecto y para todos los involucrados en el equipo. Debe tener buenas habilidades de gestión que le ayudarán durante la toma de decisiones. Requiere una mente aguda y descabellada, concentración y buen ojo para los detalles.

Además, debe poder calcular los riesgos y desafíos si toma algunas decisiones. También debes conocer las consecuencias de determinadas decisiones y cómo pueden afectar a tu equipo y proyecto. Por lo tanto, todas sus decisiones deben tomarse de tal manera que puedan maximizar la productividad y el éxito de sus proyectos, asegurando que sus clientes y clientes estén contentos y minimizando los riesgos.

Analytical Thinking

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

Los profesionales de la IA deben tener excelentes habilidades de resolución de problemas, pensamiento analítico y una mente curiosa para saber más, aprender más e implementar más. Le ayudará a desarrollar ideas y planes innovadores que puedan resolver un problema y crear tecnologías de vanguardia que puedan beneficiar a las personas. También debe estar ansioso por mejorar sus habilidades con nuevas tecnologías y herramientas que lo ayudarán durante la planificación y el desarrollo.

Creativity

La creatividad es una habilidad exigente que los profesionales de la IA deben tener. Debe idear ideas únicas y pensar fuera de la caja si es necesario. De hecho, hoy en día, es una habilidad muy buscada en todos los campos. Y si eres un profesional de la inteligencia artificial, debes tenerlo.

Los profesionales de la inteligencia artificial deben encontrar formas creativas de resolver un problema de tal manera que sea fácil, efectivo y factible. Le ayudará a desarrollar productos y servicios únicos y los hará útiles para los usuarios.

Conclusión: el futuro de los profesionales de la inteligencia artificial

De acuerdo con LinkedIn, la contratación de profesionales de IA ha aumentado en un 32% desde 2019 a pesar de los graves escenarios debido a la pandemia. Y este crecimiento continúa aumentando a medida que aumenta la demanda de aplicaciones y servicios impulsados ​​por inteligencia artificial.

Un informe de la CNBC establece que el salario medio de los científicos de datos es 100-130 USD mientras que el de los ingenieros de IA es de 124 a 150 dólares. Por tanto, el futuro de los profesionales de la IA parece brillante. Y si está interesado en este campo, ahora es el momento de comenzar a construir su carrera en torno a él. Puede convertirse en científico de datos, ingeniero de inteligencia artificial, ingeniero de aprendizaje automático, desarrollador de inteligencia empresarial y realizar otros trabajos relacionados en inteligencia artificial.

Entonces, comience a construir su carrera en IA y desarrolle las habilidades técnicas y no técnicas mencionadas anteriormente. Le ayudarán a lanzar su carrera sin problemas y se asegurarán de que se impulse alto con la máxima velocidad.

¡Te deseo lo mejor!

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