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La inteligencia artificial no es un concepto novedoso, lleva acompañándonos décadas, si bien es cierto que los progresos en esta disciplina son cada vez más seguidos y tenidos en cuenta por parte de la ciencia y, en especial, la tecnología y la economía.
La tendencia desde hace años es hacer de la inteligencia artificial una práctica cada vez más humana. Mucha gente cree que la inteligencia artificial se puede convertir en algo negativo o que debemos temer al progreso en la robótica, en el acceso a información y en el manejo de esta. Sin embargo, la realidad es que los humanos somos quienes tenemos la llave para controlar esta tecnología, que por otra parte, está ya implantada en muchas más tareas de las que imaginamos.
Inteligencia artificial y aprendizaje profundo
Cuando se habla de inteligencia artificial, mucha gente no sabe bien qué significa este concepto. Para todos ellos, allá va una definición un poco simple pero efectista, la inteligencia artificial es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano.
Puede parecer que se trata de una tecnología lejana y misteriosa, pero está presente en nuestro día a todas horas. Los asistentes virtuales de voz: Siri, Alexa, Cortana… reproducen técnicas de inteligencia artificial. Muchas aplicaciones para móvil hacen lo propio y las redes sociales también sacan partido de esta disciplina.
Los avances en inteligencia artificial se alimentan en gran parte del big data, la disciplina que tiene por objetivo procesar y almacenar grandes cantidades de datos y ofrecer ventajas comunicacionales, comerciales y empresariales en todo tipo de sectores.
La inteligencia artificial, a su vez, incluye procesos importantes como el de “machine learning”, que explican cómo las máquinas pueden ir aprendiendo y obteniendo conocimientos mientras trabajan. El machine learning sigue siendo una disciplina o forma de conocimiento que se basa en patrones de conocimiento introducidos por humanos que la máquina desarrolla, es decir, proyecta escenarios a partir de los datos que recibe.
Un paso más allá va el aprendizaje profundo. Es un aspecto de la inteligencia artificial en el que se emula el aprendizaje que los seres humanos utilizamos para obtener determinados conocimientos. Si con el machine learning, las máquinas son capaces de ofrecer escenarios a partir de datos introducidos por los humanos, el deep learning o aprendizaje profundo es una forma de automatizar el análisis predictivo.
El aprendizaje profundo, por tanto, es una rama del aprendizaje en la inteligencia artificial. En el machine learning o aprendizaje automático, los algoritmos son lineales, y en el aprendizaje profundo estos algoritmos van siendo aplilados en una jerarquía que va aumentando su nivel de complejidad y abstracción.
Formarse en inteligencia artificial, una oportunidad de crecer laboralmente
La inteligencia artificial, el big data, el aprendizaje profundo, la ciberseguridad… la nueva realidad tecnológica está abriendo nuevos nichos en el mercado laboral actual.
Las empresas del sector tecnológico demandan cada vez más profesionales en empleos emergentes, trabajos que apenas existían hace una década. Se trata de empleos vinculados a la innovación, la tecnología o la transformación digital.
En el caso del big data, por ejemplo, según el Informe Anual de Infojos 2017, en 2008 apenas había 200 ofertas para analista de datos en esta web de empleo, mientras que en 2017 había ya 1.500 vacantes. Esta misma tendencia se repite en otros empleos como Data Scientist, especialista en robótica y ciberseguridad o trabajos relacionados con la inteligencia artificial.
La formación en estas disciplinas es, como vemos, fundamental para garantizarse un futuro laboral con oportunidades. Desde la Universidad de Alcalá ofrecen en master-artificialintelligence.com información interesante sobre su master en inteligencia artificial. Un master en deep learning es, en estos momentos, una buena oportunidad de mostrarse competitivos a la hora de encontrar empleo en un futuro cercano.
Con el aprendizaje profundo se consigue que la inteligencia artificial tenga menos margen de error. Para desarrollar técnicas de aprendizaje profundo, por otra parte, es también necesaria la introducción de ingentes cantidades de datos, de modo que el big data es otra disciplina que participa activamente en todo este fenómeno. La inteligencia artificial, y el deep learning, tienen cabida a través de aplicaciones en áreas como el arte, las humanidades, las ciencias, los negocios, la logística, el marketing, etc.
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