Las 10 habilidades de IA generativa más demandadas

Si hay una tecnología que ha capturado la imaginación colectiva en 2023, es la IA generativa, y las empresas están empezando a aumentar la contratación de lo que en algunos casos son habilidades de IA generativa muy incipientes, recurriendo a veces a trabajadores autónomos para cubrir vacíos, realizar pilotos y completar equipos de proyectos de IA internos.

Analizando los comportamientos de contratación de las empresas en su plataforma, el mercado de trabajo freelance Upwork tiene la IA como la categoría de más rápido crecimiento para 2023, señalando que los puestos de trabajo de IA generativa aumentaron más del 1000% en el segundo trimestre de 2023 en comparación con el final de 2022, y que las búsquedas relacionadas con la IA experimentaron un aumento de más del 1500% durante el mismo período.

El reciente auge de la IA ha provocado muchas conversaciones sobre su potencial para eliminar puestos de trabajo, pero una encuesta realizada a 1400 líderes empresariales estadounidenses por el Upwork Research Institute encontró que el 49% de los gerentes de contratación planean contratar más empleados independientes y de tiempo completo en respuesta a la demanda de habilidades de IA. Y el 64% de los encuestados de la C-suite dijeron que planean contratar a más profesionales en todos los puestos de trabajo debido a la tecnología de IA generativa. De los encuestados, el 59% también afirmó que están adoptando personalmente la IA generativa en el lugar de trabajo, siendo las medianas empresas las que llevan la delantera en lo que respecta a la adopción de la IA generativa.

¿Qué habilidades están contratando exactamente las empresas? Upwork analizó los datos de su plataforma, examinando los tipos de proyectos para los que las empresas contrataron autónomos en lo que va de año, identificando así las habilidades de IA más buscadas en el mercado. Estas son las 10 habilidades de IA generativa más buscadas por las empresas, según Upwork.

ChatGPT

Como prueba de su meteórico ascenso, ChatGPT fue la habilidad de IA generativa más buscada en Upwork a principios de 2023, apenas unos meses después de su lanzamiento a finales de noviembre de 2022. Las aplicaciones de ChatGPT están muy extendidas en todos los sectores, y las organizaciones están interesadas en contratar profesionales que tengan las habilidades necesarias para ayudarles a utilizar ChatGPT para la generación de contenidos, automatización de tareas y scripting, traducción, aprendizaje bajo demanda, soporte técnico y resolución de problemas, edición y corrección de textos, generación de ideas, programación y gestión de calendarios, etc. Comprender cómo aprovechar ChatGPT en el lugar de trabajo se ha convertido rápidamente en una habilidad cada vez más valiosa que las empresas están interesadas en capitalizar para alcanzar los objetivos empresariales.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

La tecnología de procesamiento del lenguaje natural (PLN) 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 evoluciona constantemente, con matices que pueden hacer que las conversaciones generadas por IA resulten poco naturales, confusas o robóticas. El objetivo de la PNL es crear experiencias más fluidas para quienes interactúan con chatbots de IA y otros servicios que dependen de la IA generativa para atender a clientes.

Estas competencias incluyen conocimientos en áreas como el preprocesamiento de textos, la tokenización, el modelado de temas, la eliminación de palabras vacías, la clasificación de textos, la extracción de palabras clave, el etiquetado de voz, el análisis de sentimientos, la generación de textos, el análisis de emociones, el modelado del lenguaje y mucho más. Las funciones más relevantes para hacer uso de la PLN son las de científico de datos, ingeniero de aprendizaje automático, ingeniero de software, analista de datos y desarrollador de software.

TensorFlow

Desarrollado por Google como un marco de aprendizaje automático de código abierto, TensorFlow es el más utilizado para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático y redes neuronales. Como una herramienta popular y eficaz que ayuda a las empresas con el desarrollo y la implementación de modelos de IA, la habilidad está en alta demanda en varias industrias y roles de trabajo. Los roles de trabajo relevantes incluyen ingeniero de aprendizaje automático, ingeniero de aprendizaje profundo, científico de investigación de IA, ingeniero de PNL, científicos y analistas de datos, gerente de productos 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 está utilizando para analizar y procesar imágenes, al tiempo que extrae datos e información de documentos visuales y de texto, e interpreta o manipula esos datos según sea necesario. El procesamiento de imágenes con IA permite a las organizaciones analizar y extraer datos de documentos como facturas, órdenes de compra, listas de empaquetado, recibos y otros. También tiene importantes aplicaciones en el sector sanitario, ya que contribuye a analizar imágenes médicas de resonancias magnéticas y tomografías computarizadas. El procesamiento de imágenes consta de varias fases: adquisición, mejora, restauración, procesamiento, compresión y descompresión, procesamiento morfológico, reconocimiento de imágenes y visualización de datos. Los puestos de trabajo relevantes incluyen ingeniero o científico de procesamiento de imágenes, ingeniero de robótica, científico de investigación de IA, analista de control de calidad, desarrollador de RA o RV, entre otros.

