IA y ML: es el momento de
invertir en la capacitación del personal
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A medida que los clientes adoptan cada vez más las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) para obtener una ventaja competitiva en la economía digital, la necesidad de conocimientos especializados y experiencia relacionados con la nube aumenta. La capacidad de utilizar eficazmente estas tecnologías para orientar la toma de decisiones y obtener información se convierte en un factor crítico para el éxito. Según Accenture, “esto significa desarrollar talento en competencias técnicas, como la ingeniería de IA y la arquitectura empresarial, y también capacitar a las personas de toda la organización para que trabajen eficazmente con procesos influenciados por la IA”. Sin embargo, la oferta de trabajadores cualificados en el sector de la computación en la nube aún es limitada, lo que supone un reto importante para las organizaciones que desean implementar proyectos en la nube. Esta escasez de trabajadores cualificados puede ocasionar un aumento de los costos, retrasos en la ejecución de los proyectos y una menor competitividad. Para abordar este desafío, los clientes invierten en programas de capacitación y desarrollo para sus empleados actuales.
Inteligencia artificial y machine learning en AWS
Durante décadas, la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) han sido fundamentales para agilizar los procesos, mejorar la eficiencia y proporcionar información valiosa a las organizaciones. Amazon ha sido líder en este campo durante más de 20 años y utiliza los servicios de ML de Amazon Web Services (AWS) para impulsar todo, desde Alexa hasta la logística de los centros logísticos de Amazon.
Los clientes de AWS están transformando sus sectores con el machine learning. AstraZeneca se asoció con AWS para utilizar Amazon SageMaker, lo que agilizó el proceso de análisis de datos y la implementación de modelos de ML. Esta colaboración permite a AstraZeneca analizar los datos comerciales de manera eficiente, automatizar los procesos manuales y ahorrar un tiempo valioso para sus científicos de datos. T-Mobile usa el machine learning de AWS para mejorar el servicio de atención al cliente al extraer el significado de los tickets de soporte al cliente y las transcripciones de los chats. Esto ayuda a los agentes del servicio de atención al cliente a resolver los problemas de forma más rápida y precisa. La NFL utiliza el machine learning de AWS para mejorar la forma en que recopilan, analizan y utilizan los datos. Esto los ayuda a entender mejor el juego, tomar mejores decisiones y crear experiencias más atractivas para los fans.
Trabajos del futuro con IA y ML
La IA y el ML tienen el potencial de revolucionar la forma en que operan los clientes al automatizar muchas tareas que actualmente realizan los seres humanos. Sin embargo, la integración de las cargas de trabajo de IA y ML requiere un equipo de profesionales cualificado y diverso, lo que hace hincapié en la necesidad de invertir en la capacitación del personal. El impacto en el personal ya ha comenzado.
“Todos los trabajos se verán afectados por la IA. La mayor parte de eso consistirá en aumentar más que en reemplazar a los trabajadores”.
—Pieter den Hamer, vicepresidente de Investigación de Gartner
El Informe sobre el futuro del empleo 2023 del Foro Económico Mundial afirma que los especialistas en IA y ML, los analistas y científicos de datos y los especialistas en transformación digital son los puestos emergentes más destacados. Predice un aumento del 40 % en el número de especialistas en IA y machine learning para 2027, un aumento del 30-35 % en la demanda de puestos como científicos y analistas de datos o especialistas en macrodatos, y un aumento del 31 % en la demanda de analistas de seguridad de la información. Esto agregaría un total de 2,6 millones de puestos de trabajo.
La introducción de cargas de trabajo de IA y ML requiere un equipo cualificado de profesionales con diversos conocimientos. Los científicos de datos son necesarios para identificar los datos relevantes a fin de incorporarlos a los modelos de IA y ML y para desarrollar los algoritmos que hagan predicciones o recomendaciones basadas en esos datos. Los ingenieros de machine learning diseñan e implementan la infraestructura de machine learning que admite los modelos de IA, mientras que los ingenieros de software crean y mantienen los sistemas de software que ejecutan los modelos de IA y ML. Los especialistas en computación en la nube y los ingenieros de seguridad en la nube son necesarios para configurar y administrar de forma segura la infraestructura de nube necesaria para procesar y almacenar las grandes cantidades de datos necesarias para la IA y el ML. Por último, los gestores de proyecto supervisan la implementación de los proyectos de IA y ML y se aseguran de que cumplan con los objetivos comerciales, se entreguen a tiempo y dentro del presupuesto, y cumplan con las regulaciones y consideraciones éticas pertinentes. Ayudar a los clientes a introducir la IA y el ML requiere un equipo multidisciplinario de profesionales con experiencia en análisis de datos, machine learning, ingeniería de software, computación en la nube, seguridad, privacidad y gestión de proyectos.
