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7 empleos de Inteligencia Artificial (IA) a los que puedes aspirar en 2024
Los puestos de trabajo en IA están explotando. Pero con todo este bombo y platillo, puede que te preguntes: ¿cuáles son exactamente las carreras de IA disponibles y cómo se consigue una?
Este artículo va más allá de la mera enumeración de puestos de trabajo de nivel inicial en IA o de puestos superiores. Profundizaremos en lo que se necesita para ser un líder en este campo, tanto si eres un novato en la ciencia de datos deseoso de embarcarte en tu carrera profesional en IA como si eres un profesional experimentado que busca ampliar su conjunto de habilidades.
El panorama de la IA en 2024 exige una profunda especialización y un pensamiento innovador. Los avances de la IA están afectando a varias industrias, dando lugar a nuevas funciones que requieren una mezcla de habilidades técnicas, consideraciones éticas y resolución creativa de problemas. Comprender estas oportunidades emergentes es crucial para cualquier persona interesada en cómo conseguir un trabajo en IA.
Esta guía te dota de los conocimientos y la previsión estratégica necesarios para navegar por el apasionante mundo de las carreras relacionadas con la IA. Si también quieres saber cómo prepararte para una carrera en IA, consulta nuestra guía sobre cómo aprender IA desde cero en 2024. También puedes conocer las principales certificaciones de IA para 2024.
La creciente importancia de la IA en diversas industrias
Contrariamente a la creencia popular, el conocimiento de la IA y el ML no se limitará sólo al desarrollo de software y al trabajo con grandes modelos de aprendizaje (LLM). En cambio, varias industrias verán una afluencia de ofertas de empleo en los próximos años; veamos cuáles son esas industrias.
La IA en la sanidad
El sector sanitario exige una comprensión matizada de las ciencias médicas y de la analítica avanzada de datos para los profesionales que pretendan integrar la IA con eficacia.
La entrada en este campo suele requerir experiencia en aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural (PLN), tecnologías de reconocimiento de imágenes y una sólida formación en ciencias biológicas o prácticas sanitarias.
La IA está revolucionando la asistencia sanitaria mediante el análisis predictivo para la gestión de la atención al paciente, mejorando la precisión diagnóstica con el análisis de imágenes y acelerando el descubrimiento de fármacos mediante simulaciones complejas.
Las aplicaciones futuras están preparadas para personalizar aún más la medicina, mejorar la monitorización remota de los pacientes mediante tecnologías de IA vestibles y permitir una toma de decisiones más inteligente en los ensayos clínicos.
La IA en las finanzas
Los profesionales que se inician en la IA en las finanzas necesitan una base sólida en análisis cuantitativo, aprendizaje automático y conocimiento de los instrumentos y mercados financieros. Es esencial el dominio de lenguajes de programación como Python, junto con la comprensión de las consideraciones normativas y éticas.
Las aplicaciones actuales de la IA en las finanzas incluyen la detección del fraude mediante el reconocimiento de patrones, el comercio algorítmico utilizando análisis predictivos y los servicios bancarios personalizados mediante chatbots.
El futuro de la IA en las finanzas se orienta hacia modelos de gestión de riesgos más sofisticados, un mejor cumplimiento de la normativa mediante sistemas automatizados y una mayor personalización del asesoramiento financiero mediante conocimientos basados en la IA.
Si quieres saber más sobre esto, consulta el seminario web Inteligencia Artificial en Finanzas: Una introducción en Python y el tutorial AI in Finance: Revolucionando el futuro de la gestión financiera.
La IA en la tecnología
El sector tecnológico requiere una profunda competencia técnica en informática, ingeniería de software y disciplinas específicas de la IA como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la robótica.
La experiencia con plataformas de computación en nube, tecnologías de big data e IoT es cada vez más importante. Las aplicaciones de la IA en la tecnología van desde el desarrollo de vehículos autónomos y drones, que se basan en la IA para la navegación y la seguridad, hasta dispositivos domésticos inteligentes que utilizan la IA para aprender y adaptarse a las preferencias de los usuarios.
