¿Cómo formarte para trabajar en inteligencia artificial?

La inteligencia artificial se ha convertido en un elemento cada vez más presente en nuestras vidas y cuyo desarrollo continúa en constante evolución. Esto hace que exista una importante demanda de perfiles especializados, por lo que, si estás buscando profesiones de futuro con salidas, no dudes en revisar las posibilidades que te abre el mundo de la inteligencia artificial.

¿Qué es la inteligencia artificial y para qué sirve?

La inteligencia artificial (IA) se refiere a la simulación de procesos de inteligencia humana mediante la programación de sistemas informáticos y algoritmos. Su objetivo es permitir que las máquinas realicen tareas que, en su forma más avanzada, requieren la capacidad de pensar, aprender y tomar decisiones.

Las aplicaciones de la IA abarcan un abanico cada vez más amplio de campos y sectores:

• Automatización de tareas repetitivas y rutinarias, que aumenta la eficiencia y reduce errores en procesos industriales, administrativos y comerciales.
• Aprendizaje automático: permite analizar grandes conjuntos de datos y extraer patrones, lo que puede llevar a predicciones más precisas y decisiones informadas en campos como la medicina, la inversión financiera y la planificación urbana, por ejemplo.
• Procesamiento del lenguaje natural: las máquinas pueden comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Esto se utiliza en asistentes virtuales, traducción automática o análisis de sentimientos.
• Visión: la IA puede analizar y entender imágenes y vídeos, lo que es útil en aplicaciones como diagnóstico médico, reconocimiento facial, vehículos autónomos y más.
• Juegos y entretenimiento: la inteligencia artificial ha demostrado ser muy competente en juegos complejos, como el ajedrez y el Go, así como en la generación de contenido creativo como música, arte y guiones.
• Medicina y salud: ayuda en el diagnóstico médico, el descubrimiento de medicamentos, la personalización de tratamientos y la gestión de registros médicos.
• Vehículos autónomos: mejora la seguridad y eficiencia en el transporte al permitir que los vehículos operen de manera autónoma.
• Asistentes virtuales: Siri, Alexa o Google Assistant utilizan IA para comprender y responder a las consultas y comandos de los usuarios.
• Investigación científica: la IA acelera la investigación en áreas como la física de partículas, la astronomía y la biología, al analizar grandes cantidades de datos y simular procesos complejos.
• Predicción y análisis: permite predecir patrones en datos, lo que es valioso para la toma de decisiones en marketing, logística y gestión de recursos.

Estos son solo algunos ejemplos de las muchas aplicaciones de la inteligencia artificial en la actualidad. Su potencial es enorme y está en constante evolución, lo que hace que sea una herramienta poderosa en una amplia variedad de campos y sectores.

¿Por qué estudiar inteligencia artificial (IA)?

Teniendo en cuenta el potencial que ofrece la inteligencia artificial para el futuro, formarse en este ámbito abre un sinfín de oportunidades laborales.

Una de las principales razones para estudiar inteligencia artificial es su relevancia y demanda creciente. En este sentido, la IA está transformando industrias y sectores en todo el mundo, de modo que va aumentando la demanda de profesionales capacitados en IA para diseñar, desarrollar e implementar soluciones innovadoras.

Esto supone un importante abanico de oportunidades laborales para los expertos en el campo. Estudiar IA puede abrirte la puerta a una variedad de roles, como científico de datos, ingeniero de aprendizaje automático, desarrollador de IA, analista de datos o investigador en IA, entre otros.

Se trata de un campo que aborda la resolución de problemas complejos a través de soluciones avanzadas, por lo que la formación en IA proporciona las habilidades necesarias para el manejo de algoritmos y modelos de aprendizaje automáticos. Esta herramienta es la base de muchas tecnologías emergentes y no se limita a una sola área de conocimiento, sino que tiene aplicaciones en una variedad de disciplinas, como ciencias sociales, medicina, finanzas, biología y más.

El aprendizaje constante debido al ritmo de su evolución, el impacto social y ético que presenta el uso correcto de la inteligencia artificial o la contribución al avance tecnológico de la humanidad son otros aspectos a tener en cuenta a la hora de estudiar y formarse en IA.

¿Cuánto cobra un trabajador de inteligencia artificial?

Puesto que la inteligencia artificial es un campo multidisciplinar, son muchos los perfiles laborales que actualmente demandan las empresas especializadas en este ámbito, que van desde los ingenieros de software hasta los analistas de datos.

Los salarios de estos perfiles varían significativamente en función de las responsabilidades, la experiencia, el nivel formativo, el tipo de trabajo o incluso la ubicación geográfica. En la actualidad, el rango salarial que perciben los trabajadores en IA en España va desde los 30.000 euros en el caso de los trabajadores con menos experiencia y responsabilidad hasta los 77.500 para los profesionales más experimentados.

¿Qué demandan las empresas para trabajar en inteligencia artificial?

