Algunas universidades importantes están ofreciendo programas de desarrollo profesional para inteligencia artificial que parecen requerir muy poca experiencia en programación o desarrollo. La Universidad de Pensilvania, por ejemplo, ofrece un curso de 24 semanas. campo de entrenamiento que dice «no se requiere experiencia previa en programación». Para no quedarse atrás, el Instituto de Tecnología de Massachusetts ofrece una curso de 12 semanas donde puede aprender a crear soluciones de inteligencia artificial con software sin código.
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Al leerlos, se puede perdonar que uno piense que es posible convertirse en un maestro de la IA con poca o ninguna experiencia en desarrollo de software. ¿Pero es ese el caso? Los líderes de la industria sugieren que todavía se requieren muchas habilidades técnicas para construir un sistema de IA que funcione bien, pero agregan que las habilidades estrictamente técnicas son solo una parte de la ecuación.
«Le advertiría encarecidamente a cualquiera que piense que no necesita aprender habilidades básicas de codificación y análisis de datos sólo porque la IA también puede realizarlas», dice Dr. Robert Blumofe, CTO de Akamai Technologies. «No sólo es una mentalidad peligrosa que podría llevar a ignorar todas las habilidades fundamentales siempre que puedan ser realizadas por IA, sino que no podrás realizar tareas de control de calidad en el contenido generado por IA».
Si bien la IA llegó para quedarse, «ella, y los modelos de lenguajes grandes (LLM, por sus siglas en inglés) en particular, tienen serias limitaciones», dice Blumofe. «Principalmente, los LLM todavía requieren supervisión, comprensión e intervención humana para poder utilizarse de forma segura».
«Las habilidades técnicas básicas como programación, ciencia de datos, gestión de datos y protección de datos seguirán siendo esenciales», afirma Carmen Hayes, vicepresidente ejecutivo de tecnología, personas y capacidad en Mastercard. «Al mismo tiempo, los tecnólogos tienen la responsabilidad de comprender la evolución del panorama legal y regulatorio en torno a la IA, y esto será fundamental para garantizar que estén utilizando sus habilidades técnicas de manera responsable».
Tal vez Ethan Mollick (por cierto, profesor de la Universidad de Pensilvania) proporciona una descripción adecuada de las funciones de los tecnólogos al comparar la IA con una «frontera irregular». Esta frontera es «donde la IA sobresale en algunas áreas mientras lucha en otras, lo que requiere que los profesionales disciernen cuándo compensar sus debilidades», relata Cal Al-Dubaibdirector ejecutivo de Pandata.
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Si bien la codificación asistida por IA está en aumento, «no creo que esto le quite empleos netos a los programadores», dice Al-Dhubaib. «Sin embargo, reduce significativamente el tiempo necesario para crear código y realizar análisis de datos. Preveo que los programadores dedicarán más tiempo a la estrategia y a la orquestación de sistemas complejos, con la expectativa de entregar un trabajo de mayor valor».
Aún así, los cursos de alto nivel, como los que ofrecen las universidades, pueden ayudar a los profesionales de la tecnología a comprender mejor la profundidad del impacto de la IA en sus negocios. «No se limite únicamente al aprendizaje profundo», aconseja Blumofe. «Estudie toda la amplitud de la IA y la tecnología fundamental que la sustenta».
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«En lugar de centrarse en un solo conjunto de habilidades, que podrían quedar obsoletas rápidamente, los tecnólogos deberían participar con frecuencia en campamentos de entrenamiento y certificaciones específicos que les permitan evolucionar sus habilidades con las necesidades de los mercados», dice Hayes. «Los empleadores deberían invertir en aprendizaje breve en tiempo real que los empleados puedan realizar en el trabajo para mejorar constantemente sus habilidades en períodos de tiempo reducidos. Por ejemplo, la red de oportunidades interna de Mastercard, Unlocked, ayuda a conectar a los empleados con proyectos, puestos, tutorías y voluntariados. programas para desarrollar nuevas habilidades y ganar exposición a la organización en general».
Los LLM como componente de la IA pueden tener una vida útil limitada, sugiere Blumofe. «Los LLM son increíbles y muy buenos en ciertas tareas, pero también tienen serias limitaciones que espero que se hagan cada vez más evidentes a medida que la gente adquiera más experiencia en su uso», predice. «No creo que el próximo gran avance en IA sea un LLM más grande. Más bien, será algo nuevo que reemplace a los LLM o los relegue a un papel más limitado. Si tienes una comprensión básica de cómo funciona todo, podrás Estaré listo para lo que venga después».
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Como siempre ha sido el caso con muchos sistemas complejos, «las consecuencias no deseadas plagan el mundo de la IA y el aprendizaje automático», dice Al-Dhubaib. «Muchos de los casos controvertidos que aparecen en las noticias son el resultado de que la IA se rompa de maneras extrañas y no deseadas por los desarrolladores. A medida que las soluciones de IA se vuelven más sofisticadas y los datos que usamos con ellas se vuelven más complejos, hay más formas en que estos modelos pueden romperse. «En lo que respecta al talento, la necesidad de supervisar y validar la seguridad y eficacia de las soluciones de IA no hará más que aumentar en importancia».
«La IA no sólo está creando puestos de trabajo para los científicos de datos; está impulsando un ecosistema completamente nuevo con su propio conjunto de necesidades y oportunidades», afirma Hayes. «Por ejemplo, a medida que la IA generativa asume el papel de «sintetizador» de información, ciertos requisitos laborales pueden cambiar y habrá más tiempo disponible para el trabajo estratégico y consultivo. Algunos trabajos nuevos podrían centrarse en la supervisión (por ejemplo, gerente de chatbot), como así como interpretación y validación para garantizar la precisión y utilidad de los resultados. Otros trabajos podrían optimizar los insumos para una empresa. Es probable que la demanda de estos ‘ingenieros rápidos’ continúe creciendo».
Ejemplos de funciones en Mastercard que integran y maximizan el potencial de la IA incluyen funciones en las áreas de «gobierno de IA y estrategia de IA, así como gestión e ingeniería de productos de IA», relata Hayes. «Otros trabajos que vemos que evolucionan para ser más productivos y efectivos incluyen a los desarrolladores de software y a los especialistas en marketing».
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Ciertas habilidades siempre vigentes seguirán teniendo demanda en el futuro previsible, afirma Blumofe. Dichas habilidades incluyen «algoritmos de IA, matemáticas discretas, probabilidad y estadística. Si estudias esas cosas, tu conjunto de habilidades y conocimientos seguirán siendo demandados, sin importar qué nuevas tecnologías surjan en el futuro».
«Tampoco puedo enfatizar lo suficiente lo importantes que son las habilidades interpersonales para una carrera tecnológica exitosa», añade. «La comunicación, el pensamiento crítico y la colaboración son habilidades claramente humanas que no pueden ser replicadas por herramientas de inteligencia artificial».
