La digitalización y la automatización impulsadas por la inteligencia artificial están generando nuevos perfiles profesionales y especializaciones que no existían hace apenas unos años.
Desde áreas como el análisis de datos y el aprendizaje automático, hasta la ética de la inteligencia artificial o la programación avanzada, las empresas necesitan expertos capaces de manejar estos desafíos tecnológicos de forma ética y eficaz.
Esta situación ha terminado por generar una brecha de habilidades en inteligencia artificial.
De hecho, el 70% de las empresas muestran preferencias por contratar talento especializado en el uso de esta tecnología, pero sólo el 20% encuentra perfiles con la formación adecuada, debido a la escasez de habilidades específicas en el actual mercado laboral, tal como apunta un estudio elaborado por Access Partnership y Amazon Web Services.
Desde IMF Smart Education consideran que la irrupción a nivel personal del uso de las herramientas de inteligencia artificial ha desembocado en un boom del uso de la misma y, por supuesto, de la formación.
"En cuanto a la oferta, a pesar de crecer en cantidad, muy poquitas formaciones tienen una calidad como la del máster en inteligencia artificial de IMF, que se adentra en procesos de big data y machine learning de manera única, utilizando todas las herramientas avanzadas, como Python y TensorFlow.
El nivel de especialización del máster hace que casi todos los estudiantes acaben trabajando en esta especialidad. No en vano, gracias a estas automatizaciones y eficiencias, se calcula que el ahorro de las grandes empresas en costes operativos es de un 30%. Por lo tanto, el mercado cada vez demanda más profesionales", apuntan desde la citada institución educativa.
Según un informe sobre el futuro del empleo, publicado en 2023 por el Foro Económico Mundial, el 44% de los empresarios cree que las competencias requeridas para los puestos de trabajo se verán alteradas durante los próximos cinco años y es ahí donde la formación en inteligencia artificial será clave.
"Eso es algo que desde la Universidad Alfonso X el Sabio (UAX) tenemos muy presente y que hace que la inteligencia artificial impacte ya en todas nuestras titulaciones, con independencia del sector", precisa José Antonio Marcos, vicedecano del área de Tecnología de la Facultad de Business & Tech de UAX.
Por ejemplo, añade, "contamos con el Máster Universitario Online en Inteligencia Artificial, íntegramente especializado en esta tecnología, pero formamos de manera trasversal a profesores y estudiantes con certificados y herramientas diseñadas ad hoc, como una guía de uso de la inteligencia artificial generativa. Todo, ello con el fin de que conozcan los riegos y oportunidades de esta herramienta".
ámbito financiero
El algoritmo está transformando todos los sectores y el financiero tampoco es una excepción, como reconoce Enrique Castellanos, director del Instituto BME.
La creciente complejidad del mercado y el aumento de los datos disponibles han impulsado la demanda de profesionales capacitados para aplicar la inteligencia artificial en la toma de decisiones estratégicas, la gestión de riesgos y la optimización de inversiones.
En este contexto, la certificación FIME ofrece un enfoque práctico y especializado que permite al alumno aprender conceptos básicos de la inteligencia artificial y también su aplicación en estrategias de inversión y análisis de datos.
La escasez de talento especializado es evidente, "pero ha democratizado el desarrollo tecnológico gracias a la aparición de herramientas no code y de bajo código, que permiten que personas sin experiencia en programación puedan diseñar soluciones", precisa Jorge López, docente del Máster en Inteligencia Artificial de Tokio School y CEO de MorbITer Training Consulting.
Además, los avances en inteligencia artificial están abriendo la posibilidad de desarrollar aplicaciones en las áreas legal y financiera.
En el futuro, podríamos ver sistemas participando en operaciones complejas o en la toma de decisiones en juicios, situaciones que suponen profundas implicaciones éticas y legales.
Esto plantea preguntas sobre la responsabilidad y los límites respecto al uso de esta tecnología, dado que las decisiones tomadas por máquinas podrían afectar directamente a derechos y vidas humanas. "Con estos avances, es crucial establecer un marco regulador y ético sólido, que permita integrar la inteligencia artificial de una manera responsable en estos sectores", considera López.
La necesidad de especialistas también ha impulsado la colaboración interdisciplinar. No en vano, el desarrollo de la inteligencia artificial no sólo atañe a desarrolladores y científicos de datos, sino también a profesionales de otros campos capaces de aportar sus conocimientos específicos para resolver problemas complejos.
