Si en algo parece haber cierto consenso entre académicos y comunidad profesional es en que la programación y la inteligencia artificial, con las matemáticas como eje, van a ser áreas profesionales que no van a tener demasiados problemas para encontrar empleo en los próximos años, incluso en el presente inmediato: la demanda de esta mano de obra continuará ascendiendo, y cotizándose bien.
De cómo podemos orientar nuestra formación o reciclarnos laboralmente hacia este campo es de lo que hablamos en el cuarto episodio de Captcha, el podcast de Xataka sobre Inteligencia Artificial en colaboración con Huawei. Es algo que ya avanzamos a finales de 2017 y cuya tendencia continúa: los salarios siguen elevándose y hay escasez de talento, incluso en Silicon Valley se están produciendo situaciones en las que las empresas ya no van a fichar a los alumnos recién salidos de la universidad, sino a sus profesores.
Inteligencia Artificial 101
Para ilustrarnos sobre la formación en Inteligencia Artificial contamos con un invitado de lujo: Andrés Torrubia, quien ya nos acompañó en el episodio 2x04 sobre cómo se engaña a una IA. Andrés, que se define a sí mismo como "Bruce Wayne de día y Batman del machine learning de noche", es CEO de Fixr, un marketplace de servicios y reformas para el hogar en EE.UU, entre otras ocupaciones. Antes de emprender fue hacker y trabajó en el CERN. Su juguete favorito actual es la Inteligencia Artificial y ha venido a Captcha a hablarnos sobre ella.
Con él nos adentramos en cómo es la formación en Inteligencia Artificial y qué pasos debería seguir, a su juicio, quien quiera enfocar su carrera laboral en este área. Si alguien sabe del tema es Andrés, autodidacta convencido que ha demostrado que quien quiere (y tiene una base de matemáticas), puede.
Junto a él estamos Javier Pastor, redactor de Xataka y experto en tecnología; John Tones, redactor de Espinof y experto en cine, series, cómics y cultura pop; y un servidor, Javier Lacort, redactor en Xataka.
Junto a Andrés comentamos su experiencia en preparación académica, los límites del aprendizaje autodidacta, las alternativas a los caminos más tradicionales, la capacidad de reciclarse viniendo de ramas académicas distintas o las posibilidades que ofrecen los proyectos paralelos a la formación, como los concursos a los que presentarse o la opción de crearse cierto nombre publicando proyectos en plataformas como Github.
Para finalizar, Tones nos cuenta, para los más interesados en la materia, qué obras de ficción en la literatura, el cine y las series han tratado el ámbito del aprendizaje en la inteligencia artificial, algo que seguro que enseguida nos hace recordar ciertos títulos antes incluso de que John lo haga.
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