Nueve habilidades esenciales que los trabajadores tecnológicos necesitan en la era emergente de la IA

Quizás contraintuitivamente, no todas las habilidades más importantes están relacionadas con la tecnología. Además de los nuevos lenguajes de programación, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, los profesionales de la tecnología deberían centrarse en la resolución de problemas y la comunicación. Esto se debe a que la evolución de la IA se parecerá menos a una nueva herramienta y más a un asistente que requiere instrucción, dirección y corrección.

A medida que la IA continúa evolucionando, también deben hacerlo quienes trabajan en estrecha colaboración con ella. Las siguientes habilidades críticas son esenciales para que los trabajadores de tecnología las aprendan ahora y en los años venideros.

1. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático (ML) es la práctica de entrenar máquinas para que aprendan de los datos. Este objetivo se logra exponiéndolos a un gran conjunto de datos y enseñándoles a reconocer patrones, hacer predicciones y realizar tareas.

Los vehículos autónomos son buenos ejemplos de máquinas que han sido entrenadas de esta manera. Estos vehículos se basan en algoritmos y modelos de aprendizaje automático para navegar por carreteras, detectar obstáculos y tomar decisiones de conducción sin participación humana. Para estas máquinas, el entrenamiento implica la exposición a grandes cantidades de datos, incluidas imágenes, lecturas de sensores y ejemplos de acciones realizadas por conductores humanos. Los vehículos aprenden a identificar patrones y a hacer predicciones basadas en estos datos.

El aprendizaje automático implica varios pasos: recopilación de datos, limpieza y preparación de datos, selección de modelos, extracción de características, entrenamiento de modelos y evaluación. Para lograr el dominio del aprendizaje automático, los profesionales de la tecnología deben familiarizarse con varios algoritmos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado, que se basa en datos etiquetados, el aprendizaje no supervisado, que se basa en datos no etiquetados, y el aprendizaje por refuerzo, que se basa en prueba y error. .

Los trabajadores de tecnología de IA deben familiarizarse con las diversas herramientas que ayudan a desarrollar modelos de ML. Incluyen TensorFlow, Keras y Scikit-learn.

2. Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es un tipo de ML que utiliza redes neuronales artificiales (RNA), una clase de modelos de ML basados ​​en la estructura y función del cerebro humano, para simular el cerebro humano. Estos modelos se utilizan para identificar relaciones y patrones complejos en los datos. Son herramientas poderosas para realizar tareas que involucran reconocimiento de patrones, regresión, clasificación y modelado generativo.

Las redes neuronales profundas son redes neuronales con múltiples capas ocultas. Estos modelos pueden realizar tareas de nivel superior, como aprender representaciones jerárquicas y analizar grandes conjuntos de datos.

Los trabajadores técnicos interesados ​​en la IA deben estar capacitados en técnicas de aprendizaje profundo. Incluyen redes neuronales convolucionales (CNN), que pueden procesar y analizar datos estructurados en cuadrícula, redes neuronales recurrentes (RNN), que pueden procesar datos secuenciales, y redes generativas adversarias (GAN), que pueden generar nuevas muestras de datos. Los trabajadores también deben estar familiarizados con los marcos de aprendizaje profundo, algunos de los cuales son los mismos que se utilizan para el aprendizaje automático. Incluyen TensorFlow, PyTorch y Keras.

3. Estadísticas

La estadística se considera una habilidad esencial para los trabajadores tecnológicos en IA porque proporciona la base para muchas técnicas de aprendizaje automático, incluido el análisis de regresión, la prueba de hipótesis, la teoría de la probabilidad, la inferencia bayesiana, el diseño experimental, la evaluación y validación de modelos, el muestreo, el análisis de series temporales y la detección de anomalías. y estimación, e intervalos de confianza. Los trabajadores técnicos de IA deben aprender las habilidades estadísticas necesarias para realizar todas estas técnicas.

