¿Qué estudiar para trabajar en inteligencia artificial?

Si has llegado hasta aquí, sabes que la inteligencia artificial está en auge, que es una de las tecnologías de las que todo el mundo habla y que necesita profesionales continuamente. Pero no sabes por dónde empezar. ¡Estamos para ayudarte! Aprender inteligencia artificial desde cero empieza con los conocimientos de la ciencia de datos.

Todos los puestos de trabajo relacionados con data science, por ejemplo, data scientist, data analyst o data engineer, son de las profesiones más demandadas en la actualidad.

Nos sobran las razones para estudiar inteligencia artificial, entre ellas, sus variadas salidas laborales, salarios atractivos y ser responsable de tareas que no dan cabida al aburrimiento. Trabajar en cualquiera de las ramas de la IA significa ejercer en las compañías que están liderando una carrera importante por la innovación en la historia de la humanidad.

Ahora bien, la Inteligencia Artificial (IA) ha irrumpido en casi todos los aspectos de nuestra vida, desde la forma en que interactuamos con la tecnología, hasta su impacto en sectores variopintos, como la medicina, la industria automotriz y las finanzas. ¿Qué se necesita estudiar para incursionar en el campo de la Inteligencia Artificial?

Qué estudiar para dedicarse a la IA

La base indiscutible para ingresar al campo de la IA es adquirir conocimientos sólidos en ciencia de datos y programación con Python, ampliamente utilizado en el análisis de datos y el desarrollo de modelos de IA. Pero eso no es todo, verás que la inteligencia artificial es un área amplia de la que hay que aprender varias habilidades y técnicas:

Fundamentos de la ciencia de datos y programación con Python

Aprender a programar con Python implica familiarizarte con sus funciones, comprensiones, y manejar los errores. También necesitarás configurar tu entorno de trabajo con Jupyter Notebooks y Anaconda. Y también trabajar en entornos virtuales y PIP (el sistema de gestión de paquetes de software). Por supuesto, sin olvidarse de Git y GitHub (que, a pesar de sonar muy parecidos, son tecnologías diferentes)

Una vez aprendes Python puedes usarlo para la visualización de datos, una proeza que puedes conseguir con librerías como Matplotlib y Seaborn.

Además, una vez llegues a estas librerías estarás ingresando en conocimientos de big data: la manipulación y transformación de gran cantidad de datos, que puedes lograr con otras librerías como Pandas y NumPy.

Recuerda que el valor de la ciencia de datos y la inteligencia artificial es conseguir insights: pistas que nos ayuden a llegar a conclusiones importantes y generar nuevas ideas para nuestro equipo o el negocio.

Algunas veces, al trabajar con datos, puedes encontrarte con espacios en blanco, es decir, datos faltantes. En estos casos se aprenden técnicas de exploración, detección e imputación de datos faltantes.

En resumen, la checklist de este primer set de habilidades sería:

✓ Entender el papel del data science en la toma de decisiones basada en datos.

✓ Variables, tipos de datos y operaciones básicas con Python.

✓ Estructuras de control como condicionales y bucles con Python.

✓ Definición y uso de funciones con Python.

✓ Uso de NumPy para manipulación de matrices y operaciones numéricas.

✓ Uso de Pandas para manipulación y análisis de datos tabulares.

✓ Entender operaciones comunes como filtrado, agrupación y transformación de datos.

✓ Creación de gráficos estáticos y dinámicos para explorar y comunicar patrones en los datos con Matplotlib y Seaborn.

✓ Personalización de gráficos para mejorar la legibilidad y el impacto visual con Matplotlib y Seaborn.

Matemáticas y estadísticas para data science

Las matemáticas son la lengua de la programación y de la IA. Entender de álgebra lineal, cálculo, estadísticas y probabilidad es inevitable si quieres comprender los algoritmos y modelos detrás de la IA.

Incluso si llega el momento en que los titulares alarmistas se convierten en una realidad y la IA llega a un nivel inconmensurable de “inteligencia”, su base seguirá siendo la estadística, Python y SQL. Para entender, crear y optimizar modelos de machine learning necesitarás de las matemáticas.

