Inteligencia Artificial

Por qué especializarse en Machine Learning

Profundizamos en los motivos por los que la demanda de especialistas en Machine Learning, profesionales capaces de crear algoritmos con modelos de aprendizaje automáticos, aumenta constantemente.

Publicado el 20 de Febrero de 2023
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Tras el lanzamiento de ChatGPT, todo el mundo está hablando de Inteligencia Artificial.

Es una de las herramientas más populares y extendidas, lo que ha provocado una increíble demanda de especialistas en Machine Learning, profesionales capaces de entender y crear algoritmos con modelos de aprendizajes automáticos.

Aún no sabemos si acabaremos siendo reemplazados por una máquina, pero estamos seguros de que subirse a esta tendencia a tiempo, traerá grandes ventajas y beneficios tanto a las organizaciones como a los profesionales del sector TI.

En este artículo, exploraremos por qué es una buena idea especializarse en Machine Learning, los pasos que deberías dar para convertirte en un experto en este campo que está en constante evolución y analizaremos las tendencias del presente para hacer una proyección de las oportunidades que llegaran en un futuro (no muy lejano).

Si te interesa este tema, ¡sigue leyendo!

Qué es Machine Learning

El Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que consiste en la creación de algoritmos con el objetivo de darles a las máquinas la capacidad de hacer acciones propias de los humanos. Se dice que el Machine Learning trata de que las máquinas tengan los programas necesarios que les permitan realizar acciones para las cuales no están programadas explícitamente.

Estos algoritmos necesitan grandes cantidades de datos, con el objetivo de que las máquinas puedan entrenarse y ofrecer mejores resultados. Los algoritmos más comunes tratan de hacer predicciones, clasificaciones o estimaciones de algunas variables sencillas, como puede ser el tiempo o el precio de un activo, pero existen algunos más complejos que analizan texto, audio o incluso imágenes con el propósito de extraer conclusiones de las mismas.

Todos estos algoritmos nos rodean y los utilizamos en nuestro día a día, prácticamente sin darnos cuenta de ello. Se encargan de recomendarnos anuncios que se ajusten a nuestros gustos para ayudar a las marcas a vender más, o de controlar el spam de nuestro correo electrónico para que no recibamos correo no deseado. Es por este motivo por el que ha surgido la necesidad de contratar especialistas en este ámbito, buscando que estos sean capaces de generar dichos algoritmos y de dar soporte a los mismos.

El Machine Learning existe desde hace mucho tiempo, pero ha sido en la última década cuando se ha empezado a trabajar en él, tratando de mejorar los modelos existentes y de aprovechar sus funcionalidades al máximo, acompañando los casos de uso existentes de nuevos que surgen cada día. Esto se debe en gran parte a la aparición del Big Data y a la computación en la nube, que nos ha permitido ejecutar cálculos en cualquier lugar y con máquinas mucho más potente, lo que permite entrenar modelos más complejos y profundos.

Es por esto que perfiles como el de científico de datos, analista de datos y especialista en Machine Learning son muy demandados dentro del sector IT. Todos comparten unas hard skills muy similares, es decir, deben de tener los mismos conocimientos técnicos, y por ello lenguajes de programación como Python y R, herramientas para la gestión de bases de datos no relacionales como MongoDB, o lenguajes para la gestión de bases de datos como SQL además de herramientas para la generación de visualizaciones como PowerBI se han convertido en un must have para todos aquellos que quieren empezar su carrera dentro del sector.

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Por qué aprender Machine Learning

Uno de los motivos más importantes por los que aprender Machine Learning es evidente, y de hecho ya lo hemos comentado, se trata de la alta demanda de profesionales. Aprender esta tecnología puede ofrecerte muchas oportunidades de trabajo, tanto las grandes como las pequeñas y medianas empresas necesitan personal especializado.

A pesar de la situación de despidos actual, se prevé que el sector tecnológico sea uno de los que más empleo genere en los próximos años. Ahora mismo hay cierta carencia dentro del sector, por lo que esta alta demanda no llega a ser suplida y esto favorece que las personas que tengan conocimientos en estas tecnologías puedan gozar de puestos de trabajo muy interesantes.

Además, aprender Machine Learning supone que estés a la vanguardia de la innovación y seas conocedor de todos los avances tecnológicos que se hagan en el ámbito. Esto es muy interesante, ya que hace que no se caiga en la comodidad y exista el riesgo de quedar obsoleto.

Otro de los motivos tiene que ver con que, como ya hemos comentado, se trata de un perfil que tiene que saber manejar muchas herramientas distintas, y el hecho de conocer todas estas herramientas le da al especialista una visión mucho más amplia y le permite trabajar también en otras áreas.

