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Haciendo la transición de una carrera no técnica a la IA generativa

Introducción

En el mundo actual en rápida evolución, la “IA generativa” es un término omnipresente. Los estudios revelan que la IA generativa se está convirtiendo en una herramienta indispensable en el lugar de trabajo, y se proyecta que el mercado alcance los 1,3 billones de dólares para 2032. Si estás considerando una transición profesional de un campo no tecnológico a la IA generativa, ¡ahora es el momento! Este artículo explora las aplicaciones, el crecimiento y el impacto de la IA generativa, proporcionando información sobre cómo hacer la transición de una carrera no tecnológica a formar parte de esta transformación global.

Importancia de la transición hacia una carrera en tecnología

  • En la era digital actual, adquirir habilidades tecnológicas es ahora esencial para el éxito profesional y ya no es opcional.
  • La industria tecnológica se está expandiendo a un ritmo impresionante; Se espera que el empleo en este campo crezca un 13% entre 2020 y 2030, por encima del crecimiento medio de otras vocaciones.
  • La incursión en posiciones tecnológicas, especialmente en el ámbito de la IA generativa, promete oportunidades emocionantes.
  • Participar en la IA generativa coloca a las personas a la vanguardia de la creatividad y les permite influir directamente en el desarrollo de nuevas tecnologías.
  • Según encuestas recientes, los especialistas en IA ganan salarios muy por encima del promedio nacional, lo que convierte a los trabajos en IA y aprendizaje automático en algunos de los mejor remunerados.
  • En el entorno laboral actual, el éxito profesional requiere la capacidad de colaborar con sistemas y algoritmos inteligentes, lo que proporciona resistencia contra la automatización y la obsolescencia.

¿Por qué Python es la opción preferida?

Para iniciar y hacer la transición hacia la IA generativa, el primer paso es aprender un lenguaje de programación. Esta herramienta es esencial, ya que será el medio a través del cual instruirás e interactuarás con las computadoras. Si bien varios lenguajes pueden utilizarse, algunos de los más preferidos para la ciencia de datos y la IA generativa incluyen Python, R y Julia. Python es popular debido a su simplicidad, legibilidad y amplio ecosistema de bibliotecas y marcos como TensorFlow, NumPy y PyTorch, cruciales para proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Su comunidad de apoyo y abundantes recursos brindan orientación y soluciones a lo largo del viaje de aprendizaje.

Comprender los fundamentos de la estadística

Un conocimiento sólido de las estadísticas es crucial para modelar e interpretar de manera efectiva los datos que alimentan los algoritmos de IA. A continuación, se detallan los conceptos clave de estadística que debes aprender para realizar la transición de una carrera no tecnológica a una carrera en IA generativa:

  • Variables en estadística: Representan diferentes tipos de datos, como nominales, ordinales, de intervalo y de razón, cruciales para determinar el tipo de análisis a realizar.
  • Distribuciones: Ayudan a predecir resultados y tomar decisiones al distribuir las observaciones en un rango de valores. Es un aspecto crucial en la IA para predecir comportamientos de modelos.
  • Funciones agregadas: Son medidas estadísticas que resumen grandes conjuntos de datos en un solo valor, lo que ayuda en el análisis de datos y garantiza la precisión y confiabilidad del modelo.

Contar historias con datos

La narración de datos es una habilidad crucial para aquellos que desean hacer la transición a la IA generativa o cualquier campo basado en datos. Implica combinar elementos narrativos con conocimientos de datos para crear narrativas convincentes, comprensibles y atractivas. Con una base sólida en estadísticas, uno puede integrar eficazmente estos conocimientos en narrativas que resuenen en su audiencia, mejorando sus capacidades de narración de datos.

