Ingeniero de IA: qué es, qué hace y cómo iniciar tu carrera en inteligencia artificial

Aún me sigue cautivando e impresionando el trabajo de un ingeniero de IA. Es totalmente magnífico que sean capaces de enseñarle a una máquina a predecir gustos y patrones basándose en datos. En caso de que estés interesado en conocer todo sobre esta profesión, te diré qué es un ingeniero de IA, qué hace exactamente y cómo puedes iniciar tu carrera en este ámbito profesional tan demandado.

¿Qué es un ingeniero de IA?

Un ingeniero de IA o IA Engineer es alguien que se encarga de crear, ajustar y entrenar algoritmos para que las máquinas aprendan, piensen y tomen decisiones por sí solas. Básicamente, es como enseñarle a un asistente virtual a reconocer tu voz o a un coche autónomo a frenar cuando ve un semáforo en rojo.

Estos profesionales mezclan conocimientos de programación, ciencia de datos y matemáticas para crear modelos que puedan entender y manejar montones de datos. Pero, ¿qué hace realmente un ingeniero de IA en su día a día?

¿Qué hace un ingeniero de IA? Conoce sus funciones más comunes

Desarrollo de algoritmos de IA

Los ingenieros de IA tienen que crear instrucciones para que las máquinas aprendan de los datos. Para ello, el ingeniero debe entender algoritmos de aprendizaje supervisado (cuando se entrena al modelo con datos etiquetados), no supervisado (cuando el modelo encuentra patrones sin ayuda) y por refuerzo (cuando la IA aprende por ensayo y error, recibiendo recompensas por aciertos).

• Netflix utiliza este tipo de algoritmos para sugerir películas y series según tus gustos, analizando patrones de visualización y preferencias de otros usuarios similares.

Recopilación y preparación de datos

Sin datos limpios, no hay IA efectiva. Esta tarea implica recolectar información relevante de diversas fuentes, eliminar errores, duplicados y ajustar el formato para que los modelos puedan procesarla correctamente.

• Amazon organiza y depura millones de registros de compras diarias para ajustar sus recomendaciones de productos y mejorar la experiencia de usuario.

Selección y entrenamiento de modelos de IA

Aquí el experto en inteligencia artificial evalúa qué tipo de modelo es el más adecuado según el problema. Puede elegir redes neuronales convolucionales para reconocimiento de imágenes o modelos de lenguaje natural para chatbots. Una vez seleccionado, lo entrena con los datos recopilados.

• Siri, el asistente virtual de Apple, ha sido entrenado con modelos de procesamiento de lenguaje natural para comprender y responder a tus preguntas.

Implementación de modelos de IA

Una vez que el modelo está entrenado y validado, lo que tienen que hacer estos ingenieros de IA es implementarlo en entornos de producción, integrándolo con aplicaciones mediante APIs o directamente en el software.

• Google Translate implementa sus modelos en la nube para que puedas traducir texto al instante desde tu móvil o navegador.

Mantenimiento y mejora continua

Los modelos de IA no son estáticos: necesitan ajustes periódicos. Entonces, el desarrollador de IA tiene que supervisar su rendimiento, actualizar los datos de entrenamiento y modificar parámetros si es necesario.

• Spotify ajusta constantemente sus algoritmos de recomendación a medida que cambian las tendencias y aparecen nuevos géneros musicales.

Investigación y desarrollo (I+D)

El ingeniero de IA también tiene que explorar nuevas técnicas, arquitecturas y herramientas para optimizar los modelos de IA existentes o desarrollar innovaciones.

• OpenAI invierte recursos en investigar modelos avanzados, como GPT-4, para mejorar la capacidad de comprensión y generación de texto.

¿Cómo iniciar tu carrera como ingeniero de IA?

Para convertirte en un ingeniero de IA necesitas aprender con los mejores. El primer paso es obtener una formación sólida y práctica en el Bootcamp de Inteligencia Artificial de KeepCoding, donde realmente hacemos la diferencia.

¿Qué aprenderás en el Bootcamp?

En este programa intensivo, aprenderás desde cero a construir, entrenar y desplegar modelos de IA en la nube. El enfoque es 100 % práctico, con proyectos reales que te prepararán para trabajar en el sector.

Te enseñaremos:

• Fundamentos matemáticos: Lo esencial en estadística, álgebra y cálculo.
• Lenguajes clave: Python, SQL y otras herramientas indispensables.
• Modelos de IA actuales: Desde GPT-4 hasta modelos de visión por computadora.
• Implementación profesional: Cómo desplegar tus modelos en la nube y utilizarlos en aplicaciones reales.

Desde ya te aviso que con nosotros no es solo teoría. De hecho, construirás tu propio modelo y aprenderás a integrarlo en aplicaciones funcionales. ¡Anímate a inscribirte y conviértete en el próximo desarrollador de IA que el mundo necesita!