¡No entres en pánico! Las matemáticas tienen una característica a nuestro favor: son las mismas de siempre y hemos madurado desde el colegio. Revisita los temarios de estadística y probabilidad, de álgebra y cálculo, e interioriza que esos conceptos pueden ser mejor asimilados cuando no son acompañados por otra decena de asignaturas y el estrés subyacente de la adolescencia. Es momento de que te apoderes de tu futuro profesional y domines este conocimiento.

Por su parte, SQL es un lenguaje de consulta de base de datos. Aunque existe un debate activo sobre si es un lenguaje de programación o no, una cosa es cierta: es uno de los lenguajes más demandados en la actualidad.

Aprendiendo los fundamentos de SQL puedes acceder a otras herramientas, como MySQL y PostgreSQL, ambas son sistemas de gestión de bases de datos de código abierto y si te dedicas a una profesión relacionada a datos, probablemente se conviertan en tus mejores amigas.

Una checklist de este siguiente paso en tu aprendizaje en IA sería:

✓ Entender de estadística descriptiva y la estadística inferencial: cálculo de medidas como la media, la mediana y la desviación estándar.

✓ Representación gráfica de distribuciones de datos.

✓ Aprender conceptos básicos de probabilidad, eventos y distribuciones de probabilidad.

✓ Entender la aplicación del teorema de Bayes en inferencia y toma de decisiones.

✓ Familiarizarte con la inferencia estadística para la construcción de intervalos de confianza para estimaciones de parámetros.

✓ Cómo poner a pruebas las hipótesis para evaluar afirmaciones sobre los datos.

✓ Aplicar el álgebra lineal para operaciones de transformación y manipulación de datos.

✓ Aplicaciones en métodos de aprendizaje automático como regresión lineal y PCA (análisis de componentes principales).

Aprendizaje automático (Machine Learning)

El aprendizaje automático (que probablemente hayas escuchado con más frecuencia por su nombre en inglés, “Machine Learning”) tiene una serie de enfoques principales:

1. Aprendizaje supervisado: en el que el modelo se entrena en un conjunto de datos etiquetados, es decir, datos que tienen entradas y salidas conocidas. El objetivo es aprender una función que mapee las entradas a las salidas. Algunos algoritmos populares incluyen regresión lineal para modelar relaciones entre variables continuas, regresión logística para problemas de clasificación binaria, árboles de decisión, SVM (máquinas de vectores de soporte), k-vecinos más cercanos (KNN) y redes neuronales artificiales.
2. Aprendizaje no supervisado: el modelo se entrena en un conjunto de datos sin etiquetas. El objetivo principal es descubrir patrones, estructuras o relaciones dentro de los datos. Algunos ejemplos incluyen clustering (agrupamiento), reducción de dimensionalidad y asociación de reglas.
3. Aprendizaje semi-supervisado: este enfoque combina elementos de aprendizaje supervisado y no supervisado, donde el modelo se entrena en un conjunto de datos que contiene tanto datos etiquetados como no etiquetados.
4. Aprendizaje por refuerzo: en este tipo de machine learning, el modelo aprende a través de la interacción con un entorno. El agente toma decisiones secuenciales y recibe recompensas o penalizaciones en función de esas decisiones. El objetivo es aprender una política que maximice la recompensa acumulada a lo largo del tiempo.
5. Aprendizaje por transferencia: especialmente útil cuando el conjunto de datos de destino es limitado o cuando se carece de recursos para entrenar un modelo desde cero. El aprendizaje por transferencia aprovecha el conocimiento previamente adquirido de un modelo preentrenado en un dominio relacionado.

Estos enfoques tienen como objetivo entrenar a la inteligencia artificial con distintas técnicas, de tal forma que tenga mayor soltura al momento de recibir una instrucción y entregar un resultado. El porcentaje de acierto de una IA se mide con evaluaciones de rendimiento, como precisión, recall y el F1-score, una fórmula en la que el número 1 significa un acierto absoluto entre la predicción y lo sucedido en la realidad.

