El AI Developer ha pasado, en muy poco tiempo, de ser un perfil desconocido a convertirse en un profesional muy demandado por las empresas tecnológicas. Un profesional especializado en crear sistemas, aplicaciones o soluciones tecnológicas que emplean técnicas de Inteligencia Artificial. Este tipo de desarrollador tiene habilidades en programación, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y otras áreas relacionadas con la AI.
Entrenar a una inteligencia artificial requiere de la recopilación de información, un proceso que implica enseñar a una máquina a aprender y tomar decisiones por sí misma, donde se establecen reglas explícitas, la AI aprende patrones complejos a través de datos.
Este proceso comienza con la recopilación de enormes cantidades de información relevante, lo que proporciona a la AI un vasto conjunto de datos para aprender. Luego, mediante algoritmos y modelos matemáticos, la AI analiza estos datos, identifica patrones y construye conexiones para comprender el contexto y tomar decisiones basadas en estos patrones identificados.
¿Qué hace un AI Developer?
Las responsabilidades de este perfil profesional pueden incluir:
-Diseñar y desarrollar algoritmos y modelos de aprendizaje automático para resolver problemas específicos.
-Crear aplicaciones o sistemas que utilicen técnicas de AI para el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones, la automatización de procesos, entre otros.
-Trabajar con conjuntos de datos grandes y complejos para entrenar modelos de AI.
-Implementar y optimizar algoritmos de AI en diferentes entornos y plataformas.
-Colaborar con equipos interdisciplinarios para integrar soluciones de AI en productos o servicios.
Por lo tanto, para trabajar en el desarrollo de inteligencias artificiales, se necesita una combinación de habilidades técnicas, conocimientos en programación y comprensión profunda de los conceptos subyacentes en la inteligencia artificial. Estas son algunas de las habilidades y capacidades que son esenciales para un AI Developer:
- Programación: Dominio de lenguajes de programación como Python, R, Java, C++ o JavaScript.
- Aprendizaje de máquina y estadísticas: Comprender algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, analizar conjuntos de datos y evaluar modelos.
- Conocimientos en matemáticas: esenciales para comprender y desarrollar algoritmos de IA.
- Frameworks y herramientas de IA: experiencia con bibliotecas y frameworks como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras, entre otros. Saber cómo implementar modelos y algoritmos usando estas herramientas.
- Procesamiento de datos: Habilidad para trabajar con grandes conjuntos de datos, limpiarlos, preprocesarlos y realizar análisis exploratorio para extraer información relevante.
- Comprensión del dominio: Conocimiento del campo en el que se está aplicando la IA. Por ejemplo, en medicina, finanzas, robótica, etc. Entender los problemas y desafíos específicos de ese dominio es crucial.
- Ética y responsabilidad: los desarrolladores de AI deben considerar aspectos como la privacidad, el sesgo algorítmico y el impacto social de sus creaciones.
- Resolución de problemas: Capacidad para abordar desafíos complejos, encontrar soluciones innovadoras y mejorar constantemente los modelos de AI.
- Habilidades de comunicación: comunicar de manera efectiva los conceptos técnicos a audiencias no técnicas y colaborar en equipos multidisciplinarios.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
-Reconocimiento de voz: La AI se utiliza en sistemas de reconocimiento de voz para traducción automática, dictado de voz a texto, control de dispositivos por voz y sistemas de transcripción automatizada.
-Automatización y robótica: en la industria, la AI se utiliza para la automatización de procesos en fábricas, el control de robots y la optimización de la cadena de suministro.
-Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): la AI se utiliza para entender y procesar el lenguaje humano en forma escrita o hablada. Las aplicaciones incluyen chatbots, traducción automática, resúmenes automáticos de texto, análisis de sentimientos en redes sociales, entre otros.
-Machine Learning: El aprendizaje automático es un campo clave de la inteligencia artificial que se aplica en la personalización de contenido en plataformas digitales, clasificación de datos, análisis predictivo y recomendaciones inteligentes.
-Visión artificial: esta área emplea la AI para interpretar y analizar imágenes o videos. Se utiliza en reconocimiento facial, sistemas de vigilancia, detección de objetos, diagnósticos médicos a través de imágenes, entre otros.
Como hemos podido comprobar, la Inteligencia Artificial comienza a estar presente en la industria, el diseño, IoT y en muchas cosas de nuestro día a día. Convertirte en un AI Developer es un paso hacia una profesión con mucho futuro que podrás desarrollar con el Máster FP especializado en en Inteligencia Artificial y Big Data de DIGITECH.
