De ingeniero de software a inteligencia artificial: transforme su carrera en programación

Es 2020 y los temores sobre cómo afectará la aparición de la inteligencia artificial a la seguridad laboral están perturbando la mente de muchos.

Las máquinas ahora pueden aprender cosas nuevas y realizar tareas cognitivas que antes solo eran posibles con el cerebro humano. La IA ya está cambiando el mundo y se está extendiendo por toda la civilización.

Pero recién estamos comenzando. La tecnología de IA es cada día más sofisticada. Desde los vehículos autónomos hasta la predicción de huracanes, la adopción de la inteligencia artificial se está acelerando en las principales industrias.

Las carreras en el campo de la IA serán importantes en el futuro. Ya lo son.

Los técnicos con habilidades de inteligencia artificial se encargarán de tareas que ningún otro profesional podrá realizar. Sin duda, esto creará una amenaza para las personas con habilidades rutinarias en industrias como la manufactura y la automotriz.

La inteligencia artificial creará muchas oportunidades de trabajo en programación, principalmente en el frente de la ingeniería técnica de la industria de la ciencia de datos.

Según el Foro Económico Mundial, Habrá alrededor de 130 millones de nuevos trabajos de IA para 2022.

Sus habilidades tecnológicas dominarán los trabajos del mañana, pero hay un espacio vacío. Mire de cerca, todavía hay un desequilibrio entre la oferta y la demanda.

A medida que el mercado laboral se mueve rápidamente, identificar nuevos trabajos de IA y adquirir habilidades ayudará a los aspirantes a técnicos a mantener el ritmo.

¿Por qué los trabajadores tecnológicos recurren a la IA?

«La IA está robando nuestros trabajos».

Una frase que hace que un escalofrío recorra la columna vertebral.

La IA y los robots no están aquí para robar sus trabajos. Aunque el mundo está sacudido por ello, los rápidos avances en inteligencia artificial están aquí para ayudar a la fuerza laboral actual. Los trabajos de hoy requerirán nuevas herramientas y tecnologías a medida que se vuelven más complejos. El auge de la inteligencia artificial y la automatización está aquí para mejorar nuestra vida diaria.

Habiendo dicho eso, los trabajadores tecnológicos y los ingenieros de software están cada vez más preocupados por los problemas que la IA podría causar en el futuro.

La inteligencia artificial está preparada para asumir casi 1,8 millones de puestos de trabajo a finales de 2020.

Para 2037, es probable que estos trabajos se vuelvan redundantes y sean reemplazados por la automatización:

• Árbitro deportivo reemplazado por tecnología de video
• Repartidor de periódicos reemplazado por dispositivos electrónicos de lectura
• Despachadores de taxis reemplazados por aplicaciones móviles
• Cajeros reemplazados por máquinas de autopago
• Telemarketers reemplazados por robots automatizados
• Agentes de viajes reemplazados por chatbots impulsados ​​por IA
• Periodista reemplazado por software de inteligencia artificial
• Trabajadores de la línea de montaje reemplazados por robots automatizados

¿Su profesión cae dentro de alguna de estas categorías?

Espero que no.

La mayoría de los trabajos se verán afectados por la IA, pero solo de manera que se forme una asociación entre una máquina y un humano. Esto significará enormes ofertas de trabajo para profesionales como ingenieros de inteligencia artificial.

¿Cómo es el paso de la ingeniería de software a la IA?

Para muchos, la transición ya está ocurriendo.

Los ingenieros de software ya deben mantenerse actualizados con las últimas herramientas, marcos y tecnologías. Sin duda, tienen el celo de seguir aprendiendo nuevas habilidades laborales, lo que les facilita hacer un cambio de carrera.

Esto es lo que debe hacer primero:

• Adquirir un amplio conocimiento de las tendencias tecnológicas actuales.
• Obtenga una sólida comprensión de la teoría.
• Domina el arte de enmarcar problemas de una manera no determinista.

Las siguientes habilidades serán un gran beneficio para los desarrolladores y programadores que buscan incursionar en una carrera de inteligencia artificial.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático hace que la computadora sea más inteligente. ¿Alguna vez te has preguntado qué hay detrás del mecanismo que activa la próxima película para que la veas en Netflix? ¿O quizás detrás de Spotify recomendando canciones para tu lista de reproducción? Bueno, eso es aprendizaje automático.

En todos estos procesos, estas plataformas recopilan la mayor cantidad de datos posible a través del tipo de películas que estás viendo o del género musical que prefieres escuchar. Estos pasos son solo los conceptos básicos de lo que existe.

¿Tiene una idea de lo que sucede cuando entrena una red neuronal? ¿Cuáles son los componentes principales que permiten que las cosas funcionen y otras no?

