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La IA generativa es una de las tecnologías más emocionantes de 2023, y las empresas están contratando cada vez más habilidades en este campo. En algunos casos, las empresas incluso están recurriendo a trabajadores independientes para cubrir vacíos, realizar proyectos piloto y completar sus equipos internos de IA.
Upwork, una plataforma de trabajo freelance, analizó el comportamiento de contratación de las empresas en su plataforma y encontró que la IA es la categoría de crecimiento más rápido en 2023. Las ofertas de trabajo para puestos de IA generativa aumentaron más del 1000% en el segundo trimestre de 2023 en comparación con finales de 2022, y las búsquedas relacionadas con la IA aumentaron más del 1500% durante el mismo período.
Si bien algunas personas temen que la IA elimine puestos de trabajo, una encuesta de líderes empresariales estadounidenses realizada por el Upwork Research Institute encontró que el 49% de los gerentes de contratación planean contratar más trabajadores independientes y a tiempo completo en respuesta a la demanda de habilidades de IA. Además, el 64% de los encuestados de la alta dirección dijo que planea contratar a más profesionales en todos los puestos de trabajo debido a la tecnología de IA generativa.
Upwork analizó los datos de su plataforma para identificar las habilidades de IA más solicitadas en el mercado. Estas son las 10 principales habilidades de IA generativa que las empresas buscan hoy en día, según Upwork:
ChatGPT
ChatGPT, una nueva herramienta de IA generativa, se ha vuelto muy popular en poco tiempo. A principios de 2023, se convirtió en la habilidad más buscada en Upwork, solo unos meses después de su lanzamiento. ChatGPT se puede utilizar para una amplia gama de tareas en diferentes industrias. Las empresas están ansiosas por contratar profesionales que puedan ayudarles a utilizar ChatGPT para generar contenido, automatizar tareas, traducir, aprender a demanda, brindar soporte técnico y resolver problemas, editar y corregir, generar ideas, programar y administrar calendarios, y mucho más. Comprender cómo utilizar ChatGPT de forma efectiva en el lugar de trabajo es una habilidad valiosa que las empresas están cada vez más interesadas en desarrollar.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
La tecnología de procesamiento del lenguaje natural (NLP) ayuda a los ordenadores a comprender mejor el lenguaje humano para mejorar los chatbots, los asistentes de IA, la automatización y otras tareas. El lenguaje está en constante evolución, con matices que pueden hacer que las conversaciones generadas por IA parezcan artificiales, confusas o robóticas. El NLP tiene como objetivo crear experiencias más fluidas para quienes interactúan con chatbots de IA y otros servicios que dependen de la IA generativa para atender a clientes y consumidores. Estas habilidades incluyen experiencia en áreas como el preprocesamiento de texto, la tokenización, el modelado de temas, la eliminación de palabras vacías, la clasificación de texto, la extracción de palabras clave, el etiquetado de discurso, el análisis de sentimientos, la generación de texto, el análisis de emociones, el modelado de lenguaje y mucho más.
Los roles más relevantes para hacer uso del NLP incluyen científico de datos, ingeniero de aprendizaje automático, ingeniero de software, analista de datos y desarrollador de software.
TensorFlow
TensorFlow es un framework de aprendizaje automático de código abierto desarrollado por Google que se utiliza principalmente para crear y entrenar modelos de machine learning y redes neuronales. Como herramienta popular y eficaz que ayuda a las empresas a desarrollar y desplegar modelos de IA, esta habilidad es muy demandada en varias industrias y puestos de trabajo.
Los puestos de trabajo más relevantes incluyen ingeniero de aprendizaje automático, ingeniero de aprendizaje profundo, científico de investigación de IA, ingeniero de NLP, científicos de datos y analistas, gerente de producto de IA, consultor de IA, arquitecto de sistemas de IA, analista de ética y cumplimiento de IA, entre otros.
Procesamiento de imágenes
La IA se utiliza para analizar y procesar imágenes, así como para extraer datos e información de imágenes y documentos de texto, e interpretar o manipular esos datos según sea necesario. El procesamiento de imágenes con IA permite a las organizaciones analizar y extraer datos de documentos como facturas, pedidos de compra, albaranes, recibos y más. También tiene importantes aplicaciones en la industria de la salud, contribuyendo al análisis de imágenes médicas de resonancias magnéticas y tomografías computarizadas.
El procesamiento de imágenes implica varios pasos, entre los que se incluyen la adquisición de imágenes, la mejora, la restauración, el procesamiento, la compresión y descompresión, el procesamiento morfológico, el reconocimiento de imágenes y la visualización de datos.
Los puestos de trabajo más relevantes incluyen ingeniero o científico de procesamiento de imágenes, ingeniero robótico, científico de investigación de IA, analista de control de calidad, desarrollador de RA o RV, entre otros.
PyTorch
PyTorch es un framework de aprendizaje automático de código abierto desarrollado por el equipo de investigación de IA de Facebook (FAIR) en 2017 utilizando Python. Es una herramienta popular que ayuda a las organizaciones a crear y entrenar modelos y redes neuronales de aprendizaje profundo que se pueden utilizar en tecnologías como NLP y otras aplicaciones. PyTorch es conocido en la comunidad de aprendizaje profundo e IA por ser un framework flexible, rápido y fácil de usar para crear redes neuronales profundas. Algunas de sus caracteristicas más destacadas incluyen gráficos de cálculo dinámico y diferenciación automática para crear y entrenar redes neuronales profundas.