De cara al futuro, se espera que la IA impulse innovaciones en la computación cuántica, mejore la ciberseguridad mediante el análisis predictivo de amenazas y difumine aún más las líneas entre los mundos virtual y físico mediante aplicaciones avanzadas de realidad aumentada (RA) y realidad virtual (RV).
Si buscas un recurso de aprendizaje, esto es cómo convertirse en ingeniero de IA.
La IA en la fabricación
Las personas que aspiran a entrar en el ámbito de la IA dentro de la industria manufacturera necesitan una sólida comprensión de la ingeniería industrial, los algoritmos de aprendizaje automático y la robótica, junto con habilidades prácticas en el análisis de datos y la gestión de dispositivos IoT.
La integración de la IA en la fabricación se centra actualmente en el mantenimiento predictivo para evitar fallos en los equipos, la optimización de los procesos de producción mediante análisis en tiempo real y la automatización del control de calidad con sistemas de visión.
Las tendencias futuras incluyen la adopción de gemelos digitales para simular procesos de fabricación, robótica avanzada para líneas de producción más flexibles y autónomas, y optimización de la cadena de suministro impulsada por IA para responder dinámicamente a los cambios del mercado.
Este es un buen recurso para comprender mejor cómo se utiliza la IA en la fabricación.
IA en el comercio minorista
Las aplicaciones de la IA en el comercio minorista requieren experiencia en ciencia de datos, psicología del consumidor y tecnologías de comercio electrónico. Los conocimientos en aprendizaje automático, PNL para bots de atención al cliente y análisis predictivo para la gestión de inventarios son fundamentales.
La IA mejora la experiencia del cliente mediante recomendaciones personalizadas, optimiza el inventario con la previsión de la demanda y agiliza las operaciones con sistemas de pago automatizados.
El futuro de la IA en el comercio minorista promete experiencias de compra más envolventes a través de la realidad aumentada (RA), una mayor sostenibilidad de las cadenas de suministro gracias a la información basada en datos, y una mayor personalización de las estrategias de marketing según los patrones de comportamiento de cada consumidor.
Si este sector despierta tu interés, obtén más información sobre la IA generativa en el comercio electrónico.
7 funciones principales de la IA
Son pocas las industrias que aún no han sido puestas patas arriba por el rápido avance de la IA. Conocer los fundamentos de la IA pronto será fundamental para todos.
Para los puestos de trabajo específicos de la IA, los requisitos serán mucho mayores, y a menudo requerirán conocimientos específicos y de alto nivel de las materias adyacentes. Teniendo esto en cuenta, echemos un vistazo a los siete mejores trabajos en IA que puedes desempeñar en 2024.
Antes de entrar en detalles, empecemos con una visión general de los trabajos que vamos a tratar:
Puesto |
Salario (USD/año) |
Habilidades clave |
Enfoque |
Ingeniero de IA |
114.000 - 212.000 |
Programación, PNL, ML, Redes neuronales, Nube |
Diseñar y construir sistemas de IA |
Científico de datos |
$118.000 - $206.000 |
Estadística, ML, Tratamiento de datos, Programación |
Analizar datos y crear estrategias basadas en datos |
Ingeniero de Aprendizaje Automático |
$126.000 - $221.000 |
Teoría ML, Algoritmos, Despliegue de Modelos, Programación |
Construye y despliega modelos ML para su uso en el mundo real |
Investigador de IA |
100.000 - 186.000 DÓLARES |
Doctorado, Investigación, Programación, Análisis de datos |
Empuja los límites de la IA con nuevos algoritmos |
Ingeniero en Robótica |
109.000 - 200.000 |
Desarrollo de software, Ingeniería de hardware, Principios de robótica |
Diseñar e implantar robots inteligentes |
Director de Producto de IA |
$138.000 - $238.000 |
Experiencia en IA/ML, Gestión de productos, Liderazgo de equipos |
Desarrollar y gestionar la estrategia de productos de IA |
Especialista en ética de la IA |
85.000 - 170.000 DÓLARES |
Tecnologías de IA, Ética, Comunicación |
Garantizar el desarrollo y uso responsables de la IA |
1. Ingeniero en IA
Salario: 114.000 - 212.000 $/año (Glassdoor)
Los ingenieros de IA son los arquitectos de los sistemas de IA. Diseñan, implementan y mantienen modelos e infraestructuras de IA, tendiendo puentes entre la ciencia de datos teórica y la aplicación práctica.
