Las 14 habilidades más demandadas necesarias para los profesionales de la inteligencia artificial

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 son leverenvejecimiento 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.

Últimoately, the demand for AI continues to increase. According to 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.

In this article, I’ll introduce you to some of the in-demand skills in AI that you can learn and upskill yourself to build a brilliant career in artificial intelligence.

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.

Conocimiento del dominio

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.

Having domain knowledge helps you understand the industry more with risks and challenges that you need to address. It will also help you develop innovative technologies that can address those challenges. You can apply your knowledge to create AI-enabled technologies and services that can somehow make lives better and support businesses.

Lenguajes de programación

Sound knowledge and proficiency in programming languages such as Java, R, Python, C++, JavaScript, etc., are crucial for every AI professional. You must be able to write code based on your needs and use-cases.

• 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: You need R for statistical computation, numerical analysis, machine learning, neural networks, and more. R allows you to collect and organize data sets, apply ML and statistical functions, and use matrix transformations and linear algebra for data processing.
• C ++: The good old C++ is used in AI to enable procedural programming and manipulating hardware resources. You can use it to develop operating systems, browsers, and video games. Its flexibility and object-oriented functions make it highly useful in AI.

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 is an open-source machine learning platform with a comprehensive and flexible set of tools, community resources, and libraries to help researchers develop sophisticated ML-powered applications with ease.
• Ciencia is an open-source Python library used for solving scientific and mathematical issues. It helps users manipulate and visualize data using various commands.
• NumPy is a Python-based package used for scientific computing and advanced mathematical operations while handling massive data sets.
• Scikit-learn es una poderosa biblioteca de Python para el aprendizaje automático y tiene muchas herramientas de ML y de modelado estadístico.

Mathematical Knowledge

AI professionals work extensively on algorithms and applied mathematics. This is why you must have strong analytical and problem-solving skills along with mathematical knowledge so you can efficiently solve AI problems.

Mathematical skills like linear algebra, statistics, probability, graphs, optimization techniques, etc., are desirable. You can utilize these skills to solve problems and create algorithms based on the requirements.

• Álgebra lineal: lineal y abstract algebra form the basis of many parts of AI like machine learning and computer vision. It involves matrices, vectors, tensors, and others.
• 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.

Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)

Machine Learning (ML) is a subset of artificial intelligence. It is the study of computer-based algorithms capable of learning and improving itself using data and through experiences. ML algorithms create models based on a particular data sample, called training data, to make decisions and predictions.

The knowledge of ML is needed in artificial intelligence as AI empowers a computer or system to behave intelligently. ML is a process that teaches the machine to be intelligent and implement its potential in real-time tasks and problems.

ML is used in various applications, including computer vision, email filtering, medicine, speech recognition, and more. It is also associated with computational statistics to make accurate predictions with the help of computers. Some of the everyday examples of ML are search engine suggestions.

Aprendizaje profundo

Deep learning is a branch of machine learning and data science that mimics how humans gain specific knowledge. It includes predictive analytics and statistics and leverages different layers to gain deeper features from a sound or image. With higher layers, detailing would be more nuanced.

Deep learning can automate predictive analytics, and its algorithms are arranged in a hierarchy of increasing abstraction and complexity. Here, each algorithm implements a non-linear transformation to its input. Next, it uses its gained knowledge to create an output or statistical model. It will continue iterating until its output has achieved an accuracy of the accepted level. Thus, there will be many processing layers that data needs to pass through to be refined and accurate.

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.

Arquitectura de red neuronal

Neural networks are a part of Deep Learning and are inspired by human brain structure. They are a network of artificial neurons that are complex and developed to process several inputs to produce one output. Neural networks mimic human brain-behavior to solve complex problems. They are used for adaptive control, predictive modeling, regression analysis, pattern recognition, data processing, and trainable applications.

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 y Computación Distribuida

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 is a technology that involves extracting, managing, and analyzing an enormous amount of data efficiently. This data needs high computation resources and offers excellent statistical power. It is used in user behavior analysis, predictive analytics, and other analytical needs involving large data sets.
• Computación distribuída is a branch of computer science involving distributed systems whose components are situated on various networked computers coordinating and communicating their actions by exchanging messages. Its applications are multiplayer online video games, peer-to-peer (P2P) applications, etc.

