La revolución desatada hace meses por la herramienta de Inteligencia Artificial ChatGPT ha despertado mucha curiosidad entre gran parte de la población. En algunos casos, incluso ha generado cierto temor, porque ven en estos avances una amenaza para ciertas profesiones.
Sin embargo, aunque todo lo relacionado con esta disciplina parezca algo novedoso, lo cierto es que la IA o Inteligencia Artificial es una disciplina que nos acompaña desde hace muchos años. En el ámbito STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) y por supuesto también en la informática, existen aplicaciones diseñadas a partir de IA desde hace mucho tiempo.
Hasta las ciencias sociales, o la sanidad, tiran de avances en este campo para hallar soluciones a problemas que sean más efectivas y permitan a los seres humanos dedicar su tiempo a tareas más productivas. Uno de los aspectos más reseñables de la Inteligencia Artificial es que automatiza tareas que, en caso de ser gestionadas por humanos, pueden caer en más situaciones de error.
Trabajos relacionados con la IA
Existen muchos roles vinculados a la IA que están actualmente en auge. Se trata, además, de ocupaciones que están estrechamente vinculadas entre sí, por lo que no son perfiles que trabajen de manera individual, sino que la idea con la IA es formar equipos multidisciplinares.
Así, todas las profesiones relacionados con el Big Data, como los científicos de datos, los arquitectos de datos o los analistas, tienen en la Inteligencia Artificial un pilar básico. Ocurre algo similar con los ingenieros de software o con los expertos en plataformas y buscadores, porque pueden introducir mejoras en los algoritmos.
Las personas que se dedican a la IA poseen o adquieren, desde la formación y la experiencia, habilidades en programación, matemáticas, datos. A su vez, deben desarrollar otras habilidades no tan específicas de este área pero que son igualmente válidas, como la creatividad, el pensamiento analítico o la capacidad para trabajar en equipo.
En este sentido, no se puede hablar de la IA como una disciplina tradicional como pueden ser las ingenierías, las matemáticas o la informática. Un perfil de este tipo se adquiere tras haber finalizado estudios en algunas de estas ramas, que son las que sientan los conocimientos base.
A partir de ahí, lo habitual es realizar estudios avanzados en esta materia, ya sea en forma de másteres o de posgrados A través de esta formación específica se adquieren las nociones suficientes para emplearse en alguno de los trabajos citados.
Aprender Machine Learning es fundamental
Entre los aspectos más destacables de la Inteligencia Artificial hay que señalar que es una rama abierta a muchas especializaciones, desde el machine learning al deep learning pasando por los tan famosos chatbots. Otras opciones son las redes neuronales o los asistentes virtuales digitales.
El machine learning, por ejemplo, es uno de esos ámbitos que están presentes en nuestro día a día y del que no somos totalmente conscientes hasta cuánto nos afecta. Los algoritmos de portales web y redes sociales están basado en este campo de conocimiento.
Así, en función de las búsquedas de los usuarios y su comportamiento en internet, el machine learning ofrece herramientas para adaptar esa navegación hacia los intereses de las compañías. Este es uno de los grandes aprendizajes que se puede obtener en el master de inteligencia artificial online creado por Alexis Bautista, creador de Conquer Crypto.
El programa cuenta con la participación de un equipo docente con amplia experiencia en campos como el Big Data, el blockchain, la ciberseguridad o la Inteligencia Artificial.
Machine Learning frente a Deep Learning
Una cuestión relevanta asociada a la IA es establecer diferencias entre el machine learning y el deep learning. Mientras que el primero desarrolla algoritmos de inteligencia artificial para promover el aprendizaje de las máquinas y que estas sean capaces de extraer información a lo largo del tiempo, el deep learning avanza un poco más en esta estrategia, pues supera los algoritmos simples de la IA y el aprendizaje automatizado.
Las tecnologías de deep learning aspiran a imitar de la forma más cercana posible el funcionamiento del cerebro humano, con por ejemplo las redes neuronales citadas anteriormente. El objetivo que se busca es ser capaz de procesar datos más sofisticados y pesados, analizar tendencias de consumo con mayor precisión y reducir en el máximo grado posible el error humano.
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