Técnicas para una comunicación eficaz con datos

  • Contexto: Comienza siempre con el contexto. Antes de profundizar en los datos, explica por qué son importantes. ¿Qué representan? ¿A quién impactan? Establecer la relevancia desde el principio involucra a la audiencia.
  • Simplicidad visual: Utiliza elementos visuales claros y concisos como gráficos, tablas y tablas para transmitir su historia, evitando el desorden y centrándose en los detalles esenciales.
  • Estructura narrativa: Crea una historia de datos comenzando con una premisa, presentando los datos en una secuencia significativa y concluyendo con ideas o llamados a la acción.
  • Resalta los puntos clave: Resalta los puntos de datos clave con anotaciones, resaltados o cambios visuales para garantizar una fácil comprensión y comprensión para la audiencia.

Fundamentos del aprendizaje automático

El aprendizaje automático es el motor detrás de tecnologías más inteligentes, como los asistentes de voz y los sistemas de recomendación de sitios web. Ayuda a las computadoras a aprender y tomar decisiones basadas en la información que recopilan, lo que lo convierte en una parte clave de la IA generativa y permite a las computadoras contar historias utilizando datos.

Explorando algoritmos de aprendizaje automático

Es crucial comprender varios algoritmos de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado y no supervisado, para la transición a un científico de IA generativa.

  • Aprendizaje Supervisado: Este método implica entrenar un modelo en un conjunto de datos etiquetados, con el objetivo de aprender a predecir la etiqueta a partir de las características de los datos de entrada.

    • Algoritmos de Regresión: Utilizados para predecir respuestas continuas, las técnicas de regresión son vitales para pronosticar resultados numéricos basados en datos previos.
    • Algoritmos de Clasificación: Se utilizan para predecir respuestas discretas, etiquetando las entradas en categorías.
  • Aprendizaje No Supervisado: Estos algoritmos se utilizan cuando se desconoce la categorización o el etiquetado de los datos. Ayudan a identificar patrones ocultos o grupos de datos sin intervención humana.

 

Cada categoría de algoritmos de aprendizaje automático proporciona un conjunto de habilidades fundamentales necesarias para abordar problemas más complejos en IA. Los aspirantes a científicos de IA deben comenzar con estos algoritmos básicos para desarrollar una comprensión sólida antes de avanzar hacia aplicaciones de IA generativa más avanzadas. Este conocimiento fundamental no solo es crucial para trabajar con modelos generativos como GPT o DALL-E, sino que también es fundamental para aplicar eficazmente la IA en varios dominios.

Trabajar con datos no estructurados

El aprendizaje automático enfrenta el desafío de los datos no estructurados, que incluyen texto, imágenes, audio y video. Dominar la manipulación y extracción de información significativa a partir de datos no estructurados es crucial para el avance de la IA.

Áreas clave: visión por computadora y PNL

  • Visión por Computadora: Este campo permite a las máquinas interpretar y comprender el mundo visual mediante técnicas como la detección de objetos y la segmentación de imágenes. Constituye la base para aplicaciones como vehículos autónomos y sistemas de reconocimiento facial.

  • Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL): La PNL es crucial para crear aplicaciones efectivas que faciliten la interacción lingüística entre computadoras y humanos. Incluye traducción de texto, análisis de sentimientos y desarrollo de chatbots.

Explorando los transformadores y sus aplicaciones

Los transformadores han revolucionado la comprensión y producción del lenguaje informático, sirviendo como base para numerosos modelos avanzados de procesamiento del lenguaje natural.

Comprensión de los modelos de lenguaje grande (LLM) y los modelos de difusión

  • Modelos de Lenguaje Grande (LLM): Entrenados en vastos conjuntos de datos, como GPT, para generar texto coherente y contextualmente relevante basado en señales de entrada. Son fundamentales en aplicaciones que van desde la creación automatizada de contenido hasta sistemas de conversación.

LLM
  • Modelos de Difusión: Clase más nueva de modelos generativos que aprenden a crear datos similares al conjunto de entrenamiento. Han tenido éxito en la generación de imágenes de alta calidad.

¿Cómo hacer la transición de la IA no tecnológica a la IA de generación?

