A medida que evoluciona el campo de la IA, las nuevas descripciones de puestos de trabajo llegan con rapidez y furia. Hace apenas uno o dos años, los nuevos empleos eran "científicos de datos full stack", o "ingeniero MLOps".
Aunque éstos siguen siendo muy interesantes, ha surgido una nueva categoría laboral: el "ingeniero de IA". Este artículo desglosa este nuevo puesto y responde a varias preguntas. ¿Qué es un ingeniero de IA? ¿En qué se diferencia de otros empleos relacionados con la IA? ¿Desea usted este trabajo? Si es así, ¿cómo debe empezar?
Antecedentes - ¿Otros empleos de IA y cómo encaja éste?
Una de mis primeras observaciones fue que se trata de uno de los primeros empleos relacionados con la IA en los que aparece la palabra IA. Los empleos anteriores relacionados con la IA han tenido títulos como Ingeniero de Aprendizaje Automático, Científicos de Datos, Ingeniero de MLOps (Operaciones de Aprendizaje Automático), etc. ¿Qué podemos sacar de todo esto?
Una segunda conclusión es que los nuevos tipos de IA, como la IA generativa y los grandes modelos lingüísticos, no encajan claramente en las categorías de aprendizaje automático o ciencia de datos. Las habilidades para desarrollar estas IA (o utilizar versiones listas para usar de las mismas) en contextos de producción son, de hecho, nuevas capacidades que pueden aprenderse con una serie de antecedentes y no son necesariamente versiones avanzadas de habilidades laborales anteriores
Una posible conclusión es que la IA es cada vez más omnipresente (esto es definitivamente cierto) y, como resultado, más personas están buscando desarrollar habilidades en esta área.
¿Cuáles son las capacidades necesarias?
Así pues, ¿cuáles son las habilidades necesarias para un ingeniero de IA? Un artículo reciente de TechTarget demuestra que las habilidades son, de hecho, bastante amplias. Van desde una sólida base de informática e IA hasta una excelente comunicación, planificación y otras habilidades empresariales no técnicas.
La razón es que el éxito de la implantación de la IA en los ámbitos comerciales tiende a seguir un ciclo de vida (véase la figura siguiente) que requiere la colaboración de una serie de partes interesadas (desde el producto hasta la ingeniería, pasando por los aspectos legales, etc.). El ingeniero de IA tiene que ser capaz de trabajar con éxito con todas estas personas.
Espere - ¿no solíamos llamar a esto un científico de datos full-stack?
Sí - antes de la llegada de la IA generativa y los LLM, había entusiasmo por un científico de datos de pila completa. Los méritos provienen de puntos de vista muy similares - la idea de que un individuo técnicamente profundo que puede construir y operar la solución mientras que también entiende los impactos del negocio es muy valioso. La principal diferencia es que, por supuesto, se espera que el ingeniero de IA tenga conocimientos en las últimas tecnologías de IA que no existían de forma tan generalizada ni siquiera hace un año.
¿Se trata de una ingeniería pronta con otro nombre?
En realidad, no. La ingeniería de prompts como habilidad surgió del hecho de que los grandes modelos lingüísticos requieren prompts, es decir, formas particulares de enunciar la entrada para generar la salida ideal. Algunos han especulado con la posibilidad de que la ingeniería de instrucciones se convierta en un trabajo. Personalmente, no estoy de acuerdo. En mi opinión, la ingeniería de prompts se convertirá en una habilidad requerida para muchos trabajos (por ejemplo - buscar en google de forma efectiva es una habilidad vital ahora, pero no se ven trabajos de buscador de Google). Tal y como lo definen objetivos como éste, el ingeniero de IA se ocupa de todo el ciclo de vida de la utilización de la IA para resolver problemas, no sólo de la parte que puede requerir un diseño rápido.
Entonces, ¿son reales estos empleos de Ingeniero en IA?
Creo que sí en un sentido de alto nivel, pero no está claro que la descripción del puesto se haya solidificado. Hay muchas buenas descripciones abstractas de Ingenieros de IA por ahí (ejemplos aquí y aquí). Sin embargo, una rápida búsqueda de ofertas de empleo en línea en un popular sitio de empleo reveló que, aunque hay muchos puestos de trabajo con las palabras IA e ingeniero en el título, los puestos reales (y las descripciones de los puestos) tendían a variar. Algunos consistían en tener amplios conocimientos de IA, con responsabilidades que incluían ayudar a la empresa a desarrollar y ejecutar nuevas funciones de IA.
Otros eran específicos de dominios problemáticos (coches autoconducidos, análisis de sentimientos para marketing, seguridad para industrias reguladas, etc.). Otros se centraron en una mezcla de asistencia en herramientas (por ejemplo, ayudar a una gran empresa de IA a hacer que sus herramientas internas fueran más fáciles de usar para los desarrolladores). Otros se centraron en disciplinas específicas dentro de la IA: procesamiento del lenguaje natural, visión, etc. También había unos cuantos puestos de Ingeniero de Inteligencia Artificial.
¿Qué nos dice esto? Nos dice que hay muchos empleos de "Ingeniero de IA", pero puede que el de Ingeniero de IA no sea un empleo, sino una categoría de empleos. Al igual que los roles de científico de datos, ingeniero de ML e ingeniero de MLOps evolucionaron con el tiempo para representar diferentes responsabilidades, cabe esperar que los empleos de ingeniero de IA evolucionen a medida que las empresas aprendan de la experiencia cómo formar equipos para ofrecer nuevas funcionalidades de IA y cómo desglosar los roles dentro de estos equipos.
¿Cómo puedo empezar?
En mi opinión, la forma más fácil de empezar es aprendiendo a aplicar la IA en el contexto de la carrera que tenga actualmente. Si es ingeniero de software, puede, por ejemplo, aprender cómo los copilotos de IA pueden ayudarle a hacer más eficiente su proceso de desarrollo. Si es especialista en marketing, puede, por ejemplo, aprender a utilizar la IA para mejorar las tareas de marketing. Estos pequeños pasos le proporcionarán una experiencia muy directa, y muy práctica, de la IA tal y como es hoy en día. También le ayudará a determinar si desarrollar más conocimientos sobre la IA es adecuado para usted.
Conclusiones
El espacio de la IA está experimentando un crecimiento explosivo. Tanto si el ingeniero de IA se convierte en una función laboral como en un término paraguas para una colección de funciones laborales, está claro que las capacidades descritas serán necesarias para todas las organizaciones que intenten beneficiarse de la IA. Desarrollar habilidades en estas áreas, ya sean conocimientos básicos de IA o habilidades avanzadas específicas del dominio, es una muy buena prueba de futuro para la carrera de cualquiera.