UNA TECNOLOGÍA EN PLENO CRECIMIENTO Y QUE YA MUEVE 600.000 MILLONES DE DÓLARES
La inteligencia artificial transformará el mundo y vendrá acompañada de cuantiosas inversiones. Por lo pronto, el volumen de negocio de esta tecnología rondó los 200.000 millones de dólares a nivel global en 2023 y se estima que esa cifra habría crecido hasta los 600.000 millones durante el último año.
Los datos son casi tan llamativos como las perspectivas de crecimiento, "de entre un 20% y un 36% anual, con un desarrollo a enorme velocidad en términos de inversión, infraestructuras y aplicaciones", señala Rafael Areses, investigador y autor de dos libros sobre esta tecnología. EEUU acapara el 41,2% del mercado global y el resto del mundo se reparte el otro 58,8%.
Aunque la voz cantante en términos de inversión recae sobre el gigante americano, la UE ha creado tanto una Ley de Inteligencia Artificial como una Estrategia Europea sobre la materia. El objetivo: potenciar la adopción de tecnologías fiables y fomentar los avances realizados en Europa, desde el laboratorio hasta el mercado.
"Con el desarrollo de un marco regulador basado en los derechos humanos y los valores fundamentales, la UE infunde confianza para construir una inteligencia artificial con numerosos beneficios. El viejo continente va por delante en regulación, pues la norma europea, vigente desde agosto, es la primera de carácter integral en todo el mundo", destaca Areses.
Por su parte, España asignó el año pasado 1.500 millones de euros a su Estrategia de Inteligencia Artificial y, hasta la fecha, la adopción de esta tecnología por parte de las empresas españolas es del 9,2%, superior al 8% de la media europea. "Las políticas públicas y la coordinación con el sector privado propiciarán una evolución ascendente a corto plazo", pronostica Areses.
Una amenaza para la competitividad española es la escasez de talento cualificado, según alertan desde la agrupación empresarial IndesIA.
Tal como añaden, en España trabajan más de 144.500 profesionales en datos e inteligencia artificial, de los que un 68% son hombres. De cada decena de ofertas de empleo que se publican, 2,4 pertenecen a este ámbito. Sin embargo, 2023 finalizó con 5.000 posiciones sin cubrir por falta de especialistas.
"El mayor déficit de talento se da en la aplicación práctica de esta tecnología en los negocios. Los perfiles con mayor déficit son los de ingeniero de inteligencia artificial y machine learning, lo que dificulta la aplicación de estas herramientas en las áreas de computer vision y procesamiento del lenguaje natural", apuntan desde IndesIA.
Con la actual capacidad de generación de talento, de unos 6.000 nuevos expertos cada año, la actual brecha de talento se prolongaría hasta 2030.
En cualquier caso, no todos los sectores avanzan al mismo ritmo. María Galván, directiva de Mutualidad de la Abogacía, destaca que España se sitúa en el top 10 de los países cuyo negocio asegurador más invierte en I+D y que el 80% de las aseguradoras ya han integrado la inteligencia artificial en sus operaciones.
EUROPA TRANSITA UN INCIERTO CAMINO HACIA LA REGULACIÓN DE LOS ALGORITMOS
Europa redefinió el año pasado las reglas del juego para la inteligencia artificial. La entrada en vigor del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, el pasado agosto, supuso el primer marco legal integral diseñado para equilibrar su innovación con la protección de los derechos fundamentales.
Por primera vez, hay límites claros: adiós a prácticas como el reconocimiento facial en tiempo real, la categorización biométrica basada en datos sensibles o la manipulación del comportamiento humano. No será hasta 2026 cuando esté plenamente en vigor, pero, poco a poco, la norma va dando pasos adelante. Por ejemplo, a partir de febrero quedará también vetado cualquier sistema de inteligencia artificial que influya en decisiones sin el consentimiento de las personas (como concesiones de crédito, evaluaciones laborales o diagnósticos médicos).
Francisco Herrera, catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Universidad de Granada, destaca que "la norma obliga a los desarrolladores a clasificar sus modelos según cuatro niveles de riesgo [desde mínimo hasta inaceptable], garantizando que cumplen ciertos estándares antes de su comercialización".
Eso incluye la opción de multar con hasta el 7% de los ingresos mundiales a las compañías que lo incumplan, lo que ha llevado a gigantes como Apple o Meta a posponer algunos de sus lanzamientos en la zona, ante las profundas implicaciones del nuevo marco legal. Incluso empresas como Worldcoin, fundada por el gurú de la inteligencia artificial Sam Altman, que ofrece criptomonedas a cambio de escanear el iris, han sido bloqueadas en países como España.
