El negocio asociado a la Inteligencia Artificial crece a pasos agigantados. Según la consultora McKinsey, el impacto de la inteligencia artificial en las industrias se va a notar mucho, y predicen que gracias a estas tecnologías se generará un valor de entre 3,5 billones (trillions en el original) y 5,8 billones de dólares cada año en 19 industrias. Y para generar ese valor se requerirán nuevos empleos, necesarios para desempeñar nuevas funciones dentro de las empresas.

Esos billones de dólares de valor generado por el empleo de técnicas de inteligencia artificial supone, según la consultora, el 40% del valor generado por todas las técnicas de análisis de datos existentes. Es decir, solo la inteligencia artificial supone casi la mitad del impacto potencial de estas técnicas. Como podemos imaginar, este porcentaje del impacto de la IA en la analítica depende fuertemente de la industria o el sector que consideremos.

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Por ejemplo (ver cuadro), el sector turismo obtiene más valor de las técnicas de análisis mediante IA (sobre todo si nos restringimos a machine learning y algoritmos predictivos) que el sector aeroespacial, o incluso la banca. Pero, en media, podemos decir que la inteligencia artificial supone cada vez un porcentaje mayor del impacto potencial de todas las técnicas de análisis.

Fuente: McKinsey Global Institute (MGI) Discussion Paper, “Notes from the AI frontier: Applications and value of deep learning”.

¿Qué empleos serán necesarios a corto plazo?

El empleo de técnicas de inteligencia artificial para el análisis de datos plantea la necesidad de disponer de perfiles profesionales interdisciplinares, abarcando áreas de conocimiento como la ingeniería de telecomunicaciones, informática, matemáticas, estadística o la ingeniería industrial. La analítica avanzada, la automatización de procesos o las comunicaciones con una latencia casi nula serán parte de los retos a asumir por estos nuevos profesionales.

  • Big Data Scientist, un profesional que aportaría soluciones de negocio a partir del análisis de los datos, además de dar respuestas a cualquier cuestión que se plantee. Serían necesarios conocimientos matemáticos avanzados, estadística e informática, conocimientos en sistemas de bases de datos NoSQL y un dominio de las técnicas de análisis más avanzadas para el tratamiento masivo de datos (Big Data).
  • Big Data Architect, que será quien se encargue de gestionar la plataforma que recibe, almacena y procesa los datos masivos en tiempo real. Estos datos han de ser tratados de la manera más eficiente para ser analizados con posterioridad, con lo cual esta persona debe estar muy preparada y tener conocimientos sólidos en telecomunicaciones, física o informática.
  • Big Data Analyst, que será el encargado de analizar los datos procesados y filtrados por el big data architect. El perfil que se requerirá no va a ser tan técnico como los anteriores, pero requeirá de mayor visión de negocio y una buena capacidad para sacar información relevante de todos los datos recibidos (data discovery).
  • Ingeniero de Inteligencia Artificial, un ingeniero de formación (telecomunicaciones o industrial) con fuertes conocimientos de la industria y sus procesos de automatización mediante robótica e inteligencia artificial, con buenos conocimientos de Deep Learning y analítica avanzada, así como IoT.
  • Analista cognitivo (Congitive Analyst), que sería un consultor de negocio con altos conocimientos funcionales de la industria, con capacidades para sacar conocimiento de los datos, para realizar Data Discovery y especializado en computación cognitiva.

Predecir el futuro es muy difícil, pero viendo el mercado potencial de la inteligencia artificial y lo decisiva que va a ser a corto plazo para mejorar los procesos y en general los negocios, es factible que este tipo de empleos sean los más demandados en la industria en el plazo de unos pocos años.

 

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