La evolución del panorama profesional ha sido vertiginosa en las últimas décadas. La experiencia siempre fue el factor diferenciador clave. Hasta que la revolución digital de los años 90 alteró esta dinámica, otorgando ventaja a quienes dominaban las nuevas herramientas tecnológicas.

Hoy, nos encontramos ante un nuevo punto de inflexión: la era de la inteligencia artificial. A diferencia de las revoluciones anteriores, la IA no se limita a industrias o roles específicos. Su impacto es universal y profundo.

La buena noticia es que dominar las herramientas de IA más populares y relevantes está al alcance de cualquier profesional dispuesto a invertir tiempo en su aprendizaje, sin necesidad de conocimientos técnicos previos.

En este contexto, adaptarse y adquirir nuevas habilidades relacionadas con la IA se ha vuelto esencial para destacar en el competitivo mercado laboral de 2024. Veamos algunas habilidades clave para el futuro cercano.

En este artículo nos vamos a referir por IA a la IA Generativa, si quieres saber más acerca de ella y las principales aplicaciones lee nuestro artículo: ¿Te da miedo la IA? Debería darte miedo no usarla.

Si bien el nombre utiliza la palabra ingeniería, la realidad es que no tiene ninguna relación ni con los números ni con los ingenieros. El prompt engineering (por su nombre en inglés) es el nombre que se le da a un conjunto de técnicas que tienen por objeto la creación de instrucciones precisas y efectivas para sistemas de IA en lenguaje natural con el fin de obtener los resultados deseados. En otras palabras, aprender a hablar con la IA para que haga lo que uno desea.

No por expresarlo de manera simple quiere decir que la ingeniería de prompts carezca de importancia. Para dominar el prompt engineering, los profesionales deben comprender los fundamentos de los modelos de lenguaje, desarrollar habilidades de pensamiento crítico, practicar la escritura clara y concisa y familiarizarse con las mejores prácticas de diferentes plataformas de IA generativa.

Existen diversos recursos para aprender prompt engineering, como la Guía de OpenAI (en inglés), que ofrecen una base sólida para desarrollar esta habilidad crucial. El resultado será obtener resultados profesionales al ‘conversar’ con las herramientas de IA Generativa como ChatGPT, Claude o Gemini.

Es lógico, pero no evidente, que un profesional en determinada carrera, por ejemplo economía o literatura, podrá crear prompts más refinados en relación a su rama de conocimiento. Ya que junto con las técnicas de creación de prompts podrá brindarle a la IA detalles más específicos del requerimiento al momento de crear el prompt.

Así mismo, para modelos de lenguaje que trabajan con imágenes y video, existen parámetros más técnicos que, tanto los profesionales del área como los modelos de lenguaje pueden entender. El curso de ingeniería de prompts de DeepLearning.ai para modelos de Visión (en inglés), es un ejemplo de cómo se puede hablar con la IA a un nivel más técnico y especializado.

Si has usado una IA para crear imágenes es posible que hayas notado que muchas veces genera imágenes inconsistences o irreales: una persona sentada en un banco pero con las piernas demasiado cortas, o usando una laptop con la pantalla en sentido opuesto. Esto, técnicamente, no es un error. Se llama alucinación. Es que la IA en realidad no tiene idea de lo que le has pedido, en sentido de que no te ha entendido como los humanos entendemos. La IA generativa no entiende nada para ser sinceros. Lo que hace es recibir una instrucción en lenguaje natural e intenta responder de la manera más acertada posible según su entrenamiento previo. Por lo tanto toda respuesta es válida, no es erronea desde su punto de vista. En la práctica esto es un gran problema.

Con la proliferación de contenido generado por IA y las alucinaciones consecuentes, la capacidad de verificar información se ha vuelto crucial. La curación de contenido implica evaluar críticamente la calidad y relevancia de la información, identificar sesgos y desinformación y organizar y presentar contenido de manera significativa. Existen diversas técnicas para identificar alucinaciones.

Una de ellas es usar varios modelos de lenguaje a la vez o usar Google para validar información. Sin embargo hay modelos de lenguaje como Perplexity que trata de validar cada párrafo de información generado por si mismo, buscando en internet las fuentes relacionadas. O Gemini que hace poco añadió un botón de validación de sus propias respuestas y te permite marcar de un color las posibles alucinaciones y la información verificada.

En la era dominada por la inteligencia artificial, el pensamiento crítico se ha convertido en una habilidad indispensable para salvaguardar la autonomía intelectual. El filósofo José Antonio Marina nos recuerda que la IA, a pesar de su poder, carece de consciencia, empatía y juicio moral, elementos esenciales del pensamiento humano. Marina propone ver la IA como una herramienta complementaria, no como un sustituto de nuestras capacidades cognitivas.

El filósofo distingue entre la inteligencia generadora, similar a la IA, y la inteligencia ejecutiva humana, que evalúa y selecciona entre opciones. Esta distinción resalta la importancia de mantener el control humano en la toma de decisiones, usando la IA como copiloto en lugar de piloto automático.

Para cultivar el pensamiento crítico en la era de la IA, los profesionales deben desarrollar habilidades de comprensión y argumentación, establecer criterios sólidos para evaluar la información generada por IA, mantener un aprendizaje continuo que enfatice la creatividad y cultivar la capacidad de verificar información más allá de las respuestas fáciles.

El pensamiento crítico actúa como una «vacuna» contra la manipulación en un mundo saturado de información artificial. Al desarrollar esta habilidad, los profesionales no solo se adaptan mejor al uso de herramientas de IA, sino que también preservan su autonomía intelectual y capacidad de innovación.

La alfabetización en IA y la capacidad de trabajar eficazmente con sistemas de inteligencia artificial se han convertido en habilidades fundamentales para profesionales de todas las industrias. Esta competencia implica comprender los principios básicos de cómo funcionan estos sistemas, sus capacidades y limitaciones, y cómo integrarlos de manera efectiva en los flujos de trabajo existentes. Según un estudio de PwC, el 74% de los ejecutivos considera que la alfabetización en IA es crucial para el éxito en sus organizaciones.

El trabajo humano-IA implica saber cuándo y cómo utilizar las herramientas de IA para aumentar la productividad y la toma de decisiones, así como reconocer situaciones en las que el juicio humano es insustituible. Esta habilidad incluye la capacidad de interpretar y contextualizar los resultados proporcionados por la IA, y comunicarse eficazmente con equipos multidisciplinarios que también usen IA.

El curso Introducción a la IA Generativa de Google ofrece un excelente punto de partida para desarrollar esta competencia esencial en el panorama profesional actual.

Y este artículo de AWS Amazon te ofrece una visión rápida de lo que todo líder ejecutivo debe conocer en el campo de la IA Generativa.

El dominio de estas cuatro habilidades clave posicionará a los profesionales para el éxito en un mercado laboral cada vez más influenciado por la inteligencia artificial.

El futuro pertenece a aquellos que pueden combinar eficazmente la inteligencia humana con la IA, creando soluciones innovadoras y abordando los desafíos complejos que nos esperan en este nuevo mundo modelado por humanos y software que aprende.