Su trabajo abarca el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático, las redes neuronales y las aplicaciones en la nube. Los lenguajes de programación más importantes de esta disciplina son Python, Java, R y C++.
Una mezcla de habilidades de desarrollo de software y comprensión de algoritmos avanzados de IA es crucial para tener éxito en este puesto. Sin embargo, muchos aspirantes a profesionales de los datos se interesan por la ingeniería de la IA debido a sus aplicaciones prácticas.
Para ampliar, consulta las 13 habilidades esenciales de ingeniero de IA que debes conocer y aprende cómo convertirte en ingeniero de IA.
2. Científico de datos
Salario: $118K - $206K (Glassdoor)
Los científicos de datos son los investigadores, que convierten los datos brutos en ideas y estrategias. Utilizan técnicas de análisis estadístico, aprendizaje automático y procesamiento de datos para descubrir patrones y predecir tendencias.
Su papel es fundamental para tomar decisiones basadas en datos que guíen las estrategias empresariales. Para ello, la experiencia con lenguajes de programación como Python o R y una sólida base en estadística y aprendizaje automático son requisitos básicos para esta carrera.
El plan de estudios de DataCamp puede ayudarte a construir una carrera desde cero y convertirte en un científico de datos en Python o en un científico de datos en R.
3. Ingeniero de aprendizaje automático
Salario: $126K - $221K (Glassdoor)
Los ingenieros de aprendizaje automático se especializan en crear algoritmos y modelos predictivos que permiten a los ordenadores aprender sin estar explícitamente programados para tareas específicas. Este papel es fundamental para transformar los modelos de ciencia de datos en soluciones de IA aplicables que puedan escalarse a través de diferentes plataformas y entornos.
Los candidatos seleccionados poseen un profundo conocimiento de la teoría del aprendizaje automático y de los aspectos prácticos de su despliegue a escala.
Un aspirante a ingeniero de ML debe dominar lenguajes de programación como Python o Java y tener experiencia en el uso de bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch.
Estas son las 12 mejores habilidades de ingeniero de aprendizaje automático para iniciar tu carrera, y así es cómo llegar a ser ingeniero de aprendizaje automático.
4. Investigador de IA
Salario: de 100.000 a 186.000 dólares (Glassdoor)
Los investigadores de IA amplían los límites de lo que es posible con la IA. Realizan estudios y experimentos para desarrollar nuevos algoritmos, mejorar los modelos existentes y resolver problemas complejos.
Para destacar como investigador en IA, normalmente se necesita un título avanzado, como un doctorado en Informática o un campo relacionado, junto con un historial de investigación y publicaciones en IA. Este papel también exige habilidades prácticas en programación y análisis de datos, utilizando herramientas y lenguajes como Python, R, TensorFlow y PyTorch.
Si quieres avanzar más con Python, prueba esta introducción al aprendizaje profundo con PyTorch y esta introducción a Tensorflow en Python.
5. Ingeniero en robótica
Salario: 109.000 $ - 200.000 $ (Glassdoor)
Los ingenieros en robótica diseñan, prueban e implementan sistemas robóticos que interactúan de forma inteligente con su entorno. Integran principios de varias ramas de la ingeniería, como la mecánica, la electricidad y la informática, para crear robots que puedan realizar tareas de forma autónoma o ayudar a los humanos.
Esta función suele requerir una mezcla de conocimientos de desarrollo de software para programar los comportamientos de los robots y conocimientos de ingeniería de hardware para diseñar sistemas físicos.
Las principales áreas de interés son la automatización impulsada por la IA, la interacción humano-robot, la mejora de la percepción de las máquinas y el desarrollo de vehículos autónomos y drones.
