Las profesiones IT se demandan en muchos otros sectores además de en el tecnológico. Si tienes que reclutar a este tipo de profesionales, es posible que necesites asesoramiento para identificar las fortalezas de los perfiles. Contar entre sus competencias con el dominio del aprendizaje profundo o deep learning implica ventajas en todos los departamentos. Esta concreción del machine learning tiene como objetivo enseñar al ordenador a aprender de forma autónoma manejando un gran volumen de datos.
Nociones básicas de aprendizaje profundo o deep learning
El desarrollo tecnológico de todos los sectores propiciado por la transformación digital acelerada por la pandemia ha impactado en los criterios de reclutamiento. Para todas las áreas es necesario contar con competencias digitales. El aprendizaje profundo o deep learning es uno de estos aspectos. Este es un tipo de machine learning, cuyo objetivo es que el ordenador aprenda de forma autónoma.
Estos avances corren en paralelo al desarrollo de las Inteligencias Artificiales (IA) y ya están dando resultados prácticos en el reconocimiento de voz, como la famosa Siri, que es la asistente de Apple. Pero también sirven para el reconocimiento de imágenes o la realización de predicciones. Estos progresos buscan optimizar la potencia del aprendizaje humano mediante el aumento de velocidad en el procesamiento de gran cantidad de datos. Por ello, está necesariamente vinculado al Big Data a su vez.
El adjetivo “profundo” viene de este rasgo. El ser humano clasifica y categoriza la información, discriminando los atributos de cada objeto. Por ejemplo, si tiene hojas, es cuadrado y con letras impresas en su interior, el cerebro y la computadora lo etiqueta como “libro”. La ventaja del deep learning es que no necesita un programador detrás de estos procesos de decisión.
Competencias y habilidades de los profesionales IT
El deep learning configura parámetros básicos acerca de los datos y entrena al ordenador para que reconozca patrones mediante capas de procesamiento. Son muchas las profesiones que están incorporando esta técnica. La que más sobresale es el científico de datos o data scientific. Su capacidad para analizar datos mejora todos los procesos de la empresa. Por ejemplo, los sistemas de recomendación que pueden orientar al cliente hacia el producto o servicio que está promoviendo la compañía en ese momento.
Este tipo de profesionales aplica a todo tipo de empresas para, por ejemplo, el desarrollo asistentes virtuales, en salud para la detección y diagnóstico asistido por ordenador o en prensa y marketing, para personalizar las noticias o el contenido siguiendo el patrón del usuario. El departamento de atención al cliente es uno de los más beneficiados, pues el deep learning permite entender mejor su comportamiento.
Las competencias y habilidades que se suelen requerir para este tipo de puestos tiene que ver con el conocimiento de lenguajes de programación, de neuronal network y machine learning. Sin embargo, cada día es más frecuente buscar soft skill junto con estas hard skill. Porque para que estos perfiles funcionen en el equipo, también deben contar con habilidades de comunicación y adaptabilidad al cambio, entre otras competencias personales.