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La IA cambia los nuevos perfiles demandados por las empresas

Por   /   31 mayo, 2018  /   Sin Comentarios

A lo largo del presente ejercicio, el impacto económico de la inteligencia artificial (IA) supondrá unos 33 billones de dólares en el mundo, según estudios de la consultora McKinsey, a la vez que el empleo dirigido a esta tecnología aumentará un 19,7% en el año 2018 con respecto al 2017.

En esa dinámica, se apuntan como los sectores más avanzados actualmente el financiero, la distribución y el comercio, en tanto que en concreto son las áreas comerciales, de marketing y las que están en contacto con el cliente las que más apuestan por la incorporación de expertos en IA en las empresas.

Todo ello requiere desde luego de la llegada a las compañías de una serie de tecnologías que, sin embargo, hoy encuentran algunas barreras para su implantación, siendo una de las principales, según un informe de la firma de servicios profesionales PwC, la falta de talento especializado, Experto en inteligencia artificial, de Pixabayhasta el punto de que los expertos consideran que la implementación de inteligencia artificial y la aplicación del “machine learning” (aprendizaje automatizado) irían mucho más rápido si las empresas pudieran encontrar profesionales cualificados en estas tecnologías.

En esa línea, una investigación de Tinámica, firma especializada en soluciones tecnológicas de “smart data” para la gestión inteligente de la información, identifica como perfiles especializados en IA que tendrán mayor demanda durante los próximos años: los “big data scientist”, los “big data architect”, los “big data analyst”, los ingenieros en Inteligencia Artificial y los “cognitive analyst”.

El primero de estos perfiles, el “big data scientist”, viene a aportar soluciones de negocio, respuestas a cualquier tipo de pregunta, siempre tomando como base los datos. Es una mezcla de matemático, estadístico e informático pero con conocimientos avanzados de bases de datos NoSQL y técnicas analíticas avanzadas para el tratamiento masivo de datos y programación de modelos en R o Python.

El segundo, el “big data architect”, es el encargado de dirigir la plataforma tecnológica que soporta la ingesta, almacenamiento y gestión de datos masivos en tiempo real, y se encarga de que los datos lleguen en perfecto estado y forma para ser analizados. Posee desde luego conocimientos de cada uno de los componentes de la arquitectura tecnológica que adapta a las necesidades del negocio, y suele ser un informático, físico o ingeniero de telecomunicaciones formado en la materia (Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL).

El “big data analyst”, por su parte, tiene menos conocimientos tecnológicos que los anteriores, pero mayores conocimientos de negocio y una gran capacidad para visualizar, presentar e interpretar los resultados y patrones ocultos entre los datos. Para ello cuenta con grandes habilidades en Data Discovery y en herramientas de visualización tipo Qlik View, Tableau, PowerBI o Spotfire.

El ingeniero en Inteligencia Artificial puede ser un ingeniero industrial o de telecomunicaciones, o un físico con alto conocimiento de los procesos de la industria específica para su automatización a través de inteligencia artificial y robótica. Y además se valoran conocimientos de deep learning y analítica avanzada, así como de comunicaciones entornos de baja latencia e IoT.

Finalmente, el “cognitive analyst” en realidad tiene un perfil de consultor de negocio con altos conocimientos funcionales de la industria en la que trabaja y con habilidades para realizar Data Discovery y extraer “insights” de los datos, para lo que debe estar muy especializado en tecnologías y computación cognitiva, human computer interfaces y tecnologías XtoText.

Para Enrique Serrano, CEO de Tinámica, no hay que olvidar que “la inteligencia artificial conlleva comunicaciones totalmente síncronas de muy baja latencia, automatización de procesos y analítica avanzada, por lo que se requieren perfiles profesionales en cada uno de estos campos, lo cual son combinaciones de conocimientos de telecomunicaciones, informática, matemáticas, estadística e ingeniería industrial”.

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