EscucharUna buena proporción de las nuevas ofertas de empleo están incluyendo como requisito tener competencias de inteligencia artificial (IA), al tiempo que crecen los porcentajes de las planillas en las empresas con conocimientos, habilidades y destrezas en esta tecnología.
La demanda de talento con IA aumentó por varias vías: en firmas internacionales presentes en Costa Rica, en desarrolladoras con clientes corporativos en Estados Unidos que les piden soluciones que incorporen IA y en industrias tradicionales.
También aumentó en puestos relacionados con tecnología de la información (TI), pero se empieza a solicitar cada vez más en posiciones gerenciales y ejecutivas, en mercadeo y ventas, en contabilidad y finanzas, en recursos humanos y hasta en operaciones.
“Más de un 40% de las ofertas en áreas tecnológicas ya requieren conocimientos en IA, especialmente en empresas con enfoque en transformación digital”, dijo Omar Sánchez, de Datasys Group. “En nuestra empresa aproximadamente un 25% del personal posee competencias en IA. La meta es que este porcentaje aumente con programas de capacitación interna y contratación estratégica”.
La demanda de competencias de IA abarca puestos, habilidades y certificaciones propias de tecnologías de información (TI). También se incluyen para otras funciones en las empresas y tanto en desarrolladoras como en industrias tradicionales: mercadeo, finanzas, recursos humanos y gerencia.
Hay instituciones que ya ofrecen estos programas. “Inclusive hay algunas que lo ofrecen de forma gratuita, lo que genera una ventaja competitiva en el mercado para quienes lo adquieren”, indicó Estefany Quesada, coordinadora de reclutamiento de TI de ManpowerGroup.
Las firmas Hikru, 10Pearls, GBM, Smart Digital Software (SDS), Datasys Group, EY, Manpower y PwC indicaron en cuáles puestos, cuáles habilidades técnicas y cuáles certificaciones en IA se están exigiendo en el mercado local.
La industria espera que en los próximos cinco años, las habilidades en IA pasen de ser una especialización a convertirse en una habilidad transversal en múltiples industrias.
Puestos
Las competencias en IA son requeridas en diversas áreas, incluyendo:
—Desarrollo de software y ciencia de datos (ingenieros de software y de IA, ingenieros de MLOps (operaciones de aprendizaje automático), ingenieros y científicos de datos, desarrolladores e ingenieros de aprendizaje automático o machine learning, desarrollador de algoritmos).
—Automatización y análisis de negocios (analistas de datos, ingenieros de automatización, ingenieros en robótica, consultores de IA y automatización robótica de procesos o RPA).
—Finanzas, mercadeo y servicio al cliente (analistas de riesgo, especialistas en personalización de contenido y asistentes virtuales para la implementación de chatbots por ejemplo).
—Ciberseguridad y operaciones (detección de amenazas, optimización de procesos con IA).
—Manufactura: automatización de procesos, analítica avanzada, soporte técnico avanzado y consultoría digital en transformación industrial.
—Estudios de mercado y análisis de tendencias de clientes: utiliza IA para comprender mejor las necesidades y comportamientos de los clientes y adaptar las soluciones de manera más efectiva.
—Mercadeo digital para generación de demanda y prospección: se implementan estrategias basadas en IA para identificar oportunidades de mercado y atraer nuevos clientes de manera eficiente.
—Evaluaciones de madurez digital personalizadas: se desarrollan evaluaciones adaptadas a cada cliente para identificar oportunidades de mejora y diseñar planes de transformación digital.
Competencias
Las competencias más solicitadas incluyen:
—Inteligencia de datos, big data y análisis de datos (experiencia con herramientas y tecnologías para manejar grandes volúmenes de datos y capacidad para interpretar y visualizar datos).
—Programación: dominio de lenguajes específicos para AI y en Python, R, TensorFlow, PyTorch.
—Manejo y procesamiento de modelos de lenguaje natural (NLP) y visión computacional (conocimientos en técnicas para el análisis de imágenes y videos).
—Aplicación de aprendizaje automático (machine learning, incluyendo comprensión de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, así como técnicas de optimización) y aprendizaje profundo (deep learning y familiaridad con redes neuronales y frameworks afines).
—Capacidad de integrar soluciones de IA con herramientas empresariales.
—Implementación de modelos en la nube (AWS, Azure, GCP)
—Habilidad para diseñar y optimizar algoritmos para resolver problemas específicos.
—Pensamiento crítico y ética en IA (comprensión de las implicaciones éticas y sociales de la IA).
—Matemáticas y estadística: conocimientos sólidos en álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística.
—Gestión de energía basada en IA para optimización del consumo, mantenimiento predictivo basado en machine learning y análisis, mejora de eficiencia operativa e integración de IA en soluciones industriales.
—Estrategias de ventas personalizadas: uso de IA para desarrollar campañas de correo electrónico y realizar llamadas en frío de manera efectiva, enfocándose en las necesidades específicas del cliente potencial.
—Preventa: capacidad para crear y presentar demostraciones personalizadas utilizando IA, ofreciendo soluciones adaptadas a los requerimientos de cada cliente.
—Habilidades blandas tales como análisis y resolución de problemas, resolución de problemas, capacidad para analizar situaciones complejas y encontrar soluciones efectivas, evaluar riesgos y tomar decisiones fundamentadas, y comunicación efectiva, entre otras.
Certificaciones
En general, no se está solicitando certificaciones… por ahora.
Sin embargo, hay algunas que pueden ser claves para reconocimiento laboral, aumentan la competitividad y evaluación de un candidato, permiten demostrar que se tienen las competencias requeridas y son altamente valoradas.
Entres las certificaciones más reconocidas se encuentran las de las plataformas:
—Google AI
—Google Professional Machine Learning Engineer
—Microsoft Azure AI
—Microsoft Certified AI Fundamentals
—IBM Watson
—AWS Certified Machine Learning
—DeepLearning.AI y Machine Learning (Google, IBM, DeepLearning.AI) de Coursera.
—Siemens Xcelerator Academy (IA aplicada a manufactura).
—Mendix (desarrollo de aplicaciones low-code con IA).
—Insight Hub (análisis y monitoreo de datos industriales con IA).
—TensorFlow Developer Certification
—Python es una herramienta fundamental para desarrolladores
—UiPath tiene un buen ofering dentro del mundo de la automatización
Para algunas posiciones técnicas es deseable algunas certificaciones bases para la ejecución y desarrollo como, por ejemplo: bases de datos, minería de información, desarrollo web o aplicaciones y automatizaciones.
Para posiciones de consultoría y arquitectura en TI es deseable un postgrado como una maestría.
