Si quieres una carrera en IA, aprende Python

Las habilidades con inteligencia artificial, aprendizaje automático y modelos de lenguaje grandes tienen una gran demanda en una variedad de industrias.

No, la IA no te va a quitar el trabajo. Todavía no de todos modos. Como he escrito, los mejores usos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (AI / ML) complementan la creatividad humana en lugar de suplantarla. Irónicamente, los mejores modelos de lenguaje grande, o LLM, son entrenados, tal vez no siempre legalmente, utilizando los productos protegidos por derechos de autor de la creatividad humana. Las personas y los robots van a coexistir pacíficamente en el futuro previsible.

Aun así, algunas industrias están adoptando más agresivamente la IA que otras, como se revela en el último Informe del Índice de IA 2022 del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de Stanford. Durante el año pasado, prácticamente todas las industrias han aumentado sus inversiones en personas conocedoras de la IA, con ofertas de trabajo aún más altas centradas en la IA de empresas de las siguientes industrias: información (5,3%); servicios profesionales, científicos y técnicos (4,1%); y finanzas y seguros (3,3%). Si estás preocupado por tu trabajo o simplemente quieres capitalizar esta tendencia, tengo una palabra para ti: Python.

Las empresas lideran el camino

Hasta 2014, la academia era el centro del universo ML. Ya no más. Las grandes empresas han liderado la carga de IA / ML desde 2014, y en 2022, las empresas lanzaron 32 modelos de ML, mientras que la academia lanzó solo tres. Las instituciones académicas no pueden seguir el ritmo de los datos, los ciclos de CPU y el dinero que aporta la industria.

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¿Cuánto dinero? Bueno, mientras que un LLM como GPT-2 costó $ 50,000 para entrenar en 2019, PaLM costó aproximadamente $ 8 millones para entrenar, con 360 veces más parámetros que GPT-2 (que, por supuesto, era de vanguardia para su época). Los gobiernos podrían permitirse este tipo de inversión, pero los gobiernos se han preocupado principalmente por tratar (sin éxito) de regular los LLM, por lo que la industria ha llenado el vacío.

Al hacerlo, el apetito de las empresas por el talento de IA / ML ha aumentado en casi todos los sectores industriales estadounidenses. En promedio, el número de ofertas de trabajo relacionadas con AI / ML se ha disparado de 1.7% en 2021 a 1.9% en 2022. Ese número puede parecer pequeño, pero esos porcentajes son de todas las ofertas de trabajo en Estados Unidos. Acercarse al 2% es enorme, dado lo poco probado que sigue siendo la IA / ML para la mayoría de las empresas. Como mencioné anteriormente, algunas industrias tienen tasas mucho más altas de ofertas de trabajo que requieren experiencia en IA / ML.

Instituto de Stanford para la Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano

El porcentaje de empleos que desean habilidades de IA está creciendo en la mayoría de las industrias, especialmente en el último año.

Los empleos no son la única medida de inversión, por supuesto, y en términos de efectivo, la medicina y la atención médica lideran el camino con $ 6.1 mil millones en inversiones en IA en 2022. Justo detrás de la atención médica viene la gestión de datos, el procesamiento y la nube ($ 5.9 mil millones); luego fintech ($ 5.5 mil millones). Estas industrias tienen sentido, dada la forma en que se gastan esos fondos de IA. Según el informe, las empresas utilizan la IA de varias maneras, pero las áreas principales incluyen la automatización robótica de procesos (39%), la visión por computadora (34%), la comprensión del texto en lenguaje natural (33%) y los agentes virtuales (33%). En cuanto a los casos de uso, el principal adoptado en 2022 fue la optimización de las operaciones de servicio (24%). Otros más populares fueron la creación de nuevos productos basados en IA (20%), segmentación de clientes (19%), análisis de servicio al cliente (19%) y nuevas mejoras de productos basadas en IA (19%).

¿Qué significa esto para su trabajo? Según un estudio diferente realizado por investigadores de la Universidad de Pensilvania y financiado por OpenAI, "alrededor del 80% de la fuerza laboral de los Estados Unidos podría tener al menos el 10% de sus tareas laborales afectadas por la introducción de LLM, mientras que aproximadamente el 19% de los trabajadores pueden ver al menos el 50% de sus tareas afectadas". ¿Quién está en riesgo? Contadores, matemáticos, intérpretes, escritores creativos y más. ¿Quién no? Aquellos enfocados en más trabajo físico, como cocineros, mecánicos o rutinas de petróleo y gas. (Sin embargo, los vehículos eléctricos pueden venir para este último grupo).

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Esta noticia no tiene por qué ser mala, por supuesto. Como estamos viendo con el desarrollo de software, la IA puede eliminar parte del tedio de un trabajo determinado al tiempo que libera a los empleados (en este caso, los desarrolladores) para que se centren en tareas de mayor valor. Para aquellos que buscan reforzar sus posibilidades en este futuro impulsado por la IA, el informe de Stanford destaca una tecnología en particular por encima de otras: Python.

Python y el Santo Grial de la IA

El impacto de Python en la ciencia de datos no debería ser una sorpresa. Como escribí en 2021, "el lenguaje con más probabilidades de dominar [la ciencia de datos] es el que es más accesible para la población más amplia dentro de la empresa". Un año después, esto seguía siendo cierto: "A medida que las organizaciones buscan un grupo más diverso para ayudar con la ciencia de datos, el atractivo masivo de Python lo convierte en una rampa de acceso fácil". Cada vez más, Python es la lingua franca para expertos y novatos por igual a medida que se sumergen en la ciencia de datos.

En el informe de Stanford, Python destaca tanto por su crecimiento relativo en comparación con otras habilidades deseadas, como también por su crecimiento absoluto:

Instituto de Stanford para la IA centrada en el ser humano

Todas las habilidades relacionadas con la IA han visto un gran salto en la demanda, con Python liderando el camino.

Hay una serie de razones por las que Python sigue subiendo a la cima para la ciencia de datos, en general, y AI / ML, específicamente. Python ayuda a reducir la complejidad inherente a la IA/ML al proporcionar un grupo de potentes bibliotecas que simplifican el desarrollo. También es simple y consistente, con una sintaxis clara que es legible por humanos, bajando el listón para llegar a ser competente con ella. Python también viene con una comunidad amplia y acogedora para ayudar a los desarrolladores a ser productivos más rápido, mientras se ejecuta en casi cualquier plataforma que desee usar.

Sí, la IA podría hacer que partes de su trabajo sean obsoletas, dada la capacidad de una máquina para hacer las cosas de manera más eficiente que un humano. Sin embargo, especialmente para aquellos que eligen Python, debería haber muchas oportunidades para abrazar el surgimiento de la revolución robótica y extenderla para satisfacer sus necesidades (y las de su empleador) utilizando Python y otras herramientas.

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