Cerrar panel

Cerrar panel

Cerrar panel

Cerrar panel

¿Qué se debe estudiar para trabajar en inteligencia artificial?

La inteligencia artificial ha dejado de estar considerada ciencia ficción y poco a poco se está conviertiendo en un mercado laboral para profesionales con sólidos conocimientos STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) por sus siglas en inglés .

Controlador aéreo de drones, conductor de nanorobots, ingeniero de una fábrica inteligente… La inteligencia artificial (IA) comienza a revolucionar el mercado laboral. “Y tú, ¿qué vas a ser de mayor?”. Según datos del Observatorio para el Empleo en la Era Digital, el 80% de los españoles de entre 20 y 30 años ejercerá a lo largo de su carrera profesiones recién nacidas o aún en gestación.

La situación actual es menos optimista y hasta preocupante. El déficit mundial de profesionales con estudios superiores en esta materia será de 40 millones en 2020. Sin embargo, la IA es un campo en el que cada vez hay más posibilidades para formarse, tanto una educación básica como especializada en áreas como el ‘big data’, la robótica o la inteligencia computacional.

La IA es un cóctel de disciplinas y aplicaciones. La demanda de profesionales es tan novedosa que una sólida combinación de conocimientos STEM, actualizados casi en tiempo real, pueden ayudar a hacerse un espacio en estas recién nacidas posiciones. Las personas con formación en ramas de ciencias con buena base en matemáticas o personas con titulación en ingenierías técnicas lo tienen más fácil para orientar su formación.

La mejor apuesta, hoy por hoy, la ofrecen los países que han introducido la materia de pensamiento computacional en la educación primaria y secundaria. “Los estudiantes del futuro necesitan conocer este idioma, incluso si finalmente estudian cualquier otra rama científica como la medicina, la biología, la arquitectura o la economía…”, recomienda Andrés Pedreño, el rector que convirtió a la Universidad de Alicante (UA) en un referente tecnológico en el mundo académico, además de uno de los mayores expertos españoles en economía digital. “Es importante completar la información con conocimientos de informática a nivel de programación y diseño”, concuerda Manuel Martín Molina, catedrático del Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid.

Para el exrector de la Universidad de Alicante y en la actualidad presidente del laboratorio de ideas It&Is Siglo XXI, “el tema es de la mayor urgencia y relevancia”, ya que, a su juicio, “no hay posicionamiento futuro para nuestro país, ni formación de capital humano sin una buena base educativa en pensamiento computacional”.

Para  Martín Molina es importante también romper con algunos estereotipos asociados con la informática. Ciertas imágenes de informáticos –“por ejemplo, como personas frikis”, apunta– son dañinas para generalizar esta profesión, suelen orientar más hacia un sector masculino y pueden impedir la participación de personas con gran talento potencial para la inteligencia artificial.

La universidad toma la delantera

Las universidades ya empiezan a ofrecer formación específica en IA. Pero lo primero es una titulación universitaria de grado con importante base en matemáticas y en ingeniería como, por ejemplo, informática, matemáticas, física o ingenierías afines como ingeniería de telecomunicaciones o industrial. Después, lo ideal es una especialización en posgrado (máster o doctorado) en áreas de la inteligencia artificial. “Por ejemplo, hay másteres oficiales de gran calidad relacionados con inteligencia artificial (en aprendizaje automático, robótica…) en universidades públicas españolas”, explica Martín Molina.

Estos estudios suelen incluir contenidos de representación del conocimiento y razonamiento (para realizar automáticamente planificación, diagnóstico…), aprendizaje automático, robótica cognitiva, percepción computacional (por ejemplo, visión artificial o reconocimiento del habla) y procesamiento de lenguaje natural (como la comprensión de textos, o la generación de textos).

“En cualquier caso, los matemáticos y los ingenieros en computación tienen una base excelente para pivotar hacia campos como el ‘machine learning’ y el ‘deep learning’”, afirma Pedreño. A su juicio, la hibridación con los científicos de datos podría completar la formación más competitiva.

Opciones en educación a distancia

Paralelamente, las titulaciones a distancia y los MOOC  (Massive Open Online Course) proporcionan un entrenamiento excelente en IA. Tras completar un curriculum básico, siempre se puede iniciar especialización en un dominio concreto: ‘big data’, robótica, inteligencia computacional, entre otros.

La formación ‘online’ es muy recomendable y presencialmente empieza a haber una oferta creciente y cada vez más competitiva. En opinión de los expertos, Udacity, Coursera y Edx, entre otras plataformas, están ofreciendo excelentes cursos con formato MOOC que cubren conducción automática, introducción a la IA, ‘machine learning’ y redes neuronales entre otras técnicas de IA. Sistemas como TensorFlow, la biblioteca de IA que Google ha elevado a código abierto, y el Cognitive Toolkit de Microsoft, sitúan las plataformas de aprendizaje al alcance de casi cualquiera.

Existe también formación reglada oficial específica en IA, proporcionada por universidades no presenciales en plataformas de ‘e-learning’, como es en España el caso de la UNED (Máster en IA Avanzada), o la más reciente iniciativa promovida por la Asociación Española por la Inteligencia Artificial (AEPIA) y la UIMP, un Máster de investigación en IA. También la Universidad de la Rioja (UNIR), con varios cursos y másteres, oferta formación online en torno a la IA.

“Cuanto más rápido avancemos en una formación de calidad en todos los frentes, mucho mejor”, alienta Andrés Pedreño, desde Alicante. “Lo importante”, señala, “es poder trabajar y comprender a los especialistas en IA”. Para el experto, el primer paso debería pasar por una aproximación conceptual a la materia, lo que contribuye a romper las barreras de este lenguaje.

Quizás más que en otras disciplinas, la formación continua es fundamental en esta profesión, cuyas técnicas evolucionan de una forma muy rápida. Dado el grado de innovación previsible, hará falta que los futuros trabajadores diseñen una estrategia formativa muy sólida. “Hoy el ‘networking’ internacional es sorprendente. Aparte de identificar al mejor talento, propicia redes muy valiosas para complementar conocimientos y concebir nuevos avances”, comenta Pedreño, quien aventura el gran reto que las universidades tienen por delante en la materia.

El profesional que trabaje en IA debe tener capacidad de aprendizaje autodidacta, manejar con eficacia publicaciones en inglés sobre revistas técnicas y científicas y otros recursos en internet y redes sociales.

El 2018 será, además, un muy buen año para la IA. El 80% de las grandes organizaciones invertirá en este área, el 60% llevará a cabo pruebas de concepto y todas ellas, según Joseph Reger, jefe de Tecnología de Fujitsu, sufrirán un déficit de trabajadores capacitados. Este año será el principio del fin del mercado de trabajo como lo conocemos. La IA no es solo el futuro, es el presente más inmediato.

Otras historias interesantes