Por ejemplo, aunque no se esté involucrado en proyectos de Machine Learning, el hecho de haberse preocupado en aprenderlo habrá supuesto el aprendizaje de lenguajes de programación y manejo de bases de datos, lo que puede facilitar también el trabajar en posiciones relacionadas con la administración de bases de datos o a saber gestionar mejor los datos dentro del proyecto en el que se esté trabajando.

Precisamente, por lo último que hemos comentado en el apartado anterior, aprender Machine Learning es una tarea muy complicada, ya que hay que conocer muchas tecnologías y cada día aparecen otras nuevas que dificultan el estar siempre a la vanguardia. Aun así, este es un reto muy motivador, porque las nuevas herramientas cada vez son más potentes y permiten construir mejores modelos y hacer proyectos más interesantes.

Cómo aprender Machine Learning

Para empezar a aprender Machine Learning sería recomendable comenzar por los lenguajes de programación, si ya se conoce algún lenguaje de programación será mucho más sencillo, puesto que la lógica se adquirirá más rápidamente, y además siempre se puede comparar con el lenguaje conocido para tratar de aprender mediante las similitudes y diferencias con dicho lenguaje.

Los lenguajes más utilizados en el Machine Learning son Python y R, por lo que serían los más adecuados. En ese sentido, tenéis formaciones en OpenWebinars, relacionadas con estos lenguajes, como Curso de Python 3 desde cero o Programación en R: Visualización de Datos y Machine Learning. También podéis visitar la página web Python Institute, donde tenéis formaciones gratuitas que os ayudaran a aprender los conceptos básicos de Python.

Además de esto, se debería de conocer cómo trabajar con datos, y en ese sentido son recomendables las formaciones de SQL gratuitas ofrecidas por Microsoft Curso DP-080T00: Consulta de datos con Microsoft Transact-SQL o de MongoDB ofrecidos por la MongoDB University. Estas formaciones pueden ser muy útiles y pueden ofrecer una visión de cómo trabajar con los dos tipos de datos fundamentales con los que os vais a encontrar a la hora de construir vuestros modelos, datos estructurados y no estructurados.

Una vez se sepa manejar el dato y se conozcan los lenguajes de programación fundamentales es recomendable iniciarse en la construcción de los primeros modelos de Machine Learning, para ello se pueden visitar algunas de las formaciones que se ofertan en OpenWebinars, como el Curso de Machine Learning para principiantes. Se trata de formaciones que os pueden ayudar en ese sentido aprender los modelos fundamentales. De esta forma seréis capaces de construirlos y aplicarlos sobre vuestros datos para empezar a comprender la capacidad de predicción de estas técnicas estadísticas. Aunque bien es cierto que para aprender y entender en profundidad cómo funcionan estos modelos es necesario tener una base matemática y por ello hacer alguna formación en matemáticas o estadística es muy recomendable, además de que tener una base previa es muy recomendable.

Aun así, el Machine Learning no es algo novedoso, ya hace mucho tiempo que existe. Por moderno que pueda parecer este campo, nos debemos remontar al año 1950, cuando el gran Alan Turing creó el “Test de Turing” para ver los inicios de esta tecnología. A pesar de esto, bajo mi punto de vista este campo todavía está “en pañales”, es decir, estamos en una etapa muy temprana y las herramientas que existen, a pesar de ser muy potentes, todavía se pueden mejorar mucho más para implementar mejores modelos.

Ya existen herramientas que permiten construir nuestros propios modelos de Machine Learning o aprendizaje automático sin necesidad de programar o escribir nada de código, lo cual puede facilitar mucho la construcción de modelos y realizar proyectos de aprendizaje automático. Aquellas personas que se están iniciando en esto pueden haces uso de estas herramientas, las cuales resultan muy útiles para entender los fundamentos de los modelos principales. Herramientas como KNIME nos permiten construir nuestras propias canalizaciones para ejecutar modelos sin prácticamente escribir nada de código. Estas herramientas son muy útiles, ya que nos permiten entender los diferentes pasos de un proceso de Machine Learning y no es necesario que se conozcan algunas de las tecnologías que se han comentado anteriormente.

La herramienta de KNIME es gratuita, por eso es muy recomendable, pero aun así en plataformas de Cloud Computing como Azure existen herramientas muy similares a esta, como es el caso de Azure ML Studio. Esta es de pago y tiene un funcionamiento muy similar, permite construir modelos sin escribir nada de código.

Además, tanto en Azure como en Google Cloud Platform existen herramientas como Auto ML Vision o Azure Cognitive Services, de los cuales existen formaciones en Open Webinars. Estos permiten construir modelos enfocados al reconocimiento de objetos, reconocimiento de caras, análisis de texto o análisis de sentimientos en texto.

