La Inteligencia Artificial (IA) puede sentirse como una ola del futuro sacada de una película de ciencia ficción. La saga de “The Terminator”, es el bosquejo de todo lo que hemos conocido al respecto, donde la inteligencia artificial se vuelve autónoma y decide sobre la humanidad.

Sin embargo, la IA ha ido ampliando su alcance durante años. Si bien la revolucionaria tecnología podría simplificar las tareas, también está creando un nuevo campo para que los trabajadores administren y dirijan la tecnología.

En Brasil, Colombia y Venezuela están las personas más atractivas de Sudamérica según la Inteligencia Artíficial

Son varias las informaciones de que la IA está amenazando ciertos trabajos. Por ejemplo, la IA podría ser lo suficientemente competente para manejar tareas básicas de ingreso de datos, tal como reseña Q’ Pasa.

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En años anteriores la inteligencia a agrupado grandes cantidades de informaciones que van llevándolo a su autonomía plena. Foto: Shutterstock

Estudios recientes calculan un crecimiento del 50% durante los últimos años, donde un 75% de las empresas están en proceso de implantar algún tipo de solución basada en IA.

Analizando los estudios de tendencias tecnológicas nos encontramos repetidamente con iniciativas y tecnologías orientadas a la industrialización de la Inteligencia Artificial.

Trabajos que se pondrán en tendencia con el uso de la Inteligencia Artificial

Científico investigador de IA

Los científicos investigadores estudian la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, con el objetivo de aprender sobre lo que funciona y lo que no funciona. Con esa información en la mano, estos científicos impulsan el uso de la IA, según explica la revista Forbes Uruguay.

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Analista de datos de IA

La inteligencia artificial se basa en parte en el análisis de datos. Por lo que, la proporción de datos a un programa impulsado por IA es crucial para obtener el resultado deseado. Una carrera en análisis de datos de IA podría ser muy lucrativa para las grandes economías del mundo.

¿Podrá reemplazarnos la inteligencia artificial?

Consultor de IA

La IA tiene una amplia gama de aplicaciones. Para aquellos que no son expertos en tecnología, la idea de implementar IA en las operaciones comerciales puede parecer descabellada.

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Como consultor, debes tener una comprensión sólida de cómo funciona la IA, para buscar formas de aprovechar el poder que esta posee para obtener un resultado comercial más eficiente.

La inteligencia artificial (IA) puede sentirse como una ola del futuro sacada de una película de ciencia ficción. Aquí, un visitante observa un cartel de IA (Inteligencia Artificial) en una pantalla animada, en Barcelona. Foto: -- JOSEP LAGO

Ingeniero de software para IA

La inteligencia artificial depende en gran medida de los ingenieros de software para desarrollar programas basados en IA para que estos sean más autónomos para realizar las tareas. Una sólida formación en ingeniería de software podría traducirse bien en una carrera en IA.

La ingeniería de software es un campo en crecimiento. Aquellos que trabajan con IA pueden tener un salario más alto que el ingeniero de software promedio.

Citizen Data Scientist

Es un profesional especializado en los aspectos funcionales del negocio que adquiere la capacidad para aplicar de manera independiente técnicas de analítica como parte de su actividad.

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Se asocia muchas veces al uso de herramientas de baja complejidad técnica, como los entornos de Business Intelligence o las cada vez más extendidas suites de tipo Low Code que permiten experimentar con técnicas de Inteligencia Artificial.

Así se vería Pablo Escobar si estuviera vivo: inteligencia artificial recrea una imagen de cómo sería a sus 74 años

ML Engineer

Profesional técnico especializado en la industrialización de modelos de Inteligencia Artificial, combinando los conocimientos de desarrollo de software y sistemas con conocimientos propios de analítica.

Model Owner

Como una especialización de roles homólogos en Gobierno del Dato (Data Owner) es importante disponer de perfiles que supervisen que los desarrollos técnicos se mantienen orientados a los requisitos de negocio.

Este cargo es necesario especialmente en caso de soluciones basadas en analítica de datos donde el resultado final muchas veces no puede dar una respuesta estricta a los requisitos, ya que depende de la variabilidad de los datos.

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