Muchos trabajos corren un alto riesgo de verse afectados por la inteligencia artificial en un futuro próximo, pero roles como el de entrenador de IA, auditor de IA e integrador de IA probablemente seguirán siendo muy relevantes y ofrecerán excelentes salarios.
La inteligencia artificial está en auge y podría impulsar el crecimiento futuro, dando forma a lo que podría ser el nuevo orden mundial. Lo más probable es que cambie la forma en que trabajamos. Sin embargo, algunos expertos sostienen que la IA probablemente afectará a los trabajadores cuyas tareas son relativamente sencillas y, por lo tanto, más fáciles de automatizar. Al mismo tiempo, la IA también creará nuevas profesiones y nuevos tipos de trabajos que antes no existían. Si bien puede ser difícil predecir qué perfiles laborales se volverán menos relevantes o desaparecerán en el futuro, no es difícil identificar los tipos de trabajos que probablemente tendrán una gran demanda y una mayor remuneración a medida que la IA transforme el trabajo y la sociedad.
Aquí hay tres roles (además de los científicos de datos e ingenieros de software) que muestran un potencial inmenso en la era de la IA.
Entrenador de IA.
Si bien los científicos de datos e ingenieros de IA que construyen la arquitectura pueden tener una gran demanda, no se debe pasar por alto el papel del entrenador de IA. Es posible que muchas personas no estén familiarizadas con lo que hacen los entrenadores de IA, pero son responsables de garantizar que los sistemas de IA sean precisos y éticos. El trabajo de los entrenadores de IA es garantizar que estos sistemas funcionen bien en entornos reales una vez que estén disponibles fuera de los laboratorios. Como entrenador de IA, usted selecciona y etiqueta datos de entrenamiento, evalúa y refina las respuestas generadas por la IA, prueba casos extremos y ajusta los modelos, especialmente los modelos de lenguaje grandes (LLM), para cumplir con los requisitos comerciales, de cumplimiento y específicos de la industria.
Como entrenador de IA, su función implica colaborar estrechamente con ingenieros y científicos de datos para garantizar que los modelos funcionen de acuerdo con los objetivos internos de la empresa. Los entrenadores de IA dependen en gran medida de plataformas de etiquetado de datos como Scale y Labelbox, ya que trabajar con grandes volúmenes de datos etiquetados es una parte fundamental del entrenamiento de modelos de IA. Una vez que los datos están preparados, los entrenadores suelen utilizar herramientas especializadas para adaptar y refinar los modelos y luego validar los resultados del modelo.
Para convertirse en entrenador de IA, se necesitan tanto conocimientos técnicos como sólidas habilidades interpersonales para tener éxito. Los requisitos clave incluyen habilidades técnicas como la anotación de datos y el control de calidad, una comprensión del procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el aprendizaje automático, dominio básico de Python y conocimiento de herramientas y plataformas de modelos de lenguaje grandes (LLM) como Hugging Face y OpenAI Playground. Existen muchas oportunidades de trabajo independiente y remoto para los entrenadores de IA, y la remuneración es competitiva, con salarios iniciales que rondan los 50.000 dólares al año.
Auditor de IA.
Las auditorías financieras son un concepto familiar para muchos, pero la auditoría de IA aún es en gran medida desconocida. Sin embargo, a medida que los reguladores intensifican la supervisión, existe una creciente demanda para monitorear los sistemas de IA y garantizar el cumplimiento de los estándares establecidos. Aquí es donde entran en juego los auditores de IA. Una auditoría de IA es esencialmente una revisión exhaustiva del estado de un sistema de IA, que garantiza que opere de manera justa, segura y en cumplimiento con las regulaciones. Las auditorías pueden ser internas o externas y generalmente implican examinar el rendimiento del sistema en diferentes grupos demográficos para detectar disparidades, identificar sesgos en los resultados de la IA, garantizar el cumplimiento de regulaciones como la Ley de IA de la UE, probar las vulnerabilidades del sistema para prevenir fallos y revisar las salvaguardas de privacidad y manejo de datos.
Las habilidades clave necesarias para convertirse en auditor de IA incluyen la comprensión de algoritmos de aprendizaje automático y arquitecturas de modelos, evaluación y gestión de riesgos, ciberseguridad y modelado de amenazas, cumplimiento normativo (incluido el RGPD, la CCPA y la Ley de IA), pruebas de software y garantía de calidad, y análisis estadístico con pruebas de hipótesis. Un auditor de IA generalmente comienza como auditor junior y puede ascender hasta convertirse en director de riesgos de IA. En Estados Unidos, un auditor de IA gana un salario promedio de 95.000 dólares al año.
Integrador de IA.
Un integrador de IA es un puesto de alta demanda con un salario competitivo. También llamado especialista en IA, este puesto no es un puesto de TI: requiere una persona que comprenda tanto la tecnología como los negocios. En pocas palabras, un integrador de IA debe estar familiarizado con las principales tecnologías y plataformas de IA y saber cómo implementarlas a nivel organizacional. La principal responsabilidad de un integrador de IA es utilizar sistemas de IA para resolver problemas empresariales. Esto implica comprender los datos, definir el problema y garantizar que la solución de IA aborde eficazmente la oportunidad de negocio.
Si bien las habilidades interpersonales son importantes, una profunda comprensión de las matemáticas subyacentes y sólidas habilidades analíticas también son esenciales. Las personas con cualificaciones como títulos en Econometría, Física o Ingeniería, que comprenden los datos relevantes, son especialmente adecuadas para este puesto. Para convertirse en especialista en IA, se requiere una sólida base en IA y ciencia de datos. Los salarios para un especialista en IA en Estados Unidos comienzan en alrededor de 80.000 dólares al año.
