Si hay algo que se debe tener sumamente presente es que la Inteligencia Artificial (IA) nos regalará más beneficios y ventajas que cualquier otro invento o descubrimiento en la historia. Sin embargo, hay que señalar que también requerirá más habilidades y dominio que cualquier otra cosa. Lo que quiere decir que pondrá esa responsabilidad no sólo en cada geek sino, también, en aquellos en posiciones de liderazgo que tendrán que velar por sus transformaciones individuales y, así mismo, por las transformaciones de sus organizaciones.
Conozca estas habilidades críticas de un buen geek a nivel de IA
Estas son las habilidades que necesitarán los Geeks en la era de la Inteligencia Artificial:
- Lenguajes de programación: Primero que nada hay que tener presente que la competencia en lenguajes de programación como Python es verdaderamente crucial, ya que se usa ampliamente en el desarrollo de Inteligencia Artificial (IA) debido a sus ricas bibliotecas y marcos.
- Marcos y bibliotecas de Inteligencia Artificial (IA): Tales como; TensorFlow, PyTorch, así como también otras como; scikit-learn y Keras para construir y entrenar modelos.
- Las redes neuronales y aprendizaje profundo: Es inherente para un geek el profundizar en las arquitecturas de redes neuronales, las redes neuronales convolucionales (CNN), así como también en las redes neuronales recurrentes (RNN) y los transformadores.
- También hay que mencionar el aprendizaje automático: Es necesario comprender los fundamentos del aprendizaje automático; aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, así como también aprendizaje por refuerzo e incluso, el aprendizaje profundo.
- En cuanto a las Matemáticas: Es vital comprender algoritmos y modelos mediante una base consistente en matemáticas, especialmente álgebra lineal, cálculo y así mismo, probabilidad/estadística.
- Manipulación y análisis de datos: Hay que acotar que las habilidades en el pre-procesamiento, así como en la limpieza y la manipulación de datos son vitales para trabajar con datos del mundo real, debido a que los modelos de Inteligencia Artificial dependen en gran medida de datos de calidad.
- Procesamiento del Lenguaje Natural: Deben obtener información sobre tokenización, incrustaciones de palabras, así como también sobre los modelos de lenguaje y análisis de sentimientos.
- Otro aspecto importante es la visión artificial: La cual incluye clasificación de imágenes, detección de objetos, así como también la generación de imágenes y tecnologías relacionadas.
- Aprendizaje por refuerzo: Toma de decisiones secuenciales en entornos dinámicos.
- Control de versiones: Especialmente crítico en la colaboración en el código.
- La computación en la nube: Es vital desarrollar fuerzas en plataformas en la nube como por ejemplo; AWS, Azure o Google Cloud; obtenga los valiosos recursos necesarios para entrenar e implementar modelos de Inteligencia Artificial a escala.
- Evaluación del modelo y ajuste de hiperparámetros: Es necesario dejar claro que se necesitará técnicas para evaluar el rendimiento del modelo y así mismo para optimizar los hiperparámetros.
- Implementación y escalado: Se debe desarrollar habilidades para implementar modelos de Inteligencia Artificial en entornos de producción y optimizarlos para su uso en el mundo real.
- En cuanto a la ética y sesgo de AI: Es necesario comprender las implicaciones éticas de la IA y el aprendizaje automático, incluyendo el sesgo en los datos y los algoritmos.
- Por otra parte hay que comentar acerca de la colaboración y comunicación: En donde debemos dejar claro que la comunicación efectiva sin lugar a dudas, es esencial para la colaboración muy particularmente en equipos multifuncionales y explicando conceptos de IA a partes interesadas no técnicas.
- El aprendizaje continuo es vital: Debe mantenerse actualizado sobre las idas y venidas de IA.
- La resolución de problemas y la creatividad es otro punto vital: El desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial, por lo general, requiere una resolución creativa de problemas para poder abordar desafíos complejos. Por lo tanto, para un buen geek es vital mantener sus equipos diversos y escuchar nuevas voces.
