7 trabajos en IA que puedes conseguir en 2024

La IA es el presente de la industria tech. Conoce cómo ser parte de este campo en pleno desarrollo y sumarte a esta revolución.

Los empleos en inteligencia artificial están creciendo exponencialmente. Pero con tanta información circulando y expectativas puestas en ella quizás te preguntes ¿cuáles son exactamente las carreras en inteligencia artificial y cómo conseguir trabajo en esta área?

Este artículo va más allá de enumerar trabajos o posiciones en IA. Vamos a profundizar en lo que se necesita para ser un líder en este campo, ya seas un principiante ansioso por comenzar tu carrera en IA o un profesional con experiencia buscando ampliar tus habilidades y oportunidades.

El panorama de la IA en 2024 exige una especialización profunda y un mindset innovador. Los avances en IA están impactando diversas industrias, generando nuevos roles que requieren una combinación de habilidades técnicas, consideraciones éticas y resolución creativa y efectiva de problemas. Entender estas oportunidades emergentes es fundamental para cualquier persona interesada en conseguir un trabajo en IA.

En esta guía te compartiremos la información y la visión estratégica necesarias para adentrarte en el emocionante mundo de las carreras en Inteligencia Artificial.

Si también quieres saber cómo prepararte para una carrera en IA, revisa estos artículos y descubre cómo puedes aprender IA en Henry a través de toda nuestra propuesta educativa:

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Perspectivas y tendencias a nivel industria

Aunque es importante conocer las particularidades de los trabajos en IA en diferentes industrias y niveles, no es posible incursionar en el mercado laboral sin conocer y seguir las tendencias actuales. Conozcamos algunas de ellas:

¿Desaparecerán los trabajos tradicionales no relacionados con IA?

El Foro Económico Mundial sugiere que la IA y la automatización tendrán un impacto significativo en los puestos de trabajo en varios sectores y se espera una combinación de desplazamiento y creación de puestos de trabajo. Es probable que disminuyan los roles en los sectores de oficina, secretariado y ciertos trabajos manuales, mientras que crecerá la demanda de especialistas en IA, analistas de datos y roles en tecnología digital. Lee más aquí

Un informe de McKinsey agrega una perspectiva más amplia, estimando que las actividades que representan el 30% de las horas trabajadas actualmente en toda la economía de EE.UU. podrían automatizarse para el año 2030. Este cambio podría requerir 12 millones de transiciones ocupacionales adicionales hasta el final de la década. Sin embargo, el crecimiento económico, la innovación y la inversión podrían conducir a la creación de nuevos puestos de trabajo que compensen los impactos de la automatización.

El análisis de Brookings Institution explica además que la automatización crea tantos puestos de trabajo como los que destruye con el tiempo, lo que beneficia a los trabajadores que pueden complementar a las nuevas tecnologías. Sin embargo, reconoce los desafíos para aquellos que son desplazados directamente por las máquinas o cuyos trabajos se automatizan fácilmente.

Si bien la inteligencia artificial y la automatización plantean desafíos a los trabajos tradicionales, también ofrecen oportunidades para la creación de nuevos puestos de trabajo.

La clave para navegar esta transición con éxito radica en el desarrollo de habilidades, la educación y la adaptabilidad de la fuerza laboral a las demandas cambiantes de la economía digital.

Chiplets impulsados por IA para mejorar la eficiencia informática

A medida que la Ley de Moore enfrenta limitaciones físicas en la miniaturización de transistores, el concepto de chiplets surge como una solución innovadora. Los chiplets son pequeños chips especializados que se pueden combinar para realizar las funciones de un chip tradicional más grande, pero con mayor eficiencia y rendimiento.

Este enfoque modular permite una innovación y personalización más rápidas en el hardware de computación, adaptándose a las necesidades específicas de los algoritmos y las aplicaciones de inteligencia artificial.

Computación a exaescala

La computación a exaescala se refiere a sistemas capaces de realizar al menos un exaflop, o mil millones de billones (trillones) de cálculos por segundo. Sin dudas, esto es un hito monumental en el poder computacional.

Este nivel de rendimiento abre posibilidades sin precedentes para la IA, desde modelos climáticos más precisos hasta avances en la ciencia de materiales y bioinformática, al permitir el procesamiento y análisis de vastos conjuntos de datos a velocidades nunca antes alcanzadas.