Creación de aplicaciones de IA generativa

Es hora de sumergirse en la creación de algunas aplicaciones reales de IA generativa. Piense en ello como si pusiera en práctica sus nuevas habilidades. Por ejemplo, es posible que desee intentar crear una herramienta de generación de texto o quizás una aplicación de síntesis de imágenes. Estos proyectos prácticos son cruciales porque ayudan a solidificar su comprensión y le brindan experiencia práctica.

Herramientas y Plataformas para el Desarrollo: RAG, LangChain

La creación de aplicaciones de IA generativa implica aprovechar diversas herramientas y plataformas para el desarrollo. Dos ejemplos notables incluyen la generación aumentada de recuperación (RAG) y LangChain. RAG combina técnicas de recuperación y generación para mejorar la experiencia del usuario, como se ve en aplicaciones como aplicaciones de noticias que obtienen datos relevantes y generan artículos informativos sobre eventos actuales. Por otro lado, LangChain simplifica el desarrollo de aplicaciones al proporcionar una plataforma para utilizar modelos de lenguaje, como asistentes de escritura con tecnología de inteligencia artificial que ayudan a los usuarios a redactar correos electrónicos profesionales o historias creativas.

modelo de trapo

Además, la ingeniería rápida juega un papel crucial a la hora de guiar los modelos de IA hacia los resultados deseados. Por ejemplo, en una herramienta de resumen de texto, la ingeniería rápida garantiza resúmenes concisos y personalizados, lo que mejora la eficacia de la herramienta. Estas herramientas, junto con una ingeniería rápida, contribuyen significativamente al desarrollo de diversas aplicaciones de IA generativa, que atienden diversas necesidades y escenarios.

Recursos educativos y rutas de aprendizaje

La transición a una carrera en IA generativa implica un aprendizaje continuo, comenzando con cursos básicos de Python, estadística y aprendizaje automático, y avanzando a cursos especializados en aprendizaje profundo y PNL. Plataformas en línea como Analytics Vidhya ofrecen cursos personalizados.

El programa GenAI Pinnacle ofrecido por Analytics Vidhya es un curso integral diseñado para equipar a los estudiantes con conocimientos y habilidades profundas en IA generativa. Ofrece una ruta de aprendizaje estructurada, que abarca desde conceptos fundamentales hasta aplicaciones avanzadas, permitiendo a los participantes dominar las últimas técnicas en este campo en rápida evolución.

Crear un portafolio y adquirir experiencia práctica

La experiencia práctica es esencial. Asuma tareas que demuestren su competencia en la utilización de los principios de la IA. Crear un chatbot, una aplicación de visión por computadora o probar con los modelos generativos más nuevos son solo algunos de los proyectos que amplían su cartera y lo hacen más comercializable en el sector de la IA.

Conclusión

La transición profesional a la IA generativa desde una formación no técnica ofrece oportunidades de crecimiento e innovación. Adquirir experiencia en aprendizaje automático, narración de datos y programación lo posicionará a la vanguardia de esta industria en evolución. El aprendizaje continuo y la aplicación en el mundo real lo preparan para tareas desafiantes y para contribuir a avances tecnológicos. Abordar este camino con interés y compromiso lo posicionará bien para tener éxito en el fascinante campo de la inteligencia artificial generativa. Este artículo le guiará sobre cómo puede pasar de lo no tecnológico a lo GenAI.

Si deseas seguir explorando más sobre tu carrera, puedes encontrar más artículos relacionados aquí.

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Author: Iván Torres
Author: Iván Torres

Iván Torres actualmente cuenta con una Maestría en Ciencias en Analítica de Negocios e Inteligencia Artificial Aplicada, otorgada por la Universidad de Charleston (West Virginia, USA), también es profesor de Ingeniería y Maestría en la Universidad TecMilenio, y ha contribuido en diferentes proyectos tecnológicos como analista, consultor y líder para empresas de ámbito internacional acumulando más de 15 años de experiencia en los campos de desarrollo de Software, Big Data, analítica de negocio e I.A. Editor de About Data Blog.

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