Las 13 habilidades esenciales del ingeniero de IA que debes conocer

Las ofertas de empleo relacionadas con la IA se han duplicado en los dos últimos años, y la carrera de ingeniero de IA no es una excepción.

Pero, ¿cuáles son las habilidades que utiliza un ingeniero de IA, y qué deberías aprender si piensas convertirte en uno?

En este artículo, te proporcionaremos una visión general de las 9 habilidades esenciales del ingeniero de IA que necesitas conocer.

Desarrollar habilidades en ingeniería de IA es crucial para implantar sistemas de machine learning. Así que, si eso es lo que te interesa, ¡sigue leyendo! Si quieres aprender IA desde cero, consulta nuestra guía aparte.

¿Qué es un Ingeniero en IA?

Los ingenieros de IA se encargan de diseñar, desarrollar y mantener sistemas basados en IA. Utilizan sus conocimientos de machine learning, programación, análisis de datos y otras tecnologías para crear aplicaciones inteligentes que puedan aprender de los datos y tomar decisiones.

Habilidades técnicas del ingeniero de IA

Para comprender mejor el papel de un ingeniero de IA, veamos las habilidades técnicas que suelen poseer:

1. Lenguajes de programación

Como es lógico, un ingeniero de IA debe dominar los lenguajes de programación.

Algunos de los lenguajes más utilizados para el desarrollo de IA son:

• Python
• Java
• R
• C++
• JavaScript

Python

Python es especialmente popular por su sintaxis fácil de aprender y sus amplias bibliotecas para IA y machine learning. El conocimiento de estos lenguajes es crucial para desarrollar algoritmos, implementar modelos y trabajar con datos.

Aumento del uso de Python a lo largo de los años - Fuente

Esto ha hecho que aumente su popularidad a lo largo de los años, según el índice TIOBE.

Bibliotecas como TensorFlow, Keras y PyTorch se utilizan habitualmente en Python para el desarrollo de la IA. Los casos de uso incluyen el análisis predictivo, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes. Empieza a aprender hoy mismo con nuestro programa de Programación en Python.

¿Quieres utilizar PyTorch para el aprendizaje profundo? Empieza a aprender con nuestra hoja de trucos.

Nuestra Hoja de trucos sobre aprendizaje profundo con PyTorch

R

El lenguaje R, utilizado principalmente para el análisis estadístico y la representación gráfica, también se utiliza con frecuencia en la IA.

El paquete "caret" de R ayuda en el modelado predictivo, mientras que "e1071" simplifica el proceso de creación de un modelo de machine learning. R se utiliza en proyectos de IA relacionados con la investigación científica, la sanidad, las finanzas y el análisis de redes sociales.

Tenemos un curso de programación en R, que te enseñará a programar como un programador desde cero.

Java

Java es otra opción popular en el desarrollo de IA, principalmente debido a su sencillez, legibilidad y excelentes capacidades de interacción con el usuario.

Su sólida gestión de la memoria y la amplitud de bibliotecas de machine learning de alta calidad, como Stanford Library NLP y Apache Open NLP, lo hacen adecuado para el desarrollo de chatbots.

Los casos de uso incluyen chatbots, sistemas de recomendación de sitios web y detección de fraudes en el sector financiero.

Si piensas utilizar la API OpenAI para desarrollar un chatbot, echa un vistazo a nuestro curso sobre Cómo trabajar con la API OpenAI.

C++

C++ ofrece la posibilidad de ejecutar aplicaciones de alto nivel con un coste computacional relativamente bajo, lo que lo hace adecuado para el machine learning y el cálculo de redes neuronales.

Bibliotecas como Shark y mlpack están diseñadas para el machine learning en C++. Los casos de uso de la IA incluyen tareas de visión por ordenador, robótica y juegos. Consulta nuestro tutorial sobre Llama.cpp para aprender cómo se utiliza C++ con el LLaMa LLM.

2. Modelado e ingeniería de datos

Los datos son la base de la IA, y los ingenieros de IA deben tener un profundo conocimiento del modelado y la ingeniería de datos.

Deben saber cómo adquirir, limpiar y transformar los datos en un formato adecuado para el análisis. El conocimiento de las bases de datos SQL y NoSQL es esencial para consultar y gestionar grandes conjuntos de datos.

Herramientas como Apache Spark, Hadoop y AWS S3 también se utilizan habitualmente para el procesamiento de datos en proyectos de IA.