Las empresas que buscan profesionales para trabajar en el campo de la inteligencia artificial generalmente demandan una combinación de competencias técnicas, conocimientos específicos y habilidades personales.

Conocimientos requeridos

En primer lugar, es necesario disponer de conocimientos fundamentales de programación, pero también dominar las matemáticas y la estadística, que son la base de los algoritmos empleados en IA.

También es necesario familiarizarse con los conceptos de aprendizaje automático o machine learning, como tipos de algoritmos, validación cruzada, bias-variance trade-off y métricas de evaluación; así como todo lo relacionado con el deep learning (redes neuronales artificiales, arquitecturas de aprendizaje profundo y frameworks populares).

Los trabajadores deben formarse también en técnicas y modelos de procesamiento de lenguaje natural, análisis de imágenes y vídeos, detección de objetos, segmentación, reconocimiento facial y otras técnicas de visión por computadora.

También es importante formarse en los campos en los que se aplica la IA, como la medicina, la robótica o el marketing, sobre todo para comprender las necesidades de cada sector y poder proponer soluciones adecuadas.

Habilidades necesarias

Además de los conocimientos teóricos, los trabajadores en inteligencia artificial han de reunir una serie de habilidades técnicas y competencias profesionales que les permitirán realizar su trabajo de una forma más eficiente. Es el caso de la facilidad para manejarse con bases de datos, consultas SQL, herramientas de manipulación de datos y plataformas de archivos en la nube.

A nivel personal, también deben ser capaces de abordar problemas complejos y diseñar soluciones creativas mediante técnicas de IA. Asimismo, las empresas requieren de estos profesionales la capacidad para trabajar en equipos multidisciplinares, comunicar resultados técnicos de manera efectiva y presentar ideas de manera clara. Del mismo modo, es importante mantener un pensamiento analítico y crítico para comprender y dar sentido a los datos que se manejan.

Otro aspecto muy importante que deben tener en cuenta las personas que trabajan en inteligencia artificial es la ética y las consideraciones sociales de su trabajo, que les permitan comprendan los desafíos que presenta el desarrollo de las máquinas que piensan y que pasan por la privacidad, el sesgo algorítmico o la equidad.

Aunque, sin duda, lo más importante que no hay que perder de vista es que la IA es un campo en constante evolución, lo que significa que los trabajadores deben estar dispuestos a aprender nuevas técnicas y mantenerse actualizados en todo momento.

¿Qué estudiar para trabajar en inteligencia artificial?

Aunque la variedad de aplicaciones de la inteligencia artificial requerirá una formación específica para cada puesto de trabajo, son varios los caminos formativos comunes que puede emprender una persona para iniciar su carrera en este ámbito. Informática, Ingeniería, Matemáticas, Física o Telecomunicaciones son algunas de las carreras universitarias que ofrecen mayores posibilidades de encaminar el futuro hacia la IA.

Si bien la mejor opción es realizar un máster o posgrado especializado en inteligencia artificial, es recomendable optar por carreras y cursos relacionados con el campo de la informática, una vía que proporcionará las herramientas y habilidades técnicas necesarias para poder especializarse en IA.

Ten en cuenta también que las matemáticas y la estadística son fundamentales en inteligencia artificial, por lo que será necesario profundizar en estos campos de conocimiento para familiarizarse con conceptos de álgebra, cálculo o probabilidad.

En cualquier caso, la IA es una herramienta multidisciplinar, por lo que tu formación podrá centrarse también en ámbitos como la psicología o la filosofía.

Decide en qué ámbito de la IA quieres especializarte

Tras dominar las habilidades informáticas y estadísticas necesarias para trabajar en inteligencia artificial, existen diferentes ramas de especialización:

• Aprendizaje automático (machine learning): se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender de datos y mejorar su rendimiento en tareas específicas sin ser programadas explícitamente. Incluye subramas como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
• Aprendizaje profundo (deep learning): se considera una subcategoría del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales profundas para analizar y aprender patrones en datos. Se utiliza en tareas como visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y más.
• Procesamiento de lenguaje natural (NLP): se centra en la interacción entre las máquinas y el lenguaje humano. Incluye la comprensión y generación de lenguaje humano, traducción automática, análisis de sentimientos y chatbots, entre otros.
• Visión por ordenador: se ocupa de permitir a las máquinas interpretar y comprender el mundo visual, como el procesamiento y análisis de imágenes y vídeos, detección de objetos, reconocimiento facial…
• Robótica: se refiere a la creación de sistemas robóticos inteligentes capaces de tomar decisiones y realizar tareas en entornos del mundo real. Involucra la percepción, el control y la interacción con el entorno.
• Razonamiento y representación del conocimiento: cómo representar el conocimiento de manera estructurada y cómo razonar lógicamente para tomar decisiones informadas. Incluye áreas como la lógica, la ontología y los sistemas basados en reglas.
• Aprendizaje por refuerzo: enfocado en el desarrollo de agentes que aprenden a tomar decisiones a través de interacciones con un entorno y la obtención de recompensas. Se utiliza en campos como la robótica y los juegos.
• Planificación y sistemas de toma de decisiones: cómo las máquinas pueden planificar secuencias de acciones para lograr objetivos específicos. Es esencial en la automatización de tareas y sistemas autónomos.
• Agentes inteligentes y comportamiento: estudia cómo los agentes artificiales pueden interactuar y comportarse de manera inteligente en entornos cambiantes y dinámicos.
• Redes neuronales artificiales: desarrollo y uso de modelos matemáticos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano para realizar tareas de procesamiento y toma de decisiones.
• Aprendizaje transferible y metaaprendizaje: explora cómo los conocimientos y las habilidades adquiridas en una tarea se pueden transferir o aplicar a otras, y cómo las máquinas pueden aprender a aprender, valga la redundancia, de manera más eficiente.
• Ética y responsabilidad en la IA: esta rama se preocupa por las implicaciones éticas, sociales y legales de la inteligencia artificial con el objetivo de garantizar que se desarrolle y utilice de manera responsable y equitativa.

Perfiles profesionales en inteligencia artificial

Son varios los perfiles profesionales que desarrollan su trabajo en inteligencia artificial:

• Ingeniero de aprendizaje automático (machine learning engineer): su función se basa en diseñar, desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático.
• Científico de datos (data scientist): analiza datos para obtener información valiosa y construye modelos predictivos.
• Ingeniero de visión por ordenador (computer vision engineer): trabaja en el procesamiento de imágenes y vídeos para aplicaciones de, por ejemplo, reconocimiento de objetos y detección de rostros.
• Investigador en IA (AI researcher): estos profesionales se dedican a la investigación y desarrollo de nuevas técnicas y algoritmos en el campo.
• Especialista en procesamiento de lenguaje natural (NLP specialist): se centra en la comprensión del lenguaje humano por parte de las máquinas.
• Especialista en robótica y automatización: encargado de diseñar sistemas autónomos y robots inteligentes.
• Experto en deep learning: desempeña un papel fundamental en la investigación, desarrollo y aplicación de algoritmos y modelos de aprendizaje profundo.
• Programador de inteligencia artificial en entornos específicos: se dedica a diseñar, desarrollar e implementar soluciones de IA para aplicaciones y problemas particulares en un campo o industria específica.
• Ingeniero de software: se centra en el diseño, desarrollo, implementación, prueba y mantenimiento de programas y aplicaciones informáticas.

¿Qué lenguaje de programación debo dominar?

Para trabajar en inteligencia artificial (IA), hay varios lenguajes de programación que son ampliamente utilizados y considerados útiles, aunque la elección variará según la tarea específica y las preferencias personales.

Python es uno de los lenguajes de programación más populares en el campo de la IA. Tiene una gran variedad de bibliotecas y frameworks especializados en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, como TensorFlow, Keras, PyTorch y scikit-learn. Python es conocido por su facilidad de uso y sintaxis legible, lo que lo convierte en una excelente opción para comenzar en la IA.

R es ampliamente utilizado en estadísticas y análisis de datos, y es particularmente útil para el tratamiento de datos en proyectos de IA. Tiene una comunidad muy activa de usuarios y una gran cantidad de paquetes y bibliotecas relacionados con la IA.

Julia es un lenguaje de programación de alto rendimiento diseñado para análisis numérico y científico. Es conocido por su velocidad de ejecución y es utilizado en proyectos de IA que requieren un alto rendimiento computacional.

Java es un lenguaje de programación versátil que se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluida la IA. Tiene librerías y frameworks, como Deeplearning4j, que permiten trabajar con aprendizaje profundo.

C++ es valorado por su eficiencia y se utiliza en aplicaciones de IA que requieren un alto rendimiento, como la visión por computadora y la robótica.

Opciones de estudios, cursos y másters

La creciente demanda en el sector y la falta de profesionales especializados ha llevado a numerosas instituciones formativas en España a diseñar estudios adaptados a las necesidades del mercado, especialmente a través de estudios de máster.

Actualmente, la práctica totalidad de las universidades públicas y privadas disponen de algún tipo de oferta relacionada con la IA y que se ha ido adaptando a la evolución del sector.

También existen cursos en línea en plataformas como Coursera (amplia variedad de curso especializados en machine learning y aprendizaje profundo), edX (cursos en colaboración con prestigiosas universidades), Udacity o Khan Academy (cursos gratuitos de conceptos básicos y programación).

Como puedes comprobar después de leer este artículo, el mundo de la inteligencia artificial es tan amplio que cuentas con variedad de opciones a la hora de formarte, especializarte y ponerte a trabajar. ¿Tienes ya alguna preferencia?