6. Jefe de producto de IA
Salario: 138.000 - 238.000 $ (Glassdoor)
Los jefes de producto de IA supervisan el desarrollo y la estrategia de los productos de IA, desde su concepción hasta su lanzamiento y más allá. Trabajan en la intersección de la empresa, la tecnología y la experiencia del usuario, garantizando que las soluciones de IA satisfagan las necesidades de los clientes al tiempo que se alinean con los objetivos empresariales.
Este puesto exige una combinación única de habilidades: una sólida comprensión de los ciclos de vida de la IA y el aprendizaje automático, dominio de las prácticas de gestión de productos y capacidad para dirigir equipos interfuncionales.
Los gestores de productos de IA también deben navegar por las consideraciones éticas y los retos normativos asociados a las tecnologías de IA.
7. Especialista en ética de la IA
Salario: 85.000 - 170.000 dólares (Glassdoor)
Los especialistas en ética de la IA se centran en las implicaciones morales de las tecnologías de IA, trabajando para garantizar que los sistemas de IA se desarrollen y desplieguen de forma responsable. Abordan cuestiones de parcialidad, imparcialidad, transparencia y responsabilidad, y a menudo desarrollan directrices y buenas prácticas para el uso ético de la IA.
Este puesto requiere un profundo conocimiento de las tecnologías de IA, las teorías éticas y una gran capacidad de comunicación para defender las prácticas éticas dentro de las organizaciones y en todo el sector.
Los especialistas colaboran a menudo con investigadores, desarrolladores y responsables políticos de IA para influir en el diseño y la regulación de los sistemas de IA.
Si quieres saber más, puedes seguir este curso sobre ética de la IA o leer este artículo sobre la ética en la IA generativa.
Habilidades y cualificaciones necesarias para estas funciones
El campo de la IA es dinámico y exige un sólido conjunto de habilidades. Aunque la educación formal en informática, ingeniería, matemáticas o un campo relacionado puede proporcionar una base sólida para la IA, no es el único camino hacia el éxito. El auge de los recursos de aprendizaje en línea accesibles hace posible desarrollar las habilidades necesarias de forma independiente.
Plataformas en línea como DataCamp ofrecen cursos de ciencia de datos y fundamentos de IA, proporcionando experiencia práctica con conjuntos de datos y proyectos del mundo real. Los títulos y certificaciones de instituciones acreditadas añaden profundidad teórica y credibilidad a la propia experiencia.
Los investigadores de IA, sin embargo, suelen necesitar titulaciones superiores, como un doctorado, junto con publicaciones en revistas revisadas por pares.
Habilidades esenciales para los profesionales de la IA
Sí, encontrar un trabajo en IA requiere una amplia gama de habilidades. Exploremos algunas áreas clave de interés.
Técnicas avanzadas de aprendizaje automático
Tanto el aprendizaje automático básico como el aprendizaje profundo avanzado son herramientas esenciales en la caja de herramientas del ingeniero de IA. El dominio de estos algoritmos, junto con la capacidad de seleccionarlos y optimizarlos para problemas específicos, es crucial.
Aquí tienes algunos recursos que te ayudarán a empezar:
- 25 proyectos de aprendizaje automático para todos los niveles
- Cursos de aprendizaje automático para todos los niveles
- Aprendizaje profundo avanzado con Keras
Conocimiento profundo de las redes neuronales
También necesitarás conocer a fondo los distintos tipos de redes neuronales (redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, modelos transformadores) y sus aplicaciones en distintas tareas de IA.
Aquí tienes algunos recursos valiosos:
- Cómo funcionan los transformadores: Una exploración detallada de la arquitectura de los transformadores
- Introducción a las redes neutras profundas
- Construir modelos de redes neuronales (NN) en R
- Introducción a las funciones de activación en las redes neuronales
Competencia en marcos y herramientas de IA
Otro requisito imprescindible es el conocimiento de la IA y de los marcos de aprendizaje automático (TensorFlow, PyTorch, Keras) para construir y desplegar modelos. La familiaridad con las herramientas y entornos de desarrollo de IA es esencial para el desarrollo eficaz de modelos.