Aprendizaje profundo (Deep Learning)

El aprendizaje automático va de la mano con el aprendizaje profundo, es por eso que comparten técnicas y momentos al entrenar una IA. Comprender las redes neuronales artificiales, arquitecturas como CNNs (Redes Neuronales Convolucionales), GANs (Redes Generativas Adversarias) y RNNs (Redes Neuronales Recurrentes) es necesario para desarrollar modelos avanzados de IA. Para entender esta área entonces hay que aprender sobre:

✓ Estructura y funcionamiento de una neurona artificial.

✓  Composición de capas en una red neuronal.

✓ Utilización de bibliotecas como TensorFlow o PyTorch para definir y entrenar modelos.

✓ Construcción de redes neuronales

✓ Configuración de capas, funciones de activación y funciones de pérdida.

✓ Arquitectura típica de una CNN y principales capas convolucionales.

✓ Uso de CNN en tareas de Computer Vision (CV) como clasificación de imágenes.

✓ Entender la aplicación de RNNs en procesamiento del lenguaje natural (NLP) y series temporales.

✓ Arquitectura de una RNN y técnicas de entrenamiento como backpropagation through time (BPTT).

Procesamiento del lenguaje natural y Visión artificial

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, del inglés Natural Language Processing) y la Visión por Computadora (CV, del inglés Computer Vision) son áreas especializadas dentro de la IA.

Estudiar NLP implica comprender cómo las máquinas procesan y comprenden el lenguaje humano, mientras que en CV se analiza cómo las máquinas interpretan y procesan información visual. Estos campos tienen aplicaciones en chatbots, análisis de sentimientos (por captura de expresiones faciales), reconocimiento de voz, e incluso diagnósticos médicos (por ejemplo, analizando radiografías).

Despliegue y escalabilidad de modelos de IA

Para poner en marcha nuestros modelos de inteligencia artificial en el mundo real, necesitamos convertirlos en aplicaciones que funcionen online. Esto implica crear páginas web o servicios que las personas puedan utilizar para interactuar con esos modelos. Utilizamos frameworks como Flask o Django.

Eso implica crear contenedores con Docker, para encapsular la aplicación y asegurar la portabilidad y consistencia del entorno de ejecución.

Además, deberás aprender a escalar horizontal y verticalmente, como estrategias para aumentar la capacidad de respuesta y de carga, pudiendo usar un sistema de gestión de recursos como Kubernetes.

Todo este proceso de despliegue y escalabilidad implicará hacer uso de servicios en la nube para almacenar y ejecutar el modelo de IA, y es aquí cuando entran en juego plataformas como AWS, Azure o Google Cloud Platform. Este es un proceso increíblemente demandante, tanto a nivel de hardware como de software, lo que explica el complicado proceso de desarrollo detrás de Sora (la IA generativa de vídeo desde texto) y la alianza que se formó entre OpenAI y Microsoft.

Habilidades blandas

Ten en consideración que todo este conocimiento técnico es valioso, indiscutiblemente; pero no sirve de nada si no va acompañado de tus habilidades blandas. Estas te ayudarán para:

• Brillar en una entrevista de trabajo.
• Encajar mejor y más rápido en un equipo de trabajo.
• Dialogar con asertividad los posibles cambios que debas hacer en un programa.
• Hacer networking.
• Colaborar con la capa directiva de la empresa.
• Escalar profesionalmente, dentro y fuera de la compañía.

Entre muchas otras cosas, para trabajar en la industria tecnológica y disfrutar de los beneficios que te traerá estudiar ciencia de datos, debes ser y demostrar que eres una buena persona, tanto como ser un buen perfil profesional.

Es por esto que las habilidades blandas también forman parte de nuestro foco en la Boost Academy, el programa de aceleración de talento al que tiene acceso el alumnado que completa con éxito cualquiera de nuestros bootcamps.

¿Qué hace un profesional en inteligencia artificial?

