En el mundo emergente de los puestos de trabajo relacionados con la IA, la jerarquía impera. ¿Cuál es la diferencia entre un desarrollador de IA, un ingeniero de Machine Learning y un científico de datos?

Lee este artículo para descubrirlo.

El sector de la inteligencia artificial (IA) ha creado muchos puestos de trabajo para aspirantes a profesionales en todo el mundo. Muchas empresas de todos los sectores están adoptando soluciones de IA. Las empresas también han reconocido las ventajas de contar con un equipo interno de análisis de datos. Esto ha provocado el aumento de puestos de trabajo relacionados con la IA. Sin embargo, los diferentes títulos presentes en el mercado pueden confundir a un recién llegado. Los diferentes títulos también requieren diferentes especializaciones, lo que dificulta que un aspirante elija el papel para el que está equipado e interesado. En este artículo, veremos las habilidades clave para los roles de IA, y las especializaciones requeridas para convertirse en un desarrollador, investigador o arquitecto de IA. También echaremos un vistazo a los requisitos para convertirse en ingeniero de Machine Learning y científico de datos en detalle.

La IA y sus tecnologías relacionadas se están convirtiendo rápidamente en algunas de las opciones profesionales más solicitadas y lucrativas. Debido al rápido crecimiento del mercado de la IA y a la adopción generalizada de diversas aplicaciones basadas en la IA, las empresas están contratando un gran número de puestos especializados en IA. Como en cualquier campo, las especializaciones en IA aumentan el valor de mercado de un aspirante. El campo tiene varias subcategorías, y cada una requiere un conjunto diferente de habilidades duras y blandas. Además, la naturaleza variada del campo también permite a los aspirantes elegir entre las funciones laborales que les interesan.

Habilidades clave requeridas para los trabajos de IA

Los puestos de trabajo en IA requieren que los aspirantes posean unas cuantas habilidades clave, independientemente de su especialización. Por regla general, las empresas exigen que los aspirantes tengan al menos una licenciatura en informática o ingeniería. Además de estas cualificaciones, también se espera que tengan ciertas habilidades clave para manejar las responsabilidades de la IA. Estas habilidades se derivan de las pocas responsabilidades que son comunes a todos los puestos de trabajo en el mercado de la IA. Echemos un vistazo a estas habilidades críticas en detalle.

Conocimientos matemáticos y estadísticos

Varios conceptos matemáticos, especialmente la estadística, son esenciales para la práctica de la ciencia de los datos, el Machine Learning y la IA. La IA es independiente del lenguaje, y las metodologías de resolución de problemas asociadas a este campo se derivan de los conocimientos matemáticos. Las áreas de las matemáticas aplicadas en la IA incluyen el cálculo, el álgebra, la estadística y la probabilidad. Debido a la gran cantidad de datos que se procesan en las funciones de la IA, un conocimiento profundo de los procesos matemáticos y de manipulación de datos es fundamental para el trabajo. Además, conceptos como Naive Bayes y los modelos de mezclas gaussianas se basan en los conceptos matemáticos de la probabilidad.

Experiencia en lenguajes de programación y lógica informática

Los lenguajes de programación, como C++, Java y, principalmente, Python, constituyen uno de los conocimientos más básicos que se requieren para los trabajos de IA. La familiaridad con Python es esencial para desarrollar aplicaciones de IA. Esto se debe al gran número de bibliotecas que proporciona el lenguaje. La experiencia en el lenguaje de programación R es otro requisito para los puestos de ciencia de datos. Permite al candidato aprender diferentes métodos para manipular y limpiar los datos mientras utiliza la estadística para obtener información. Además, los puestos especializados requieren el conocimiento de bibliotecas especializadas en estos lenguajes, lo que permite al aspirante construir la base del lenguaje.

Experiencia en software de gestión de datos

En un puesto de científico de datos, se espera que un aspirante posea un conocimiento práctico del software utilizado para manipular grandes cantidades de datos. Esto incluye software, como Hadoop, Spark, Hive y Pig, que se utilizan para analizar grandes bases de datos en la nube. Además, los entornos en los que se utiliza la ciencia de los datos y la IA requieren muchos datos. Por lo tanto, es importante que el candidato sea capaz de gestionar grandes bases de datos. El software de gestión de bases de datos, como el lenguaje de consulta estructurado (SQL), también es una habilidad necesaria para los científicos de datos y los puestos de trabajo de IA. SQL permite una gestión fiable de las bases de datos y un fácil acceso a los datos. Por ello, estos lenguajes se convierten en una parte integral para aquellos que buscan ser contratados como expertos en IA.

