Los ingenieros de IA tienen una gran demanda en la mayoría de las industrias, y con razón. Si te preguntas qué hace un ingeniero de IA, te lo explicamos.
Las empresas pueden utilizar la enorme cantidad de datos que generan a diario para mejorar y simplificar tareas cotidianas. Con los sistemas de IA adecuados, pueden liberar a sus equipos de estas tareas para que puedan centrarse en tareas más significativas. Tecnologías como la IA generativa, el reconocimiento de voz, la gestión de procesos de negocio y el procesamiento de imágenes son solo algunas de las tecnologías de IA que están transformando el mundo.
En este artículo, exploraremos qué hacen los ingenieros de IA, qué tipo de habilidades necesitan y cómo puedes comenzar tu carrera en ingeniería de IA.
Pero primero, examinemos qué es la ingeniería de IA y cómo se relaciona con el aprendizaje automático.
¿Qué es la inteligencia artificial?
La IA, o inteligencia artificial, utiliza computadoras y máquinas para emular el funcionamiento de la mente humana y así resolver problemas y tomar decisiones. Combina los robustos conjuntos de datos que generamos a diario con la informática para lograr este objetivo en su forma más simple.
En la IA, las máquinas aprenden los resultados de acciones específicas analizando grandes cantidades de datos históricos. Luego, utilizan la información obtenida para tomar decisiones sobre acciones futuras y resolver problemas. Al mismo tiempo, recopilan datos sobre las decisiones de la máquina y los utilizan para corregir y perfeccionar acciones y decisiones futuras.
¿Cuál es la diferencia entre IA y aprendizaje automático?
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial suelen agruparse en la misma definición, pero no son necesariamente lo mismo. La IA se refiere a sistemas completos (que incorporan hardware y software) que interactúan con el mundo y pueden utilizar diversos modelos, incluidos los del aprendizaje automático. El aprendizaje automático, por otro lado, se centra específicamente en la detección de patrones en los datos y la construcción de modelos para representar aspectos de la realidad. Si bien los modelos de aprendizaje automático pueden ser componentes de los sistemas de IA, esta abarca una gama más amplia de tecnologías y metodologías más allá del aprendizaje automático.
La inteligencia artificial se puede describir como la acción de las máquinas de realizar tareas de forma inteligente, basándose en reglas establecidas para resolver ciertos problemas. La inteligencia artificial, o IA, toma decisiones, aprende y resuelve problemas de forma similar a como lo harían los humanos.
El aprendizaje automático, por otro lado, es un subconjunto de la inteligencia artificial. Consiste en proporcionar datos a las máquinas y hacer que aprendan de ellos por sí mismas, sin necesidad de programación explícita. Los modelos de aprendizaje automático aprenden de los datos e intentan mejorar sus predicciones con el tiempo.
El aprendizaje automático es un subconjunto del campo de la IA, pero no toda la IA es aprendizaje automático. La IA es un campo más amplio.
¿Qué hace un ingeniero de IA?
Las empresas necesitan ingenieros de IA para implementar sus sistemas de IA, mantenerlos y adaptarlos a los cambios del negocio. Según el Foro Económico Mundial, se prevé que el empleo de ingenieros de aprendizaje automático/IA crezca un 30 % de media para 2027. Analicemos las funciones y responsabilidades de un ingeniero de IA.
En resumen, los ingenieros de IA desarrollan nuevas aplicaciones y sistemas para:
- Mejorar el rendimiento y la eficiencia de los procesos de negocio
- Ayude a la empresa a tomar mejores decisiones
- Costos más bajos
- Aumentar los ingresos y las ganancias
En pocas palabras, utilizan la ingeniería de software y la ciencia de datos para optimizar un negocio mediante la automatización. Algunas de las responsabilidades de un ingeniero de IA incluyen:
Construyendo modelos de IA
Una de las primeras responsabilidades de un ingeniero de IA es coordinarse con los líderes empresariales y los equipos de desarrollo de software para determinar qué procesos de negocio pueden mejorarse mediante el uso de IA. Una vez determinado el caso de uso empresarial, los ingenieros de IA desempeñan un papel clave en el diseño de algoritmos y la creación de modelos de IA. Desarrollan soluciones basadas en IA que imitan el comportamiento humano para realizar tareas repetitivas que actualmente realizan las personas.
Proceso de datos
Antes de construir un modelo de IA, un ingeniero de IA debe recopilar, depurar y organizar los datos sin procesar para que sean adecuados para el entrenamiento. Esto incluye el desarrollo de canales de datos para agilizar el proceso de transformación de estos datos sin procesar en los datos estructurados necesarios para los procesos de IA. Los ingenieros de IA también se encargan de tareas como la normalización y transformación de datos, la gestión de valores faltantes y la garantía de la calidad y la consistencia de los datos. Esto garantiza que los datos procesados sean precisos, imparciales y representativos, lo cual es fundamental para construir sistemas de IA fiables y eficaces.
Ingeniería de características
Los ingenieros de IA también deben estar familiarizados con la ingeniería de características. Esto implica identificar, crear y seleccionar las características más relevantes a partir de datos sin procesar para mejorar el rendimiento del modelo. Esto requiere técnicas como la codificación de variables categóricas, el escalado de características numéricas, la extracción de nuevas características y la reducción de la dimensionalidad.
