“Hay muchos estudios que dicen que la Inteligencia Artificial (IA) está creando más empleos de los que destruye”.
De hecho, están naciendo nuevas carreras, le dice a BBC Mundo Elena Ibáñez, CEO de Singularity Experts, una startup que brinda asesoramiento laboral.
Y, al mismo tiempo, esta tecnología “está haciendo evolucionar las profesiones tradicionales en absolutamente todos los sectores”.
La cuestión -dice el experto- no es hacia dónde apuntan las oportunidades laborales, sino en lo que tenemos que formar dentro de nuestras profesiones para capturar las oportunidades que la IA está generando.
“Lo que estamos viendo en el mercado, sobre todo cuando hablamos con clientes tanto del sector tecnológico como de industrias más tradicionales, no es que la IA venga a destruir empleos”, le dijo a BBC Mundo Francisco Scasera, líder de Tecnología en Argentina de la empresa. . empresa de contratación Michael Page.
“Probablemente Seguimos pensando en los humanos para tareas que son demasiado básicas.Creo que el gran desafío es hacer que las posiciones que ya existen evolucionen para tener un valor agregado diferente y no quedarse en la transaccionalidad. La IA puede encargarse de ello”.
Creer que la IA es sólo un asunto de Silicon Valley y las grandes tecnológicas no es ver toda la gama.
El año pasado, por ejemplo, el Departamento de Operaciones de Mantenimiento de la Paz de las Naciones Unidas buscaba un experto en IA y Aprendizaje automático (aprendizaje automático). Y de hecho, en el Instituto Interregional de las Naciones Unidas para la Investigación sobre el Delito y la Justicia opera un centro de inteligencia artificial y robótica.
“Imparable”
A pesar de la perspectiva negativa con la que muchas personas ven la IA, no sólo por su efecto en el mercado laboral, sino también por el poder que temen que pueda desarrollar, no todos ven un panorama sombrío.
Si bien el Foro Económico Mundial indicó, en un informe de 2020, que la fuerza laboral se estaba automatizando “más rápido de lo esperado, desplazando 85 millones de empleos” para 2025, señaló que “La revolución robótica creará 97 millones de nuevos puestos de trabajo.”.
El conocimiento, aunque no profundo, de las herramientas de IA puede atraer a los empleadores.
En abril, Gilbert F. Houngbo, director general de la Organización Internacional del Trabajo (OIT), fue tajante: “La inteligencia artificial es imparable. Tenemos que aceptar que irá cada vez más lejos”.
“Pero en términos generales, los avances tecnológicos y digitales a menudo crean más empleos de los que se destruyen. lo sabemos”, dijo el funcionario a la agencia de noticias EFE.
“No es el final del trabajo”, le dice a BBC Mundo Janine Berg, economista de la OIT. “Se trata de incorporar esta tecnología para hacernos más eficientes, para ayudarnos a hacer nuestro trabajo”.
“Se van a crear ocupaciones, pero ahora mismo no podemos prever en qué consistirán”.
El experto reconoce que “hay mucha gente que está entrenando sistemas de IA, en determinadas empresas, cuyas condiciones laborales no son tan buenas”.
Ese es uno de los muchos desafíos que enfrenta ese sector: los cientos de miles de trabajadores, muchos de ellos de bajos ingresos y en países pobres, sin los cuales no existirían varios sistemas de IA.
A pesar de sus numerosas controversias, la IA ya está integrada en nuestras vidas.
“Lo importante es sentirse cómodo con la tecnología y eso no significa que tengan que estudiar programación, sino que sean conscientes de que en el mercado laboral los empleadores van a estar buscando personas. que utilizan la IA como herramienta para su trabajopara ser más productivo”.
Y es que, según Berg, no es necesario hacer costosas especializaciones en el extranjero, en América Latina existen centros de estudios e iniciativas de formación acordes a las demandas del mercado.
“La clave es estar dispuesto a aprender y hacer preguntas”.
Te contamos algunos empleos que se están creando en el campo de la IA:
1. Ingeniero rápido
Imagina que te pido algo, pero no te doy suficiente información ni contexto de lo que necesito. Seguramente intentarás ayudarme, pero puede que tu respuesta no sea tan precisa como si hubieras tenido más datos.
Llevemos ese ejemplo a los diversos modelos de IA generativa que se han vuelto cada vez más eficientes para comprender el lenguaje natural, el que usted y yo usamos para comunicarnos: el ingeniero rápido Un ingeniero de avisos es la persona que diseña avisos, solicitudes o instalaciones y luego los envía a una herramienta de inteligencia artificial.
La creatividad es una de las habilidades en las ocupaciones relacionadas con la IA.
La clave para que la herramienta, cuando un usuario la solicite, dé el mejor resultado depende en gran medida de que el ingeniero puntual haya desarrollado algunas instrucciones realmente efectivas (en forma de texto), donde la precisión y el contexto son fundamentales.
En marzo, el Foro Económico Mundial lo incluyó entre los “tres empleos nuevos y emergentes”, mientras que Business Insider califica la ingeniería rápida como uno de los más caliente Funciona en IA generativa. Forbes utiliza el mismo adjetivo: “el nuevo trabajo caliente”, y la Universidad Estatal de Arizona al presentar uno de sus cursos: “uno de los nuevos trabajos más populares”.
