La inteligencia artificial se ha convertido en el corazón de la innovación tecnológica, pero en medio de este auge, las palabras de Ryan Roslansky, CEO de LinkedIn, resuenan con fuerza: “Los mejores empleos ya no se reservan solo para quienes tienen los títulos más prestigiosos, sino para aquellos que son adaptables, visionarios y dispuestos a aprender nuevas herramientas”. Esta reflexión deja claro un nuevo paradigma laboral, donde cerca del 70% de las ofertas en el portal de empleo de LinkedIn ya exigen conocimientos en IA. Pero, ¿cómo podemos convertirnos en esos profesionales demandados? ¿Es realmente complicado hacerse experto en este campo? Y lo más importante, ¿es posible especializarse sin cambiar de sector?
¿Por dónde empezar en el mundo de la IA?
Para adentrarse en el fascinante universo de la inteligencia artificial, el primer paso suele ser el análisis de datos y el dominio del procesamiento informático, lo que permite a las máquinas aprender de la información que reciben. Las bases matemáticas, especialmente en estadística y álgebra lineal, son imprescindibles, dado que constituyen el fundamento de muchos algoritmos de IA.
Conocimientos imprescindibles
Recorriendo los escalones hacia el expertise en IA, Enrique Serrano, presidente de la Comisión de Inteligencia Artificial y Big Data de AMETIC, enfatiza la necesidad de adquirir competencias en lenguajes de programación, siendo Python el más destacado. Herramientas como NumPy y Pandas son esenciales para la manipulación y análisis de datos, mientras que frameworks como TensorFlow y PyTorch simplifican la construcción y el entrenamiento de modelos de IA. “En proyectos de IA, solo el 15-20% es realmente inteligencia artificial; el 80% está dedicado a la preparación de datos”, explica Serrano.
Complementos a la formación
Una vez consolidados los conocimientos básicos, es vital adentrarse en el machine learning y el deep learning. La primera disciplina permite que las máquinas aprendan de los datos para realizar predicciones, mientras que la segunda utiliza redes neuronales artificiales para identificar patrones complejos en grandes volúmenes de información, habilitando aplicaciones que van desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento de lenguaje.
Serrano añade que el dominio de plataformas como GitHub y la participación en comunidades como Kaggle es igualmente relevante, demostrando la capacidad de aplicar la IA en proyectos reales.
El perfil ideal de un experto en IA
El profesional típico en este campo suele ser un recién graduado o un experto en ingeniería informática, computacional u otras disciplinas relacionadas. Sin embargo, para aquellos que buscan un cambio de rumbo en su carrera sin requerir un nivel técnico elevado, existen opciones de especialización en IA adaptadas a su sector actual.
Dos vías para la especialización
El mercado laboral no demanda exclusivamente ingenieros en IA. Se pueden distinguir dos caminos claros hacia la incorporación en este ámbito. Por un lado, el perfil técnico que posee un conocimiento profundo de modelos y algoritmos, capaz de aplicar la IA prácticamente en cualquier sector. Sin embargo, su eficacia puede verse limitada si carece de comprensión del negocio en el que se integra. “Es fundamental entender la naturaleza del sector para definir requisitos y evaluar el impacto de los modelos”, señala José Varela Ferrío, responsable de IA en UGT.
Por otro lado, existe el profesional que se especializa en su sector —por ejemplo, un abogado que automatiza la revisión de contratos— y complementa su expertise con un curso de IA. Este enfoque permite una hibridación eficaz, aunque con la desventaja de que dicho conocimiento es menos transferible.
Habilidades humanas: los pilares del éxito
Si bien dominar la programación y la creación de modelos predictivos es crucial, no son las únicas competencias necesarias. La capacidad analítica destaca como una habilidad clave. Según Boris Walbaum, fundador de Forward College, “en un entorno cambiante, lo más valioso son las habilidades duraderas: comprender la tecnología, aprender rápidamente y liderar transformaciones”.
Además, la comunicación efectiva es esencial. Un gran técnico puede ser eclipsado si no articula claramente los objetivos de un proyecto. “Explicar el propósito y el impacto de la IA en un proyecto es fundamental”, aclara Varela.
No menos importante es la ética en el uso de la IA. Ser consciente de los impactos de esta tecnología en decisiones sensibles es crucial para evitar errores que puedan afectar derechos fundamentales.
El camino ideal hacia la experticia
Finalmente, ante esta diversidad de perfiles y habilidades, surge una pregunta clave: ¿cuál es el camino para convertirse en un experto en IA? La formación es un componente esencial, ya sea a través de grados universitarios, cursos especializados o másteres. Lo ideal es combinar esta formación con conocimientos concretos en un área específica.
Un dato importante a recordar es que la IA no reemplaza trabajos, sino que los mejora. Entender los procesos que se automatizan es esencial para integrarse correctamente en cualquier ámbito laboral.
Como concluye Walbaum, “la obsesión por convertirnos en expertos absolutos no es el camino correcto. Un enfoque más realista es construir sólidos fundamentos, cultivar la creatividad y entender cómo se implementa la IA en situaciones reales”. Al final, aunque la tecnología y los modelos evolucionen, la capacidad humana de decisión y análisis seguirán siendo la esencia que marque la diferencia.
