Los grandes “jugadores” tecnológicos desde hace años se disputan por el liderazgo en la Inteligencia Artificial, aunque esto llegará a nuevo nivel cuando los gobiernos se sumen; México es uno de los países que muestra interés para aprovechar esta tecnología como lo muestra el estudio Towards an AI strategy in Mexico: harnessing the AI revolution, realizado por el gobierno federal de México, Oxford Insights y C Minds.

Algunos de los aspectos que se toman en cuenta para analizar la IA en el país son la investigación científica, desarrollo de talentos, habilidades y educación, adopción del sector público y privado, ética e inclusión, normas y regulaciones, e infraestructura digital y de datos.

El estudio pone un gran interés en el ámbito laboral, ya que el estudio resalta que “9.8 millones de empleos se verán afectados por la automatización en las próximas dos décadas, lo cual contempla desde tareas que son facilitadas por los sistemas automatizados, hasta empleos que serán reemplazados completamente”.

La percepción podría leerse como alarmante, pero tenemos que la oferta de empleos relacionados con Inteligencia Artificial o con Machine Learning ha aumentado de manera espectacular desde 2015, ya que desde junio de ese año y junio de 2018, la demanda de puestos de trabajo en cuya descripción estaba incluida alguna de estas dos tecnologías ha subido un 99,8%, según datos del portal de empleo Indeed.

Una de las principales preocupaciones es la falta de personal capacitado en IA, ya que los conocimientos que se imparten en la academia aún no son los suficientes para las demandas del mundo laboral.

Por parte del gobierno local, Jesús Alberto Almaguer, director general del Consejo Nacional de Normalización y Certificación de Competencias Laborales (Conocer), muchas veces los planes de estudios de las carreras no están actualizados o están enfocados en ciertos puestos de trabajo.

“De acuerdo con Información del Foro Económico Mundial, 65% de los empleos que tendrán cuando concluyan sus estudios de licenciatura o posgrado quienes hoy están entrando al bachillerato, los desconocemos. Entonces, debemos apostarle al desarrollo de habilidades, conocimiento y aptitudes que permitan poder incorporarse a los puestos de trabajo que la economía requiera en México”.

El doctor, recomienda ciertas habilidades que ayudarán a los profesionales al momento de colaborar con la Inteligencia Artificial. Se trata de una serie de competencias básicas que sean transversales como una buena base de matemáticas para fomentar el razonamiento lógico; aprender y dominar bien el lenguaje y la comunicación; y entender las cuestiones básicas de ciencia para tener un pensamiento crítico.

El impacto de esta tecnología resulta incontrovertible, ya que habrá un cambio cultural no sólo para los profesionales TI, sino para todos los sectores, debido a que deberán saber cómo trabajar con entornos donde se trabaje con Inteligencia Artificial.

Algunas de las habilidades clave, según el sector privado, que se requerirán para las situaciones de trabajo del futuro, de acuerdo a Alberto Otero es director de arquitectura digital e inteligencia artificial de Everis, son:

• Trabajar con robots. Los profesionales del futuro no necesitarán saber programar nuevas computadoras y robots, sino aprender a trabajar con ellos. Tendrán que ser “compañeros”, “colegas” de trabajo.
• Procesos automatizados. Se debe tener presente que la IA facilitará una gran variedad de procesos debido a la automatización, con el objetivo de desempeñar sus actividades, independientemente del esfuerzo de los trabajadores.
• Humanización. Los empleados deberán ser conscientes de que por más “inteligentes” que lleguen a ser los robots, no realizarán trabajos para los que no han sido programados. Por ejemplo, generar empatía y/o pensar estratégicamente.

El experto de Everis destaca que perfiles como científicos especializados, ingenieros en aprendizaje automático y analistas de datos serán algunos de los más demandados por las organizaciones.

Aunque esas tres profesiones se han posicionado como las principales para el desarrollo y mantenimiento de mecanismos basados en Inteligencia Artificial, existen muchas otras que pueden ser exploradas, por ejemplo: ingeniería de datos, ingeniería en big data, arquitectura en soluciones de big data, análisis de negocios, visualización de datos, gestión de analítica, estadística, formateo y optimización de contenido, entre otras.