domingo 21 de julio de 2024
- Edición Nº2055

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Tecnología

Cuáles son los 6 nuevos trabajos que creó la Inteligencia Artificial

Una experta afirmó que la IA está generando más empleos de los que destruye, a contramano del temor general. Los ejemplos más importantes.



Elena Ibáñez, CEO de Singularity Experts, aseguró que la Inteligencia Artificial está generando más empleos de los que podría afectar, y hasta brindó 6 ejemplos contundentes.

En declaraciones a BBC Mundo, Ibáñez, quien dirige una startup de asesoría laboral, señaló que esa tecnología “está haciendo evolucionar profesiones tradicionales en absolutamente todos los sectores”.

"La pregunta -dice la experta- no es hacia dónde apuntan las oportunidades laborales, sino en qué nos tenemos que formar dentro de nuestras profesiones para capturar las oportunidades que la IA está generando".

Por ejemplo, el Departamento de Operaciones de Paz de las Naciones Unidas buscó el año pasado un experto en IA y Machine Learning (aprendizaje automático). También, en el Instituto Interregional de la ONU para Investigaciones sobre Delincuencia y Justicia opera un Centro de IA y Robótica.

Gilbert Houngbo, director general de la Organización Internacional del Trabajo (OIT), aseguró: "Los avances tecnológicos y digitales suelen crear más empleos de los que son destruidos".

En esa línea opinó Janine Berg, economista en la OIT: “Se trata de incorporar esta tecnología para hacernos más eficientes, para ayudarnos a hacer nuestro trabajo. Hay ocupaciones que van a ser creadas, pero que ahora mismo no podemos prever en qué consistirán".

Los 6 trabajos que se están creando en el campo de la Inteligencia Artificial

1. Ingeniero de prompts

Se pide algo, pero la persona no tiene suficiente información ni contexto de lo que se necesita. La respuesta no resultará tan acertada como si se hubiese contado con más datos.

En este sentido, el prompt engineer o ingeniero de prompts es la persona que diseña prompts, peticiones o premisas, para después someterlas a una herramienta de IA.

La clave para que la herramienta, ante la pregunta de un usuario, arroje el mejor resultado depende en gran medida de que el ingeniero prompt haya desarrollado unas instrucciones realmente eficaces (en forma de texto), en las que la precisión y el contexto son fundamentales.

En marzo, el Foro Económico Mundial lo incluía en “3 empleos nuevos y emergentes”, mientras que Business Insider califica la ingeniería del prompt como uno de los "hottest" trabajos en IA generativa.

En abril, la revista Time señalaba que para este tipo de trabajo no se necesitaba “un título en ingeniería informática, ni siquiera habilidades avanzadas de programación”.

2. Investigador de IA

Su rol es identificar maneras de usar la IA para superar problemas y limitaciones que tengan las organizaciones.

Se especializa en “comprender grandes conjuntos de datos y convertir ese aprendizaje en ideas y planes para desarrollar nuevas tecnologías de IA que los científicos de datos materializarán”.

Un investigador de IA debe contar con lo que se conocen como habilidades blandas, aquellas que se relacionan con la inteligencia emocional, el pensamiento crítico, la resiliencia, la adaptabilidad, entre otras.

Son destrezas clave, dice la institución académica, porque su “rol implicará una tormenta de ideas frecuente para encontrar nuevos métodos y enfoques”.

En lo técnico, serán importantes también habilidades “matemáticas para utilizar estadísticas y predecir cómo se ejecutarán los programas de IA, y la capacidad de analizar datos con experiencia en herramientas como RapidMiner o SketchEngine”.

3. Experto en procesamiento de lenguaje natural

Es el experto humanista que domina los modelos lingüísticos y apoya al equipo de desarrollo de software con el procesamiento del lenguaje, dice la especialista.

La traducción automática es uno de los campos de la lingüística computacional. Usualmente, se requiere una carrera de filología, lingüística, traducción e interpretación. Y, aunque no se necesita de un conocimiento tecnológico profundo, una especialización en procesamiento de lenguaje natural o un máster en lingüística computacional, enriquece el perfil del candidato.

La lingüística computacional, que es un campo interdisciplinario que lleva décadas con nosotros, busca traducirle a las máquinas la lógica del lenguaje escrito y hablado para que después, a través del entrenamiento de modelos, puedan ejecutar tareas.

Es así como detrás de los chatbots no solo hay científicos de datos y desarrolladores de softwares, sino miembros de otras disciplinas humanistas, como la filosofía y la psicología.

Trabajo: Inteligencia Artificial.

Trabajo: Inteligencia Artificial.

4. Experto en automatización robótica de procesos o RPA (Robotic Process Automation)

Se trata de gestionar sistemas de software que automatizan tareas repetitivas y manuales en una empresa. De acuerdo con Ibáñez, para formarse en esto, hay varias licenciaturas como programación y sobre todo especializaciones relacionadas con la RPA.

Una de las promesas de quienes apuestan por la automatización de tareas en las empresas es ahorrar tiempo y evitar errores

Empresas como Microsoft asocian la adopción de la RPA, por parte de las organizaciones, con aumentos en la productividad.

“La RPA beneficia a su negocio al automatizar varias actividades, incluida la transferencia de datos, la actualización de perfiles de clientes, la entrada de datos, la gestión de inventario y otras tareas más complejas”, indica en su página web.

5. Auditor de algoritmos

Ibáñez explica que este trabajador revisa algoritmos de sistemas o aplicaciones para asegurarse de que carezcan de sesgos que discriminen a las personas por género, raza, edad. Puede tener tanto una formación técnica (desarrollador de software, informático) como una preparación más humanista que profundice en la ética.

De hecho, los auditores de algoritmos deben tener una comprensión práctica de cómo los algoritmos pueden afectar a las personas. De ahí, la importancia de que trabajen estrechamente con los científicos de datos para revisar con regularidad los algoritmos, cerciorarse de que “sean transparentes, justos y explicables” y que una vez publicados mantengan la imparcialidad, señala en su página Singularity Experts.

“Además, proporcionará recomendaciones a los desarrolladores sobre cómo hacer que el modelo sea más ético y entendible para la población”.

6. Especialista en ética y leyes con conocimiento de la IA

“Independientemente de dónde te encuentres en la cadena de valor de IA, ya sea que produzcas tecnología, que la uses o que hagas contenido para entrenarla, es importante que tengas a tu lado a abogados y especialistas en ética que sepan de IA”, le dice a BBC Mundo Mathilde Pavis, profesora asociada de la escuela de Derecho de la Universidad de Reading, en Inglaterra. “Eso te va a permitir asegurarte de que no estás haciendo algo que, más adelante, tenga que ser eliminado”.

Como especialista en derecho de propiedad intelectual, ética y nuevas tecnologías, Pavis también asesora a gobiernos, organizaciones y negocios sobre el impacto de la IA en el manejo de datos confidenciales.

Plantea que algunas de las principales preguntas que genera la IA son: ¿se violan los derechos de propiedad intelectual cuando es entrenada con información que está en internet o en las redes sociales? ¿Al hacer eso se atenta contra los derechos a la privacidad?

“Obviamente hay un potencial riesgo de que la tecnología que desarrolles sea mal utilizada por otros, aunque esa nunca haya sido tu intención”, advierte la profesora. Que se use, por ejemplo, para difundir información falsa, cometer fraudes, desestabilizar elecciones.

Por eso es fundamental, que desde el principio se implementen mecanismos de control de cara al impacto legal, social y ético de la tecnología de IA que se cree o se use. Y ese es uno de los campos del derecho que la IA está abriendo.

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