3. Análisis de big data

Los ingenieros de IA deben ser capaces de analizar grandes conjuntos de datos y extraer de ellos ideas significativas. Esto implica utilizar herramientas de big data como SparkSQL, Apache Flink y Google Cloud Platform para consultar y manipular grandes conjuntos de datos.

Nuestro curso de fundamentos de big data con PySpark abarca muchos de los principios en los que se basa el análisis de big data, por lo que es un punto de partida perfecto para que aprendas.

4. Modelos de Machine learning

El conocimiento de los modelos y algoritmos de machine learning es imprescindible para los ingenieros de IA.

Esto incluye comprender las técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, así como los algoritmos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN).

Los ingenieros de IA también deben saber cómo evaluar el rendimiento de estos modelos utilizando métricas como

• Fiabilidad
• Precisión
• Exhaustividad
• Desviación media cuadrática (RMSE),
• Error medio absoluto (MAE)
• Puntuación F1

Nuestro programa de Fundamentos del Machine Learning con Python puede ayudarte a aprender muchos de los fundamentos del machine learning.

5. Servicios de IA y ML

Los ingenieros de IA también deben estar familiarizados con los servicios de IA y machine learning basados en la nube que ofrecen los principales proveedores, como AWS, Azure y Google Cloud Platform. Estos servicios proporcionan modelos preconstruidos, API y herramientas para desarrollar aplicaciones inteligentes sin necesidad de una codificación exhaustiva. Consulta la hoja de comparación de servicios de AWS, Azure y GCP para obtener más detalles. 

6. Implementación de IA y DevOps

Implementar aplicaciones de IA implica colaborar con los equipos de DevOps para garantizar una correcta integración e implementación.

Los ingenieros de IA deben saber utilizar herramientas como Docker y Kubernetes para la contenedorización, la gestión de la configuración y la orquestación de las implementaciones.

También son responsables de supervisar y mantener el rendimiento de los sistemas de IA después de su implementación.

Nuestro curso Introducción a Docker proporciona una buena base para empezar, y puedes obtener más información sobre la certificación Docker en otro artículo.

Para obtener orientación sobre cómo implantar la IA, puedes consultar nuestro curso sobre Implantación de soluciones de IA en la empresa.

7. Seguridad de la IA

Comprender y aplicar medidas sólidas de seguridad y privacidad de los datos es crucial para cualquier ingeniero de IA, ya que las aplicaciones de IA conllevan nuevas vulnerabilidades de seguridad.

Como ingeniero de IA, es tu responsabilidad garantizar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos que manejas.

Esto implica comprender las normativas relacionadas con la protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), e implantar marcos de IA seguros que cumplan estas normativas.

Además, los ingenieros de IA deben conocer diversos métodos de encriptación, prácticas seguras de desarrollo de modelos de IA y estar preparados para hacer frente a posibles ataques o violaciones de la seguridad.

Algunas técnicas utilizadas por los ingenieros de IA son

• Computación multipartita para compartir datos de forma segura
• Privacidad diferencial para proteger puntos de datos individuales
• Cifrado homomórfico para cálculos seguros sobre datos cifrados

Algunas herramientas utilizadas para asegurar las aplicaciones de IA son:

• Identidad AWS y Gestión de accesos: un servicio que te permite administrar el acceso a los recursos de AWS de forma segura
• Privacidad TensorFlow: una biblioteca que facilita el desarrollo de modelos de machine learning seguros y que preservan la privacidad.

Para ayudarte a empezar, te recomiendo que eches un vistazo al Secure AI Framework de Google.

Habilidades no técnicas para ingenieros de IA

Aparte de las habilidades técnicas, los ingenieros de IA también deben poseer ciertas habilidades interpersonales para sobresalir en sus funciones. Entre ellas están:

8. Comunicación y colaboración

Los ingenieros de IA necesitan grandes dotes de comunicación para transmitir eficazmente conceptos e ideas complejas de IA a partes interesadas no técnicas.

Además, como los proyectos de IA suelen ser esfuerzos de equipo, la colaboración es esencial para una ejecución eficaz del proyecto.

Es probable que estés en constantes reuniones con otros técnicos, como por ejemplo

• Científicos de datos, para debatir el desarrollo y la optimización de modelos
• Analistas de datos, para comprender las necesidades de datos de los proyectos de IA
• Desarrolladores de software, para la integración de modelos de IA en los sistemas existentes
• Jefes de proyecto, para garantizar la entrega puntual y satisfactoria del proyecto

9. Adaptabilidad y aprendizaje continuo

El campo de la IA evoluciona constantemente, con la aparición constante de nuevas herramientas, técnicas y avances.

