La inteligencia artificial o “IA” en los últimos años ha tenido un avance colosal, pudiendo brindar muchas facilidades informativas y de análisis en diferentes áreas. De acuerdo a Infojobs el crecimiento de los puestos de trabajo en el sector de IA ha aumentado de 2022 a la actualidad de 2024 un aumento del 31%. Por ello, es razonable pensar en comenzar una formación académica para poder hacer uso de forma eficiente y profesional de la IA. Así que quédate para que sepas que sería necesario aprender para poder ser un experto en inteligencia artificial. Si tienes alguna inquietud recuerda contactarnos a través de nuestras redes sociales, o regístrate y déjanos un comentario en esta página para poder ayudarte. También puedes participar en el WhatsApp Ecuador.

¿Qué Estudiar para ser Experto en Inteligencia Artificial?

Para entender su funcionamiento y poder ser parte de algún tipo de proyecto de inteligencia artificial debes tener conocimientos en Ciencias de Datos. Este se podría decir que es uno de los conocimientos primordiales para incursionar en el campo de inteligencia artificial. Adicionalmente también necesitarás conocimientos en programación en el lenguaje de Python, manejo de grandes volúmenes de datos o big data, matemáticas y estadísticas.

El lenguaje de programación Python sería algo así como “el idioma de la IA”, esto debido a que es el más usado en el desarrollo de IA. No solo por su simplicidad sino también la gran cantidad de bibliotecas disponibles para el aprendizaje automático (machine learning) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Asimismo, en el proceso de estudia Python se familirizará con con funciones, estructuras de control, y la manipulación de datos usando librerías como Pandas y NumPy. Herramientas útiles para el análisis de datos complejos y preparar modelos de machine learning.

¿Y Si ya Conozco de Ciencias de Datos, Python, Matemática y Estadística?

Cuando ya se tenga una base sólida y consolidada será el momento de profundizar en alguna rama u área de la inteligencia artificial, es decir, especializarse en un área. Podrá escoger entre:

Machine learning

Es una rama de IA que permite a las máquinas aprender a partir de datos, mejorando sus predicciones y decisiones con el tiempo. Entre los enfoques principales se encuentran el aprendizaje supervisado, no supervisado, semi-supervisado y por refuerzo. Estos métodos emplean algoritmos como la regresión lineal, los árboles de decisión, las máquinas de vectores de soporte (SVM) y las redes neuronales artificiales.

Deep learning

Considerada una rama avanzada del machine learning, emplea redes neuronales artificiales con múltiples capas (profundas). Para trabajar en este campo, es crucial entender arquitecturas de redes como las CNNs (Redes Neuronales Convolucionales) y las RNNs (Redes Neuronales Recurrentes), además de dominar bibliotecas como TensorFlow y PyTorch.»

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

La IA en principio no habla nuestros idiomas, para ello existe esta rama dedicada a comprender cómo las máquinas interpretan y procesan el lenguaje humano, eso es procesamiento del lenguaje natural (NLP). Esta área es crucial para el desarrollo de tecnologías como chatbots, análisis de sentimientos, y reconocimiento de voz. Esto permite la traducción automática, la generación de texto y la asistencia virtual. Mejorando la interacción entre humanos y máquinas y permitiendo que estas últimas comprendan el contexto y la intención detrás del lenguaje de manera más precisa.

Visión por Computadora (CV)

Anteriormente hablábamos de la audible/escrito, sin embargo, también se usa IA en el campo visual. La visión por computadora (CV) se enfoca en cómo las máquinas capturan, interpretan y procesan información visual. Este campo es esencial para desarrollar aplicaciones como el diagnóstico médico por imágenes y los sistemas de seguridad, entre otros. Ejemplos más integrados a la vida actual serían: la conducción autónoma, el reconocimiento facial, la realidad aumentada.

¿Dónde Estudiar Todo Esto?

Existen programas que ofrece Bootcamps para adquirir las habilidades prácticas en un corto periodo. Otras alternativas pueden ser plataformas en línea como Coursera, edX, o Udacity. Que son mucho más flexibles con el tiempo y curva de aprendizaje de cada persona.

De igual forma existen ciertas universidades que ofrecen programas enfocados a ciencias de datos e inteligencia artificial, donde generalmente se imparte conocimientos en matemáticas, estadísticas y machine learning.

Sobre la Apertura Laboral

Partiendo de que la IA sigue creciendo a pasos agigantados y se busca su integración en diversos procesos cotidianos podría ser visto como el nuevo salto tecnológico. Así como se pasó de todo escrito y gestionado a mano, a mecanizado, ha digitalizado, al internet y ahora la IA. Podemos intuir que a sus futuras aplicaciones y campos de trabajo solo irán en aumento.

Por eso te dejamos saber que o más demando son los relacionados a data scientists, data analysts y data engineers. Su trabajo sería lo relacionado al proceso ETL (Extract, Transform, Load) es decir, extraer, transformar y cargar datos.

De igual forma siempre será importante ser autodidacta e ir actualizando conocimientos a medida que van saliendo nuevas técnicas y conceptos en algo tan nuevo como la IA. Para que así siempre está a la vanguardia con conocimientos y habilidades de relevancia y competencia, asegurando así una mejor apertura laboral.