PyTorch

Desarrollado por el equipo de Facebook AI Research (FAIR) en 2017 como una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto, PyTorch es un marco popular que ayuda a las organizaciones a construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo y redes neuronales que se pueden emplear en tecnología como NLP y otras aplicaciones. PyTorch es conocido en la comunidad del aprendizaje profundo y la IA por ser un marco flexible, rápido y fácil de usar para construir redes neuronales profundas. Entre sus alabadas características se incluyen gráficos de computación dinámica, una base en Python y diferenciación automática para crear y entrenar redes neuronales profundas. Los roles de trabajo relevantes incluyen ingeniero de aprendizaje automático, ingeniero de PNL, científico de investigación de IA, científico o analista de datos, especialista en imágenes médicas y analista de ética y cumplimiento de IA.

Creación de contenidos con IA

La promesa de la IA generativa para la creación de contenidos es innegable, y cada vez más empresas recurren a ella para crear contenidos como entradas de blog, publicaciones en redes sociales, gráficos, artículos e incluso vídeos. Sin embargo, la IA generativa no siempre consigue producir contenidos que resulten naturales o relevantes para los humanos, lo que se traduce en textos toscos o torpes que requieren cierto nivel de edición humana para tener sentido. Como resultado, ha aumentado la demanda de profesionales que puedan dirigir los motores de IA generativa de forma eficaz en la producción de contenido relevante y supervisar el contenido generado por IA para garantizar que fluya sin problemas, tenga sentido y resuene en una audiencia humana. Los puestos de trabajo relevantes incluyen redactor de contenidos de IA, estratega de contenidos, analista de contenidos de IA, diseñador gráfico de IA, productor y editor de vídeo de IA, desarrollador de contenidos de chatbot de IA y gestor de cumplimiento de contenidos de IA.

Midjourney

Midjourney es un servicio de inteligencia artificial generativa desarrollado en 2022 para generar imágenes a partir de mensajes en lenguaje natural. Actualmente sólo se puede utilizar a través del servidor oficial Discord de la empresa, mediante un bot que genera cuatro imágenes por petición del usuario. Su lanzamiento suscitó cierta controversia, especialmente entre miembros de las comunidades artística y de diseño gráfico, que temían que la tecnología pudiera sustituir a los artistas y a los contenidos creados por humanos. También han surgido dudas sobre la violación de los derechos de autor, incluidas demandas de artistas que afirman que la IA vulnera sus derechos al haber sido entrenada sobre la obra de millones de artistas. Sin embargo, el laboratorio de investigación Midjourney afirma que quiere trabajar con los artistas y servirles de herramienta para facilitarles la creación de contenidos. Sea cual sea tu opinión sobre el arte generado por la IA, la demanda de los conocimientos de Midjourney es alta, ya que las organizaciones tratan de sacar partido de esta tecnología para crear anuncios personalizados y como alternativa a la búsqueda de inspiración en Google Imágenes.

Chatbot de IA

Los chatbots de IA se han convertido en algo habitual en la sociedad moderna, especialmente en el comercio electrónico, la atención al cliente y la venta al por menor. Las empresas emplean cada vez más la IA para reducir la carga de trabajo de los representantes humanos, normalmente redirigiendo a los clientes a documentación útil, respuestas directas a preguntas comunes y asistencia para problemas más sencillos antes de ponerlos en contacto con un representante humano. Con los chatbots de IA, las organizaciones pueden agilizar la experiencia del cliente, pero estos servicios también requieren un mantenimiento y una gestión regulares por parte de trabajadores humanos. Las organizaciones buscan profesionales que puedan probar y depurar, desplegar e integrar, y analizar y supervisar los servicios de chatbot. También buscan conocimientos sobre API, aprendizaje profundo, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, gestión de diálogos y preprocesamiento de texto.

Ajuste de modelos

El ajuste de modelos es el proceso de identificar y establecer los ajustes y parámetros ideales para los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Al ajustar y afinar estos parámetros, los equipos pueden mejorar el rendimiento y la eficiencia de sus modelos de aprendizaje automático. El ajuste de modelos utiliza parámetros entrenables, que se aprenden internamente a partir de los datos, e 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 calidad orientados al consumidor. Las funciones 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.