Una forma ideal de obtener una comprensión sólida es primero aprender sobre el aprendizaje automático antes de profundizar en la teoría. Usted debe saber:

• Cómo funciona la pérdida de función.
• Cómo construir modelos funcionales y poder comunicar los hallazgos de manera eficiente.
• Los beneficios de la retropropagación.

Ingeniería de software

Un ingeniero de software considera las necesidades del usuario para desarrollar y diseñar nuevas aplicaciones. Es el proceso de analizar mediante el diseño, la construcción y la prueba de las aplicaciones, con la ayuda de lenguajes de programación.

El aprendizaje de nuevas habilidades en el aprendizaje automático aumentará las habilidades de ingeniería de software como:

• Crear código que se pueda reutilizar para acelerar la velocidad del experimento en el que está trabajando.
• Probar varias funciones de la tubería, como el preprocesamiento de datos, el saneamiento y el aumento de entrada o salida, junto con la línea de tiempo de interferencia del modelo.
• Proporcionar respaldo (puntos de control) para modelos en diferentes niveles de capacitación.
• Configurar una infraestructura distribuida para realizar un seguimiento de una búsqueda de hiperparámetros, ejecutar el entrenamiento y descubrir inferencias de una manera más sistemática.

Estadísticas

La estadística es la habilidad fundamental que necesitan todos los profesionales de la tecnología que se mueven hacia el dominio de la IA. Sin estadísticas, entrar en el campo de la IA puede resultar complicado.

Deberías:

• Un conocimiento sólido de sobreajuste y desajuste. El sobreajuste tiene lugar cuando un modelo estadístico puede capturar el ruido de los datos. Del mismo modo, el desajuste es cuando el modelo de aprendizaje automático o el modelo estadístico no puede detectar o capturar datos. Conocer el sobreajuste y el desajuste le ayudará a analizar las próximas predicciones.
• La capacidad y el nivel de confianza para proporcionar la atribución correcta a los resultados obtenidos de su modelo.
• Conocimiento de diversas formas de determinar y medir el éxito del modelo. Por ejemplo, el área bajo la curva ROC, recuperación y precisión, etc. también observando los sesgos de la métrica de evaluación basados ​​en los resultados de su modelo.

Munging de datos

El 90% de su tiempo se dedica a la recopilación de datos, solo pregúntele a cualquier científico de datos. Esta habilidad es igualmente importante para un ingeniero de software que busca convertirse en ingeniero de inteligencia artificial. Para que aumente la tasa de sucesión de su modelo, necesita saber si su modelo se correlaciona con la calidad o cantidad de sus datos.

Las tareas de datos se dividen en categorías como:

• Preprocesamiento de datos (aumento de datos, amputación de datos faltantes y división de validación cruzada) y posprocesamiento de datos (limpieza de artefactos y cuidado de valores atípicos especiales).
• Encontrar fuentes de datos que sean confiables y puedan medir con precisión la calidad de los datos.

Modelos de depuración y ajuste

En el desarrollo de software tradicional, un error generalmente hace que el programa se bloquee. Esto puede resultar molesto para el usuario, pero es importante para el desarrollador.

Cuando un programa falla, el desarrollador puede verificar fácilmente si hay errores y depurar, resolver el problema e incluso averiguar el motivo.

Sin embargo, cuando el modelo de aprendizaje automático se encuentra con el mismo tipo de situación, genera un escándalo, a menudo porque no hay una razón clara por la que el programa falla.

Aunque las predicciones se pueden hacer manualmente, la mayoría de las veces el modelo de aprendizaje automático tiende a fallar debido a predicciones de salida deficientes. Cuando un programa de este tipo falla, el ingeniero de inteligencia artificial debe inspeccionar si hay errores, comprender los sesgos y depurar el programa.

Por lo tanto, es importante encontrar los parámetros correctos y la arquitectura adecuada para probar varias configuraciones.

Puede comenzar creando un modelo simple. Los modelos estadísticos como la regresión lineal y los vecinos más cercanos a menudo le darán un tiempo un 80% más rápido en la implementación del modelo.

Más adelante, si decide entrenar en modelos más complejos, deberá comenzar por entrenar el modelo para que se sobreajuste para una pequeña subsección del conjunto de datos.

Aprenda IA ​​para transformar su carrera de ingeniería de software

La trayectoria de la IA en 2020 tiene muchos beneficios potenciales para los ingenieros de software que buscan un cambio de carrera.

«Aunque la ingeniería de software todavía no es una verdadera disciplina de ingeniería, tiene el potencial de convertirse en una», dice Mary Shaw, ingeniera de software estadounidense y científica en jefe del Instituto de Ingeniería de Software de la Universidad Carnegie-Mellon … de 1992 a 1999. Mire qué rápido eso ¡ha cambiado!

La emoción de las carreras de IA no se desvanecerá. Se acerca el momento en que las máquinas se considerarán «inteligentes» (¡si es que no lo hemos superado ya!)