Herrera también señala que las empresas deberán afrontar tres retos: "Primero, porque tendrán que garantizar la calidad, la transparencia y la trazabilidad de los datos utilizados en ese sistema; segundo, porque tienen que garantizar la protección del usuario y ser sistemas robustos, y tercero, porque las decisiones sugeridas por estos sistemas tienen que ser explicables para los usuarios".
Y mientras Europa avanza en esta línea, el enfoque regulatorio de Estados Unidos, cuna de esta disrupción, es mucho menos restrictivo. En 2023, el ex presidente estadounidense Joe Biden firmó una orden ejecutiva centrada en la seguridad y la confiabilidad de los sistemas de inteligencia artificial, inspirándose en principios regulatorios de otras industrias como la nuclear.
Sin embargo, su alcance dista mucho del europeo, dejando fuera debates como la explotación de datos. En este contexto, empresas estadounidenses han empezado a enfrentar demandas por usar contenido protegido para entrenar a sus modelos. Es el caso de The New York Times contra OpenAI, que inició una serie de litigios sobre la legalidad del uso masivo de datos.
Con el regreso de Donald Trump a la Casablanca, el panorama se prevé aún más laxo y las voces dominantes en Silicon Valley ven un camino más despejado para la inteligencia artificial. Más allá de las citadas diferencias, Herrera es optimista respecto a una futura convergencia: "Tras la cortina de humo que pueden suponer algunos tuits o declaraciones, estamos abocados a alcanzar un acuerdo global, porque Estados Unidos necesita a Europa por aspectos económicos, y es aquí donde sus empresas tendrán el reto de una mayor auditabilidad".
Los modelos generativos, ante el reto de explotar un gran potencial con responsabilidad
No importan la edad, el sexo o la profesión. Es muy probable que usted haya usado al menos una vez Chat GPT o alguna herramienta similar. Si no, seguramente sí habrá escuchado hablar de ellas. Y es que el impacto transformador de los modelos de inteligencia artificial generativa es tal que ya son la punta de lanza de la actual revolución tecnológica, con aplicaciones infinitas y un potencial sin límites.
A nivel profesional, su implantación es casi total en ciertos negocios. Según una encuesta realizada por la tecnológica NTT Data en diciembre a más de 2.300 líderes empresariales de 12 sectores diferentes, el "83% de los CEO cuenta ya con una estrategia de inteligencia artificial generativa". Otro sondeo, en este caso de la organización tecnológica sin ánimo de lucro Aslan, indica que el 65,5% de sus asociados (entre los que se encuentran Orange o Microsoft) "creen que el grado de adopción de esta tecnología por parte de las empresas será bastante elevado". Y para respaldar este dato se apoya en otro estudio de la consultora IDC, que señala que el 74% de las compañías europeas afirma estar invirtiendo en este tipo de herramientas".
TAREAS DE TODO TIPO. Este estudio de Aslan también hace hincapié en el poder transformador que puede tener en diferentes sectores y departamentos de una empresa, más allá de la automatización de tareas o la redacción de informes. Para evidenciarlo, pone varios ejemplos: "En márketing y publicidad, se puede emplear para generar contenido creativo en campañas, y en el área de atención al cliente, facilita la creación de asistentes virtuales que dan respuestas precisas a las consultas de los usuarios".
Pero, pese a este impacto más que notorio a nivel profesional, herramientas de este tipo tienen por delante varios retos. Uno de los más importantes es garantizar la seguridad de los clientes y resolver los dilemas éticos que conlleva su uso. Este equilibrio entre innovación y responsabilidad es aún más difícil de encontrar cuando los límites legales son difusos. "En Europa, el aspecto ético sigue limitándose, en el mejor de los casos, al ámbito de la propiedad intelectual, lo que hace que sea complejo de resolver", explica Juan Lupión, tech strategy de la consultora The Cocktail. "Los reguladores han optado, de momento, por un enfoque prudente".
Para garantizar esta responsabilidad, desde FICO, empresa estadounidense líder de análisis de datos, abogan por seguir a raja tabla una serie de prácticas. Entre ellas, tal como enumera Scott Zoldi, director de analítica, "la supervisión humana, usar una blockchain para registrar cada paso del desarrollo del modelo y definir estrategias para validar, contrarrestar y apoyar todas sus respuestas o decisiones".
Sobre el papel, parece que los dilemas legales van a seguir siendo uno de los principales temas de debate. Más aún, si la inteligencia artificial generativa sigue la evolución prevista. Según Lupión, los grandes players están centrados en dos ejes: "El realismo en la producción de contenido audiovisual y la creación de agentes inteligentes capaces no sólo de entender y responder consultas, sino de acceder a datos actualizados en tiempo real, tomar decisiones y ejecutarlas en nombre del usuario".