Los 11 trabajos de IA generativa más demandados

Las organizaciones son optimistas acerca de la IA genérica en el lugar de trabajo, pero la rápida adopción ha provocado la necesidad de nuevas contrataciones para ayudar a diseñar, desarrollar, implementar y mantener herramientas y servicios de IA genérica.

talento, empleo
Créditos: Etienne Girardet (Unsplash).

La IA generativa está cambiando rápidamente el panorama del mundo empresarial, con rápidas tasas de adopción en casi todas las industrias. Las empresas están recurriendo a la generación de IA para agilizar los procesos comerciales, desarrollar tecnología de IA patentada y reducir los esfuerzos manuales para liberar a los empleados para que puedan asumir tareas más intensivas. Una encuesta reciente de profesionales senior de TI de Foundry descubrió que el 57% de las organizaciones de TI han identificado varias áreas para casos de uso de IA genérica, el 25% ha iniciado programas piloto y el 41% están involucrados en la capacitación y mejora de las habilidades de los empleados en IA genérica.

En los próximos seis a 12 meses, algunos de los usos más populares previstos para la generación de IA incluyen la creación de contenido (42%), análisis de datos (53%), desarrollo de software (41%), conocimiento empresarial (51%), atención al cliente interno. (45%), desarrollo de productos (40%), seguridad (42%) y automatización de procesos (51%). Las organizaciones también son optimistas en cuanto a que la IA genética aumentará la productividad y mejorará los resultados comerciales: el 58% dice que cree que la IA hará que los empleados sean más productivos, el 55% dice que los productos infundidos con IA generan mejores resultados comerciales y el 55% dice que La IA de generación permite a los empleados centrarse más en tareas que añaden valor.

A medida que esta tecnología se vuelve más popular, aumenta la demanda de roles relevantes para ayudar a diseñar, desarrollar, implementar y mantener la tecnología de IA de generación en la empresa. La encuesta de IA de Foundry también identificó varios roles que las empresas buscan contratar para ayudar con la integración de la IA de generación en el lugar de trabajo. Estos son los 11 puestos principales para los que las empresas están contratando actualmente, o tienen planes de contratar, para abordar directamente sus estrategias de IA de generación emergente.


1. Científico de datos

A medida que las empresas adoptan la IA de generación, necesitan científicos de datos que les ayuden a generar mejores conocimientos a partir de los datos comerciales y de clientes mediante análisis e IA. Para la mayoría de las empresas, los sistemas de IA dependen de grandes conjuntos de datos, que requieren la experiencia de científicos de datos para navegar. Las responsabilidades incluyen la creación de soluciones de modelado predictivo que aborden las necesidades tanto del cliente como del negocio, implementando modelos analíticos junto con otros equipos relevantes y ayudando a la organización a realizar la transición del software tradicional al software con IA. Es una función que requiere experiencia con el procesamiento del lenguaje natural , lenguajes de codificación, modelos estadísticos y modelos de inteligencia artificial generativa y de lenguaje amplio. Según la encuesta, el 28% de los encuestados dijo que había contratado científicos de datos para respaldar la IA generativa, mientras que el 30% dijo que tenía planes de contratar candidatos.

 

2. Ingeniero de aprendizaje automático

Los ingenieros de aprendizaje automático tienen la tarea de transformar las necesidades comerciales en proyectos de aprendizaje automático con un alcance claro, además de guiar el diseño y la implementación de soluciones de aprendizaje automático. Este rol es responsable de capacitar, desarrollar, implementar, programar, monitorear y mejorar soluciones escalables de aprendizaje automático en la empresa. Es un rol que requiere una amplia gama de habilidades que incluyen arquitectura de modelos, creación de canales de datos y ML, habilidades de desarrollo de software, experiencia con herramientas MLOps populares y experiencia con herramientas como BERT, GPT y RoBERTa, entre otras. El objetivo de un ingeniero de aprendizaje automático es, en última instancia, hacer que el aprendizaje automático sea más accesible en toda la organización para que todos puedan beneficiarse de la tecnología. Según la encuesta, el 22% de los encuestados dice que ya ha contratado ingenieros de aprendizaje automático para respaldar la IA generativa, mientras que el 28% dice que tiene planes de contratar para el puesto.

