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Biblioteca de la Universidad Complutense de Madrid

Viernes, 23 de octubre de 2020

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El futuro cercano en la tecnología

La tecnología ahora está evolucionando a un ritmo tan rápido que las predicciones anuales de tendencias pueden parecer desactualizadas incluso antes de que se publiquen como una publicación o artículo de blog publicado. A medida que la tecnología evoluciona, permite un cambio y un progreso aún más rápidos, causando una aceleración de la tasa de cambio, hasta que eventualmente se volverá exponencial. 

 

 

Las carreras basadas en la tecnología no cambian a la misma velocidad, pero evolucionan, y el experto profesional de TI reconoce que su rol no será el mismo. Y un trabajador de TI del siglo XXI aprenderá constantemente (por necesidad, si no por deseo).

¿Qué significa esto para ti? Significa mantenerse al día con las tendencias tecnológicas. Y significa mantener la vista en el futuro, para saber qué habilidades necesitará saber y para qué tipos de trabajos desea estar calificado. Aquí hay ocho tendencias tecnológicas que debe observar en 2020, y algunos de los trabajos que se crearán por estas tendencias.

 

1. Inteligencia artificial (IA)

La Inteligencia Artificial, o IA es una de las últimas novedades tecnológicas. Esta ya ha recibido mucha atención en los últimos años, pero sigue siendo una tendencia para observar porque sus efectos sobre cómo vivimos, trabajamos y jugamos son solo en las primeras etapas. Además, se han desarrollado otras ramas de la IA, incluido Machine Learning, que veremos a continuación. La IA se refiere a los sistemas informáticos creados para imitar la inteligencia humana y realizar tareas como el reconocimiento de imágenes, el habla o los patrones y la toma de decisiones. La IA puede hacer estas tareas más rápido y con mayor precisión que los humanos.

 

Cinco de cada seis estadounidenses usan servicios de inteligencia artificial de una forma u otra todos los días, incluidas aplicaciones de navegación, servicios de transmisión, asistentes personales de teléfonos inteligentes, aplicaciones de viajes compartidos, asistentes personales domésticos y dispositivos domésticos inteligentes. Además del uso del consumidor, la IA se usa para programar trenes, evaluar el riesgo comercial, predecir el mantenimiento y mejorar la eficiencia energética, entre muchas otras tareas de ahorro de dinero.

 

La IA es una parte de lo que en general denominamos automatización, y la automatización es un tema candente debido a la posible pérdida de empleo. Los expertos dicen que la automatización eliminará 73 millones de empleos más para 2030. Sin embargo, la automatización está creando empleos y eliminándolos, especialmente en el campo de la IA: los expertos predicen que los empleos en IA serán de 23 millones en 2020. Los empleos se crearán en el desarrollo, programación, pruebas, soporte y mantenimiento, por nombrar algunos. El arquitecto de inteligencia artificial es uno de esos trabajos. Algunos dicen que pronto rivalizará con los científicos de datos que necesitan profesionales calificados. Para obtener más información sobre posibles trabajos en IA, lea sobre cómo desarrollar una carrera en IA o por qué debería obtener una certificación de IA.

 

2. Aprendizaje automático

Machine Learning es un subconjunto de IA. Con Machine Learning, las computadoras están programadas para aprender a hacer algo que no están programadas para hacer: aprenden descubriendo patrones e ideas a partir de los datos. En general, tenemos dos tipos de aprendizaje, supervisados ​​y no supervisados.

 

Si bien el aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial, también tenemos subconjuntos dentro del dominio del aprendizaje automático, incluidas las redes neuronales, el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el aprendizaje profundo. Cada uno de estos subconjuntos ofrece una oportunidad para especializarse en un campo profesional que solo crecerá.

 

El aprendizaje automático se está implementando rápidamente en todo tipo de industrias, creando una gran demanda de profesionales calificados. Se espera que el mercado de Machine Learning crezca a $ 8.81 mil millones para 2022. Las aplicaciones de Machine Learning se utilizan para análisis de datos, minería de datos y reconocimiento de patrones. En el lado del consumidor, Machine Learning potencia los resultados de búsqueda web, los anuncios en tiempo real y la detección de intrusiones en la red, por nombrar solo algunas de las muchas tareas que puede hacer.

 

Además de completar innumerables tareas en nuestro nombre, está generando empleos. Los trabajos de Machine Learning se encuentran entre los principales trabajos emergentes en LinkedIn, con casi 2,000 listados de trabajos publicados. Y estos trabajos pagan bien: en 2017, el salario promedio de un ingeniero de aprendizaje automático fue de $ 106,225. Los trabajos de Machine Learning incluyen ingenieros, desarrolladores, investigadores y científicos de datos.

 

3. Automatización robótica de procesos o RPA

Al igual que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la automatización de procesos robóticos o RPA, es otra tecnología que automatiza los trabajos. RPA es el uso de software para automatizar procesos comerciales como interpretar aplicaciones, procesar transacciones, tratar datos e incluso responder correos electrónicos. RPA automatiza tareas repetitivas que la gente solía hacer. Estas no son solo las tareas domésticas de un trabajador mal pagado: hasta el 45 por ciento de las actividades que hacemos pueden automatizarse, incluido el trabajo de gerentes financieros, médicos y directores ejecutivos.

 

Aunque Forrester Research estima que la automatización de RPA amenazará el sustento de 230 millones o más de trabajadores del conocimiento o aproximadamente el 9 por ciento de la fuerza laboral global, RPA también está creando nuevos empleos mientras altera los trabajos existentes. McKinsey encuentra que menos del 5 por ciento de las ocupaciones pueden ser totalmente automatizadas, pero aproximadamente el 60 por ciento puede ser parcialmente automatizado.

 

Para usted, como profesional de TI que mira hacia el futuro y trata de comprender las tendencias tecnológicas, RPA ofrece muchas oportunidades profesionales, que incluyen desarrollador, gerente de proyectos, analista de negocios, arquitecto de soluciones y consultor. Y estos trabajos pagan bien. SimplyHired.com dice que el salario promedio de RPA es de $ 73,861, pero ese es el promedio compilado de los salarios para desarrolladores de nivel junior hasta arquitectos de soluciones senior, con el 10 por ciento superior ganando más de $ 141,000 anualmente. Por lo tanto, si está interesado en aprender y seguir una carrera en RPA, el curso Introducción a la automatización de procesos robóticos (RPA) debería ser el siguiente paso que debe dar para comenzar una carrera en RPA.

La tecnología cada vez se desarrolla más y para estar al tanto es importante conocer  las noticias sobre tecnología actual.

 

 

Género al que pertenece la obra: Periodismo literario
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Escritores complutenses 2.0. es un proyecto del Vicerrectorado de Innovación de la Universidad Complutense de Madrid
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