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6 trabajos que la Inteligencia Artificial está creando y qué tipo de preparación requieren




“Hay muchos estudios que dicen que la Inteligencia Artificial (IA) está creando más empleos que los que destruye”.


De hecho, están naciendo nuevas carreras, le dice a BBC Mundo Elena Ibáñez, CEO de Singularity Experts, una startup que brinda asesoría laboral.


Y, al mismo tiempo, 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.


“Lo que estamos viendo en el mercado, sobre todo hablando con clientes tanto del sector tecnológico como de industrias más tradicionales, no es que la IA viene a destruir empleos”, le dice a BBC Mundo Francisco Scaserra, líder de Tecnología en Argentina de la compañía de reclutamiento de personal Michael Page.



“Probablemente seguimos pensando en los humanos para tareas que son demasiado básicas, creo que el gran desafío es hacer que las posiciones que ya existen evolucionen para tener un valor agregado diferente y no se queden con la transaccionalidad. De ella se puede encargar la IA”.




Creer que la IA es solo un asunto de Silicon Valley y las grandes tecnológicas, es no ver el abanico en toda su amplitud.


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



"Imparable"


Pese a la perspectiva negativa con la que muchas personas ven la IA, no solo por su efecto en el mercado laboral, sino por el poder que temen puede llegar a desarrollar, no todos ven el panorama sombrío.


Si bien el Foro Económico Mundial indicó, en un informe de 2020, que la fuerza laboral se estaba automatizando “más rápido de lo esperado, desplazando a 85 millones de puestos de trabajo” para 2025, apuntó a que “la revolución robótica creará 97 millones de nuevos empleos”.



Conocimiento, aunque sea no profundo, de herramientas de IA puede atraer a los empleadores.


En abril, Gilbert F. Houngbo, director general de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) fue contundente: “La inteligencia artificial es imparable. Tenemos que aceptar que avanzará más y más”.



“Pero hablando en términos generales, los avances tecnológicos y digitales suelen crear más empleos de los que son destruidos. Eso lo sabemos”, le indicó el funcionario a la agencia EFE.


“No es el fin del trabajo”, le dice a BBC Mundo 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”.

La experta reconoce que “hay muchas personas que están entrenando a los sistemas de IA, en ciertas empresas, cuyas condiciones de trabajo no son tan buenas”.


Ese es uno de los tantos desafíos que enfrenta ese sector: los cientos de miles de trabajadores, muchos de bajos ingresos y en países pobres, sin los cuales no existirían varios sistemas de IA.



Pese a sus tantas controversias, la IA ya está integrada a nuestras vidas.


“Lo importante es sentirse cómodo con la tecnología y eso no significa que tienen que estudiar programación, sino ser conscientes de que en el mercado de trabajo los empleadores van a estar buscando personas que usen la IA como una herramienta para su trabajo, para ser más productivos”.



Y, de acuerdo con Berg, no se requiere hacer costosas especializaciones en el exterior, en América Latina se cuentan con centros de estudio e iniciativas de formación a tono con las demandas del mercado.

“La clave es tener la disposición para aprender y hacer preguntas”.


Te contamos sobre algunos trabajos que se están creando en el campo de la IA:



1. Ingeniero de prompts


Imagina que te pido algo, pero no te doy suficiente información ni un contexto de lo que necesito. Seguramente me intentarás ayudar, pero tu respuesta quizás no va a ser tan acertada como si hubieses contado con más datos.


Llevemos ese ejemplo a los varios modelos de IA generativa que se han vuelto cada vez más eficientes a la hora de comprender el lenguaje natural, el que usamos tú y yo para comunicarnos: 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 creatividad es una de las habilidades en ocupaciones relacionadas con la 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. El mismo adjetivo lo usan Forbes, “the hot new job”, y la Universidad Estatal de Arizona al presentar uno de sus cursos: “one of the hottest new jobs”.


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”.


Y si bien algunas fuentes concuerdan con que no es imprescindible contar con formación tecnológica y resaltan que la clave para esa posición es poseer habilidades como el pensamiento crítico, el análisis de datos y la creatividad, varias ofertas de empleo vistas por BBC Mundo también piden el manejo de lenguajes de programación como Python y TensorFlow, así como experiencia con modelos de aprendizaje automático.


Pero no todos los expertos ven la ingeniería de prompts con entusiasmo desbordante. Para muchos, es una ocupación que puede llegar a ser efímera dado el rápido avance de la IA.

"Tengo la fuerte sospecha de que la ‘ingeniería de prompts’ no va a ser un gran negocio a largo plazo... no es el trabajo del futuro", escribió Ethan Mollick, profesor asociado de la Universidad de Pennsylvania, en X (antes Twitter).




Otros la ven más como una habilidad para ser más competitivos, como en su momento fue Microsoft Excel, por ejemplo.





“Se dice que si eres bueno en ingeniería de prompt, podrías evitar ser reemplazado por la IA, e incluso podrías aspirar a un salario alto. Aunque aún queda por verse si ese seguirá siendo el caso”, escribió Richard Fisher, autor y editor de BBC Future.



2. Investigador de IA


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



En varios de los empleos de la IA no solo se requieren destrezas técnicas, sino las llamadas "habilidades blandas".


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”.


Para Ibáñez, este profesional debe ser experto en tres campos: ingeniería del software, estadística y negocios.


“Es decir, es un perfil muy completo que aplica todo su conocimiento técnico a la mejora de un negocio”.



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 o 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.



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.





Un cuidado especial en los detalles es clave cuando se trata de los algoritmos.


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”.



La IA está haciendo que muchas profesiones evolucionen, el derecho es una de ellas.


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.




Internet es una fuente riquísima de información para entrenar modelos de IA.


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.


Se necesitan abogados que puedan entender y conectar dos mundos:


  • El del derecho comercial, que incluye la propiedad intelectual

  • El del derecho penal y la ciberseguridad


Son mundos que no suelen comunicarse entre sí. Pero, “la IA oscila en ese espectro: es un producto con un gran potencial comercial y, al mismo tiempo, con un potencial para que se le dé un mal uso”.


Un abogado que quiera incursionar en el campo de la IA debe, por ejemplo, asesorar a una compañía que quiera llevar “un gran producto, una innovación de IA, al mercado”, con el marco legal mercantil y con el marco de la regulación en internet.



Lo que las empresas del entretenimiento hagan con las voces de locutores y actores ha cobrado una mayor importancia con el avance de la IA.


Pavis se especializa en el uso de la IA en las industrias creativas. Más específicamente en el contenido generado con IA: voces y rostros, “clonación digital de seres humanos”.




Asesora startups que “quieren asegurarse” de que la tecnología de clonación que están desarrollando no infringe la ley.


“También trabajo con artistas que quieren participar en la ‘revolución de la IA’, pero quieren estar seguros de que los activos que traen a la mesa -las grabaciones de su voces, sus actuaciones- no se usarán indebidamente o que, de alguna manera, se conviertan en su propia competencia en el mercado”.


“Y también trabajo con empresas y medios de comunicación que quieren comisionar productos que involucren IA, pero quieren asegurarse de que todo se haga de manera adecuada y ética”, finaliza.




“En 2025, el pensamiento analítico, la creatividad y la flexibilidad figuran entre las principales habilidades necesarias; siendo la inteligencia de datos y artificial, la creación de contenido y la computación en la nube las principales profesiones emergentes”.









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