Lo que la Inteligencia Artificial llevará a las empresas

La Inteligencia Artificial sigue dando de qué hablar y en el ámbito empresarial los retos para su aplicación al parecer no tienen límites. Los conocimientos en analítica avanzada de datos, deep learning y robótica son los perfiles ligados a áreas de negocio más valoradas en el mercado.

La consultora McKinsey ha pronosticado que el impacto de la inteligencia artificial será de 33 billones de dólares durante 2018, al tiempo que su empleo dentro de las compañías aumentará un 19,7% a lo largo de este año.

Hoy en día, los sectores más avanzados son el financiero, distribución y comercio. Asimismo son las áreas comerciales, de marketing y las que están en contacto con el cliente las que más apuestan por la incorporación de expertos en IA en las empresas.

Según un análisis de PwC, la principal barrera para la implantación de soluciones tecnológicas es la falta de talento especializado y los expertos consideran que la implementación de Inteligencia Artificial y la aplicación del Machine Learning irían mucho más rápido si las empresas pudieran encontrar profesionales cualificados en estas tecnologías.

Tinámica, proveedor de soluciones tecnológicas especializadas en el entorno de Inteligencia Artificial y Big Data, ha identificado cuáles serán estos perfiles especializados en IA que tendrán mayor demanda durante los próximos años. A continuación los compartimos:

1- Big Data Scientist. Aporta soluciones de negocio, respuestas a cualquier tipo de pregunta, siempre tomando como base los datos. Es una mezcla de matemático, estadístico e informático pero con conocimientos avanzados de bases de datos NoSQL y técnicas analíticas avanzadas para el tratamiento masivo de datos y programación de modelos en R o Python.

2- Big Data Architect. Dirige la plataforma tecnológica que soporta la ingesta, almacenamiento y gestión de datos masivos en tiempo real y se encarga de que los datos lleguen en perfecto estado y forma para ser analizados.

Tiene conocimiento de cada uno de los componentes de la arquitectura tecnológica que adapta a las necesidades del negocio. Suele ser un informático, físico o ingeniero de telecomunicaciones formado en la materia: Hadoop, Spark y bases de datos NoSQL.

3- Big Data Analyst. Tiene menos conocimientos tecnológicos que los anteriores pero mayores conocimientos de negocio y una gran capacidad para visualizar, presentar e interpretar los resultados y patrones ocultos entre los datos. Tiene grandes habilidades de data Discovery y de herramientas de visualización tipo Qlik View, Tableau, PowerBI o Spotfire.

4- Ingeniero en Inteligencia Artificial. Ingeniero industrial o de telecomunicaciones o físico con alto conocimiento de los procesos de la industria específica para su automatización a través de inteligencia artificial y robótica. Se valoran conocimientos de Deep learning y analítica avanzada así como de comunicaciones entornos de baja latencia e IoT.

5- Cognitive Analyst. Es un perfil de consultor de negocio con altos conocimientos funcionales de la industria en la que trabaja y con habilidades para realizar data Discovery y extraer insights de los datos, muy especializado en tecnologías y computación cognitiva, Human Computer Interfaces y tecnologías XtoText.

La Inteligencia artificial conlleva comunicaciones totalmente síncronas de muy baja latencia, automatización de procesos y analítica avanzada, por lo que se requieren perfiles profesionales en cada uno de estos campos, lo cual son combinaciones de conocimientos de telecomunicaciones, informática, matemáticas, estadística e ingeniería industrial.