4. Ciencia de datos

La ciencia de datos implica recopilar información a partir de conjuntos de datos grandes y complejos. Hace uso de análisis estadístico y procesos de ML. Los trabajadores técnicos que quieran realizar ciencia de datos deben estar calificados en los siguientes procedimientos:

• La minería de datos es el proceso de descubrir patrones, relaciones y conocimientos a partir de grandes volúmenes de datos. Para lograr este objetivo, los profesionales de la tecnología deben extraer información utilizable de conjuntos de datos con técnicas computacionales y algoritmos estadísticos. El objetivo de la minería de datos es descubrir patrones, tendencias y asociaciones ocultos que puedan ser útiles para identificar anomalías, hacer predicciones y tomar decisiones basadas en datos.
• La limpieza de datos (también conocida como limpieza de datos o depuración de datos) es el proceso que garantiza que los datos sean confiables, precisos y adecuados para el análisis en otras aplicaciones. Incluye identificar y corregir o eliminar errores, inconsistencias, inexactitudes y discrepancias en un conjunto de datos. Este paso es importante en la ciencia de datos porque la mala calidad de los datos puede provocar problemas durante la recopilación, entrada, almacenamiento y procesamiento de datos.
• El análisis de datos es el proceso de revisar datos con el objetivo de descubrir información útil, sacar conclusiones y tomar decisiones informadas. Implica una variedad de técnicas, herramientas y métodos para comprender patrones, relaciones y tendencias dentro de un conjunto de datos. El paso es fundamental para recopilar información significativa a partir de datos sin procesar.
• La visualización de datos es una representación visual de los datos y la información derivada de ellos. La visualización de datos utiliza tablas, gráficos, mapas y otros formatos visuales para transformar datos sin procesar y la información derivada de ellos en formatos basados ​​en imágenes que son fáciles de entender, interpretar y comunicar. La visualización de datos es especialmente útil para comunicar los resultados del análisis de datos a una variedad de partes interesadas técnicas y no técnicas.
• La presentación de informes de datos es el proceso de presentar datos de una manera estructurada y organizada para transmitir información, conocimientos y hallazgos. Implica resumir y comunicar los resultados del análisis de datos en forma de informes, paneles, presentaciones o elementos de visualización de datos. El propósito de la presentación de informes de datos es proporcionar una representación clara y significativa de los datos para respaldar la toma de decisiones y la comunicación dentro de una organización o con las partes interesadas externas.

Los profesionales de la tecnología de IA también deben familiarizarse con las herramientas de gestión de datos, incluidas las bases de datos SQL y NoSQL. En el siguiente vídeo, el futurista Bernard Marr enfatiza la importancia de la ciencia de datos y analiza las tendencias recientes.

5. Lenguajes de programación

Muchos profesionales de la tecnología ya están familiarizados con varios lenguajes de programación. En la era de la IA, esta habilidad es aún más importante, porque lenguajes como Python, R, Java y C++ se utilizan ampliamente para desarrollar aplicaciones de IA de alto rendimiento. En particular, Python se usa ampliamente debido a su simplicidad y versatilidad, y R es popular entre los científicos de datos para el análisis estadístico.

6. Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite que las máquinas comprendan el lenguaje humano. Un ejemplo de uso de PNL que la mayoría de la gente ha experimentado son los asistentes de voz virtuales como Alexa de Amazon, Siri de Apple, Google Assistant y Cortana de Microsoft. Estos asistentes virtuales utilizan PNL para comprender y responder a los comandos del usuario dados en lenguaje humano natural.

Cuando un usuario interactúa con un asistente de voz virtual, los algoritmos de PNL analizan e interpretan su discurso. El proceso incluye las siguientes tareas:

• Reconocimiento de voz donde el asistente virtual convierte palabras habladas en texto utilizando tecnología de reconocimiento automático de voz (ASR)
• Comprensión del lenguaje natural (NLU), donde el asistente virtual analiza la estructura, sintaxis y semántica de la consulta para comprender con precisión la solicitud del usuario.
• Reconocimiento de intención donde el asistente virtual determina la acción o información específica que busca el usuario identificando la intención detrás de su solicitud, como proporcionar información meteorológica en respuesta a la pregunta "¿Cómo está el tiempo hoy?"
• Reconocimiento de entidades donde el asistente virtual identifica información específica mencionada en la entrada del usuario, como la frase "restaurante mexicano" en la consulta "Encontrar un restaurante mexicano cercano"
• Gestión del diálogo donde el asistente virtual rastrea el contexto y el historial de las conversaciones y responde adecuadamente en función de las interacciones recientes y pasadas.
• Generación de lenguaje natural (NLG) donde el asistente virtual genera respuestas similares a las humanas

Los trabajadores tecnológicos deben familiarizarse con las técnicas de PNL enumeradas anteriormente. También deberían familiarizarse con las bibliotecas de PNL como NLTK, spaCy y Stanford CoreNLP.

