Investigador en Inteligencia Artificial: qué hacen y cómo seguir esta carrera
¿Te apasiona la Inteligencia Artificial? ¿Te gustaría trabajar en este campo como investigador y ayudar a dar forma a los sistemas de base de la IA? Descubre cómo seguir esta trayectoria profesional.
Recibida con tanto entusiasmo como asombro, la expansión de la Inteligencia Artificial está revolucionando indiscutiblemente nuestras vidas personales y profesionales, influyendo en comportamientos cotidianos (como las elecciones de compra en línea) y procesos laborales. Su rápida propagación en los más diversos campos profesionales ha llevado a la aparición de una serie de nuevas figuras encargadas de investigar e implementar nuevos algoritmos, modelos y sistemas de IA cada vez más avanzados.
Una de estas figuras es el Investigador en Inteligencia Artificial, un profesional que realiza investigaciones importantes en el campo, desarrollando soluciones innovadoras para hacer que los sistemas equipados con IA sean más efectivos, poderosos y capaces de resolver problemas complejos. Este es un rol importante, que requiere una base sólida en informática y matemáticas, fundamentos teóricos y prácticos del funcionamiento de la IA, metodologías de investigación rigurosas y la capacidad de escribir algoritmos avanzados que permitan a las máquinas aprender, razonar y adaptarse de maneras cada vez más sofisticadas.
Partiendo de la teoría, los Investigadores en IA desarrollan sistemas de Inteligencia Artificial capaces de optimizar todo tipo de procesos en cualquier campo imaginable, desde la salud hasta las finanzas, pasando por el entretenimiento y la educación.
A menudo especializados en áreas específicas como aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural o visión por computadora, los investigadores en IA tienen responsabilidades bien definidas:
- Experimentar con IA para identificar límites y potencial inexplorado;
- Desarrollar algoritmos que optimicen y mejoren las capacidades de los sistemas de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, creando prototipos y demostraciones prácticas;
- Documentar cuidadosamente los resultados de su investigación para difundirlos a través de revistas revisadas por pares, colaboraciones con otros expertos y conferencias académicas;
- Revisar y verificar investigaciones realizadas por otros expertos para contribuir a la validación y el progreso de los estudios de IA;
- Colaborar con equipos interdisciplinarios y establecer acuerdos comerciales con socios industriales para traducir la investigación realizada en aplicaciones comerciales tangibles;
- Solicitar subvenciones y financiamiento para apoyar sus proyectos de investigación.
Para ingresar al mundo de la Investigación en IA, es importante seguir un camino de formación dirigido, a través de cursos universitarios ad hoc y maestrías académicas que profundicen en temas como inteligencia artificial, aprendizaje automático, ciencia de datos y métodos computacionales avanzados. El siguiente paso es identificar pasantías o roles como Investigador Junior en IA en empresas y startups dedicadas al mundo tecnológico, institutos de investigación o laboratorios académicos, para participar en proyectos colaborativos que permitan ganar experiencia práctica y contactos con otros investigadores en el campo, lo cual es útil para la creación de una base profesional sólida.
Es imprescindible una formación continua a través de programas de especialización, cursos semestrales, maestrías académicas o cursos cortos dedicados a nuevas tendencias, que proporcionen habilidades específicas adicionales y certificaciones para enriquecer el bagaje cultural y el currículum vitae, ya que un sector en constante evolución como la IA necesita profesionales actualizados.
Se requieren habilidades y conocimientos específicos para convertirse en Investigadores en IA, que incluyen:
- Conocimientos avanzados de matemáticas y estadística, que les permitan desarrollar nuevos algoritmos e interpretar datos complejos;
- Fundamentos sólidos en programación, aprendizaje automático, ingeniería de datos y análisis de Big Data, útiles para implementar y probar modelos avanzados de IA, realizar simulaciones y procesar grandes conjuntos de datos;
- Capacidad para aplicar metodologías de investigación rigurosas y verificación de los resultados obtenidos;
- Aptitud para la resolución de problemas y el pensamiento crítico, esenciales para abordar creativamente los muchos problemas que pueden surgir durante la fase de investigación;
- Habilidad para comunicarse de manera eficiente y trabajar en equipos amplios, ya que el Investigador en IA siempre tendrá que colaborar e interactuar con otros investigadores, ingenieros y partes interesadas;
- Juicio ético sólido y conciencia social, que permita considerar las implicaciones éticas del impacto social de la IA;
- Capacidad para proponer sus innovaciones al mundo empresarial.
El software y las herramientas utilizadas a diario por los Investigadores en IA varían según los proyectos específicos y las áreas de aplicación. Sin embargo, algunas herramientas y software fundamentales son ampliamente utilizados en el campo de la investigación en IA.
Entre el software y las herramientas más utilizados por los Investigadores en IA para desarrollar, probar e implementar modelos avanzados de IA se encuentran bibliotecas de código abierto, como PyTorch y TensorFlow, que permiten la construcción de redes neuronales profundas, y entornos interactivos que permiten escribir y compartir código, como Jupyter Notebook.
De gran importancia son las herramientas para gestionar los datos acumulados durante la investigación, como NumPy, y herramientas de aprendizaje automático que ofrecen algoritmos listos para usar útiles para optimizar el aprendizaje automático de los sistemas en desarrollo, como Scikit-learn. Para trabajar en modelos de IA a gran escala y gestionar su implementación, los investigadores en IA también utilizan entornos aislados como Docker. En cambio, plataformas como Git, que rastrea cada cambio realizado, y GitHub, que simplifica la colaboración entre múltiples usuarios, se utilizan para compartir el trabajo entre investigadores.
Una figura polifacética y cada vez más demandada, los Investigadores en IA pueden trabajar en diferentes contextos, como:
- Grandes y pequeñas empresas donde desarrollan e implementan soluciones de IA para mejorar los procesos de producción, productos y servicios ofrecidos. A menudo se incluyen en equipos de I+D, pero también pueden estar adscritos a TI;
- Empresas tecnológicas y startups, donde desarrollan aplicaciones de IA y herramientas de aprendizaje automático para proponer al público de la industria;
- Centros de investigación y universidades, donde realizan investigaciones avanzadas en IA que comparten con otros expertos;
- Instituciones públicas y organizaciones sin fines de lucro, dentro de las cuales explotan la IA para contribuir a proyectos de investigación con impacto social y automatizan procesos recurrentes.
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Además de las conferencias teóricas y la experiencia práctica, las pasantías en empresas de la industria son una parte integral del curso, lo que permite a los estudiantes establecer relaciones profesionales importantes y ganar experiencia en el campo.