En abril, la revista Time señaló que este tipo de trabajo no requería “un título en ingeniería informática, ni siquiera habilidades avanzadas de programación”.
Y aunque algunas fuentes coinciden en que No es imprescindible tener formación tecnológica y destacan que la clave para este puesto es tener habilidades como pensamiento crítico, análisis de datos y creatividad, varias ofertas laborales vistas por BBC Mundo también solicitan el uso de lenguajes de programación como Python y TensorFlow, además de experiencia con Modelos de aprendizaje automático.
Pero no todos los expertos ven la ingeniería rápida con un entusiasmo desenfrenado. Para muchos, es una ocupación que puede resultar efímera dado el rápido avance de la IA.
“Tengo una fuerte sospecha de que la ‘ingeniería rápida’ no será un gran problema a largo plazo… no es el trabajo del futuro” escribió Ethan Mollick, profesor asociado de la Universidad de Pensilvania, en X (antes Twitter).
Otros lo ven más como una capacidad para ser más competitivos, como en su momento Microsoft Excel, por ejemplo.
“Se dice que si eres bueno en ingeniería rápida, podrías evitar ser reemplazado por la IA e incluso podrías aspirar a un salario alto. Aunque queda por ver si seguirá siendo así”, escribió Richard Fisher, autor y editor de BBC Future.
2. Investigador de IA
Su función es identificar formas de utilizar la IA para superar los problemas y limitaciones que tienen las organizaciones.
En varios de los trabajos de IA no sólo se requieren habilidades técnicas, sino también las llamadas “habilidades blandas”.
Se especializa en “comprender grandes conjuntos de datos y convertir ese aprendizaje en ideas y planes para desarrollar nuevas tecnologías de inteligencia artificial que los científicos de datos darán vida”, señala la Universidad de Leeds en el artículo. ¿Cuáles son los 5 trabajos principales en IA? (¿Cuáles son los 5 trabajos principales en IA?)
Un investigador de IA debe tener las llamadas habilidades blandas, aquellas que están relacionadas con inteligencia emocional, pensamiento críticoresiliencia, adaptabilidad, entre otros.
Son habilidades clave, afirma la institución académica, porque su “papel implicará frecuentes intercambios de ideas para encontrar nuevos métodos y enfoques”.
Técnicamente, también serán importantes “las habilidades matemáticas para utilizar estadísticas y predecir cómo se ejecutarán los programas de IA, y la capacidad de analizar datos con experiencia en herramientas como RapidMiner o SketchEngine”.
Para Ibáñez, este profesional debe ser experto en tres campos: ingeniería de software, estadística y negocios.
“Es decir, es un perfil muy completo quien aplica todos sus conocimientos técnicos para mejorar un negocio”.
3. Experto en procesamiento del lenguaje natural
Es el experto humanista que domina los modelos lingüísticos y apoya al equipo de desarrollo de software en el procesamiento del lenguaje, afirma el especialista.
La traducción automática es uno de los campos de la lingüística computacional.
Normalmente se requiere una licenciatura en filología, lingüística, traducción e interpretación.
Y, si bien no requiere conocimientos tecnológicos profundos, una especialización en procesamiento del lenguaje natural o una maestría en lingüística computacional, enriquece el perfil del candidato.
La lingüística computacional, que es un campo interdisciplinario que ha estado con nosotros durante décadas, busca traducir la lógica del lenguaje escrito y hablado a máquinas para que luego, a través del entrenamiento de modelos, puedan ejecutar tareas.
Es así como detrás de los chatbots no sólo hay científicos de datos y desarrolladores de software, sino también miembros de otras disciplinas humanísticas, como la filosofía y la psicología.
4. Experto en automatización robótica de procesos o RPA (Automatización de procesos robóticos)
Se trata de gestionar sistemas de software que automaticen tareas repetitivas y manuales en una empresa.
Según Ibáñez, para formarse en esto existen varias carreras como programación y sobre todo especializaciones relacionadas con RPA.
Una de las promesas de quienes apuestan por la automatización de tareas en las empresas es ahorrar tiempo y evitar errores.
Empresas como Microsoft asocian la adopción de RPA por parte de las organizaciones con aumentos de productividad.
“RPA beneficia a su empresa al automatizar diversas actividades, incluida la transferencia de datos, la actualización del perfil del cliente, la entrada de datos, la gestión de inventario y otras tareas más complejas”, dice en su sitio web.
5. Auditor de algoritmos
Ibáñez explica que este trabajador revisa algoritmos de sistemas o aplicaciones para asegurarse que carecen de sesgos que discriminen a las personas por género, raza, edad.
Puedes tener tanto una formación técnica (desarrollador de software, informática) como una preparación más humanística que profundice en la ética.
Una atención especial al detalle es clave cuando se trata de algoritmos.
De hecho, los auditores de algoritmos deben tener una comprensión práctica de cómo los algoritmos pueden afectar a las personas.
De ahí la importancia de que trabajen estrechamente con los científicos de datos para revisar periódicamente…
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