Modelos de lenguaje grande (LLM) personalizados en la nube

La tendencia hacia la personalización de modelos de lenguaje grandes previamente entrenados para necesidades empresariales específicas está tomando impulso. Con la ayuda de la supercomputación y el software de IA basados en la nube, las empresas ahora pueden adaptar estos LLM con mayor facilidad, lo que hace que la IA sea más accesible en todas las industrias.

IA generativa para la digitalización industrial

La integración de la IA generativa con la digitalización industrial transforma la manera en la que se replican las entidades físicas en el mundo digital. Al capturar aspectos complejos de la realidad, (como la geometría, la luz y la física) en datos digitales, la IA generativa permite procesos de diseño, optimización y pruebas virtuales más eficientes. Esto facilita la creación de gemelos digitales y datos sintéticos más precisos, lo que acelera la innovación en la fabricación, los sistemas autónomos y más.

7 mejores puestos de trabajo en IA

Pocas son las industrias que aún no se vieron afectadas por el rápido avance de la inteligencia artificial. Pronto, será fundamental para todos conocer los fundamentos de la IA.

En el caso específico de los puestos de trabajo especializados en IA, los requisitos serán mucho más elevados y, a menudo, requerirán un conocimiento de alto nivel en temas relacionados.

Teniendo en cuenta esto, veamos los 7 mejores trabajos en IA que podrás conseguir en 2024. ¡Sigue leyendo!?

Ingeniero de IA

Los ingenieros de IA son los arquitectos de los sistemas de inteligencia artificial.

Diseñan, implementan y mantienen modelos e infraestructuras de IA, cerrando la brecha entre la ciencia de datos teórica y la aplicación práctica. Su trabajo involucra el procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático, redes neuronales y aplicaciones en la nube.

Los lenguajes de programación más importantes para esta disciplina son Python, Java, R y C++. La combinación de habilidades en desarrollo de software y comprensión de algoritmos avanzados de IA es fundamental para tener éxito en este rol.

Científico de datos

Los científicos de datos son los investigadores que transforman los datos brutos en información valiosa. Utilizan el análisis estadístico, aprendizaje automático y técnicas de procesamiento de datos para descubrir patrones y predecir tendencias. Su papel es crítico en la toma de decisiones basadas en datos que guían las estrategias empresariales.

Para destacarse, es necesario tener experiencia en lenguajes de programación como Python o R y una base sólida en estadística y aprendizaje automático.

Ingeniero de aprendizaje automático

Los ingenieros de aprendizaje automático (ML) se especializan en crear algoritmos y modelos predictivos que permiten a las computadoras y sistemas aprender sin ser programados explícitamente para tareas específicas. Este rol es fundamental para transformar modelos de ciencia de datos en soluciones de IA que pueden escalar en diferentes plataformas y entornos.

Un aspirante a ingeniero de aprendizaje automático debe dominar lenguajes de programación como Python o Java y debe tener experiencia en el uso de bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch.

Investigador de IA

Los investigadores de IA corren los límites y amplían las posibilidades de aplicación de la inteligencia artificial. Estos profesionales se encargan de realizar estudios y experimentos para desarrollar nuevos algoritmos, mejorar modelos existentes y resolver problemas complejos.

Para sobresalir como investigador de IA necesitarás un título avanzado, como un doctorado en Ciencias de la Computación o un campo relacionado, junto con un historial de investigación y publicaciones sobre la inteligencia artificial. Este rol también exige habilidades prácticas en programación y análisis de datos, utilizando herramientas y lenguajes como Python, R, TensorFlow y PyTorch.

Ingeniero de robótica

Los ingenieros de robótica diseñan, prueban e implementan sistemas robóticos que interactúan de manera inteligente con su entorno. Estos perfiles integran principios de diversas ramas de la ingeniería, incluyendo la mecánica, eléctrica y ciencias de la computación, para crear robots que pueden realizar tareas de manera autónoma o asistir a los humanos.

