De hecho, los puntos que la IA tiene pendientes de mejorar a día de hoy son los que impulsan la necesidad de que se busquen todos los roles emergentes que demanda el mercado relacionados con puestos donde se buscan profesionales especializados en IA.
Algunas de las universidades más importantes del mundo están lanzando programas de estudios relacionados con la inteligencia artificial para apoyar el desarrollo profesional en este área pero estos parecen requerir muy poca o ninguna experiencia en programación y desarrollo, ¿cómo es esto posible? ¿acaso esto tiene algún sentido o es una completa locura?
Sin ir más lejos, la prestigiosa Universidad de Pensilvania, por ejemplo, ofrece este bootcamp de 24 semanas en el que se puede leer «no se requiere experiencia previa en programación». Para poner más ejemplos y mostrar otro centro de estudios de alto nivel, podemos resaltar también este curso de 12 semanas en el que el Instituto de Tecnología de Massachusetts ofrece a cualquier potencial alumno la posibilidad de aprender a crear soluciones de inteligencia artificial con software sin código.
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Al ver estos cursos es normal que se pueda pensar que es posible convertirse en un maestro de la IA con poca o ninguna experiencia en el desarrollo de software. ¿Pero es esto realmente posible? Los líderes de la industria sugieren que todavía es necesario disponer de conocimientos y habilidades técnicas para que alguien sea capaz de construir un sistema de IA que funcione bien, y no solo esto, sino que agregan que estas no son las únicas habilidades estrictamente necesarias. Es decir, las habilidades y conocimiento técnicos son solo una parte de la ecuación dentro de lo que podríamos entender como conocimiento necesario para ser un experto en IA.
«Le advertiría encarecidamente a cualquiera que piense que no necesita aprender habilidades básicas de programación y análisis de datos sólo porque la IA también puede realizarlas», afirma el Dr. Robert Blumofe , director de tecnología de Akamai Technologies. «No sólo es una mentalidad peligrosa que podría llevar a ignorar todas las habilidades fundamentales siempre que puedan ser realizadas por IA, sino que no podrás realizar tareas de control de calidad sobre el contenido que genera la IA».
Si bien la IA ha llegado para quedarse, «tanto ella, como los LLM (large language models) en particular, tienen serias limitaciones», dice Blumofe. «Principalmente, los LLM todavía requieren supervisión, comprensión e intervención humana para poder utilizarse de forma segura».
«Las habilidades técnicas básicas como programación, data science, la gestión y la protección de datos seguirán siendo esenciales», afirma Charman Hayes , vicepresidente ejecutivo de tecnología, personas y capacidades de Mastercard. «Al mismo tiempo, los tecnólogos tienen la responsabilidad de comprender la evolución del panorama legal y regulatorio en torno a la IA, y esto será fundamental para garantizar que estén utilizando sus habilidades técnicas de manera responsable».
Ethan Mollick (profesor de la Universidad de Pensilvania) nos proporciona una buena descripción sobre lo que los tecnólogos ven a la hora de tratar con la IA ya que dice que la entiende como una «frontera irregular». «Al igual que la IA sobresale en algunas áreas, en otras muchas presenta debilidades contra las que debe luchar y requerirá de profesionales que compensen esta brecha», relata Cal Al-Dhubaib , director ejecutivo de Pandata.
Si bien la programación asistida por IA está en auge, «no creo que esto reduzca el número neto de empleos para programadores que hay en el mercado», dice Al-Dhubaib. «Sin embargo, reduce significativamente el tiempo necesario para crear código y realizar análisis de datos. Preveo que los programadores dedicarán más tiempo a la estrategia y a la orquestación de sistemas complejos, con la expectativa de entregar un trabajo de mayor valor».
Aún así, los cursos de alto nivel, como los que ofrecen las universidades, pueden ayudar a los profesionales de la tecnología a comprender mejor la profundidad del impacto de la IA en sus negocios. «No te limites únicamente al aprendizaje profundo», aconseja Blumofe. «Estudia toda la amplitud de la IA y la tecnología fundamental que la sustenta».
