Ni las previsiones más halagüeñas fueron capaces de acertar el peso que adquiriría durante la pandemia. La Inteligencia Artificial se desligó al fin de su idealismo abstracto para ofrecer soluciones y revertir en beneficios.
Seguimiento de pacientes, control de brotes, perfeccionamiento de medicamentos; esta tecnología se coló en los principales frentes de combate de la crisis, demostrando un potencial todavía por perfeccionar.
De acuerdo con el AI Index Report, solo en 2020 se invirtieron a nivel público y privado más de 67.000 millones de dólares en soluciones de IA; casi 20.000 millones más que en el ejercicio anterior.
“Las industrias tienden a adoptar las capacidades de IA que mejor sirven sus funciones principales”, señala el estudio. “Por ejemplo, la robótica física así como los vehículos autónomos, están más presentes en empresas en las que la fabricación y la distribución tienen más peso”.
Hablamos de automoción, ensamblaje, bienes de consumo o retail. En estos campos conceptos como el procesamiento de lenguaje natural (PNL), el Machine Learning o la generación de textos son ya un estándar tecnológico.
No sorprende así que el Gobierno español haya anunciado ya un plan de inversión de 600 millones de euros en Inteligencia Artificial hasta el próximo 2023, como parte de la Estrategia Nacional de IA.
¿Cómo pueden aprovecharse de todo esto los estudiantes? Aunque la Inteligencia Artificial está presente a todas horas en medios de comunicación y simposios, pocas veces se muestra el camino profesional para llegar hasta ella.
Hoy en MÁSMÓVIL Negocios queremos despejar ese camino ilustrando los cursos y currículos más interesantes para optar a alguno de los miles de empleos digitales que surgirán en el futuro.
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Apuntando hacia unas mismas siglas
No se trata de un capricho ni de una apuesta tentativa; el interés de las empresas por talento formado en habilidades tecnológicas es manifiesta. Por eso en menos de un lustro las ofertas de empleo especializadas en IA han aumentado más de un 200%.
Se trata de puestos muy tecnificados y escasos en el mercado, por los que las organizaciones ofrecen retribuciones muy elevadas. Para llegar a ellos se suele hablar de las carreras STEM; las provenientes de las ramas de Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas.
En la práctica, sin embargo, el escaso recorrido de la Inteligencia Artificial deriva en un contexto algo menos compartimentado. Las empresas, más que grados concretos, buscan competencias adecuadas.
El pensamiento computacional es la piedra roseta de la Inteligencia Artificial, y suele ser la base sobre la que se proyectan otras habilidades relacionadas con la ingeniería y las matemáticas, con la programación y el diseño.
“El campo de la IA es muy amplio y no puedes conocerlo todo”, explica a Xataka el experto en la materia José Javier Gutiérrez Pulgar. “Hay que saber en qué te quieres especializar”.
La programación es la puerta de entrada principal al mundo de los algoritmos, y es lo que están demandando las gigantes tecnológicas para desarrollar los softwares y servicios del futuro. Muchos profesionales de este sector están aprendiendo algoritmos a marchas forzadas.
No obstante, para jóvenes que aún no han salido al mercado laboral, cabe la oportunidad de predisponer estas habilidades a la IA apostando por formaciones matemáticas, físicas o ingenieras, capaces de instruir un pensamiento científico más ordenado.
Túnel o trampolín: ¿es necesario pasar por la universidad?
En términos generales sí, a nivel objetivo no. Es decir, que pese a no ser estrictamente necesario, se recomienda para aumentar las posibilidades de contratación y para obtener mejores condiciones laborales a largo plazo.
Las universidades han avanzado mucho en los últimos cinco años, y ahora ya cuentan con ciertos estudios superiores especializados. Eso sí, para llegar hasta ellos antes hay que pasar por grados más generales.
Lo ideal por tanto es apostar por carreras de matemáticas o por ingenierías, y después acudir a másteres y posgrados enfocados a la IA. Es cierto que en Internet se pueden encontrar cientos de cursos específicos, pero ninguno con los mismos valores cualitativos.
“Hasta cierto punto se puede aprender por libre”, apunta Diana de la Iglesia, Computer Scientist en el CNIO. “Pero hay un límite para entender cómo funcionan todos esos algoritmos. Una cosa es aplicarlos y otra entenderlos de forma detallada”.
La red sí es interesante para profesionales con una base ya adquirida, que desean reorientar sus carreras hacia especializaciones con mayor potencial laboral. En ellos se pueden aprender lenguajes de peso como Python o Spring boot, y habilidades de corte ético.
Para Andrés Pedreño, catedrático de Universidad en Economía Aplicada (IEI-Universidad de Alicante), son los matemáticos y los ingenieros en computación los que “tienen una base excelente para pivotar hacia campos como el ‘machine learning’ y el ‘deep learning’”.
Cursos de Internet en Inteligencia Artificial
Antes de empezar a buscar el mejor curso hay que preguntarse si se desea una titulación a distancia o una formación menos reglada pero también digital. En cuanto a lo primero, la UNED o la Universidad de Rioja ofrecen grandes oportunidades especializadas en esta tecnología.
Respecto a lo segundo, nos encontramos un mercado creciente y cargado de alternativas. Son los llamados MOOC (Massive Open Online Course); currículos específicos de materias concretas que sirven de puntillas/refuerzos o introducciones según el nivel formativo.
- Intensivo de aprendizaje automático con Google: 15 horas, 25 lecciones con vídeos en español y sin certificado final. Este curso es gratuito y completamente autónomo (sin revisión). Sirve de introducción a la materia y requiere instalar el software TensorFlow. [Aquí].
- Artificial Intelligence con Columbia University: uno de los currículos más interesantes junto al de Standford. Es algo más avanzado (requiere Python, cálculo, fundamentos básicos de probabilidad y álgebra). Cuesta 200 dólares y se compone de 8 horas semanales durante 3 meses. Impartido en inglés. [Aquí].
- Aplicaciones de la Teoría de Grafos a la Vida Real (UPV): dedicado a una de las ramas matemático-computacionales más importantes de las herramientas de IA. De nivel intermedio, impartido en español y con una duración de cuatro semanas (3-4 horas). Gratuito [aquí].
- Introduction to Machine Learning for Coders (San Francisco University): impartido por Jeremy Howard, creador de FastMail y fundador del instituto Fast.AI. 8 horas semanales durante 3 meses en las que se requiere, al menos un año de experiencia en programación. Lecciones en inglés y gratuitas. [Aquí].
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