7. Robótica

La robótica es otra área importante de la IA, por lo que los trabajadores tecnológicos deben familiarizarse con la programación, planificación y control de los movimientos de los robots. La programación de robots es el proceso de creación de instrucciones o códigos que permiten a los robots realizar tareas específicas por sí solos o con supervisión humana. Los programadores deben definir la secuencia de acciones, comportamientos y procesos de toma de decisiones que un robot debe seguir para lograr los objetivos asignados.

Planificar el movimiento significa determinar un camino o trayectoria razonable para que un robot se mueva desde su posición actual hasta alcanzar otra posición, evitando obstáculos y teniendo en cuenta sus propias limitaciones. Esta habilidad implica calcular y optimizar los movimientos del robot para permitir movimientos que sean eficientes y seguros tanto para el robot como para otros humanos y máquinas cercanos.

El control del robot se refiere a la gestión y regulación del comportamiento, las acciones y las operaciones de un robot. Abarca un enfoque en el control de componentes individuales del robot, así como en la toma de decisiones y coordinación de alto nivel. El proceso requiere la implementación de algoritmos, sistemas de hardware y software que permitan a los robots interactuar con sus entornos, realizar tareas y realizar acciones específicas.

Los trabajadores de tecnología de IA también deberían aprender sobre plataformas robóticas. Incluyen Robot Operating System (ROS) y Gazebo.

8. Computación en la nube

Los profesionales de la tecnología pueden utilizar la computación en la nube para crear aplicaciones de IA escalables. Un ejemplo de este tipo de aplicaciones es el sistema de recomendaciones que utilizan grandes plataformas de comercio electrónico como Amazon. Estas plataformas utilizan algoritmos de inteligencia artificial para brindar recomendaciones personalizadas a los usuarios. Esta oferta mejora sus servicios, aumenta la satisfacción del cliente y fomenta un mayor gasto.

Estos sistemas de recomendación utilizan una gran cantidad de datos sobre los usuarios y los productos que prefieren. Estos sistemas se basan en una variedad de procesos, incluidos los que se enumeran aquí:

• Recopilación de datos el proceso de recopilación de datos sobre las preferencias del usuario, historial de navegación, comportamiento de compra, calificaciones e interacciones con productos.
• Modelos de aprendizaje automático que utilizan algoritmos de inteligencia artificial (como filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y modelos de aprendizaje profundo) para analizar los datos recopilados, comprender mejor las preferencias de los usuarios y hacer recomendaciones mejoradas.
• Procesamiento en tiempo real donde las aplicaciones de IA procesan recomendaciones en tiempo real para proporcionar respuestas dinámicas a las acciones del usuario.
• Computación distribuida: el uso de aplicaciones de inteligencia artificial y marcos de computación distribuida para gestionar las demandas computacionales del procesamiento de grandes conjuntos de datos.
• Escalado de infraestructura y recursos mediante aplicaciones de IA, incluido el despliegue de infraestructura y la capacidad de escalar recursos según la demanda.
• Equilibrio de carga: un proceso utilizado para manejar un gran volumen de solicitudes de usuarios y garantizar un funcionamiento sin problemas.
• Prueba A/B: una metodología de prueba utilizada para evaluar la efectividad de diferentes algoritmos o estrategias de recomendación.
• Aprendizaje y mejora continuos donde las aplicaciones de IA incorporan ciclos de retroalimentación y mecanismos de aprendizaje y mejora continuos para que puedan adaptarse a las preferencias cambiantes de los usuarios y mejorar con el tiempo.

Los trabajadores tecnológicos, si aún no lo han hecho, deben familiarizarse con los procesos enumerados aquí, así como con las plataformas y tecnologías de computación en la nube. Las principales plataformas incluyen AWS, Azure y Google Cloud, y las tecnologías incluyen Docker y Kubernetes.

9. Habilidades no técnicas

Solucion de problemas

Los trabajadores de la mayoría de las industrias se benefician de excelentes habilidades para resolver problemas, pero esta habilidad es especialmente útil en la tecnología, donde gran parte del trabajo implica el desarrollo de nuevos productos y servicios, un proceso que no siempre sale según lo planeado. Como la IA es un área nueva, la resolución de problemas es aún más importante. Los trabajadores de la tecnología de IA deben poder pensar creativamente para desarrollar soluciones a problemas complejos.

Una situación en la que los profesionales de la tecnología de IA podrían utilizar sus habilidades de resolución de problemas es una tarea de clasificación de imágenes. Por ejemplo, cuando se dispone de un gran conjunto de datos de imágenes, el objetivo podría ser desarrollar un modelo de IA que pueda clasificar con precisión nuevas imágenes en categorías predefinidas como "casa", "coche", "farola". Los profesionales que trabajan en esta tarea pueden utilizar la resolución de problemas para comprender el problema, seleccionar las herramientas adecuadas para resolverlo, implementar esas herramientas y resolver cualquier obstáculo que surja.

