El advenimiento de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático no solo ha facilitado las operaciones internas de muchas industrias, sino que también ha abierto una serie de oportunidades laborales en tecnología. No solo se limita a libros y películas de ciencia ficción, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son reales y se espera que creen 2.3 millones de empleos para el año 2020. Si bien los cursos de inteligencia artificial pueden ayudarte a ingresar al campo, aquí hay algunos pasos adicionales que facilitarán tu camino:
1. Comprende qué es la IA y el ML
El primer paso para iniciar una carrera en cualquier campo es educarte sobre qué es ese campo y las responsabilidades que conlleva esta carrera. Aunque esto puede parecer obvio, muchos estudiantes se lanzan al campo sin investigar adecuadamente el trabajo que realizarán. Al igual que cualquier otro campo impulsado por la tecnología, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático también tienen objetivos y requisitos únicos. Cuanto más aprendas sobre la industria, mejor. Ya sea que seas estudiante o profesional de TI, tómate el tiempo para comprender qué es la inteligencia artificial y sus diferentes subconjuntos, incluido el aprendizaje automático. Familiarízate con las matemáticas y la ciencia básica detrás de ellos, y también sé curioso acerca de su interrelación y dependencia con otras tecnologías alternativas, como big data y Hadoop.
2. Realiza cursos relevantes
El siguiente paso obvio para prepararte para una carrera en inteligencia artificial y aprendizaje automático es ampliar tus habilidades relacionadas con la IA y el ML tanto como sea posible. La mejor manera de abordar esto es aprender a través de una combinación de cursos en línea, tutoriales y competencias esenciales en el campo. Si tienes tiempo y recursos, también puedes inscribirte en un curso de educación a distancia que te ofrezca una certificación al completarlo. Un certificado creíble que testifique tus habilidades te abrirá muchas puertas, lo que facilitará que consigas un trabajo cuando llegue el momento. Siendo un campo tan popular como es, no hay escasez de opciones de aprendizaje cuando se trata de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Así que asegúrate de utilizar eficazmente tu tiempo y las opciones disponibles para ti.
3. Aprende Python y otros lenguajes relacionados
Además de inscribirte en cursos relevantes de inteligencia artificial, es esencial ser competente en la escritura de código en lenguajes como Python, R, Ruby, etc. Tener un buen dominio de cómo funcionan C++ y Javascript también te ayudará a lidiar con áreas de aplicación específicas, como la creación de entornos de IA. En cuanto a los lenguajes de programación, nunca se puede aprender lo suficiente. También te ayudará tener un conocimiento básico de otros lenguajes de interfaz como Lisp, Prolog, AIML, etc. Sin embargo, no te abrumes por la cantidad de aprendizaje que tienes que hacer. Concéntrate en los lenguajes más críticos primero y luego aprende sobre otros lenguajes según las áreas funcionales en las que desees ingresar.
4. Comienza a trabajar con algoritmos y bibliotecas de aprendizaje automático
Una vez que hayas dominado los lenguajes principales (Python, Ruby, C++), estarás listo para familiarizarte con las bibliotecas de aprendizaje automático. Para comenzar, puedes aprender Tensor Flow y Scikit-learn, ya que son bastante populares en el campo. Trabajar con bibliotecas de aprendizaje automático te ayudará a crear mejores modelos de datos y predictivos. Si bien puedes implementar directamente algoritmos de ML a través de sus bibliotecas, su aplicación práctica depende en gran medida de la elección de un modelo operativo adecuado. Por lo tanto, comprende qué modelo funciona para qué aplicación y practica su aplicación.
5. Aprende cómo funciona el análisis de datos
Un hecho fundamental a tener en cuenta al prepararte para una carrera en inteligencia artificial y aprendizaje automático es que la mayoría de las aplicaciones de IA y ML se basan en datos. Por lo tanto, si quieres ser un buen ingeniero de IA y ML, te ayudará tener algún conocimiento sobre cómo funciona el análisis de datos. No tienes que ser un experto en el campo, pero familiarízate con cómo se comparte la información de manera significativa, cómo se puede visualizar para que pueda ser comprendida por los socios comerciales y las partes interesadas del proyecto. Cualquier rol que se ocupe de la IA y el aprendizaje automático requiere una mentalidad analítica. Por lo tanto, también debes entrenarte para pensar en las consecuencias que tu trabajo podría tener en decisiones comerciales importantes. La capacidad de comprender lo que es aceptable y lo que no lo es te ayudará a brindar ideas comerciales más significativas.
6. Aprende a traducir problemas comerciales en premisas matemáticas
Una de las aplicaciones más completas de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se encuentra en el ámbito empresarial, para construir modelos predictivos que pronostiquen ideas relevantes basadas en datos presentes e históricos. Por lo tanto, para mejorar tus posibilidades de trabajar en un entorno que promueva tu crecimiento, desarrollar conocimientos empresariales sería beneficioso. Si bien trabajar en los aspectos tecnológicos siempre debe ser tu enfoque principal, también debes ser capaz de comprender los problemas comerciales que estarás trabajando para resolver. Por lo tanto, la capacidad de transformar estos problemas comerciales en algoritmos de aprendizaje automático relevantes te convertirá en una parte esencial de tu equipo.
7. Sé curioso
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son innovaciones tecnológicas relativamente modernas y seguirán teniendo un impacto en otras aplicaciones industriales y técnicas. Como opción de carrera, la IA y el ML han cambiado rápidamente en los últimos años con nuevos marcos, algoritmos, técnicas y lenguajes de programación. El alcance del aprendizaje nunca se detiene en este campo y, por lo tanto, para mantenerse relevante, tener un sano sentido de curiosidad sobre lo que está por venir en el área no solo te dará una ventaja competitiva, sino que también impulsará tu carrera. Como carrera, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático no se limitan solo a la programación, sino que combinan matemáticas, análisis y negocios en un trabajo completo. En todas las industrias, la demanda de profesionales de IA y ML está destinada a aumentar. Así que ahora es un buen momento para seguir los pasos mencionados anteriormente y sentar las bases para comenzar a trabajar en este campo.