Gerente de producto de IA

Los gerentes de producto de IA supervisan el desarrollo y la estrategia de productos de inteligencia artificial, desde la concepción hasta el lanzamiento. Trabajan en la intersección de negocios, tecnología y experiencia del usuario, asegurando que las soluciones de IA satisfagan las necesidades de los clientes y, a la vez, estén alineados con los objetivos empresariales.

Este puesto exige una combinación de habilidades: una sólida comprensión de los ciclos de vida de la IA y el aprendizaje automático, competencia en las prácticas de gestión de productos y la capacidad de liderar equipos multifuncionales.

Especialista en ética de IA

Los especialistas en ética de IA se centran en las implicaciones morales de las tecnologías de inteligencia artificial, trabajando para asegurar que estos sistemas se desarrollen y desplieguen de manera responsable. Abordan cuestiones de sesgo, equidad, transparencia y responsabilidad, a menudo desarrollando pautas y mejores prácticas para el uso ético de la IA.

Este rol requiere un profundo conocimiento de las tecnologías de IA, teorías de ética y habilidades de comunicación para abogar por prácticas éticas dentro de las organizaciones.

Estos especialistas suelen colaborar con investigadores, desarrolladores y responsables políticos para influir en el diseño y la regulación de los sistemas de inteligencia artificial.

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La creciente importancia de la IA en diversas industrias

Contrario a la creencia popular, el conocimiento de IA y aprendizaje automático (Machine Learning) no se limitará solo al desarrollo de software, sino que varias industrias tendrán un aumento en las ofertas de trabajo ligadas a este campo en los próximos años.

Veamos cuáles son algunas de estas industrias?

IA en salud

Sabemos que el sector de la salud demanda un conocimiento profundo de la medicina pero también una comprensión y análisis de datos avanzados para aquellos profesionales que buscan integrar la IA de manera efectiva en este campo. Para esto, es necesario adquirir experiencia en aprendizaje automático (ML), procesamiento del lenguaje natural (NLP), tecnologías de reconocimiento de imágenes y, lógicamente, una base sólida en ciencias biológicas o prácticas de salud.

En la actualidad, la IA está revolucionando la salud mediante el análisis predictivo para la gestión del cuidado de pacientes, mejorando la precisión diagnóstica con el análisis de imágenes y acelerando el descubrimiento de medicamentos a través de simulaciones complejas. Las aplicaciones futuras están destinadas a personalizar aún más la medicina, mejorar el monitoreo remoto de pacientes a través de tecnologías de IA portátiles y permitir una toma de decisiones más inteligente en ensayos clínicos.

IA en finanzas

Los profesionales de finanzas que quieran ingresar en el mundo de la IA necesitarán una base sólida en análisis cuantitativo, aprendizaje automático, lenguajes de programación y conocimientos de instrumentos y mercados financieros.

Las aplicaciones actuales de la IA en finanzas incluyen la detección de fraudes a través del reconocimiento de patrones, el comercio algorítmico utilizando análisis predictivos y servicios bancarios personalizados mediante chatbots.

El futuro de la IA en finanzas apunta hacia modelos de gestión de riesgos más sofisticados, una mayor conformidad regulatoria a través de sistemas automatizados y una personalización más profunda de los consejos financieros utilizando conocimientos impulsados por IA.

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IA en tecnología

El sector tecnológico requiere una profunda competencia técnica en ciencias de la computación, ingeniería de software y disciplinas específicas de IA como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la robótica y el big data.

Las aplicaciones de IA en tecnología abarcan desde el desarrollo de vehículos autónomos y drones, que dependen de la IA para la navegación y seguridad, hasta dispositivos domésticos inteligentes que utilizan IA para aprender y adaptarse a las preferencias de los usuarios.

En el futuro, se espera que la IA impulse innovaciones en la computación cuántica, mejore la ciberseguridad mediante el análisis predictivo de amenazas y disipe aún más las líneas entre el mundos virtual y físico a través de aplicaciones avanzadas de realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR).

IA en Producción

Las personas que aspiran a dominar la IA en producción necesitan un sólido conocimiento de la ingeniería industrial, algoritmos de aprendizaje automático y robótica, junto con habilidades prácticas en análisis de datos.

Actualmente la integración de la IA en procesos de producción se centra en el mantenimiento predictivo para prevenir fallos de equipos, optimizar procesos de producción mediante análisis en tiempo real y automatizar el control de calidad con sistemas de visión.

