La Inteligencia Artificial (IA) está en todas partes en las noticias hoy en día, y la necesidad de crear e implementar soluciones de IA está creando una enorme brecha de talento. Se estima que el 80% de las empresas ya están invirtiendo en IA y la mayoría se enfrenta a desafíos para contratar las capacidades necesarias para implementar una aplicación o producto de IA útil. Queda claro que hay un mercado intensamente competitivo para especialistas en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Muchas empresas intentan contratar científicos de datos con nivel de doctorado y experiencia en algoritmos de IA y “ingeniería de características”. Algunos analistas incluso han equiparado el “talento en IA” con estos investigadores. Sin embargo, el talento en IA va mucho más allá de los doctores en aprendizaje automático. Igualmente importantes y menos comprendidos son los problemas de talento que surgen en torno al desarrollo y la ingeniería de productos de IA. La mayoría de las empresas no han cubierto estos roles y sus proyectos de IA están sufriendo como resultado.
El Rol del Ingeniero de IA
Debido a que otros ya han comprendido su importancia, centrémonos primero en las habilidades de ingeniería. Un artículo muy útil señaló recientemente la diferencia entre investigadores de aprendizaje automático e ingenieros de aprendizaje automático. La conclusión clave es que la mayoría de las empresas necesitan ingenieros para ayudar a desarrollar productos y aplicaciones de producción, en lugar de un investigador para ayudar a empujar los límites de las técnicas y tecnologías de IA. Estas habilidades de ingeniería incluyen la creación de arquitecturas tecnológicas escalables, la escritura e implementación de software a prueba de fallos y la integración de capacidades de IA con sistemas existentes. Las personas en roles de ingeniería de IA necesitan saber algo sobre IA, pero también mucho sobre programación, informática y entornos de TI corporativos. Estas habilidades son cada vez más importantes a medida que el conocimiento y las herramientas de IA maduran, y a medida que los algoritmos y técnicas se vuelven comoditizados.
El Rol del Czar de Datos de IA
Las iniciativas de IA también necesitan expertos en datos. También hemos argumentado en otros lugares que la carrera de aprendizaje automático es cada vez más una carrera de datos en la que los datos únicos, en lugar de la modelización de vanguardia, son los que crean una solución de IA valiosa. Desafortunadamente, la obtención y gestión de datos es un conjunto de habilidades que no se superpone con el desarrollo de algoritmos. El Czar de Datos de IA es típicamente una posición que se crea con el tiempo a través de la experiencia, en lugar de ser contratado directamente de la escuela, aunque la educación en ciencias de la computación o estadística puede ser muy útil. El rol abarca habilidades como: conocer qué fuentes de datos son útiles para abordar una pregunta o problema de IA; ser consciente de cómo se utilizan los datos en los algoritmos; evaluar la calidad de los datos; limpiar y tratar los datos; tener un enfoque en los detalles (y ser exigente con la calidad de los datos); tener la fuerza para enfrentarse a los equipos técnicos; conocer las formas típicas de transformar los datos.
En resumen, la IA está transformando la forma en que las empresas operan y se enfrentan a desafíos. Para tener éxito en la implementación de soluciones de IA, las empresas deben considerar tanto las habilidades de ingeniería como las habilidades de gestión de datos. Al cubrir estos roles, las empresas podrán aprovechar al máximo el potencial de la IA y mantenerse competitivas en el mercado actual.
Fuente del artículo: HBR