Aptitudes Sociales

Las habilidades interpersonales son uno de los aspectos que más se pasan por alto cuando se solicita un puesto de trabajo en ciencia de datos o IA. Las habilidades blandas no pueden aprenderse a través de la formación o el perfeccionamiento, sino que los aspirantes deben tenerlas intrínsecamente. Entre ellas se encuentran la curiosidad por conocer el funcionamiento interno de los sistemas, la perspicacia empresarial para derivar ideas procesables y las habilidades de comunicación para transmitir ideas a los líderes empresariales. Estas habilidades se utilizan a menudo en el día a día del trabajo, ya que pueden aplicarse a diversas partes del campo de la IA. Además, también aumentan las posibilidades de que un aspirante sea contratado.

¿Cómo convertirse en desarrollador de IA?

Los desarrolladores de IA son contratados para proporcionar soluciones a diversos problemas utilizando la IA y la programación.

Son responsables de diseñar, desarrollar e implementar sistemas basados en la IA. Esto incluye mantenerse al día con los últimos avances en IA y proponer nuevas formas de mejorar las infraestructuras existentes. Se espera que los desarrolladores de IA tengan una comprensión intrínseca de los conceptos de la IA, la estadística y las matemáticas, junto con experiencia en lenguajes de programación, como Python. También se les exige que construyan la infraestructura que acompaña a los modelos de IA, como la ingesta de datos, la transformación de datos y la creación de lagos de datos. Esto requiere que los desarrolladores de IA desarrollen sus conocimientos de un conjunto específico de habilidades basadas en la IA, especialmente los lenguajes de programación Python y R.

Estos lenguajes constituyen el núcleo de muchos sistemas de IA. En el caso de Python, los conocimientos de las bibliotecas, como TensorFlow,SciKit Learn y Keras, son muy solicitados. También se requiere que los aspirantes tengan un conocimiento práctico de los conceptos y principios fundamentales del Machine Learning. La experiencia en campos como la minería de textos, el preprocesamiento de datos y la limpieza de datos es otro requisito indispensable.

¿Cómo convertirse en arquitecto de IA?

El papel de arquitecto de IA requiere que los profesionales tengan una visión global de las operaciones de IA de una organización. El arquitecto de IA está a cargo de la plataforma de IA, por lo que proporciona servicios a los clientes al tiempo que hace evolucionar el producto de acuerdo con los requisitos cambiantes de la empresa. 

Los arquitectos de IA son responsables de poner en funcionamiento los sistemas de IA y de gestionarlos. Esto incluye la creación de la infraestructura necesaria y la gestión de las necesidades informáticas de los sistemas. También son responsables de observar de cerca el bucle de datos-a-perspectiva-a-acción, lo que requiere una visión más amplia del estado general de las operaciones de la empresa.

Los arquitectos de IA también son responsables de garantizar objetivos secundarios, como la seguridad de la solución, la estabilidad del producto en general y la facilidad de uso. Debido al alto nivel de conocimientos que se requiere para este trabajo, se espera que los aspirantes tengan experiencia en otras funciones relacionadas con la IA antes de considerar el papel de arquitecto de IA. Se recomienda tener más de cinco años de experiencia en un puesto del mismo dominio. Este trabajo requiere un conocimiento profundo y de alto nivel de los conceptos y avances del Machine Learning. Esto incluye un conocimiento profundo del análisis y el modelado predictivo, el aprendizaje no supervisado, la teoría de grafos, la optimización heurística y los problemas de clasificación. También se requieren habilidades blandas relacionadas con la comunicación, la visualización de datos y la resolución de problemas.

¿Cómo convertirse en ingeniero de Machine Learning?

Se espera que los ingenieros de Machine Learning sean expertos en su subcampo, así como en la concepción de soluciones de IA y en la aplicación de la solución adecuada a un problema. Se trata de un enfoque más generalista que requiere que el profesional tenga un conocimiento práctico de varios campos de la IA. 

Al tratarse de una función de nivel medio, las personas pueden pasar de funciones similares a ésta. Los ingenieros de Machine Learning también pueden considerar un papel más generalizado en un entorno en el que se pueden utilizar varios conceptos de IA conjuntamente. Los problemas reales a los que se enfrentan las organizaciones rara vez se resuelven con la ayuda de una sola especialización. El conocimiento en campos, como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador, el Deep Learning y la visualización, es necesario para el papel de un ingeniero de Machine Learning. Al igual que con cualquier papel de IA, la experiencia en el software de manipulación de datos, como Hadoop y Spark y los lenguajes estadísticos como R también son requisitos comunes. El conocimiento de los conceptos de Machine Learning también viene con la capacidad de trabajar con Python y C++ de manera eficiente. Dependiendo de los requisitos del trabajo, también se pueden requerir conocimientos especializados en bibliotecas de programación relacionadas con subcampos específicos. 