Cómo preparar su organización para que tenga éxito en la IA y el ML
AWS ayuda a los clientes en cada etapa del proceso de adopción del ML con el conjunto más completo de servicios de IA y ML, infraestructura y recursos de implementación. AWS anunció recientemente Amazon Bedrock, un nuevo servicio para que los clientes creen y escalen aplicaciones basadas en IA generativa mediante FM, lo que democratiza el acceso para todos los creadores. Además, ofrecemos aplicaciones como Amazon CodeWhisperer de forma gratuita, que revoluciona la productividad para los desarrolladores al generar sugerencias de código en tiempo real. A medida que los clientes buscan utilizar estas tecnologías para automatizar tareas, mejorar la toma de decisiones y obtener información a partir de los datos, necesitan trabajadores con experiencia en análisis de datos basados en la nube, modelos de machine learning y plataformas de IA basadas en la nube. A AWS Training and Certification le apasiona ayudar a las organizaciones de todos los tamaños a mejorar las habilidades de su personal para aprovechar todo el valor de la IA y el ML.
Para captar este valor, los líderes están adaptando sus estrategias empresariales para invertir en la capacitación del personal. Uno de nuestros clientes, ENGIE, una empresa multinacional de servicios públicos y referencia mundial en energía y servicios con bajas emisiones de carbono, se asoció con AWS Training and Certification para desarrollar un programa de capacitación en habilidades en la nube para dotar a su equipo descentralizado de 4000 profesionales de TI con las habilidades adecuadas para actuar con los datos de manera oportuna. Gracias a la capacitación, los ingenieros de ENGIE adoptaron funcionalidades más avanzadas, como el machine learning, para los modelos de mantenimiento predictivo que se utilizan en sus centrales eléctricas. “Cada vez que alguien recibe capacitación, esa persona puede empezar a innovar”, afirma Frédéric Poncin, head of the Cloud Center of Excellence de ENGIE. “Pueden ayudar a transformar el antiguo sistema en una nueva aplicación nativa en la nube”.
“Cada vez que alguien recibe capacitación, esa persona puede empezar a innovar. Pueden ayudar a transformar el antiguo sistema en una nueva aplicación nativa en la nube”.
—Frédéric Poncin, Head of the Cloud Center of Excellence de ENGIE
Las organizaciones también están reconociendo la importancia de la tecnología en la nube más allá del departamento de TI y ahora se centran en desarrollar la experiencia en la nube en diferentes departamentos, incluidos los de finanzas, ventas, recursos humanos, marketing y administración. Volkswagen, por ejemplo, invirtió en fortalecer los conocimientos y las habilidades de sus empleados en la nube mediante un marco centrado en la nube. Esto se tradujo en una reducción del tiempo de comercialización y una mejora de la colaboración entre equipos.
Ahora es el momento de invertir en la mejora y adquisición de nuevas habilidades del personal para maximizar las oportunidades de hacer crecer su negocio con la IA y el ML. Nuestro centro de aprendizaje en línea, AWS Skill Builder, ofrece una capacitación digital creada por expertos de AWS, que incluye más de 80 cursos y recursos de aprendizaje sobre IA y ML. Con el surgimiento de la IA generativa, AWS está capacitando a los estudiantes y a los responsables de la toma de decisiones para que desarrollen sus conocimientos y habilidades en IA generativa con muchas capacitaciones nuevas. Las organizaciones pueden profundizar en la transformación de su talento y acelerarla con una suscripción para equipos que ofrece acceso ilimitado al aprendizaje práctico basado en juegos, como AWS Cloud Quest: especialista en machine learning. Los líderes pueden asociarse con AWS Training and Certification para utilizar estos y otros recursos a fin de permitir el desarrollo continuo de nuevas habilidades en toda su organización y así impulsar la innovación y el crecimiento de su empresa.
Para los líderes y responsables de la toma de decisiones que quieren aprender aún más sobre la IA generativa, la serie de videos sobre IA generativa para ejecutivos ofrece una imagen de alto nivel sobre qué es la IA generativa y cómo puede abordar los desafíos de su empresa, impulsar el crecimiento y por qué tiene el potencial de revolucionar los sectores.
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