So, if you want a brilliant career in AI, it would help if you upskill yourself with these technologies. Big Data and distributed computing can help you develop AI-based state-of-the-art products and services. You can also gain knowledge of frameworks like Hadoop, Apache Storm, Spark, and Flink.

Señal Processtecnicas de ing

Señal processing is another desired skill that organizations may look for in professionals. Machine learning involves feature extraction to transform pixel values into some meaningful information. And to achieve this, you must know how to solve problems using signal processing techniques. It may include time-frequency analysis, convolution, Fourier Analysis, and other AI concepts.

Señal processing is a subfield of electrical engineering that emphasizes analyzing, synthesizing, and modifying signals like image signals, sound waves, and other scientific measurements. These techniques enhance storage efficiency, transmission, quality and detect some components in a signal.

Aplicaciones: The applications of signal processing are feature extraction like speech recognition and image understanding, audio signal processing as in music or speech representation, image processing in computers and digital cameras, video processing in moving pictures, wireless communication, and source coding techniques like image compression, video compression, and audio compression.

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.

Shell scripting is another vital component of artificial intelligence used for pattern recognition. When you advance your career in AI, you will get to the point where most AI data processing takes place on Linux-based machines. So, if you are not familiar with UNIX tools and operations and commands like SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut, etc., será un desafío trabajar con funciones de IA.

Hence, it would be great to learn about shell scripting and get the hang of these topics to work well with Linux-based tools and operations. You can also learn about different shells such as KornShell, Powershell, Perl-like shell, Z shell, and more.

Análisis de conglomerados

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: It is used in exploratory and statistical data analysis for applications like pattern recognition, information retrieval, image analysis, data compression, image analysis, sequence analysis, machine learning, and computer graphics. In computer science, clustering is used in software development, anomaly detection, natural language processing, and more. Its other applications are medical, marketing, business, search result grouping, crime analysis, education, and more.

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

Soft skills are necessary at every part of your professional journey. You must have the required interpersonal skills to work efficiently, manage everything with ease, implement the knowledge into your tasks correctly, and collaborate bien con los demás.

Soft skills will help you deliver your thoughts properly to your team, stakeholders, and others you communicate with. You can also make better decisions quickly that can benefit your project and the overall team.

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.

Comunicación

Communication skills are always desirable in every profession. It means the ability to communicate clearly and accurately your ideas to others using a proper and suitable tone along with body language while delivering your message.

You need to be a good communicator so you can communicate your innovative ideas effortlessly with your managers and fellow teammates or clients. But if you lack communication skills, you can feel trouble sending your message across and explaining what you want to.

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.

Learn the basics of business communication to ensure you use the right words and correct tone while delivering your message. You can also learn hand movements, body language, and proper gestures to communicate effectively with others. In addition, you can learn multiple languages if you deal with international clients. This will be a bonus.

Toma de Decisiones

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.

Furthermore, you must be able to calculate the risks and challenges if you make some decisions. You must also know the consequences of certain decisions and how they can affect your team and project. Hence, all your decisions must be made in such a way that can maximize the productivity and success of your projects, ensuring your clients and customers are happy while minimizing the risks.

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 que pueden estar enfrentando los usuarios y encontrar una solución eficaz.

AI professionals must have excellent problem-solving skills, analytical thinking, and a curious mind to know more, learn more, and implement more. It will help you develop innovative ideas and plans that can solve a problem and build cutting-edge technologies that can benefit people. You must also be eager to upskill yourself with new technologies and tools to help you while planning and developing.

Creatividad

Creativity is a demanding skill that AI professionals must have. You must devise unique ideas and think out of the box if you need to. It, in fact, nowadays, is a highly sought-after skill in every field. And if you are an AI professional, you must have it.

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, hiring AI professionals has increased by 32% since 2019 despite the grave scenarios due to the pandemic. And this growth continues to surge as the demand for AI-powered applications and services is on the rise.

A CNBC report states that the median salary of data scientists is 100-130 USD while that of AI engineers is US$124k-150k. Hence, the future of AI professionals seems bright. And if you are interested in this field, now is the time to start building your career around it. You can become a data scientist, AI engineer, ML engineer, business intelligence developer and pursue other related jobs in AI.

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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