El Éxito de la Mujer y su Transmisión a IA

Desde el comienzo de nuestras vidas son las mujeres, nuestras madres, las que nos transmiten palabras, ideas, y nos motivan a expresarnos, alimentarnos y a cuidarnos.

Serán estas mujeres el pilar ideal para transmitir su éxito como género a las máquinas. Existe una perfecta simbiosis entre una mujer y sus hijos en lo que se refiere a materia de enseñanza, sin dejar de mencionar entrega de valores, transmisión de conocimiento, lenguaje, etc. Podemos ver este comportamiento en toda la naturaleza o gran parte de ella, no solo en humanos.

Se habla de la eliminación de trabajos a causa de la Inteligencia Artificial. En parte es cierto, pero por otro lado se abre un nuevo y abundante panorama laboral con trabajos que ya en IA están debidamente formalizados con carreras, currículos y mallas de ramos ya establecidas. Es acá donde la mujer es clave en la profesión del futuro, donde la “data” es el nuevo petróleo.

Las cualidades intrínsecas en las mujeres son muy relevantes en profesiones ya existentes. Algunos ejemplos de lo que ya conocemos y de las profesiones que pueden propagar en el futuro son:

  1. Diseñadora de Personajes (UX-UI): Un tema requerido en IA son los chatbots, pero aparte de la programación hay un diseño previo, y mockup de personajes ficticios. No hay nada mejor que ellas para crear un storyboard de cómo será ese personaje virtual que va a chatear con nosotros, ya que esta tarea requiere una aplicación intensa de creatividad y diseño gráfico.
  2. Entrenador Cognitivo:Significa llevar el lenguaje Natural cotidiano hacia un NLP, procesando data lingüística y alimentando a algún motor cognitivo. Es “un must” (un debe hacerse) muy valorado, sobre todo si se conoce el negocio o el contexto de lo que se quiere procesar a nivel de ayudar a algún NLP o asistente personal virtual.
  3. Experta en Dominio: La experta en dominio o también relacionado con conocimiento del dominio no es otra cosa que la experiencia en un campo particular. Un experto en el dominio es alguien que no está relacionado con el aspecto tecnológico, pero tiene un conocimiento profundo sobre la industria o algún negocio en particular, cómo éste se está perfilando, las tendencias, cuáles son las cosas que afectarán a la industria. Por ejemplo, si se le pide que desarrolle una aplicación particular para una empresa de bienes de consumo, entiende la semántica de un problema. Puede proveer ejemplos y explicar la diferencia de ellos.
  4. Jefa de NLP o Jefa Área Lingüística IA: El área que ellas dominan: léxico. Ellas son las mejores para preparar los modelos NLP, las estrategias de cómo se consumirá los servicios cognitivos y además las estrategias con referencias a IA.
  5. Data Scientist: Puede analizar Big Data, detectar tendencias y correlaciones usando Machine Learning. También entrenar modelos de Machine Learning sobre valores existentes para agregar valor a un negocio, procesar datos y llevarlos a un entrenamiento o construir un algoritmo o máquina. Un mix perfecto entre estadística, programación y matemática.
  6. Machine Teacher: Una máquina con la capacidad de mejorar su entrenamiento vía Insight muy específico. Ejercer la pedagogía y la capacidad de generar el Insight en la máquina, es un valor altamente agregado, donde enseñar a una IA como metodología es algo muy poco visto y muy complicado. El área de Machine Teaching hace que en Machine Learning sea vital construir o consumir bien la información cognitiva para que las máquinas predigan o tomen las decisiones correctas.

Existe un abismo muy grande todavía en las instituciones de enseñanza, las cuales nos hacen ver que están muy al debe en materia de atreverse a incorporar mallas y curriculum con Inteligencia Artificial. 

El mercado laboral también es precario en  ofrecer materias laborales de IA. Por esto la innovación es muy importante para que las mujeres se motiven a entrar en materias como Ingeniería en Matemáticas, Estadísticas, Ingeniería de Software, Data Science, etc, y así, también encuentren un lugar dentro de IA.

Escrito por: Juan Astudillo, Tech Lead Manager Inteligencia Artificial en Krino