Las tendencias futuras incluyen la adopción de gemelos digitales para simular procesos de manufactura, robótica avanzada para líneas de producción más flexibles y autónomas, y la optimización de la cadena de suministro impulsada por IA para responder dinámicamente a los cambios del mercado.

IA en Retail

Las aplicaciones de IA en el retail requieren experiencia en ciencia de datos, psicología del consumidor y tecnologías de comercio electrónico. Además, las habilidades en aprendizaje automático (ML), procesamiento del lenguaje natural (NLP) para bots de servicio al cliente y el análisis predictivo para la gestión de inventarios, son críticas y fundamentales.

La IA mejora la experiencia del cliente a través de recomendaciones personalizadas, optimiza el inventario con pronósticos de demanda y agiliza las operaciones con sistemas de pago automatizados.

El futuro de la IA en retail promete experiencias de compra más inmersivas a través de la realidad aumentada (AR), una mejora en la sostenibilidad de las cadenas de suministro mediante conocimientos impulsados por datos y una personalización aún mayor de las estrategias de marketing basadas en patrones de comportamiento del consumidor.

Habilidades y calificaciones necesarias para estos roles

El campo de la inteligencia artificial es dinámico y exige un sólido conjunto de habilidades. Si bien la educación formal en ciencias de la computación, ingeniería, matemáticas u otro campo relacionado puede proporcionar una base de IA, este no es el único camino hacia el éxito.

Hay una variedad de recursos de aprendizaje en línea que te permitirán desarrollar las habilidades requeridas de forma dinámica. También opciones como Henry, donde ofrecemos:

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Con esta propuesta buscamos asegurarte una experiencia práctica basada en proyectos del mundo real, simulando un entorno de trabajo.

¿Qué temas incluyen algunas currículas orientadas en aprendizaje de Inteligencia Artificial?

Técnicas avanzadas de aprendizaje automático: El aprendizaje automático básico y el aprendizaje profundo avanzado son habilidades esenciales en la caja de herramientas de un ingeniero de IA. La competencia en estos algoritmos, junto con la capacidad de seleccionar y optimizarlos para problemas específicos es fundamental.
Conocimiento profundo de redes neuronales: También se necesita una comprensión exhaustiva de varios tipos de redes neuronales (redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, modelos de transformadores) y sus aplicaciones en diferentes tareas de IA.
Dominio de marcos y herramientas de IA: Otro aspecto indispensable es el conocimiento de marcos de aprendizaje automático e IA (TensorFlow, PyTorch, Keras) para construir y desplegar modelos. La familiaridad con herramientas y entornos de desarrollo de IA es esencial para un desarrollo eficiente de modelos.
Análisis cuantitativo y métodos estadísticos: Es fundamental la capacidad de aplicar pruebas estadísticas, modelado de datos y estrategias de evaluación a conjuntos de datos complejos para un análisis perspicaz.
Lenguajes de programación: El conocimiento de lenguajes de programación relevantes para la IA y la ciencia de datos (como Python y R) y de bibliotecas y paquetes que admiten el desarrollo de IA, es indispensable.
Trabajo con grandes conjuntos de datos: La base de cualquier proyecto exitoso de IA, especialmente aquellos que involucran modelos de lenguaje grandes (LLMs), radica en la gestión efectiva de grandes y complejos conjuntos de datos. SQL sigue siendo un lenguaje eficaz para consultar y manipular datos almacenados en bases de datos relacionales, lo que le permite extraer, limpiar y transformar conjuntos de datos masivos de manera eficiente.
Visualización de datos: Al transformar los datos sin procesar en imágenes claras y convincentes, se puede extraer información significativa y hacerla comprensible para audiencias técnicas y no técnicas.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP): El conocimiento del procesamiento del lenguaje natural (PLN) abarca la capacidad de procesar y analizar datos de texto utilizando métodos como el análisis de sentimientos, la generación de lenguaje (una capacidad central de los LLM y la IA generativa) y la traducción automática.
Visión artificial: También es bueno considerar técnicas de visión por computadora para el análisis de imágenes y videos, incluyendo la detección de objetos, la clasificación de imágenes y el reconocimiento facial.
Infraestructura de computación en la nube e inteligencia artificial: Aunque esto se relaciona más con la ingeniería de datos, es una gran ventaja comprender los servicios de IA basados en la nube (AWS, Google Cloud AI, Azure AI) y poder utilizar la infraestructura en la nube para soluciones de IA escalables.