Podemos aprovechar todas las funcionalidades relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural y un montón de técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial muy complejas que en otras circunstancias requerirían tener unos amplios conocimientos y que el Cloud Computing permite utilizar modelos ya entrenados muy potentes que se ejecutan sobre sus propias infraestructuras.

Estas herramientas han hecho que el Machine Learning sea accesible por muchas más personas, y por ello recomiendo que las investigues. Puede ser una muy buena opción el tratar de utilizar y comprender estos modelos ya entrenados, explorando su funcionamiento al máximo mientras tratáis de adquirir vosotros los conocimientos de programación y bases de datos necesarios con el objetivo de construir vuestros propios modelos.

Como hemos comentado, el Machine Learning es un campo de la Inteligencia Artificial, pero en ese sentido existen otras tecnologías que están muy relacionadas con él y que se encasillan dentro del espectro de tecnologías que tratan de extraer información de los datos y realizar acciones propias de los humanos. En ese sentido, recomiendo que revises también este artículo relacionado con Machine Learning: Diferencias y complementación con otras tecnologías. Donde se compara con el Big Data, el Data Mining, el Data Science y la Inteligencia Artificial, tecnologías que como hemos comentado, comparten las mismas hard skills que el Machine Learning y en las cuales pueden existir oportunidades para aquellos que os forméis en este ámbito.

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Presente y futuro de los especialistas en Machine Learning

Por último, vamos a hablar acerca del presente y futuro de los especialistas en Machine Learning. En la actualidad, la gran mayoría de las grandes empresas ya cuentan con un equipo de especialistas en inteligencia artificial y Machine Learning, pero todavía no existe una jerarquía clara y hay muchos perfiles profesionales que están por descubrir.

Este es el principal motivo por el que un especialista de Machine Learning tiene que conocer tantas herramientas. Existen muchos otros perfiles como el de administrador de base de datos, o el de especialista en Big Data, que han surgido en los últimos tiempos con el objetivo de repartir todas las tareas, y que no tenga que ser un único perfil el que se encargue de la infraestructura, el trabajo del dato, la creación de los modelos y la generación de los informes.

De esta forma, ahora existen los roles de ingeniero de datos, científicos de datos, analista de datos y las tareas cada vez están más repartidas entre nuevos roles profesionales que surgen con el objetivo de adaptarse a las necesidades empresariales.

Aun así, las pequeñas empresas todavía no tienen la capacidad de tener un equipo lo suficientemente grande como para contar con diversos perfiles, y en esos casos es la misma persona la que tiene que trabajar con todas estas herramientas. No obstante, esto está cambiando y las empresas están viendo que si quieren prosperar y mirar hacia el futuro tienen que construir estos equipos y enfocarse en el desarrollo de estas soluciones.

Por esta razón, la demanda de especialistas es altísima. En la actualidad podemos decir que, como comentábamos anteriormente, estudiar estas tecnologías puede ser una muy buena oportunidad.

Dada la alta demanda y la baja oferta, el mercado laboral está lleno de propuestas laborales en las que se ofrecen salarios muy interesantes para este tipo de perfiles.

Si miramos hacia el futuro, este es igual de esperanzador, aunque, dado que la demanda se mantendrá constante y se prevé un crecimiento del número de especialistas, los salarios puede que se estabilicen o bajen un poco. De todas formas, no dejarán de estar entre los más altos dentro del sector.

En el futuro las empresas contarán con sus propios equipos de especialistas y tendrán que trabajar sus datos para construir modelos, ya que las que no lo hagan estarán desaprovechando muchas oportunidades y quedaran en desventaja frente al resto de competidores.

La digitalización ha hecho que el uso de estas tecnologías sea una realidad y empresas como Apple y Google están invirtiendo mucho dinero en Inteligencia Artificial. Además, se prevé que la gran mayoría de los puestos laborales que hasta ahora conocemos desaparezcan debido a la automatización y la creación de robots que sean capaces de realizar nuestros procesos de una forma mucho más óptima.

No es momento de oponerse a este cambio, sino de reciclarse y ser capaces de adaptarse a los nuevos requisitos que las empresas necesitan. Muchos puestos de trabajo serán destruidos, pero se generarán muchos otros en los que los trabajadores tendrán una mayor calidad de vida. Desaparecerán puestos de trabajo físico en los que los humanos desgastaban su energía y se convertirán en puestos en los que simplemente habrá que controlar una inteligencia artificial que se encargue de realizar dicho trabajo. Por ello, estos perfiles profesionales serán muy necesarios en el fututo.


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