Las tareas que lleva a cabo un o una profesional en inteligencia artificial han ido evolucionando conjuntamente con las capacidades de la IA en sí. En un principio, te encontrarás con tareas, procesos y conceptos así:

• ETLs (Extract, Transform, Load): procesos utilizados en la preparación de datos. Extraen datos de diversas fuentes, los transforman para que sean compatibles con el análisis y los cargan en un sistema de almacenamiento adecuado. Estos procesos son comunes en el data mining.
• Limpieza de datos: el proceso de detectar y corregir errores, eliminar datos duplicados o inconsistentes, y manejar valores faltantes en un conjunto de datos para garantizar su calidad y fiabilidad.
• Data lakes: repositorios de datos que almacenan grandes volúmenes de información en su formato original. La información en un data lake es desestructurada, lo que significa que necesita ser organizada y limpiada para su análisis.
• Sharding: una técnica utilizada para dividir grandes conjuntos de datos en partes más pequeñas y manejables llamadas "shards". Esto ayuda a gestionar la carga y mejorar el rendimiento en sistemas distribuidos.
• Normalización: la joya de la corona, significa implementar desde el día 0 las mejores prácticas de la ciencia de datos, organizándolos en una estructura uniforme y coherente. Ayuda a mantener la integridad de los datos y facilita su manipulación y consulta.

En muy poco años, estas mismas tareas pueden ser agilizadas casi enteramente por LLM (en castellano, grandes modelos de lenguaje, que viene del Large Language Models en inglés) como Mistral, Falcon, Llama, Gemini, GPT-4 o ChatGPT, que ya son capaces de limpiar datos e infieren información numérica en lenguaje natural, pero esto no cambia la necesidad de profesionales en data science.

Los LLM no son inteligencias artificiales por sí mismas, sino que forman parte de ellas. Esto solo significa que los perfiles profesionales que se dedican a la ciencia de datos e IA deben familiarizarse y especializarse con nuevos conceptos y tareas como:

• Fine-tuning: un proceso de ajuste, donde un modelo preentrenado se adapta a un conjunto de datos específico para mejorar su rendimiento en una tarea particular.
• La ventana de contexto: el rango de palabras o caracteres que un modelo de lenguaje considera al predecir la siguiente palabra en una secuencia. Es importante para entender el contexto y mejorar la precisión de las predicciones. Esta es una de las características que más está cuidando Google al desarrollar Gemini.
• Bases de datos vectoriales: una técnica para procesar datos privados dentro de un LLM, convirtiéndolos en vectores numéricos que mantienen la información importante, pero ocultan los detalles sensibles.
• LoRA: Es una técnica adaptativa para clasificar y entrenar modelos de lenguaje con pocos parámetros. Se enfoca en maximizar el rendimiento del modelo utilizando recursos limitados.
• RAG: Es otra técnica que se utiliza para insertar datos privados en un LLM mediante la generación de respuestas contextualizadas. Ayuda a preservar la privacidad mientras se utiliza la información para mejorar la capacidad de respuesta del modelo.

Como ves en muchas de estas técnicas, la privacidad sigue siendo una gran preocupación y es una las desventajas más criticadas de usar IA. En el campo y en el futuro de la inteligencia artificial se profetiza que, en lugar de trabajar con APIs (como se hace actualmente), las IA se ejecuten de forma local en el GPU de los ordenadores.

Inicia tu camino en la IA

La IA no acabará ni con los programadores ni con las programadoras. La razón es muy sencilla: no tiene la capacidad para crear cosas nuevas, solo repite la calidad media del código al que tiene acceso. Así que el potencial de tu talento sigue siendo el asset más valioso para el futuro del sector tech.

Échale un vistazo al programa académico del Bootcamp de Data Science & Inteligencia Artificial y descubre el contenido que te permitirá dar el primer paso en un campo profesional lleno de oportunidades, retos e innovación.

Ya has aprendido que para trabajar en inteligencia artificial primero debes adquirir la base de la ciencia de datos. No obstante, con dedicación, estudio continuo y practicar mientras aprendes, podrás incursionar con éxito en el campo de la IA.

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