Existe una relación muy estrecha en Big Data e Inteligencia Artificial (IA): Big Data consiste en capturar, procesar y analizar grandes cantidades de datos. Cuando estos datos se combinan con capacidades como el aprendizaje automático y el análisis predictivo se extrae más valor de esos datos.
Esta simbiosis entre Big Data e Inteligencia Artificial ofrece enormes oportunidades. Permite desde predecir y prevenir eventos hasta ofrecer experiencias personalizadas de uso y consumo de productos y servicios. Pasando por los asistentes virtuales y la generación de contenidos, entre otras muchas posibilidades.
Saber programar Inteligencia Artificial te permite desarrollar incontables soluciones y aprovechar el enorme potencial que ofrecen Big Data, Inteligencia Artificial e Internet de las Cosas.
Además, en 2023 seguirá creciendo la demanda de profesionales cualificados en el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial. “La IA estará presente en todos los procesos de transformación digital de las empresas”, según el Mapa de Empleo de Fundación Telefónica.
Lenguajes de programación para desarrollar IA
Elena Díaz es responsable del Centro de Excelencia en el equipo de producto de AI of Things en Telefónica Tech. Es una apasionada de los lenguajes de programación enfocados a explotar los datos.
Como experta, Elena recomienda aprender estos lenguajes de programación para desarrollar Inteligencia Artificial:
- Python es el lenguaje de programación más utilizado para el desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial. Cuenta con una gran cantidad de bibliotecas y herramientas para el aprendizaje automático, como TensorFlow, PyBrain o PyTorch, entre otros. Puedes comenzar con Python y un experimento para todos los públicos.
- R también es un lenguaje de programación muy utilizado para el análisis y la visualización de datos y el aprendizaje automático. Especialmente en el ámbito de la estadística.
- SQL es el lenguaje de consulta estándar para bases de datos relacionales, muy utilizadas en los ámbitos de Big Data e Inteligencia Artificial. Conocer SQL te permite manejar y analizar grandes conjuntos de datos, imprescindible en el campo de la Inteligencia Artificial
Sin embargo, explica Elena, aunque estos son los lenguajes de programación más utilizados en el ámbito de la IA, no son los únicos. Además, “hay que estar siempre pendientes de las evoluciones, adaptar los nuevos lenguajes y mantenerse en un aprendizaje continuo”.
“Una vez que aprendes a programar es relativamente fácil cambiar de un lenguaje a otro”.
Elena Díaz
Entre otros lenguajes que también se aplican al desarrollo de Inteligencia Artificial se encuentran:
- Java y C++ son lenguajes de programación más avanzados. También se utilizan para el desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial, incluyendo desarrollos de alto rendimiento como redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático.
- JavaScript, muy popular en el desarrollo web, se utiliza cada vez más en el campo de la Inteligencia Artificial. Sobre todo para el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático que se manejan a través de apps o páginas web, por ejemplo.
El lenguaje de programación dependerá mucho de tus preferencias y necesidades. Incluso de tu experiencia previa en programación, en caso de que ya tengas. También dependerá de lo que quieras conseguir, de cuáles sean tus objetivos o del entorno y proyecto en el que vayas a trabajar.
Cómo desarrollar tus habilidades en Inteligencia Artificial
Si estás interesando en empezar a programar en IA, lo primero que necesitas es aprender los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial.
En este sentido es importante “superar las barreras conceptuales, matemáticas o técnicas”. También entender conceptos básicos de la Inteligencia Artificial, como qué son el aprendizaje automático, la visión artificial o el procesamiento del lenguaje natural.
En este sentido te será de gran ayuda:
- Aprender un lenguaje de programación como los mencionados, todos ellos muy utilizados en el desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial. Escoge uno y dedica tiempo a aprenderlo.
- Practicar con problemas y proyectos: es importante que practiques con problemas y proyectos reales. Puedes encontrar conjuntos de datos y problemas en sitios web como OpenAI o Kaggle.
- Aprender sobre las herramientas y bibliotecas de Inteligencia Artificial: existen muchas herramientas y bibliotecas de IA, como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn o Keras. Permiten construir y entrenar modelos de IA de manera fácil y, además, puedes utilizarlas en tus proyectos.
- Aprovechar cualquier oportunidad para seguir aprendiendo: la Inteligencia Artificial está en constante evolución, por lo que es importante que sigas adquiriendo y actualizando tus habilidades. Además existen escuelas muy especializadas, como campus 42 de Fundación Telefónica.
- Mantenerte al día de las tendencias, nuevas técnicas y tecnologías a través de blogs y artículos, webinars, charlas y cursos, muchos gratuitos. También participando en grupos y foros online.
Si estás interesado en las nuevas tecnologías digitales, “prueba, encuentra lo que más te guste y profundiza en ello. Especializarse en aquello que más te motiva y aporta te ayudará mucho a seguir creciendo”, dice Elena.
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Descubre más opciones y la experiencia de profesionales y estudiantes que desarrollan su carrera en el ámbito de Big Data e Inteligencia Artificial:
- Lucía y Marina se lanzan a la piscina del campus 42
- Dagmara y Belén convierten los datos en conocimiento
- Elena y Sandra aprovechan cada oportunidad para seguir aprendiendo
Foto principal: Kelly Sikkema / Unsplash
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