Comunicación

Al igual que ocurre con la resolución de problemas, la comunicación es muy útil en casi todos los trabajos de cualquier industria. Pero la capacidad de explicar conceptos complejos de IA es particularmente útil cuando se trabaja con IA, especialmente cuando están involucrados partes interesadas y miembros del equipo no técnicos. Los trabajadores tecnológicos deben poder presentar sus ideas con claridad, tanto verbalmente como por escrito. La comunicación efectiva es particularmente útil cuando se trabaja en equipo creando aplicaciones de IA.

Pensamiento crítico

El pensamiento crítico implica la capacidad de analizar y evaluar información con precisión, lo que da como resultado decisiones informadas. Por lo tanto, es otra habilidad crítica para los trabajadores tecnológicos en IA porque les permite determinar la idoneidad de varios algoritmos y modelos para tareas específicas. También les permite identificar sesgos en los datos y evaluar las implicaciones éticas de las aplicaciones de IA.

Fuertes habilidades de pensamiento crítico permiten a los profesionales de la tecnología abordar problemas complejos de manera lógica y analítica, lo que resulta en el diseño de sistemas de IA efectivos y la capacidad de abordar los desafíos que presentan.

Colaboración

Como se mencionó anteriormente, la colaboración es una práctica frecuente en el desarrollo de aplicaciones de IA. Como ocurre con cualquier tipo de desarrollo de aplicaciones, los equipos se unen para utilizar sus diversas habilidades para crear el producto final. Los profesionales de la tecnología de IA pueden tener experiencia en ciencia de datos, dominios, software u otras áreas, y deberían poder trabajar bien con quienes tienen diferentes habilidades. La colaboración eficaz implica escuchar activamente, saber qué información es importante presentar y la capacidad de ceder el control al grupo mientras se trabaja hacia un objetivo común.

Las mejores formas de adquirir habilidades de IA

Para los trabajadores tecnológicos, la necesidad de evolucionar no es nada nuevo. La tecnología ha estado cambiando rápidamente durante los últimos 40 años y el ritmo no hace más que aumentar. En el panorama de la IA en rápida evolución, la importancia de desarrollar y perfeccionar un conjunto diverso de habilidades es esencial. Los trabajadores de tecnología de IA deben adoptar un enfoque multidimensional, combinando conocimientos técnicos con habilidades interpersonales y un compromiso con el aprendizaje permanente.

La capacidad de adaptarse, colaborar, pensar críticamente y navegar por consideraciones éticas es esencial a medida que la IA continúa dando forma al mundo. A continuación se muestran algunas formas de obtener las habilidades necesarias:

• Educación formal , como obtener un título o una certificación en informática, ciencia de datos o un campo relacionado con la IA.
• Cursos y tutoriales en línea , incluso a través de plataformas de aprendizaje en línea como Coursera, Udacity y edX, que permiten a los estudiantes estudiar a su propio ritmo.
• Proyectos y comunidades de código abierto que contribuyen a proyectos de IA de código abierto y exponen a los profesionales de la tecnología a aplicaciones del mundo real y desarrollo colaborativo a través de plataformas como GitHub.
• Kaggle Competitions (basado en la popular plataforma de ciencia de datos Kaggle), que permite a los profesionales de la tecnología resolver problemas del mundo real, explorar diversos conjuntos de datos y comparar sus habilidades con otras.
• Los proyectos prácticos , como la creación de aplicaciones y proyectos de IA desde cero, ayudan a reforzar conceptos y desarrollar habilidades prácticas.
• El aprendizaje colaborativo incluye unirse a comunidades, foros o reuniones centrados en la IA y brinda oportunidades para aprender de pares, compartir conocimientos y colaborar en proyectos.
• Las pasantías industriales y la experiencia laboral incluyen asegurar pasantías u oportunidades laborales con organizaciones involucradas en IA y permitir que los trabajadores de tecnología apliquen sus habilidades en entornos prácticos.

Finalmente, los trabajadores de la tecnología de IA deben adoptar una actitud de aprendizaje continuo y desarrollo profesional. Incluye revisar artículos de investigación actuales, seguir blogs y publicaciones sobre IA, asistir a conferencias y participar en seminarios web o talleres para comprender continuamente el estado de la tecnología.

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