 

3. Investigador de IA

La IA es un territorio nuevo para las empresas y todavía queda mucho por descubrir sobre la tecnología, por lo que buscan contratar investigadores de IA para ayudar a identificar las mejores aplicaciones posibles de la IA dentro de la empresa. Los investigadores de IA ayudan a desarrollar nuevos modelos y algoritmos que mejorarán la eficiencia de las herramientas y sistemas de IA generativa, mejorarán las herramientas de IA actuales e identificarán oportunidades sobre cómo se puede utilizar la IA para mejorar los procesos o satisfacer las necesidades comerciales. Los investigadores de IA deben comprender la infraestructura de datos y automatización, los modelos de aprendizaje automático, las herramientas y algoritmos de IA, la ciencia de datos, la programación y cómo construir modelos de IA desde cero. Según la encuesta, el 31% de los encuestados dice que ya ha contratado investigadores de IA para respaldar la IA generativa, mientras que el 19% dice que tiene planes de contratar para el puesto.

 

4. Ingeniero de algoritmos

Los ingenieros de algoritmos, a veces denominados desarrolladores de algoritmos, tienen la tarea de construir, crear e implementar algoritmos para software y sistemas informáticos para lograr tareas y necesidades comerciales específicas. El rol de ingeniero de algoritmos requiere conocimiento de lenguajes de programación, pruebas y depuración, documentación y, por supuesto, diseño de algoritmos. Estos ingenieros son responsables de resolver problemas computacionales complejos en la organización y, a menudo, trabajan con grandes conjuntos de datos para diseñar algoritmos complejos que abordan y resuelven las necesidades comerciales. Las empresas confían en los ingenieros de algoritmos para ayudar a navegar la tecnología de IA de generación, confiando en estos expertos para escalar e implementar soluciones de IA de generación, considerar todas las implicaciones éticas y sesgadas y garantizar que estén alineadas con todos los requisitos normativos y de cumplimiento. Según la encuesta, el 16% de los encuestados dice que ya ha contratado ingenieros de algoritmos para respaldar la IA generativa, mientras que el 31% dice que tiene planes de contratar para el puesto.

 

5. Ingeniero de aprendizaje profundo

Los ingenieros de aprendizaje profundo son responsables de liderar la investigación, el desarrollo y el mantenimiento de los algoritmos que informan los sistemas, herramientas y aplicaciones de IA y aprendizaje automático. El aprendizaje profundo es un subconjunto de la IA y es vital para el desarrollo de herramientas y recursos de IA de generación en la empresa. Esta función es responsable de crear y mantener potentes algoritmos de IA, identificar los requisitos de datos y encontrar mejores formas de automatizar los procesos en la empresa para mejorar el rendimiento. Tecnologías como chatbots , asistentes virtuales, reconocimiento facial, dispositivos médicos y automóviles automatizados dependen del aprendizaje profundo para crear productos eficaces. A medida que las empresas continúan adoptando la IA genérica, los ingenieros de aprendizaje profundo son fundamentales para las empresas que desean capitalizar la IA e integrarla en procesos, servicios y productos comerciales. Según la encuesta, el 16% de los encuestados dice que ya ha contratado ingenieros de aprendizaje profundo para respaldar la IA generativa, mientras que el 28% dice que tiene planes de contratar para el puesto.

 

6. Ingeniero de PNL

El ingeniero de procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una función vital para adoptar la IA genética en cualquier organización. Gen AI depende en gran medida de la PNL para mejorar la comunicación y crear chatbots y otros servicios de IA que necesitan comunicarse de manera efectiva con los usuarios, sin importar la consulta. Esta función es responsable de entrenar sistemas de PNL, desarrollar modelos, ejecutar experimentos, identificar herramientas y algoritmos adecuados y realizar mantenimiento y análisis periódicos de los modelos. Los candidatos suelen tener experiencia en big data, codificación, selección y personalización de modelos, modelado de idiomas, traducción de idiomas y resumen de textos utilizando herramientas de PNL. La PNL juega un papel importante en tecnologías como texto a voz (TTS) y voz a texto (STT), chatbots y asistentes virtuales, y otras herramientas de inteligencia artificial de generación diseñadas para interactuar en tiempo real con los usuarios. Según la encuesta, el 15% de los encuestados dice que ya ha contratado ingenieros de PNL para respaldar la IA generativa, mientras que el 27% dice que tiene planes de contratar para el puesto.

 

7. Desarrollador de 'chatbots' de IA

Los chatbots son uno de los primeros y más comunes usos de la IA de generación en un entorno empresarial; es muy probable que haya interactuado con un chatbot de IA en algún momento de los últimos años. Ayudan a dirigir a los clientes a los asociados adecuados, conectan a los usuarios con documentación importante y pueden aliviar parte de la carga de los representantes de servicio al cliente. Con la generación de IA, los chatbots se están volviendo aún más sofisticados, con el surgimiento de servicios como ChatGPT, Bard, Replika, Cleverbot y otros, que han demostrado ser herramientas poderosas y útiles para las empresas. La tecnología de chatbot tiene demanda en todas las industrias y las empresas están ansiosas por desarrollar sus propias herramientas de chatbot para ayudar a optimizar el servicio al cliente, la programación de citas, la participación en las redes sociales, la atención al usuario e incluso el marketing y las promociones. Según la encuesta, el 15% de los encuestados dice que ya ha contratado desarrolladores de chatbots de IA para respaldar la IA generativa, mientras que el 27% dice que tiene planes de contratar para el puesto.

