Al Robot: Habilidades 2022 and beyond

Por Edgar Tercero.

Habilidades 2022 and beyond


Estamos viviendo una época en donde prácticamente todo lo que nos rodea en nuestro mundo físico tiene una contraparte en el mundo digital. Hace un par de décadas las oficinas llevaban trabajos manuales, hoy en día todo se hace utilizando una computadora. Pareciera que los nuevos analfabetos son aquellas personas que no conocen el funcionamiento de un computador, no saber usar hojas de cálculos o programas para escribir, antes solo las secretarías eran las que utilizaban las máquinas de escribir, hoy en día todos deben saber utilizar un teclado, al menos en la mayoría de las ocasiones hasta que el nivel de abstracción sea tan elevado que todo se realice a base de comandos de voz o toques de pantalla.


De tener casas productoras de programas televisivos a tener personas reales haciendo programas en internet, entreteniendo a millones de usuarios, leer libros físicos a descargarlos a un celular y leerlos donde quiera que vayamos, trayendo en la mano toda nuestra biblioteca. Tenemos máquinas dispensadoras de boletos, recargas en líneas, máquinas que responden a nuestras preguntas igual o mejor que un ser humano.


Aunque las inteligencias artificiales actuales no alcanzan a comprender las emociones humanas, se han creado algoritmos que pretenden entender los gustos, aunque aún existen sus fallas, existen humanos que guían su vida derivada de sus sugerencias. Esto es muy común en las aplicaciones de compra en línea, películas y series, que llevan a cabo recomendaciones basadas en los datos históricos de elecciones pasadas, agrupándolas por región e individuos.


Tanto es este avance que existen una tecnología tan sofisticada, que funciona como una contraparte digital de un objeto físico o proceso, esto es lo que se conoce como Gemelo Digital.


Gemelo Digital


El concepto de gemelo digital consta de 3 partes distintas: el objeto o sistema físico, el objeto informático, y las conexiones entre ellos. Estas conexiones son los datos y sus medios de transmisión (cables, radiofrecuencia, láser, ultrasonidos, etc.). Los datos se toman del objeto físico y de su entorno mediante sensores y medidores, y se introducen en el objeto informático. Este objeto no tiene por qué presentar en pantalla un aspecto visual similar al del objeto físico. Un gemelo digital perfectamente funcional puede consistir simplemente en sensores, cableado, un ordenador y líneas de código informático. Lo importante es que tome del objeto físico y de su entorno las variables necesarias para reproducir fielmente su comportamiento, y que el tratamiento de esas variables sea adecuado.



Para que un gemelo digital sea fiable tiene que haber recogido datos del objeto físico no solamente en condiciones normales, sino también en situaciones anómalas. Aun así, si las entradas físicas son muy distintas a las previstas, o la comunicación de datos no es correcta, o se producen imprevistos (una grieta interna en el objeto físico, por ejemplo), las salidas del gemelo digital pueden diferir de las del objeto físico.


Un gemelo digital también puede ser utilizado para monitorización, diagnóstico y mantenimiento preventivo, optimizando así el rendimiento de la contraparte física. Los datos en tiempo real de los sensores pueden combinarse con datos históricos, experiencia humana y simulacros para aproximar todavía más los datos de salida del gemelo a la salida física de su contraparte. Por tanto, los gemelos digitales pueden utilizarse para diagnosticar problemas y mejorar la productividad.


Se prevé que se crearán 97 millones de puestos de trabajo relacionados con la inteligencia artificial entre 2022 y 2025. La IA tiene el potencial de transformar todas las industrias; sin embargo, las empresas aún luchan por encontrar empleados con las habilidades necesarias para crear, capacitar y trabajar junto con máquinas inteligentes.


Para ello creo que una de las habilidades más importantes es entender a los datos:


Es bueno contar con las herramientas adecuadas, así como las máquinas para tomar decisiones y lograr una comprensión más profunda de temas complicados de lo que sería posible usando nuestro cerebro. Sin embargo, si no tenemos la capacidad de comunicar esos hallazgos a otros humanos, y explicar por qué son tan valiosos, no habría sentido en generarlos.


Por lo tanto, las habilidades de comunicación son esenciales para generar la aceptación y uso de los datos. Esta es la razón por la que los "comunicadores de datos" y los "traductores de datos" son uno de los conjuntos de habilidades más demandados en lo que respecta a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en los negocios. Fuertes habilidades de visualización significan la capacidad de tomar los conocimientos descubiertos por las herramientas de aprendizaje automático y convertirlos en narraciones convincentes que comunican exactamente lo que se debe hacer, cuándo y por quién, para lograr crecimiento y resultados.


El trabajar para diferentes industrias me ha dado la oportunidad de ver como los datos están transformando al mundo, y se encuentran presentes en todas partes a las que me dirijo. Claro que, si trabajo en análisis de datos, inteligencia de negocios, minería de datos, aprendizaje automático resulta obvio que se requiere de esta habilidad, así como conocer de probabilidad y estadísticas, así como otros conocimientos matemáticos.


Pero me muevo a ciberseguridad y me encuentro que ya se utiliza inteligencia artificial para analizar y responder a ataques. Me voy a la industria automotriz, seguimiento a flotas y los datos forman una parte importante para toma de decisiones, evitar accidentes, aumentar las ventas, mejorar la producción. Las empresas cada vez están generando nuevas fuentes de información que proporcionan a sus clientes para que ellos lleven a cabo sus propios análisis, o en su defecto que contraten los servicios para llevar a cabo la explotación de información.


Pero para lograr obtener la mejor experiencia es indispensable contar con datos fiables, entender lo que se quiere buscar, así como experiencia en la industria, no es una tarea de una sola persona, se requiere el involucramiento de varias áreas, para obtener los mejores resultados.


Los empleos actuales van de la mano con las tecnologías que se van desarrollando, pero debemos entender el punto medular que las hace funcionar, esto es lo que se conoce como Analytics. Lo cual no debe casarse con una sola tecnología, sino entender los conceptos que la forman y como se aplican al usar cualquiera de las herramientas disponibles, porque en esencia siguen los mismos principios.



“A veces solo se trata de utilizar los principios básicos”

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