IA y Machine Learning: Dos temas indispensables en tu futuro
Según una estimación de Forbes, la contribución prevista de la IA a la economía mundial en el 2030 será de 15,7 billones de dólares. Además, entre el 2022 y 2025 se generarán 97 millones de nuevos empleos relacionados con Inteligencia Artificial (IA). Esa proyección no deja resquicio a duda: el conocimiento y la gestión de herramientas de IA y Machine Learning (ML) o aprendizaje automático está en tu futuro.
¿Pero qué implica “dominar” las técnicas de IA y ML? ¿Utilizar ChatGPT? ¿Saber manejar herramientas de IA generativa? ¿Entender la lógica y las implicaciones del ML?… Aquí, la palabra dominar implica entender a conciencia qué es y que puede ofrecer la IA, el ML y el aprendizaje profundo (DL). Supone, igualmente, la necesidad de que los profesionales desarrollen nuevos kits de habilidades que los mantengan vigentes.
¿IA y Machine Learning para qué?
Además de entender la parte teórica de cómo funciona la IA, el ML y el DL, la experiencia práctica es absolutamente necesaria. En ese camino lo indispensable es conocer y aprender a manejar herramientas para: predecir resultados utilizando modelos de regresión múltiple, crear árboles de decisión visuales o interpretar varios tipos de modelos de decisión ML/IA.
Estos y otros conocimientos teóricos y prácticos relacionados con IA, ML y DL permiten:
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Automatizar tareas repetitivas.
Posiblemente trabajas en análisis de datos, puedes utilizar algoritmos de ML para automatizar la limpieza de datos o la generación de informes.
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Optimizar procesos
Si trabajas en logística, por ejemplo, podrías aplicar técnicas de ML y algoritmos de optimización para mejorar la gestión de inventario o las rutas de distribución.
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Hacer análisis predictivo.
Tal vez tu campo es ventas, siempre es posible utilizar modelos de series temporales para predecir la demanda de productos.
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Personalizar
Es posible utilizar algoritmos de DL para personalizar productos o servicios para tus clientes. Si trabajas en marketing digital, podrías utilizar modelos de recomendación para personalizar el contenido que se muestra a cada usuario.
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Detectar anomalías
Ciertas técnicas de ML son útiles para detectar anomalías en tus datos o procesos. Si trabajas en ciberseguridad, puedes utilizar algoritmos de detección de anomalías para identificar actividades sospechosas en la red.
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Procesar lenguaje natural
Si trabajas con texto, puedes aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para extraer información útil de grandes cantidades de datos no estructurados. Por ejemplo, podrías utilizar modelos de PLN para analizar opiniones de clientes o automatizar la clasificación de correos electrónicos.
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Utilizar visión artificial
¿Te mueves en el mundo de las imágenes y el video? puedes aplicar técnicas de visión por computadora para realizar tareas. Por ejemplo: reconocimiento de objetos, seguimiento de movimiento o análisis de imágenes médicas.
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Enriquece, y pronto, tu acerbo profesional
No hay dudas, los especialistas en TI, ingenieros, analistas de datos y negocios decididos a crecer deben sumar dos temas centrales a su “mochila” profesional: Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Ambos están transformando la forma en que las organizaciones hacen negocio y cómo viven los consumidores. Por eso, los profesionales con habilidades especializadas para desarrollar y/o gestionar herramientas y aplicaciones de ML/IA están teniendo una alta demanda en todos los sectores.
Cómo prepararse para enfrentar un mundo moldeado por la IA
Hoy, el mundo de la IA y sus ramificaciones parece infinito y está exigiendo el desarrollo y crecimiento de profesionales en todas las ramas. Por eso conviene identificar programas que aborden los conocimientos que necesitas para convertirte en un experto en temas específicos.
Para guiar tu búsqueda con la mayor precisión, lo primero es identificar programas que proporcionen una comprensión integral de los nuevos conceptos (IA, ML y DL, para comenzar). También conviene que proporcionen las bases para identificar los mejores modelos de ML en diversas situaciones de negocios.
Finalmente, es importante que te preparen para implementar el ciclo de vida de la ciencia de datos/ML y para diseñar soluciones a problemas reales.
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