Puedes empezar con estos recursos:
- Tutorial de TensorFlow para principiantes
- Curso de Introducción al Aprendizaje Profundo en PyTorch
- Tutorial de PyTorch: Construir una red neuronal sencilla desde cero
Análisis cuantitativo y métodos estadísticos
Y no nos olvidemos de la estadística y de la capacidad de aplicar pruebas estadísticas, modelado de datos y estrategias de evaluación a conjuntos de datos complejos para realizar análisis perspicaces.
Aquí tienes algunos recursos introductorios para empezar:
- Introducción a la Estadística
- Cómo convertirse en analista cuantitativo
- Fundamentos de Estadística con R
- Fundamentos de Estadística con Python
Lenguajes de programación
Ni que decir tiene que necesitarás un buen conocimiento de los lenguajes de programación relevantes para la IA y la ciencia de datos, incluidos Python, R y posiblemente Julia o Scala, centrándote en las bibliotecas y paquetes que apoyan el desarrollo de la IA.
Estos recursos te ayudarán a aprenderlo todo desde cero:
- Julia Fundamentals
- Introducción al aprendizaje automático con Julia
- Introducción a Scala
- Programación en Python
- Programación R
Trabajar con grandes conjuntos de datos
La base del éxito de cualquier proyecto de IA, especialmente los que implican grandes modelos lingüísticos (LLM), reside en la gestión eficaz de conjuntos de datos grandes y complejos.
SQL sigue siendo un potente lenguaje para consultar y manipular datos almacenados en bases de datos relacionales, que te permite extraer, limpiar y transformar conjuntos de datos masivos con eficacia.
Sin embargo, para los LLM y otras aplicaciones de IA que dependen de representaciones vectoriales de datos de alta dimensión, la familiaridad con las bases de datos vectoriales es cada vez más importante. Estas bases de datos especializadas están optimizadas para almacenar y recuperar vectores, lo que permite realizar búsquedas eficientes de similitudes y acelerar diversas tareas de IA.
Estos son algunos de los recursos que puedes utilizar para aprender:
- Introducción a las Bases de Datos Vectoriales para el Aprendizaje Automático
- Las 5 mejores bases de datos vectoriales
- Fundamentos de SQL
Visualización de datos
Al transformar los datos brutos en imágenes claras y atractivas, puedes extraer información significativa y comunicarla eficazmente a públicos técnicos y no técnicos.
Aquí tienes algunos recursos a tener en cuenta:
- ¿Qué es la visualización de datos? Guía para científicos de datos
- Comprender la visualización de datos
- Tutoriales de visualización de datos
- Visualización de datos en Python para principiantes absolutos
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El conocimiento del procesamiento del lenguaje natural (PLN) abarca la capacidad de procesar y analizar datos de texto utilizando métodos como el análisis de sentimientos, la generación de lenguaje (una capacidad básica de los LLM y la IA generativa) y la traducción automática.
Recursos para empezar:
- Domina los Grandes Modelos Lingüísticos (LLM)
- Desarrollar grandes modelos lingüísticos
- ¿Qué es un LLM? Guía sobre grandes modelos lingüísticos
- PNL con PyTorch: Guía completa
- Comprender la clasificación de textos en Python
Visión por ordenador
También es bueno tener en cuenta las técnicas de visión por ordenador para el análisis de imágenes y vídeos, incluida la detección de objetos, la clasificación de imágenes y el reconocimiento facial.
Recursos para empezar:
- Ver como una máquina: Guía para principiantes sobre el análisis de imágenes en el aprendizaje automático
- Tutorial de OpenCV: Libera el poder del procesamiento visual de datos
- Clasificación de imágenes de caras abrazadas: Una guía completa con ejemplos
- Guía para principiantes de la API de Visión de Google en Python
Infraestructura de computación en nube e IA
Aunque esto se relaciona más con la ingeniería de datos, es una gran ventaja entender los servicios de IA basados en la nube (AWS, Google Cloud AI, Azure AI) y ser capaz de utilizar la infraestructura de la nube para soluciones de IA escalables.