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«En lugar de centrarse en un solo conjunto de habilidades, que podrían quedar obsoletas rápidamente, los perfiles técnicos deberían participar con frecuencia en bootcamps y certificaciones específicos que les permitan evolucionar y actualizar sus habilidades con las necesidades del mercado», dice Hayes. «Los empleadores deberían invertir en aprendizajes que los empleados puedan realizar en el trabajo para mejorar constantemente sus habilidades en períodos de tiempo reducidos. Por ejemplo, la red de oportunidades interna de Mastercard, Unlocked, ayuda a conectar a los empleados con proyectos, puestos, tutorías y voluntariados, así como en programas para desarrollar nuevas habilidades y mejorar la exposición de la organización en general».
Los LLM como componente de la IA pueden tener una vida útil limitada, sugiere Blumofe. «Los LLM son increíbles y muy buenos en ciertas tareas, pero también tienen serias limitaciones que espero que se hagan cada vez más evidentes a medida que la gente adquiera más experiencia en su uso», predice. «No creo que el próximo gran avance en IA sea un LLM más grande. Más bien, será algo nuevo que reemplace a los LLM o los relegue a un papel más limitado. Si tienes una comprensión básica de cómo funciona todo, estarás listo para cualquier novedad que venga después».
Como siempre ha sido el caso con muchos sistemas complejos, «las consecuencias no deseadas plagan el mundo de la IA y el aprendizaje automático», dice Al-Dhubaib. «Muchos de los casos más controvertidos que aparecen en las noticias, son el resultado de que la IA falle o se rompa de maneras extrañas o no deseadas. A medida que las soluciones de IA se vuelvan más sofisticadas y los datos que usamos con ellas se vuelvan más complejos, habrá más formas en las que estos modelos puedan romperse. En lo que respecta al talento en el equipo, la necesidad de supervisar y validar la seguridad y eficacia de las soluciones de IA no hará más que aumentar en importancia, por lo que este será clave».
«La IA no sólo está creando puestos de trabajo para los científicos de datos; está impulsando un ecosistema completamente nuevo con su propio conjunto de necesidades y oportunidades», afirma Hayes. «Por ejemplo, a medida que la IA generativa asume el papel de «sintetizador» de información, ciertos requisitos laborales pueden cambiar y habrá más tiempo disponible para el trabajo estratégico. Algunos trabajos nuevos podrían centrarse en la supervisión (por ejemplo, gerente de chatbot), así como a la interpretación y validación de sistemas IA para garantizar la precisión y utilidad de sus resultados.» Otros trabajos podrían optimizar los insumos para una empresa. Es probable que la demanda de estos ‘ingenieros rápidos’ continúe creciendo».
«Existen roles dentro deMastercard que se dedican a integrar y maximizar el potencial de la IA en la empresa. Estos roles llevan a cabo funciones en áreas como gobierno de IA, estrategia de IA y gestión e ingeniería de productos de IA», relata Hayes. «Otros trabajos que vemos que evolucionan para ser más productivos y efectivos incluyen a los desarrolladores de software y a los especialistas en marketing».
Ciertas habilidades siempre vigentes seguirán teniendo demanda en el futuro previsible, afirma Blumofe. Dichas habilidades incluyen «algoritmos de IA, matemáticas discretas, probabilidad y estadística. Si estudias esas cosas, tu conjunto de habilidades y conocimientos seguirán siendo demandados, sin importar qué nuevas tecnologías surjan en el futuro».
«Tampoco puedo enfatizar lo suficiente lo importantes que son las habilidades interpersonales para una carrera tecnológica exitosa», añade. «La comunicación, el pensamiento crítico y la colaboración son habilidades claramente humanas que no pueden ser replicadas por herramientas de inteligencia artificial».