Durante la temporada de graduaciones de este año, la popularidad de los puestos relacionados con la IA se ha disparado como un termómetro en pleno verano. Puestos de computación de alto rendimiento en el departamento de entregas de Meituan, puestos de inteligencia digital en PetroChina y puestos de algoritmos AIGC en Tencent, puestos que antes se consideraban de alto nivel, están atrayendo a jóvenes de diversas especialidades, como petróleo, maquinaria y medicina. Esta opción laboral, aparentemente común, en realidad esconde el «código de talento» de la modernización industrial: cuando la IA pasa del laboratorio a la línea de producción, de los conceptos a las herramientas, la demanda de talentos ha pasado de ser de «expertos técnicos» a «generalistas».
La esencia de la fiebre del talento en IA reside en la «fiebre bidireccional» entre la tecnología y la industria. Los datos muestran que la escala de la industria de la IA en mi país ha superado los 700 mil millones de yuanes y ha mantenido una tasa de crecimiento superior al 20% durante muchos años consecutivos. Sin embargo, por muy avanzada que sea la tecnología, su implementación es fundamental para generar valor. Al igual que la evolución de Internet, desde la navegación web hasta los pagos móviles, es inseparable de los desarrolladores que comprenden la tecnología y los escenarios de consumo. Ahora que la IA se adentrará en los campos de la atención médica, la manufactura, la energía, etc., también necesita profesionales transfronterizos que comprendan tanto los algoritmos como los problemas de la industria. Li Yizhang, de la Universidad del Petróleo del Suroeste, mencionado en los medios, es ingeniero en el sector energético. Es experto en modelado de IA y comprende las leyes de la extracción de petróleo. Esta capacidad combinada de «tecnología y escenario» es precisamente la clave para la implementación de la IA.
Pero tras el entusiasmo, también se esconde una profunda ansiedad por la modernización industrial. Lo que las empresas necesitan no son «expertos técnicos» que solo sepan escribir código, sino «traductores» que puedan convertir los algoritmos en productividad. Cuando un instituto de investigación reclutó puestos en IA, muchos graduados de universidades de prestigio se encontraban entre los solicitantes, pero quien finalmente se alzó con el puesto fue una persona transfronteriza con formación médica, ya que pudo comprender rápidamente las necesidades reales de los médicos en cuanto a diagnóstico por imagen y hacer que el modelo de IA fuera más práctico. Esto demuestra indirectamente que los talentos en IA en la sociedad digital están evolucionando de expertos técnicos a «decodificadores de demanda».
La rápida expansión de las universidades responde a esta demanda. Desde la Escuela de Educación General en IA de Tsinghua hasta la doble titulación en «Lengua y Literatura Chinas + IA» de la Universidad Normal de Beijing, desde 500 universidades que abren especializaciones en IA hasta el Ministerio de Educación que añade 29 nuevas especializaciones, el sector educativo está intentando derribar las barreras disciplinarias. Esta exploración es necesaria: si los talentos en IA solo conocen tecnología pero no medicina, la IA médica podría mantenerse siempre en la «precisión de laboratorio»; si solo conocen algoritmos pero no fabricación, los robots industriales podrían no ser capaces de resolver problemas específicos en la línea de producción. Al igual que cultivar un árbol, este no solo debe arraigarse en el terreno técnico, sino también extenderse a diversas ramas de aplicación para dar frutos prácticos.
Por supuesto, el auge del talento también trae nuevos desafíos. Cuando el etiquetado de datos cambia de «trabajo simple» a «trabajo profesional», los estudiantes interdisciplinarios comienzan a pagar por la experiencia en exámenes escritos, y las empresas incluyen la «formación universitaria» en los criterios de selección. Esta ola de entusiasmo profesional también está elevando silenciosamente el umbral de la industria. Pero desde otra perspectiva, la popularización de las nuevas tecnologías a menudo pasa por un proceso que va desde un crecimiento vertiginoso hasta operaciones refinadas. Al inicio del desarrollo de la industria, a través de la competencia entre talentos, veremos gradualmente los factores clave que realmente afectan su desarrollo. La tecnología a menudo determina el límite inferior de la aplicación industrial. En definitiva, necesitamos no solo a quienes escriben buen código, sino talentos que puedan conectar la tecnología con las necesidades reales.
Por supuesto, en el auge de la industria, quienes buscan empleo aún deben mantener la sobriedad necesaria. Los diversos cursos de pago para exámenes escritos y entrevistas que han surgido en las plataformas sociales reflejan, en cierta medida, la mentalidad ansiosa de algunos graduados interdisciplinarios que persiguen ciegamente las tendencias. Donde hay demanda, hay mercado. Sin embargo, el éxito final sigue dependiendo del conocimiento, las habilidades y la experiencia personales, y la preparación para entrevistas de pago no puede sustituir el esfuerzo y la preparación propios.
Ya sea que se trate de cambiar de las grandes petroleras a la IA, o de la maquinaria a la inteligencia digital, estos jóvenes buscadores de empleo esconden la lógica de crecimiento más evidente de la era digital: la tecnología nunca está aislada, es como un río; solo cuando fluye hacia campos, ciudades y talleres puede convertirse realmente en tendencia. Y quienes puedan tender puentes entre diferentes campos se convertirán en los creadores de tendencias más deslumbrantes de esta migración. El futuro de la IA no está en el código, sino en cada conexión con el mundo real.