Recursos para empezar:
- Comprender la computación en nube
- Comparación de servicios de AWS, Azure y GCP para ciencia de datos e IA
- Ventajas e inconvenientes de utilizar los LLM en la nube frente a ejecutarlos localmente
Perspectivas y tendencias del sector
Aunque es importante conocer los entresijos de los puestos de IA en distintos sectores y niveles, no se puede navegar por el mercado laboral sin seguir las tendencias actuales y los movimientos del mercado.
¿Desaparecerán los empleos tradicionales no relacionados con la IA?
El Foro Económico Mundial sugiere que la IA y la automatización tendrán un impacto significativo en los puestos de trabajo de diversos sectores, y que se espera una mezcla de desplazamiento y creación de empleo. Es probable que disminuyan las funciones de oficina, secretaría y ciertos sectores de trabajo manual, mientras que aumentará la demanda de especialistas en IA, analistas de datos y funciones en tecnología digital.
Un informe de McKinsey añade una perspectiva más amplia, estimando que las actividades que suponen el 30% de las horas trabajadas actualmente en la economía estadounidense podrían automatizarse en 2030. Este cambio podría requerir otros 12 millones de transiciones profesionales hasta el final de la década. Sin embargo, el crecimiento económico, la innovación y la inversión podrían dar lugar a la creación de nuevos puestos de trabajo que compensen los efectos de la automatización.
El análisis de la Brookings Institution detalla además que la automatización crea con el tiempo tantos puestos de trabajo como los que destruye, beneficiando a los trabajadores que pueden complementar las nuevas tecnologías. Sin embargo, reconoce los retos a los que se enfrentan las personas directamente desplazadas por las máquinas o cuyos puestos de trabajo son fácilmente automatizables. Aunque la IA y la automatización plantean retos a los empleos tradicionales, también ofrecen oportunidades para la creación de nuevos puestos de trabajo.
La clave para navegar con éxito por esta transición reside en el desarrollo de las capacidades, la educación y la adaptabilidad de la mano de obra a las demandas cambiantes de la economía digital.
Chiplets basados en IA para mejorar la eficiencia informática
A medida que la Ley de Moore se enfrenta a limitaciones físicas en la miniaturización de los transistores, el concepto de chiplets surge como una solución innovadora. Los chiplets son pequeños chips especializados que pueden combinarse para realizar las funciones de un chip tradicional más grande, pero con mayor eficacia y rendimiento.
Este enfoque modular permite una innovación y personalización más rápidas en el hardware informático, atendiendo a las necesidades específicas de los algoritmos y aplicaciones de IA.
Computación a exaescala
La computación a exaescala es un hito monumental en la potencia de cálculo, que se refiere a sistemas capaces de realizar al menos un exaflop, o un billón (quintillón) de cálculos por segundo. Este nivel de rendimiento abre posibilidades sin precedentes para la IA, desde modelos climáticos más precisos hasta avances en la ciencia de los materiales y la bioinformática, al permitir el procesamiento y análisis de vastos conjuntos de datos a velocidades nunca antes alcanzables..
Grandes modelos lingüísticos a medida (LLM) en la nube
La tendencia a personalizar los grandes modelos lingüísticos preentrenados para las necesidades específicas de las empresas está ganando impulso. Con la ayuda de la supercomputación y el software de IA basados en la nube, las empresas pueden ahora adaptar estos LLM con mayor facilidad, haciendo que la IA sea más accesible en todos los sectores.
Esto incluye aprovechar la IA generativa para extraer datos no estructurados de los lagos de datos empresariales, encontrar alternativas a AWS para una utilización óptima de los recursos, e integrarse con protocolos clave, basándolos en la nube.
