A estas alturas de siglo, la mayoría de los trabajadores tienen presente que la inteligencia artificial revolucionará el mercado de trabajo y la economía. Lo que nadie tiene del todo claro es cómo cambiará exactamente. Dicho esto, sí se ven patrones que pueden ayudarnos a actualizar nuestras habilidades de cara a la IA, y es que la automatización se hará cargo de muchas de las actuales.
Sabemos que profesiones construidas sobre un conjunto limitado de habilidades (montar hamburguesas, rellenar bases de datos, conducir, revisar código…) son altamente automatizables. Otras, como gestionar equipos de trabajo, diseñar productos, cuidar de personas o atender a clientes, resultan mucho más difíciles de sustituir. Pero, ¿cómo me subo a la ola de la inteligencia artificial? Empezando por entender su idioma.
Saber leer, escribir, y aprender a programar
Hace cien años la tasa de alfabetización en España rondaba el 60%. Cuatro de cada diez personas no sabían ni leer ni escribir, una cifra que se ha reducido por debajo de una de cada diez. No hay duda que transmitir información de forma escrita ha sido clave a la hora de encontrar trabajo en el pasado. Incluso hubo una brecha durante décadas entre los que tenían o no esta habilidad.
Hoy día ha surgido una nueva brecha: el analfabetismo digital. Ya tenemos varias generaciones de nativos digitales que saben usar la tecnología y, sin embargo, ni la comprenden ni son capaces de modificarla. No saben leer ni escribir código, una habilidad que se demanda cada vez más y para la que hay escasez de perfiles en nuestro país, como veremos abajo. Pero habrá otra que aún tenga más vigencia: aprender a programar.
Quien haya estudiado algún lenguaje de programación se habrá dado cuenta de que todos ellos guardan cierta semejanza y comparten una estructura subyacente, del mismo modo que el inglés, el español y el chino se parecen un poco. Los comandos y operaciones no son muy diferentes entre sí, y sin embargo hay diferencias puntuales que obligan a estar permanentemente actualizados.
Como en cualquier idioma, constantemente aparecen neologismos y nuevas expresiones que se registran en medios de comunicación como este. Dentro de unas décadas será normal que los alumnos aprendan a programar del mismo modo que los lectores aprendieron a diseccionar frases mediante el análisis sintáctico. Hoy todos sabemos qué es un objeto directo, aunque este cambie.
La IA aporta muchas oportunidades
Como adelantábamos en la entrada, el mundo laboral también cambiará, y la programación será una de las bases del lenguaje común en un entorno en el que máquinas y personas compartirán puestos de trabajo. Será importante entenderlas, pero también repararlas, mejorarlas y saber predecir qué consecuencia tiene la aplicación masiva de una tecnología.
Imaginemos un teléfono móvil aislado de la red. Sin duda es una herramienta interesante que puede ayudarnos en muchas tareas diarias. Todos incluyen calculadora, linterna, un sistema de notas y, en modelos como el Huawei P20 Pro podemos hacer uso del traductor en tiempo real o de la mejora de las fotografías sin estar conectados.
Sin embargo, el potencial de los teléfonos inteligentes radica en que no haya diez, cien o mil, sino millones interconectados. Una vez se alcanza una masa crítica de usuarios, el mundo cambia. Ya lo hizo con la automoción a mitad del siglo pasado o con el ordenador a finales del mismo. Y ahora está volviendo a ocurrir de la mano de la inteligencia artificial.
Para hacer frente a estos cambios ya se demandan más programadores, científicos de datos y expertos en inteligencia artificial de los que hay formados. Es decir, que si nos ponemos a estudiar hoy sobre estos campos de trabajo (ojo, una reconversión completa de habilidades puede requerir años), será más fácil encontrar un empleo en los próximos años. Si buscáis vuestro futuro campo de estudio a dos o cinco años vista, esos tres de arriba podrían ser buenos candidatos.
Hay tanta demanda que los sueldos están explotando
El salario de los desarrolladores de programas informáticos con mucha experiencia (seniors) se multiplicó por seis entre 2017 y 2018 en Estados Unidos, según la firma PayScale. Los diseñadores gráficos con la misma experiencia multiplicaron por dos su salario, al igual que los desarrolladores de móviles y los ingenieros de visión artificial. La demanda es tal comparada con la oferta que los sueldos están explotando en determinados sectores.
La tecnología se ha convertido en el principal impulsor de la economía, pero no solo se demandan habilidades técnicas. Sí, se siguen requiriendo ingenieros de computación en la nube, inteligencia artificial, análisis de macrodatos, ciberseguridad, RV/AV y marketing digital. Sin embargo, los puestos de dirección de participación comunitaria (generalmente orientados a redes sociales y aplicaciones con usuarios) subieron un 300% su salario en el mismo periodo. Y lo mismo ocurre con otras habilidades.
¿Por dónde empiezo a estudiar para aprovechar estas oportunidades?
Al igual que estudiar un idioma nuevo o empezar a hacer deporte desde cero, hay dos factores clave que determinan su éxito: constancia y avance moderado. Si abrimos hoy un código de Github sin saber nada de programación, probablemente acabemos desmoralizados en el primer asalto.
Podemos empezar con cursos de introducción de la programación como los que ofrece Coursera o MiríadaX, que son gratuitos y muy genéricos; o ir directamente a un lenguaje de programación como Java, Python, HTML & CSS… Siempre habrá tiempo para cambiar de estudios, y todos aportan. Este tipo de lenguajes es básico para poder después aprender algo relacionado directamente con inteligencia artificial, big data o Machine Learning.
También es posible apuntarse a algún boletín relacionado con los avances de la inteligencia artificial o adquirir algún libro de divulgación. Son útiles a la hora de ser conscientes del estado del arte de esta tecnología. En 2018 se han publicado unos cuantos como ‘Un mundo robot’, de Javier Serrano; ‘El empleo del futuro’, de Manuel Hidalgo; ‘El tsunami tecnológico’, de Ángel Bonet, o ‘Inteligencia artificial: 101 cosas que debes saber hoy sobre nuestro futuro’, de Lasse Rouhiainen.
No son los únicos, y cada uno aporta un enfoque interesante sobre el futuro que nos espera. Como adelantábamos, una reconversión laboral implica una gran cantidad de esfuerzo, como hacer un FP o una carrera (que también las hay relacionadas con estas temáticas). Sin embargo, saber de qué es capaz la IA, sus posibilidades y limitaciones, pueden ayudarnos en el futuro.
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