¿Quién es y que hace es un IA Researcher?

Un IA Researcher (investigación en IA) se dedica a la creación de nuevas tecnologías, algoritmos y teorías de inteligencia artificial. Su trabajo va desde el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural, hasta la conexión con la robótica y la visión futura de los usos de este tipo de tecnologías. Este rol no solo exige una sólida formación en Inteligencia Artificial, sino también una pasión por la experimentación y la exploración de lo desconocido.

Por ejemplo, Pedro Domingos, profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Washington y autor de "The Master Algorithm", ha sido un pionero en la formulación de métodos que permiten a las máquinas aprender de los datos de manera más efectiva. Su trabajo ha influido significativamente en cómo los modelos de aprendizaje automático se construyen y se aplican en problemas del mundo real.

Funciones Principales de un IA Resercher

Innovar y Desarrollar: No solo se tienen que esforzar por entender los sistemas de IA existentes, sino que también innovan creando nuevos modelos y algoritmos. Su objetivo es mejorar continuamente la eficacia y la eficiencia de estos sistemas, un ejemplo sería desarrollar un nuevo algoritmo que permita a los sistemas de reconocimiento de voz funcionar con alta precisión incluso en entornos ruidosos.

Investigación Experimental: Diseñan y realizan experimentos para validar hipótesis sobre nuevas tecnologías de IA. Por ejemplo, podrían implementar un nuevo tipo de red neuronal en robots autónomos para ver cómo mejora la navegación en entornos no estructurados.

Publicar Hallazgos: Al igual que los académicos, los científicos de investigación en IA comparten sus descubrimientos a través de artículos científicos y conferencias. Esto no solo contribuye al cuerpo de conocimiento global, sino que también establece estándares para futuras investigaciones y aplicaciones. Un investigador podría, por ejemplo, publicar un estudio sobre las técnicas avanzadas de mitigación de sesgos en algoritmos de aprendizaje automático.

Colaboración: La colaboración es esencial en el campo de la IA, donde los científicos trabajan junto a ingenieros, otros científicos y profesionales de diversas industrias para aplicar sus investigaciones de manera efectiva. Trabajar en la colaboración entre científicos de IA y especialistas en automoción para integrar inteligencia artificial en vehículos autónomos.

Aplicación: El trabajo de un científico de investigación en IA tiene un impacto significativo en múltiples aplicaciones, como mejorar los motores de búsqueda, optimizar sistemas de reconocimiento de voz y desarrollar tecnologías avanzadas de vehículos autónomos y robótica.

Salario Promedio de un IA Resercher

El potencial de ingresos para un científico de investigación en IA es considerable, reflejando la demanda y la especialización del campo. Según datos de ZipRecruiter de abril de 2024, los salarios pueden variar desde $48,000 para roles junior hasta $163,000 para roles más avanzados, con un salario promedio nacional de $111,145 al año; sin embargo estas son aproximaciones, en compañias lideres en el sector puede ser mucho mayor.

¿Qué debo hacer para ser IA Resercher?

Para alcanzar está posición, se requiere un enfoque combinado de formación académica y experiencia profesional. 

1. Formación Académica

Educación Universitaria: Opta por un Bachelor’s degree en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Estadística, Matemáticas aplicadas, física o campos relacionados.
Cursos Esenciales: Asegúrate de incluir cursos de algoritmos, estructuras de datos, estadísticas, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, y visión por computadora.
Proyectos y Prácticas: Realiza proyectos de curso relevantes y busca oportunidades de prácticas en empresas de tecnología o laboratorios de investigación.

Estudios de Posgrado:
Maestría: Considera hacer una maestría en Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático o ciencias de la computación. Centra tu tesis en un área específica de IA que te interese profundamente.
Doctorado (opcional pero recomendado para investigación pura): Un Ph.D. te posicionará en la vanguardia del campo, permitiéndote dirigir proyectos de investigación innovadores y profundizar en áreas especializadas de la IA.

2. Experiencia Profesional

Durante o Post-Estudios: Busca prácticas en empresas tecnológicas, startups de IA, o instituciones de investigación. Esto te proporcionará una experiencia valiosa en la aplicación de teorías de IA en el mundo real.

Roles de Entrada:

• Ingeniero de Software: Desarrolla habilidades de programación y comprensión de sistemas complejos.
• Analista de Datos: Adquiere experiencia en el manejo y análisis de grandes conjuntos de datos, esencial para el aprendizaje automático y la IA.
• Ingeniero de Machine Learning (ML) Junior: Comienza a trabajar con modelos de aprendizaje automático en aplicaciones prácticas.
• Desarrollador de Software de IA: Participa en la implementación de soluciones basadas en IA en diferentes tipos de software o aplicaciones.

Roles Especializados:

• Ingeniero de Machine Learning: Profundiza en la creación y ajuste de modelos de aprendizaje automático.
• Ingeniero de Visión por Computadora: Especialízate en el procesamiento y análisis de imágenes digitales para desarrollar aplicaciones como reconocimiento facial, vehículos autónomos, etc.
• Ingeniero de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Trabaja en la comprensión y generación del lenguaje humano por parte de las máquinas.
• Científico de Datos: Combina estadísticas, análisis de datos y conocimientos de machine learning para extraer insights y construir modelos predictivos basados en grandes volúmenes de datos.
• Ingeniero de Deep Learning: Especializado en redes neuronales profundas, trabaja en aplicaciones desde el reconocimiento de voz hasta la generación de texto automático.

Roles Complementarios:

• Especialista en Ética de la IA: Analiza y aborda las implicaciones éticas de los desarrollos de IA en la sociedad.
• Gerente de Producto de IA: Coordina el desarrollo de productos basados en IA, asegurando que los proyectos cumplan con los objetivos comerciales y técnicos.
• Consultor de IA: Proporciona asesoramiento experto a empresas sobre cómo implementar y aprovechar la IA para mejorar sus operaciones.

3. Publicaciones y Redes Profesionales

Investigación y Publicaciones: Publica tus hallazgos en revistas científicas y participa en conferencias. Esto no solo enriquecerá tu CV, sino que también te ayudará a construir una red de contactos profesionales.
Colaboración: Colabora con académicos y profesionales del campo. Los proyectos colaborativos pueden abrir puertas a nuevas oportunidades y expandir tu comprensión de la IA.

Los IA Reserchers abren nuevas posibilidades y desafian los límites de lo que la tecnología puede hacer. Para aquellos apasionados por la vanguardia tecnológica y la resolución de problemas complejos, una carrera como científico de investigación en IA ofrece una oportunidad única para impactar significativamente en el mundo y en su evolución tecnológica.