IA generativa para la digitalización industrial
La integración de la IA generativa con la digitalización industrial transforma el modo en que las entidades físicas se reproducen en el mundo digital. Al capturar aspectos complejos de la realidad -como la geometría, la luz y la física- en datos digitales, la IA generativa permite procesos más eficientes de diseño, optimización y pruebas virtuales. Esto facilita la creación de gemelos digitales y datos sintéticos más precisos, acelerando la innovación en la fabricación, los sistemas autónomos y más allá..
Construir tu carrera en IA
Cuando los aspirantes a profesionales de los datos preguntan: "¿Cómo aprendo IA y consigo trabajo?", casi siempre se refieren a los requisitos de conocimientos.
Aunque aprender Python, R y juguetear con TensorFlow es importante, no es más que la base de una carrera en IA. En realidad, tienes que adaptarte a la naturaleza dinámica de este nicho.
Especialízate en tecnologías de IA especializadas
Profundiza en áreas específicas de la IA, como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador o el aprendizaje por refuerzo. La especialización puede diferenciarte y alinearte con las demandas de nichos de mercado.
Contribuir a proyectos de código abierto
Participar en la comunidad del código abierto puede proporcionarte experiencia práctica y posicionarte mejor en el mercado laboral. Si buscas motivación para empezar, echa un vistazo a este code-along sobre el uso de modelos de IA de código abierto con Hugging Face.
Desarrollar una cartera de proyectos de IA
Construye una sólida cartera que demuestre tu experiencia en la resolución de problemas complejos con IA. Esto debe incluir proyectos que muestren tu capacidad para trabajar con grandes conjuntos de datos, emplear algoritmos avanzados de aprendizaje automático y generar resultados tangibles. Puedes guardar todos tus proyectos en un solo lugar utilizando DataCamp Portfolio.
Mantente al día de la investigación en IA
Lee y participa regularmente en los últimos trabajos de investigación sobre IA, asistiendo a conferencias como NeurIPS, ICML o CVPR. Esto te ayuda a comprender las técnicas de vanguardia y cómo pueden aplicarse para resolver problemas del mundo real. Estas son las principales conferencias sobre ciencia de datos para 2024.
Domina el despliegue y el escalado de la IA
Conoce las herramientas y plataformas para desplegar modelos de IA eficientemente a escala, como Docker, Kubernetes y servicios en la nube (AWS, Google Cloud, Azure). Comprender los aspectos operativos de la IA es fundamental para las aplicaciones en el mundo real.
Relaciónate con profesionales de la IA y únete a comunidades de IA
Relaciónate con la comunidad de IA a través de foros, grupos de medios sociales o redes profesionales como LinkedIn. La creación de redes puede proporcionar información sobre tendencias del sector, ofertas de trabajo y oportunidades de colaboración.
IA ética y mitigación de prejuicios
Infórmate sobre la ética de la IA, la comprensión de los sesgos en los datos y cómo desarrollar algoritmos de forma responsable. Esto es cada vez más importante a medida que la IA se integra más en la sociedad.
Colaboración interdisciplinar
Las soluciones de IA suelen requerir una mezcla de conocimientos de dominio de campos ajenos a la informática, como la psicología, la lingüística o la asistencia sanitaria. La colaboración entre disciplinas puede mejorar la eficacia y aplicabilidad de tus proyectos de IA.
Conclusión
El viaje hacia la IA es tan desafiante como gratificante. Ofrece un panorama lleno de oportunidades para la innovación, el crecimiento y un profundo impacto en las industrias y sociedades de todo el mundo.Esperamos haber subrayado con éxito la importancia de la adaptabilidad, el aprendizaje continuo y una mentalidad orientada al futuro. Para quienes estén dispuestos a sumergirse en este dinámico campo, las recompensas van más allá de los logros personales, ya que contribuyen a la narrativa más amplia del progreso humano.
A medida que la IA siga evolucionando, también lo harán los caminos hacia el éxito dentro de ella. Esto promete un futuro en el que la tecnología y el ingenio humano convergen para crear un mundo de posibilidades ilimitadas.
Ahora que tienes una buena idea de las trayectorias profesionales en IA, te animamos a que empieces tu viaje de aprendizaje con uno de estos recursos:
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