¿Cómo convertirse en analista de datos?

Los analistas de datos se diferencian del Machine Learning y de las funciones relacionadas con la IA, ya que se centran directamente en obtener información de los datos utilizando el Machine Learning como herramienta. Las funciones relacionadas con el Machine Learning se centran en la solución de IA. En pocas palabras, los analistas de datos tienen la capacidad de transformar una empresa ordinaria en una impulsada por los datos. 

Los analistas de datos se centran en proporcionar datos a las personas que los necesitan y se encargan de analizar los datos y determinar su importancia. Al hacerlo, pretenden calibrar su impacto en el esquema más amplio del funcionamiento de una empresa.

En general, toman los datos y los utilizan para potenciar las operaciones para una toma de decisiones más eficiente. Su función principal es realizar el análisis de los datos y presentar los resultados de una manera que sea fácil de percibir para las partes interesadas. Mediante este análisis, los analistas de datos proporcionan información sobre cualquier cambio en el mercado de la empresa, junto con una posible solución para maximizar la capacidad de adaptación. Esto hace que la capacidad de comunicación sea una de las habilidades imprescindibles para un analista de datos. Junto con un profundo conocimiento de las estadísticas y los métodos de gestión de datos, los analistas de datos deben hacer uso de habilidades de comunicación eficaces para transmitir la información con precisión. Tiene que hacerlo de una manera que sea fácil de entender para los profesionales no técnicos. Esto convierte a los analistas de datos en el puente entre las soluciones impulsadas por la IA y los responsables de la toma de decisiones empresariales.

¿Cómo convertirse en un científico de datos?

Calificado como "el trabajo más sexy del siglo XXI" por la Harvard Business Review, las funciones de los científicos de datos son una de las más solicitadas en el ámbito de la IA/ML. Los científicos de datos utilizan el Machine Learning como una de las herramientas de su vasto arsenal, con el objetivo final de obtener conocimientos útiles de los datos y proporcionarlos a la empresa. Además de limpiar y organizar los big data, los científicos de datos hacen un uso intensivo de la estadística para identificar patrones en los conjuntos de datos recopilados.

Las estadísticas descriptivas y el análisis son también una parte importante de las funciones de los científicos de datos, ya que tienen que utilizarlas para obtener información procesable para las empresas. Los científicos de datos utilizan modelos de ML y Deep Learning (DL) para resolver una necesidad de negocio de la empresa. Esto requiere que tengan una especialización en lenguajes de programación, como Python y Java. Los científicos de datos utilizan el Machine Learning como herramienta para la automatización inteligente y como medio para obtener información útil de grandes conjuntos de datos. La comunicación es una parte importante del papel de un científico de datos, ya que se le exige que comunique sus ideas a las partes interesadas de la empresa. Los científicos de datos también deben estar familiarizados con programas informáticos como Tableau, R y MatLab para la manipulación y visualización de datos. 

Reflexiones finales para los técnicos.

El campo de la ML/AI tiene varias especializaciones para los aspirantes, lo que significa que la escala salarial y las responsabilidades del trabajo para cada uno de estos roles deben ser un factor en su decisión. Los ejemplos mencionados aquí son sólo unos pocos en comparación con todos los diferentes roles que las empresas ofrecen hoy en día. Las especializaciones sin duda aportan un mayor valor de mercado y experiencia. Dicho esto, estas especializaciones no deben ser una decisión precipitada. Debido a la variedad de la pila tecnológica y de los requisitos de estos puestos de trabajo, los aspirantes deben elegir un papel laboral con el que se sientan cómodos. Existen varios cursos en línea para las especializaciones en IA, de modo que los aspirantes pueden elegir algo que les interese. Además de seguir los cursos certificados adecuados, los aspirantes a un puesto de trabajo también deben aspirar a ejecutar un proyecto relevante para su área de especialización. Esto es un requisito de muchas listas de empleo y permite a los empleadores determinar la calidad del trabajo de un aspirante. Aquellos que deseen entrar en el ámbito de la IA también deben decidir si tienen las habilidades sociales necesarias para el trabajo.