La IA generativa modifica el panorama laboral y, si bien es cierto que destruirá empleo, creará también nuevos desempeños. En paralelo al creciente interés por las posibilidades de esta tecnología que muestran la mayoría de directivos y a la aparición de estudios específicos sobre la materia, surgen nuevas profesiones y otras existentes se adaptan a los requisitos de una tecnología que se emplea para crear contenidos, analizar datos, desarrollar software, atender a clientes o automatizar procesos. Te detallamos cuáles son los cuatro perfiles vinculados a la IA que más se demandan hoy.
Ingeniero de aprendizaje automático
Los ingenieros de aprendizaje automático transforman las necesidades comerciales en proyectos de aprendizaje automático para, así, capacitar, desarrollar, implementar, programar, monitorear y mejorar soluciones escalables de aprendizaje automático en la empresa. Los profesionales de este ámbito debe ser hábiles en la creación de canales de datos y en el desarrollo de software.
Investigador de IA
La IA es un territorio nuevo para las empresas y por ello, es crucial disponer de profesionales capaces de identificar las mejores aplicaciones de IA disponibles en el mercado para alcanzar un resultado concreto. Los investigadores de IA ayudan a desarrollar nuevos modelos y algoritmos que mejorarán la eficiencia de las herramientas y sistemas de IA generativa y, también, mejorarán las herramientas de IA actuales e identificarán oportunidades sobre cómo se puede utilizar la IA para mejorar los procesos o satisfacer las necesidades comerciales.
Ingeniero de algoritmos
Los ingenieros o desarrolladores de algoritmos se encargan de construir, crear e implementar algoritmos para software y sistemas informáticos y lograr desarrollar con ellos tareas y necesidades comerciales específicas. El rol de ingeniero de algoritmos requiere conocimiento de lenguajes de programación, pruebas y depuración, documentación y, por supuesto, diseño de algoritmos.
Científico de datos
La efectividad de los sistemas de IA depende de grandes conjuntos de datos, que sólo son capaces de manera con eficiencia los científicos de datos. Sus responsabilidades incluyen la creación de soluciones de modelado predictivo que aborden las necesidades tanto del cliente como del negocio y el desarrollo de modelos analíticos capaces de ayudar a la organización a realizar la transición del software tradicional al software con IA. Es una función que requiere experiencia con el procesamiento del lenguaje natural , lenguajes de codificación, modelos estadísticos y modelos de inteligencia artificial generativa y de lenguaje amplio.