Los consejos de un experto en la nube para los futuros profesionales

Los consejos de un experto en la nube para los futuros profesionales

Alto ejecutivo de Google habla de su perspectiva sobre la educación en áreas técnicas en el futuro.

Tres razones por las que el periodismo de datos es el futuro de la información

Consejos de un profesional en la tecnología para las nuevas generaciones de profesionales.

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123rf

Por: Linda Patiño - Redacción Tecnósfera
09 de mayo 2019 , 02:48 p.m.

El despliege de aplicaciones en la nube requiere de ingenieros en infraestructura, expertos en data centers y conocedores del mundo de los datos, entre otros. La falta de talento humano con conocimientos técnicos en ciertas áreas es un desafío que no es nuevo para las firmas de tecnología en el mundo. Solo en la Unión Europea, se calcula que la demanda de talento de técnico a 2020 será de más de 700.000 profesionales.

Pero en medio de esa necesidad, expertos aseguran que el avance del mundo técnico también transformará las áreas de especialización de los futuros profesionales. En entrevista con EL TIEMPO, Andrew Moore, Vicepresidente de ingeniería en inteligencia artificial para Google Cloud y exdecano de computación en la Universidad Carnegie Mellon en EE. UU, explica en qué deberían concentrarse los futuros profesionales.

¿Cuál es el panorama de la inteligencia artificial aplicada ahora y cómo lo ve en 5 años?

Hace cinco años, se tenían muchas ideas y prototipos de los que tenemos ahora, pero no sabríamos cómo generar soluciones complejas como las de ahora. Teníamos estudiantes de doctorado con muchísima educación en minería de datos trabajando con equipos de 25 ingenieros expertos en software para construir soluciones.  Actualmente nos concentramos en que las soluciones complejas se creen más rápidamente.

Esto es importantísimo porque si tenemos estos expertos tan escasos retenidos en equipos exclusivos no vamos a tener la oportunidad de expandir la inteligencia artificial en el mundo en los próximos 50 años, porque no habría suficientes personas para construir los desarrollos.

Pero la transformación digital está ocurriendo de una forma cada vez más acelerada gracias a las herramientas disponibles. Hemos llegado a un momento en el que buscamos que personas sin experticia técnica sean más productivas en sus labores y apoyamos sus procesos.

En el futuro los ingenieros se van a difuminar en la arquitectura trasera y la inteligencia artificial será usada también por diseñadores de productos e investigadores sociales a través de sistemas listos para implementarse.

Andrew Moore

Andrew Moore, vicepresidente de ingeniería en inteligencia artificial para Google Cloud y exdecano de computación en la Universidad Carnegie Mellon en EE. UU.

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Tecnosfera

Usted propone una evolución en la que cualquiera pueda usar tecnologías avanzadas sin mayor experiencia técnica, pero ¿Cómo abordar la brecha de conocimiento entre la comunidad técnica y los profesionales de otras áreas?

Creo que hemos tenido en cuenta a diferentes personas o usuarios en nuestros desarrollos porque necesitamos construir cosas que haga a los expertos y a los científicos de datos más productivos, pero también apoyar a los no expertos.

Por ejemplo, los medios de comunicación y productoras audiovisuales solían pensar que algunas cosas eran demasiado técnicas, pero muchas herramientas de edición de imagen o de mejora ya están disponibles para el uso masivo. 

Existe una barrera psicológica. Si se usa una hoja de cálculo, la gente se siente cómoda y en nuestros programas hemos introducido funcionalidades de 'machine learning' de una forma muy amigable, incluso sin notarlo.

Muchas personas en el pasado nunca habrían creído que podrían realizar una edición digital sobre las imágenes porque no era tecnológicos, pero gracias a muchos desarrollos actuales, ahora no le temen al trabajo digitalizado.

¿Considera que existe algún despertar hacia la ética y la responsabilidad social en el campo técnico? ¿Qué opina sobre la tradicional barrera entre los saberes técnicos y las humanidades?

Como educador vi que desde hacen cinco años los estudiantes de ciencias puras se preguntaban sobre cuál era la mejor area de inteligencia artificial para trabajar.

Desde hace tres años, empezaron a decir ¿Cuál de las causas éticas de la ia debería tomar? O ¿Cómo puedo abordar la causa de la seguridad publica? Todos los estudiantes se han interesado en esta revolución para entender también sus impactos y responsabilidades. Estoy muy orgulloso de los estudiantes.

¿Considera que las exigencias en el mundo real para las áreas técnicas están cambiando?

Soy un gran creyente de clases como 'Ciencia de datos 101'. Por ejemplo, la Universidad de Berkeley creó una materia llamada 'Ayuda en Datos' (data aid), que responde a la necesidad de que todos los profesionales puedan trabajar y tabular datos, cómo estructurar información en una hoja de cálculo o sobre la forma más segura para tratar los datos.

Bajo esta idea, si un arquitecto, necesita descargar la información sobre todos los edificios en una región para entender los patrones de construcción, lo ideal es que esa persona pueda hacerlo por su cuenta, sin tener que llamar a sistemas para que un experto en informática le ayude con sus dudas.

No creo que todas las personas deban estudiar para ser científicos de datos o ingenieros de software, roles que siempre van a ser muy importantes. Necesitamos personas como el arquitecto que se siente cómodo trabajando con los datos, posiciones diversas que puedan integrar lo técnico en sus labores.

Y los que optan por lo técnico, ¿Qué deben considerar los nuevos ingenieros y profesionales para salir al mercado laboral? ¿Que deben fortalecer?

Mi consejo es que encuentren una pasión propia que les motive a especializarse en ello y convertirse en autoridades temáticas. Pueden ser expertos en inteligencia artificial en general, pero enfocarse en ingeniería aeroespacial.

Es preferible, profesionalmente, que un científico de datos o un ingeniero de software este especializado en un área y que hable el lenguaje que hablan sus clientes directamente. Creo que es un error el tratar de mantenerse 'puros' como únicos expertos en machine learning porque se convertirá en una carrera menos emocionante.

Hay algo que le he dicho a mis estudiantes durante mucho tiempo: hay muchísimas cosas interesantes que pueden hacer. Encuentren aquellas que sean realmente útiles.

LINDA PATIÑO
REDACCIÓN TECNÓSFERA 
En Twitter @LinndaPC y en Instagram @Lindapatcar

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