Carreras que serán el futuro de la Inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial (IA) ya es parte de la vida cotidiana, las carreras del futuro se centran en la habilidad de aprender y adaptarse rápidamente a esta tecnología revolucionaria. Desde ‘chatbots’ que procesan pedidos en línea hasta asistentes personales en nuestros teléfonos, la IA está omnipresente.

El Auge de la IA:

El impacto de la IA en la vida moderna es innegable, y con ello, la creciente demanda de profesionales capacitados en este campo. Pero, ¿qué se necesita para aprender sobre inteligencia artificial y cómo se puede aplicar?

El Consejo de un Experto:

Según Fabrizio Carbone, Gerente de IBM Software para el norte de Suramérica, la clave para ingresar al mundo de la IA comienza con una comprensión sólida de las bases de datos. Estas son fundamentales para la programación y el desarrollo de la IA. “Para ser exitoso con cualquier modelo de IA, primero, tenemos que tener la data necesaria”, comenta.

El Punto de Partida:

Aprender sobre bases de datos no requiere una carrera específica; hay muchos cursos disponibles que permiten adquirir estas habilidades en meses. La diversidad de opciones es una ventaja para aquellos que buscan adentrarse en este campo sin comprometer años de estudio.

Habilidades Técnicas en Foco:

Las empresas valoran cada vez más las ‘hard skills’, es decir, las habilidades técnicas, sobre los títulos académicos. No es necesario tener un título repleto de diplomas; lo que importa son las habilidades que puedes aportar.

Los Roles Clave en Desarrollo de IA:

La IA requiere varios roles clave, independientemente del tipo de IA. Entre ellos se encuentran:

1. Científico de Datos:

Analiza datos para extraer conocimientos útiles y generar insights. Utiliza técnicas de análisis estadístico y machine learning para identificar patrones y tendencias en datos.

1. Machine Learning Engineer:

Diseña, entrena y ajusta algoritmos de machine learning para resolver problemas específicos.

1. Ingeniero de Datos:

Gestiona y optimiza la infraestructura de datos, incluyendo la recopilación, limpieza y transformación de datos.

Cada uno de estos roles implica conocimientos en diversos lenguajes de programación, gestión de datos y machine learning.

Conclusiones: A medida que el mundo se sumerge más en la IA, aprender y desarrollar habilidades en este campo es esencial. Las opciones de aprendizaje son diversas, y las empresas valoran la aplicación de habilidades técnicas más que nunca.