 

8. Ingenieros 'prompt'

Los ingenieros de avisos son responsables de garantizar que las herramientas que utilizan IA de generación, especialmente los modelos de IA de texto a texto y de texto a imagen, puedan evaluar con precisión los avisos de los usuarios y entregar la información correcta. Es una función que requiere un amplio conocimiento del procesamiento del lenguaje natural, la codificación, las consultas en lenguaje natural y las redes neuronales artificiales. Se pueden ver ejemplos de ingeniería rápida en herramientas como ChatGPT, que responde a las consultas de los usuarios y genera una respuesta única, y herramientas de imágenes de IA como Midjourney, que produce arte e imágenes únicas basadas en las solicitudes de los usuarios. Para las empresas interesadas en aprovechar la IA, especialmente con chatbots, asistentes automatizados y generadores de imágenes, la ingeniería rápida es una función vital para garantizar que esas herramientas sean efectivas y útiles. Según la encuesta, el 11% de los encuestados dice que ya ha contratado ingenieros rápidos para respaldar la IA generativa, mientras que el 26% dice que tiene planes de contratar para el puesto.

 

9. Director de IA

El director de IA es un puesto ejecutivo senior relativamente nuevo que ayuda a las organizaciones a abordar el rápido progreso y la demanda de IA en el lugar de trabajo. Hay muchas consideraciones a la hora de integrar la IA en el lugar de trabajo, especialmente en torno a la seguridad, los prejuicios, el cumplimiento y la privacidad. Un director de IA es responsable de supervisar el desarrollo de la estrategia de IA navegando y supervisando el desarrollo y la implementación de la IA en el negocio. Otras responsabilidades incluyen la supervisión de la gestión y el gobierno de datos, la colaboración de las unidades de negocios, la ética y el cumplimiento, la gestión de riesgos, la adquisición de talentos y la formación de equipos para la IA, y el seguimiento del rendimiento general y los informes analíticos de las herramientas de IA. Según la encuesta, el 11% de los encuestados dice que ya ha contratado a un director de IA para respaldar la IA generativa, mientras que el 21% dice que tiene planes de contratar para el puesto.

 

10. Escritor de IA

Cada vez más empresas están recurriendo a la IA para la creación de contenidos, incluida la redacción de publicaciones en blogs, descripciones de productos y más. Pero los resultados no siempre son perfectos y, a menudo, se necesita un ojo humano para editar y reelaborar los resultados de la IA generacional en algo que suene más humano y con el que los lectores puedan identificarse. Las empresas buscan escritores y editores experimentados que puedan ayudar a editar el contenido rápidamente, utilizando IA generativa, al tiempo que garantizan que el contenido esté bien escrito y sea fácil de entender para la audiencia prevista. Según la encuesta, el 10% de los encuestados dice que ya ha contratado escritores de IA para respaldar la IA generativa, mientras que el 21% dice que tiene planes de contratar para el puesto.

 

11. Artista de IA

El arte de la IA es una de las aplicaciones más nuevas de la generación de IA, y herramientas como Midjourney y Stable Diffusion despegaron el año pasado. Estas herramientas pueden tomar un mensaje o una imagen y crear contenido completamente único o realizar ediciones específicas en imágenes ya existentes. Existe un gran potencial para las organizaciones que buscan crear materiales de marketing, imágenes de productos, imágenes de archivo y otro contenido relacionado con el arte. Las organizaciones buscan artistas y diseñadores gráficos experimentados que puedan aprovechar esa experiencia y conocimiento para aprovechar al máximo las herramientas de generación de imágenes. Los artistas tienen el conocimiento y la experiencia adecuados para crear indicaciones que obtendrán mejores resultados con la IA generativa. Conocen la jerga, la terminología y los matices de diversas áreas artísticas (ya sean películas, obras de arte o gráficos visuales), lo que puede ayudar a garantizar que las empresas obtengan los resultados que desean de estos servicios. Según la encuesta, el 7% de los encuestados dice que ya ha contratado artistas de IA para respaldar la IA generativa, mientras que el 15% dice que tiene planes de contratar para el puesto.



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