• Andrew Ng, reconocido referente global en inteligencia artificial y creador de DeepLearning.AI, ha advertido que dominar la programación ya no será la única capacidad requerida para los profesionales del sector.
• Según el experto, ante el avance de la IA, las compañías buscarán perfiles que posean cuatro habilidades específicas más allá del código para ser competitivos en el mercado laboral actual.

Andrew Ng, conocido experto en inteligencia artificial, ha elaborado un listado de capacidades en ingeniería de IA que destaca las cuatro que favorecen un futuro prometedor y que interesarían especialmente a las empresas.

Este gurú, también conocido por ayudar a fundar Google Brain y Coursera, ha elaborado lo que ha denominado Mapa de habilidades de ingeniería de IA con el objetivo de ayudar a los desarrolladores a priorizar su aprendizaje y, por otro, a las empresas, a fin de que contraten desarrolladores cualificados.

Para elaborar esta suerte de manual de instrucciones, él y su equipo se han basado en más de 10.000 ofertas de empleo y han realizado decenas de entrevistas tanto con expertos en esta tecnología como con responsables de contratación y reclutadores.

Por otro lado, han recopilado datos mediante diferentes sondeos y los han sintetizado para llegar a la conclusión de que, actualmente, las habilidades más importantes en ingeniería de IA son las siguientes:

• Creación e implementación de aplicaciones de inteligencia artificial
• ​Fundamentos de ingeniería de software
• ​Uso de agentes de codificación
• ​Dar forma a la construcción de esas herramientas

Con esto, y antes de entrar en materia, Ng ha insistido en que "hoy en día todos los desarrolladores deberían saber trabajar con la nube", de la misma manera que todos ellos, "incluidos ingenieros de datos, DevOps y machine learning "necesitarán habilidades en ingeniería de IA".

Perfiles responsables y preparados para lo impredecible

En primer lugar, el experto ha sostenido que, al contrario que el software tradicional, los modelos de aprendizaje automático (LLM) trabajan de manera más impredecible. Por eso se requieren expertos en crear e implementar apps de IA que comprendan los fundamentos de esta tecnología.

Estos, además, "saben cómo utilizar técnicas estadísticas para medir, dirigir y gobernar los sistemas de IA de manera que se comporten de forma más predecible". Por ese motivo, "una habilidad esencial para lograrlo es saber cómo impulsar evaluaciones rigurosas y ciclos de análisis de errores".

Por otra parte, Ng sostiene que los perfiles con mayores posibilidades de éxito son aquellos que comprenden los fundamentos del software, debido a que pueden reconocer ventajas y desventajas existentes en estos sistemas.

De este modo, los perfiles mejor valorados serán aquellos que encuentren en la IA una herramienta para tomar las mejores decisiones al elegir la pila de software, realizar pruebas o crear el almacenamiento de datos.

En este sentido, el fundador de DeepLearning.AI ha subrayado que estas acciones generan "resultados mucho mejores que los de un desarrollador inexperto que programa una solución de forma intuitiva sin conocer las ventajas y desventajas que implica su agente de codificación".

Cómo usar un agente de codificación, habilidad clave

Es aquí cuando se llega al tercer punto de la lista de requisitos casi imprescindibles entre los nuevos perfiles de contratación, que es el del uso agentes de codificación de forma eficaz. Solo de esa manera "se comprenden sus limitaciones y cómo sortearlas, así como redirigirlos rápidamente para crear software robusto sin desperdiciar tiempo ni recursos".

"Dado que la codificación con agentes está evolucionando rápidamente, usar agentes de codificación con destreza implica no solo conocer las prácticas más avanzadas, sino también contar con rutinas para seguir probando nuevas herramientas", ha añadido el experto.

Solo con unas directrices claras, los agentes de codificación pueden llegar a los objetivos propuestos y eso mismo es lo que está en manos de los propios ingenieros, cuyo trabajo "se centra cada vez más en decidir qué debe incluirse en cada especificación".

Finalmente, el experto ha lanzado un mensaje cargado de optimismo, en el que ha señalado que la inteligencia artificial "también te brinda la oportunidad de asumir mayores responsabilidades y autonomía que antes", pero que detrás de todas estas habilidades, subyace una mentalidad de aprendizaje continuo.

De este modo, ha sugerido que la IA requiere una formación constante, a fin de seguir desarrollando habilidades para adoptar las mejores prácticas y tomar las decisiones más oportunas en todo tipo de escenarios.