Las habilidades de IA tienen una gran demanda en el mercado laboral a medida que más empresas buscan utilizar la tecnología para competir con sus rivales y ser más eficientes.
Tener experiencia en IA también podría llevarte a un puesto en un gigante de la gran tecnología, en empresas emergentes o incluso Conseguirte un aumento de sueldo.
Nancy Xu, fundadora y directora ejecutiva de la empresa de reclutamiento de IA Moonhub, dijo a Business Insider que su empresa está viendo un aumento en la demanda de “generalistas técnicos que puedan crear aplicaciones de IA, junto con expertos en el dominio en varias áreas emergentes de investigación de IA, entrenamiento y ajuste de modelos de lenguaje grandes e implementación de infraestructura de aprendizaje automático”.
Xu afirma que algunas empresas están haciendo un esfuerzo adicional para conseguir talentos en el campo de la inteligencia artificial. “Vemos a directores ejecutivos que acuden a los candidatos para cerrar ofertas, bonificaciones por contratación y desempeño significativamente superiores a la media, nuevas estructuras de capital, beneficios personalizados para las personas y mucho más”, afirmó.
Iffi Wahla, director ejecutivo de la red global de talentos Edge, dijo que los científicos de datos han estado entre los trabajadores tecnológicos mejor pagados en los últimos años, en parte porque toda empresa necesita personas que puedan comprender y extraer valor de los datos.
Las empresas quieren difundir las habilidades de IA en sus operaciones, por lo que aquellos con experiencia o capacitación en técnicas como ingeniería rápida en IA generativa se beneficiarán de mayores oportunidades laborales y salarios, agregó Wahla.
Estas son algunas de las habilidades más buscadas que pueden ayudarlo a conseguir un trabajo bien remunerado en IA.
Aswini Thota, director de ciencia de datos de la empresa de servicios financieros USAA, dijo a BI que cuando contrata científicos de datos e ingenieros de IA, evalúa a los candidatos en función de tres áreas clave: destreza técnica, perspicacia y comunicación para los negocios, e innovación.
Conocimientos técnicos
Thota dice que se espera que los científicos de datos estén bien versados en Python y R, los lenguajes de programación más populares para construir modelos de IA, mientras que algunas empresas usan C++ y Java.
También se espera que tengan conocimientos básicos de estadística, así como de algoritmos y marcos de aprendizaje automático en Python o R.
“La gran mayoría de las organizaciones dependen de la tecnología en la nube para almacenar, analizar y crear modelos, por lo que un conocimiento práctico de Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Snowflake, Microsoft Azure, Databricks y plataformas similares se ha vuelto cada vez más importante en los últimos años”, afirmó Thota.
Perspicacia empresarial y comunicación
Según Thota, los científicos de datos que quieran trabajar en el área de la inteligencia artificial también deben tener una gran perspicacia comercial para comprender los desafíos de una organización y desarrollar soluciones. “Las habilidades de comunicación entran en juego cuando los científicos de datos deben explicar los resultados e influir en los tomadores de decisiones para que se alineen con el enfoque técnico que recomiendan”.
Innovación
Thota afirma que, a la hora de contratar personal para puestos directivos o de alto nivel, busca candidatos que tengan el potencial de liderar con innovación. “Contratar candidatos con una mentalidad innovadora nos ayuda a anticipar y abordar posibles desafíos antes de que se conviertan en problemas y también a desarrollar soluciones innovadoras”.
Flexibilidad y aprendizaje continuo
Ram Srinivasan, líder del futuro del trabajo en la consultora JLL, dice que algunas de las competencias de IA más buscadas incluyen una combinación de habilidades técnicas y blandas.
Entre ellas se incluye tener una “fuerte mentalidad de aprendizaje y capacidad de adaptación”, porque los empleadores buscan candidatos que puedan adoptar rápidamente nuevas tecnologías y métodos.
Resolución de problemas y trabajo en equipo
Srinivasan añade: “Los proyectos de IA suelen implicar desafíos complejos que requieren habilidades innovadoras para la resolución de problemas. También es esencial colaborar de forma eficaz con equipos diversos, incluidos científicos de datos, directores de proyectos y desarrolladores de productos”.
Consideraciones éticas
El desarrollo de IA plantea cuestiones éticas y riesgos que los ingenieros y desarrolladores deben afrontar de forma responsable.
Identificación de casos de uso
Srinivasan dijo que los trabajadores tecnológicos deberían poder detectar posibles aplicaciones de IA en todas las industrias, evaluar su viabilidad e implementarlas de manera efectiva.
“Esto implica comprender distintos sectores, desarrollar estrategias de implementación, gestionar el cambio organizacional y medir el retorno de la inversión. Las habilidades para expandir los proyectos piloto de IA exitosos y facilitar la adopción por parte de los usuarios son cruciales”.