Por tanto, los ingenieros de IA deben ser adaptables y estar dispuestos a aprender continuamente para mantenerse al día de los últimos avances en este campo.

10. Pensamiento crítico y resolución de problemas

La capacidad de pensar críticamente y resolver problemas complejos es vital para los ingenieros de IA.

Los proyectos de IA a menudo implican trabajar con grandes conjuntos de datos, desarrollar algoritmos sofisticados y solucionar los problemas que surgen durante el desarrollo o la implementación del modelo.

11. Conocimiento del sector

Tener conocimientos en tu área específica de interés puede darte una ventaja como ingeniero de IA.

Por ejemplo, si trabajas en proyectos de IA relacionados con la sanidad, conocer bien el sector sanitario y sus retos puede ayudarte a desarrollar soluciones más eficaces.

Del mismo modo, si trabajas en proyectos de IA financiera, tener formación en finanzas o economía puede ser beneficioso.

Habilidades avanzadas para la ingeniería de IA

12. Conocimientos avanzados de matemáticas y algoritmos

Las matemáticas avanzadas, como el álgebra lineal, el cálculo y la estadística, son esenciales para comprender los algoritmos y las técnicas de la IA.

Aquí tienes una hoja de trucos estadísticos para ayudarte a empezar:

Hoja de trucos de estadística descriptiva

Los ingenieros de IA también deben saber cómo desarrollar algoritmos personalizados basados en estos modelos matemáticos para resolver problemas únicos.

Nuestro curso de Fundamentos de Estadística con Python te ayuda a desarrollar algunas de las habilidades esenciales si eres nuevo en este campo.

13. Arquitecturas de redes neuronales

Comprender y aplicar las redes neuronales en las soluciones de IA es una habilidad fundamental para los ingenieros de IA.

Esto implica conocer los distintos tipos de redes neuronales, como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), sus aplicaciones y cómo implementarlas.

Algunas herramientas utilizadas para desarrollar arquitecturas de redes neuronales son:

• TensorFlow: una biblioteca de código abierto para construir y entrenar redes neuronales
• Keras: una API de alto nivel que se ejecuta sobre TensorFlow para simplificar el proceso de creación, prueba y despliegue de modelos de aprendizaje profundo

Dónde aprender habilidades de ingeniero de IA

Para empezar a desarrollar todas estas habilidades, puedes empezar por:

1. Trabajar en proyectos

Si ya trabajas en un puesto relacionado con la tecnología, busca oportunidades para colaborar con equipos de IA o trabajar en proyectos de IA. Esto te dará experiencia práctica y te ayudará a comprender las habilidades específicas que requiere la ingeniería de IA.

Además, te recomendaría que miraras también algunos proyectos de machine learning que impliquen aprendizaje profundo.

2. Cursos y tutoriales en línea

Hay un montón de cursos y tutoriales en línea que cubren diversas habilidades de ingeniería de IA. Ya hemos enlazado a muchos de ellos a lo largo del artículo, pero si estás interesado en empezar, consulta nuestro programa de habilidades Fundamentos de la IA.

3. Asistir a conferencias y talleres sobre IA

Asistir a conferencias y talleres sobre IA puede darte la oportunidad de establecer contactos con otros profesionales del sector, conocer nuevas herramientas y técnicas, y obtener información valiosa sobre las tendencias del sector.

Para webinars, echa un vistazo a éste sobre Diseño de productos de datos e IA. Para una conferencia completa, quizá te guste nuestra conferencia RADAR AI.

4. Leer las publicaciones del sector

Estar al día de los últimos avances en la industria de la IA es crucial para los ingenieros de IA.

Puedes obtenerlos en portales de recursos como

• arxiv: un repositorio en línea gratuito de trabajos de investigación en diversos campos, como la inteligencia artificial y el machine learning.
• MIT Technology Review: revista centrada en las tecnologías emergentes y su impacto en la sociedad.

Conclusión

La ingeniería de IA es un campo en rápido crecimiento con un inmenso potencial para quienes posean las habilidades y los conocimientos necesarios.

Con la combinación adecuada de habilidades técnicas y no técnicas, puedes sobresalir en este puesto y contribuir al avance de soluciones innovadoras de IA.

¿Estás pensando en adquirir estas habilidades de ingeniero de IA para ti? Para iniciarte en el campo de la IA, consulta nuestro programa de Fundamentos de la IA o la selección de Tutoriales de IA.