Construyendo tu carrera en Inteligencia Artificial

Cuando los aspirantes a profesionales de datos preguntan cómo aprender IA y conseguir trabajo, casi siempre se refieren a los requisitos técnicos de conocimiento. Y, si bien aprender lenguajes de programación es importante, son solo la base de una carrera exitosa en IA.

La clave, es adaptarse a la naturaleza dinámica de este nicho. ¿Cómo? Sigue leyendo:

Especialízate en tecnologías de IA específicas

Profundiza en áreas de nicho de la IA como el procesamiento de lenguaje natural, la visión por computadora o el aprendizaje por refuerzo. La especialización puede diferenciarte y alinearte con las demandas de nichos específicos del mercado.

Contribuye a proyectos de código abierto

Interactuar con la comunidad de código abierto puede proporcionar experiencia práctica y posicionarte más alto en el mercado laboral.

Si estás buscando motivación para empezar, mira este código sobre el uso de modelos de IA de código abierto con Hugging Face.

Desarrolla un portafolio de proyectos de IA

Construye un portafolio robusto que demuestre tu experiencia en la resolución de problemas complejos con IA. Esto debe incluir proyectos que muestren tu capacidad para trabajar con grandes conjuntos de datos, emplear algoritmos avanzados de aprendizaje automático y generar resultados tangibles.

Mantente al tanto de la investigación en IA

Lee e interactúa con los últimos artículos de investigación de IA y asiste a conferencias como NeurIPS, ICML o CVPR. Esto te ayudará a conocer las técnicas de vanguardia y cómo pueden aplicarse para resolver problemas del mundo actual. Estas son las principales conferencias de ciencia de datos para 2024.

Aprende a implementar IA a escala

Aprende sobre las herramientas y plataformas para implementar modelos de IA de manera eficiente a escala, como Docker, Kubernetes y servicios en la nube (AWS, Google Cloud, Azure). Conocer y dominarlos aspectos operativos de la IA es crucial para aplicaciones en el mundo real.

Conéctate con profesionales y únete a comunidades de IA

Participa en la comunidad de IA a través de foros, grupos en redes sociales o redes profesionales como LinkedIn. El networking puede proporcionar información sobre tendencias de la industria, oportunidades de trabajo y colaboración.

Ética en la IA y mitigación de sesgos

Infórmate sobre la ética de la inteligencia artificial, la comprensión de los sesgos en los datos y cómo desarrollar algoritmos de manera responsable. Cuanto más se integra la IA en la sociedad, esto se vuelve más importante.

Colaboración interdisciplinaria

Las soluciones de IA suelen requerir una mezcla de conocimientos de dominios fuera de la informática, como la psicología, la lingüística o la salud. La colaboración entre disciplinas puede mejorar la eficacia y la aplicabilidad de tus proyectos de inteligencia artificial.

Como vemos, la inteligencia artificial ofrece un panorama lleno de oportunidades para la innovación, el crecimiento profesional y un profundo impacto en las industrias y sociedades de todo el mundo.

A medida que la IA siga evolucionando, también lo harán los caminos que nos permitan incursionar en este mundo y desarrollarnos profesionalmente. Esto promete un futuro en el que la tecnología y el ingenio humano convergen para crear un mundo de posibilidades ilimitadas.

Ahora que tienes una idea sólida sobre las trayectorias profesionales en IA, te animamos a que comiences tu viaje de aprendizaje en Henry. ¿Por qué?

En Henry diseñamos programas intensivos de formación tecnológica para preparar a los estudiantes para el mercado laboral en un corto período. A través de una educación basada en proyectos y aprendizaje colaborativo, los estudiantes adquieren conocimientos prácticos y construyen un portafolio de proyectos reales. Las clases son 100% online y en vivo, ofreciendo una experiencia interactiva y flexible, con más de 800 horas de formación intensiva y personalizada. La currícula está validada por empresas líderes, asegurando que las habilidades enseñadas son las más demandadas en el mercado.

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