Los puestos de trabajo más relevantes para los que se requiere experiencia con PyTorch incluyen ingeniero de aprendizaje automático, ingeniero de NLP, científico de investigación de IA, científico de datos o analista, especialista en imágenes médicas y analista de ética y cumplimiento de IA.
Creación de contenido con IA
El potencial de la IA generativa para la creación de contenido es innegable, y cada vez más empresas están recurriendo a la IA generativa para crear contenido como blogs, publicaciones en redes sociales, gráficos, artículos e incluso videos. Sin embargo, la IA generativa no siempre es capaz de producir contenido que sea natural o relevante para los humanos, lo que resulta en texto torpe o incómodo que requiere algún nivel de edición humana para que tenga sentido. Como resultado, ha habido un aumento en la demanda de profesionales que puedan ayudar a las IA generativas a producir contenido relevante y revisar el contenido generado por IA para garantizar que fluya sin problemas, tenga sentido y resuene con una audiencia humana.
Los puestos de trabajo más relevantes incluyen redactor de IA, estratega de contenido, analista de contenido de IA, diseñador gráfico de IA, productor y editor de videos de IA, desarrollador de contenido de chatbots de IA y gerente de cumplimiento de contenido de IA.
Midjourney
Midjourney es un servicio de IA generativa que se lanzó en 2022 para crear imágenes a partir de indicaciones de lenguaje natural. Actualmente, solo está disponible a través del servidor oficial de Discord de la empresa, donde un bot genera cuatro imágenes por solicitud.
Su lanzamiento generó cierta controversia, especialmente entre artistas y diseñadores gráficos, que temían que la tecnología pudiera reemplazar a los humanos. También surgieron preocupaciones sobre la violación de derechos de autor, ya que la IA se entrenó con el trabajo existente de millones de artistas.
El laboratorio de investigación de Midjourney afirma que quiere trabajar con artistas y servir como una herramienta para ayudarles a crear contenido más fácilmente.
Independientemente de la opinión que se tenga sobre el arte generado por IA, la demanda de habilidades de Midjourney es alta, ya que las organizaciones buscan capitalizar la tecnología para crear anuncios personalizados y como una alternativa a Google Images.
Chatbot de IA
Los chatbots de IA se han vuelto comunes en la sociedad moderna, especialmente en el comercio electrónico, el servicio al cliente y el retail. Las empresas cada vez más utilizan la IA para reducir la carga de trabajo de los representantes humanos, redirigiendo a los clientes a la documentación útil, respuestas directas a preguntas comunes y soporte para problemas más simples antes de conectarlos con un representante humano. Al utilizar chatbots de IA, las organizaciones pueden mejorar la experiencia del cliente, pero estos servicios también requieren un mantenimiento y gestión regulares por parte de los trabajadores humanos.
Las organizaciones buscan profesionales que puedan probar y depurar, implementar e integrar, y analizar y monitorear los servicios de chatbots. También buscan habilidades en APIs, aprendizaje profundo, machine learning, procesamiento del lenguaje natural, gestión de diálogos y preprocesamiento de texto.
Model tuning
La afinación de modelos(Model tuning) es el proceso de identificar y establecer los ajustes y parámetros óptimos para los modelos de aprendizaje automático(Machine Learning) y aprendizaje profundo(Deep Learning). Al ajustar y afinar estos ajustes, los equipos pueden mejorar el rendimiento y la eficiencia de sus modelos de aprendizaje automático. La afinación de modelos utiliza parámetros entrenables, que se aprenden internamente a partir de los datos, y hiperparámetros que configura el usuario, para garantizar que el modelo genere los resultados más precisos posibles. Con la IA generativa, esta habilidad es importante para crear productos y servicios de cara al consumidor de calidad.
Los puestos de trabajo más relevantes incluyen ingeniero de aprendizaje automático, ingeniero de datos, ingeniero de aprendizaje profundo, científico de datos, científico de investigación de IA, analista cuantitativo, consultor de IA y analista de datos.
Stable Diffusion
Stable Diffusion es un modelo de aprendizaje profundo que produce obras de arte e imágenes de alta calidad a partir de indicaciones complejas y detalladas de los usuarios. Está diseñado para aprender continuamente de las entradas de los usuarios y mejorar sus resultados con el tiempo. Con Stable Diffusion, los usuarios también pueden optar por modificar y editar imágenes existentes para eliminar objetos, recortar y ajustar imágenes, y cambiar los colores de objetos o sujetos.
Al igual que con Midjourney, artistas y diseñadores han expresado su preocupación por la tecnología, señalando los mismos problemas de derechos de autor, incluidas las afirmaciones de que el software ha eliminado datos de obras protegidas por derechos de autor sin dar crédito a los creadores. Sin embargo, Stable Diffusion sigue siendo una habilidad de IA muy demandada que las organizaciones buscan para crear anuncios personalizados y otros contenidos, como imágenes de productos y contenido para redes sociales.