Implementación y optimización de modelos
Otra responsabilidad de los ingenieros de IA es implementar modelos de IA entrenados en entornos de producción. Para ello, diseñan canales de implementación escalables, gestionan el control de versiones de los modelos y supervisan el rendimiento en tiempo real. Esto les permite optimizar los modelos en términos de velocidad, uso de memoria y precisión.
Integración de sistemas de IA
Los ingenieros de IA también deben integrar modelos de IA en los sistemas de software existentes y garantizar una interacción fluida con otros componentes. Diseñan API, gestionan el flujo de datos entre sistemas y garantizan la compatibilidad con infraestructuras como plataformas en la nube o dispositivos edge. Esta labor garantiza que las soluciones de IA funcionen eficazmente en aplicaciones más grandes, sean escalables, fáciles de mantener y cumplan con los estándares de rendimiento y seguridad.
Monitoreo y mantenimiento
Con el tiempo, los ingenieros de IA se encargan de supervisar continuamente el rendimiento de los modelos de IA implementados para garantizar su precisión, fiabilidad y eficiencia. Configuran herramientas de monitorización para detectar problemas como desviaciones de datos, degradación del modelo o anomalías en las predicciones. Cuando surgen problemas, son responsables de solucionarlos, reentrenar o actualizar los modelos según sea necesario para mantener un rendimiento óptimo.
¿Qué habilidades se requieren de un ingeniero de IA?
La IA es un campo amplio, y un ingeniero de IA requiere tanto las habilidades de un ingeniero de software como las de un científico de datos. Incluso puede ser útil saber matemáticas y estadística.
Lenguajes de programación
Un ingeniero de IA definitivamente necesita conocer al menos un lenguaje de programación. Normalmente, aprenderá varios a lo largo de su carrera. Muchas de las herramientas que utilizan para facilitar su trabajo requieren conocimientos de Python, R o Java.
Marcos de aprendizaje automático
Para crear y trabajar con modelos de aprendizaje automático, un ingeniero de IA también necesitará conocer los fundamentos de los frameworks de aprendizaje automático. Considere TensorFlow, Theano, PyTorch y Caffe. También necesitará saber cómo convertir datos sin procesar en las características que utilizan los modelos de aprendizaje automático.
Además, un ingeniero de IA debe tener experiencia con una variedad de modelos de aprendizaje automático, como:
- Redes neuronales
- Redes neuronales recurrentes
- Algoritmos de K vecinos más cercanos
- Redes adversarias generales
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Bosques aleatorios
- Aprendizaje por refuerzo
- Matemáticas y Estadística
Para crear nuevos modelos y comprender su funcionamiento, un experto en IA podría necesitar conocimientos de álgebra lineal, probabilidad y estadística en lugar de usar modelos prediseñados. Estos temas le ayudarán a comprender los modelos ocultos de Markov, el Bayes ingenuo, los modelos de mezcla gaussiana y el análisis discriminante lineal. Estas son solo algunas de las técnicas utilizadas en el aprendizaje automático.
Big Data
Los datos también son una parte vital del trabajo de un ingeniero de IA. Muchos de ellos se almacenan en sistemas de gestión de bases de datos relacionales. Por lo tanto, es muy útil tener conocimientos básicos de SQL, el lenguaje de las bases de datos. Sin embargo, algunos de estos datos se almacenarán en almacenes de datos no estructurados o semiestructurados. Por lo tanto, conocer tecnologías de big data como Apache Spark, Apache Hadoop, Cassandra y MongoDB es una gran ventaja.
Habilidades técnicas
Sin embargo, los ingenieros de IA requieren más que habilidades técnicas. También deben:
- Ser meticuloso y prestar atención a los detalles porque pequeñas inconsistencias en los datos pueden causar grandes discrepancias en los modelos de aprendizaje automático.
- Tener excelentes habilidades de comunicación, ya que muchas de las personas con las que trabajan no comprenderán mucho de lo que hacen. Tendrán que explicar los resultados de sus tareas de forma comprensible para todos.
- Ser bueno pensando en el panorama general para poder comprender las necesidades del negocio y crear sistemas de IA que beneficien a la empresa.
Cómo convertirse en ingeniero de IA
Atrás quedaron los días en que se requería un título en informática o incluso un título universitario para convertirse en ingeniero de IA. Hay tanta demanda de buenos ingenieros de IA que es imposible exigir un título. De hecho, los empleadores han descubierto que muchos expertos en IA cualificados ni siquiera lo necesitan. Lo hacen porque les apasiona su trabajo.
Si la IA es tu carrera profesional y no tienes un título universitario o quieres dedicar cuatro años a aprender inteligencia artificial, no tienes que hacerlo. Existen muchas oportunidades educativas para aprender IA en línea cuando tengas tiempo y estés donde estés. Además, la mayoría de las herramientas que necesitas para el proceso de aprendizaje son de código abierto y están disponibles gratuitamente en línea.
Dado que conocer al menos un lenguaje de programación es un requisito previo para convertirse en Ingeniero de IA, un excelente punto de partida es saber Python, el cual es uno de los lenguajes más utilizados por científicos de datos e ingenieros de IA.
Sigue aprendiendo hoy
Nunca dejes de aprender. La IA es un campo muy amplio, y aprender los fundamentos de Python y aprendizaje automático es un excelente comienzo. Sin embargo, cada habilidad que añadas a tu currículum puede aumentar tu valor para una empresa.
Fuente: traducido al español y toma de CodeCademy en inglés -
https://www.codecademy.com/resources/blog/what-does-an-ai-engineer-do/
Escrito por:
Stephan Miller