Estás leyendo la publicación: Publicación del Consejo: Carreras para el futuro de la IA
Tras la gran popularidad de ChatGPT, la cuestión de si la IA quitará puestos de trabajo ha cambiado a si ChatGPT nos quitará los trabajos. Sin embargo, por más lógica que sea esa consulta, hay más en el mundo de la IA que queda por discutir. Las oportunidades para que los empresarios e innovadores creen nuevos productos y servicios que puedan alterar las industrias existentes y crear otras nuevas son omnipresentes en el campo. Además, la IA tiene el potencial de resolver algunos de los mayores problemas del mundo, desde el cambio climático hasta las epidemias. Esto hace que las carreras en IA no solo sean innovadoras sino también satisfactorias y socialmente responsables. Más aún, en 2023, es probable que los profesionales en este campo sigan siendo la máxima prioridad porque ofrecen una combinación de alta demanda, alto potencial de ingresos junto con la oportunidad de tener un impacto positivo en el mundo.
La IA puede ser malinterpretada por eliminar puestos de trabajo, pero este artículo se centrará en los puestos de trabajo que el campo está ayudando a crear con sus innovaciones.
Ingeniería rápida
El proceso de diseño y optimización de las indicaciones de entrada necesarias para entrenar modelos de IA se conoce como pronta ingenieria. Los investigadores e ingenieros pueden dirigir el modelo para que se centre en características particulares de los datos de entrada y mejorar su rendimiento en tareas específicas mediante la construcción cuidadosa de las indicaciones de entrada. Por ejemplo, en el procesamiento del lenguaje natural, la ingeniería rápida puede entrenar un modelo de lenguaje para producir una escritura más coherente o gramaticalmente precisa. Además, se puede usar para entrenar modelos que se concentran en características particulares de los datos de entrada, como el análisis de sentimientos o el reconocimiento de entidades nombradas. En general, los modelos de IA pueden funcionar mejor y ser más valiosos para ciertas aplicaciones con una ingeniería rápida.
API de IA abierta
La misión de OpenAI es desarrollar inteligencia artificial segura para el beneficio de todas las personas. Han creado una serie de potentes modelos de IA, incluido GPT-3, que pueden comprender y producir lenguaje humano. Uno puede crear un API—o interfaz de programación de aplicaciones— para usar estos modelos. Otros programadores también pueden acceder a las capacidades del modelo y utilizarlo en sus aplicaciones con la ayuda de una API así creada. También se puede monetizar proporcionando API como un servicio por una tarifa de suscripción mensual o anual para acceder.
detective de datos
Sherlock Holmes en un conjunto de datos definitivamente sería algo que esperar. Este tipo de trabajo puede ser adecuado para alguien con experiencia en aplicación de la ley y habilidades fundamentales en datos, o incluso para un graduado curioso con alfabetización en datos que espera conseguir un trabajo de nivel de entrada en un campo prometedor. Lo que implica el trabajo es analizar los datos que están disponibles y determinar qué componentes son más útiles para satisfacer las necesidades de informes de su cliente. Clasificar y organizar los datos de tal manera que sean relevantes para las necesidades del cliente y sean más fáciles de comprender.
Maestro de computación perimetral
Las grandes empresas necesitarán asistencia para mantenerse al día con el ritmo acelerado de la industria informática. Diseñar y supervisar la implementación de soluciones informáticas de punta para dispositivos IoT es responsabilidad de un maestro de computación de borde. Puede ser necesario trabajar con chipsets, sistemas operativos, middleware y aplicaciones. Una licenciatura en informática o una disciplina adyacente, así como experiencia en ingeniería de redes, desarrollo de software y administración de sistemas son requisitos típicos para este puesto.
Analista de aprendizaje automático cuántico
Una de las posiciones que la IA probablemente producirá en un futuro cercano es una analista de aprendizaje automático cuántico (analista QML), que es un campo de estudio en desarrollo que combina el aprendizaje automático y la física cuántica para construir un sistema híbrido. Un experto que pueda realizar investigaciones y crear aplicaciones para soluciones de próxima generación utilizando los campos del procesamiento de información cuántica y el aprendizaje automático puede ser adecuado para este puesto. También será necesaria una comprensión profunda de las tecnologías cuánticas para esta función a fin de mejorar el rendimiento y la velocidad de los algoritmos de aprendizaje automático e identificar respuestas más rápidas a los problemas comerciales.
Analista de Ciudades Cibernéticas
La responsabilidad principal de un analista de seguridad cibernética es proteger la red y los sistemas de una empresa de las amenazas de Internet. Esto implica investigar futuras tendencias de TI, crear estrategias de respaldo, examinar actividades sospechosas, informar fallas de seguridad e instruir al resto de la empresa sobre los procedimientos de seguridad. Los analistas de ciberseguridad también tienen la responsabilidad de implementar controles de seguridad y mecanismos de protección contra amenazas. Incluso pueden imitar los ataques de seguridad para encontrar posibles vulnerabilidades que puedan existir dentro de la empresa. Dado que los piratas informáticos emplean constantemente nuevas estrategias y tecnología, los especialistas en seguridad cibernética deben mantenerse al día con los innumerables desarrollos en su arsenal digital.
Con todas estas preocupaciones en desarrollo, la IA ha avanzado mucho desde sus primeros usos de resolver preguntas de trivia y jugar al ajedrez hasta estar preparada para resolver, y ocasionalmente crear, problemas complejos para la sociedad y la industria. Como resultado de la tecnología más nueva, surgirán funciones de IA más específicas y demandadas, lo que elevará el nivel para los gerentes de contratación. Como se comenta a menudo, el cambio es la única constante y la inteligencia artificial ya refleja esta continuidad y evolución.
Este artículo está escrito por un miembro del Consejo de Líderes de AIM. El Consejo de Líderes de AIM es un foro de altos ejecutivos de la industria de la ciencia y el análisis de datos al que solo se accede por invitación. Para verificar si es elegible para una membresía, complete el formulario aquí.
