MLOps y otros roles que debe considerar en la era de la IA

Mientras los procesos de automatización se aceleran, MLOps junto con la ciencia de datos se convierte en la primera fuente de nuevos roles laborales.

Robert Calva de Red Hat asegura que el código abierto pronto logrará tan proceso de democratización de la IA que estaremos en un nuevo paradigma tecnológico.

 

Probablemente, la mayor fuente de resistencia a los avances de la llamada Era de la Inteligencia Artificial es el temor a la pérdida de empleos.

Se estima que la misma puede ser masiva y de proporciones casi apocalípticas. No obstante, probablemente la Inteligencia Artificial (IA) no supera a la creación de otras tecnologías revolucionarias como la imprenta, el automóvil, las máquinas (a vapor y eléctricas) o las computadoras.

Los ejemplos anteriores tienen todos un elemento en común: sí, muchos empleos desaparecieron con ellos. Pero los mismos fueron sustituidos por algunos equivalentes, asociados con la nueva tecnología.

Es lo que, personalmente, denominamos Efecto GM o General Motors. ¿Por qué? Porque es el caso de una empresa líder en el negocio de carruaje que entendió que estaba en vías de extinción.

“La data estructurada o no estructurada nos va a llevar a poder explotarla con IA. De alli es donde nacen los nuevos roles. Es donde empieza la evolución”, explicó el Principal Ecosystem Solutions Evangelist, Latin América, Red Hat, Robert Calva.

Paradigma emergente

Así lo señaló el especialista durante su intervención en la sesión dedicada a la Transformación de roles laborales impulsada por la IA. Esta fue la tercera de las VII Jornadas de The Standard CIO, en esta ocasión dedicadas al Futuro del Trabajo: Hacia una transformación digital inclusiva.

Para el especialista de Red Hat, la transformación en curso va más allá de una nueva cultura.

Calva destacó diversos aspectos sobre cómo las tecnologías emergentes están moldeando la dinámica laboral y organizativa de empresas en América Latina.

En principio, la adopción de metodologías ágiles como el DevOps y su evolución hacia el SRE (Site Reliability Engineering) permite reducir tiempos de desarrollo y mejorar la resiliencia operativa.

El especialista de Red Hat destaca que, por ejemplo, el concepto de microservicios basado en contenedores resalta la necesidad de flexibilidad y modularidad en aplicaciones empresariales.

Todo este proceso ha llevado a la integración de las áreas de desarrollo y operativas, inicialmente, para luego extender este concepto transversal ente en las empresas, apalancado en el uso o de herramientas con IA.

“Como consecuencia, el iimpacto de la inteligencia artificial ha generado roles especializados como MLOps Engineer. Es decir, quienes gestionan la integración de modelos de IA en aplicaciones”, detalló Robert Calva, Principal Ecosystem Solutions Evangelist, Latin America, Red Hat.

Evolución de los Roles en TI

Calva explicó que este rol es fundamental en sectores como retail, donde la implementación de chatbots y herramientas predictivas mejora la experiencia del cliente.

Pero el MLOps Engineer no está solo en esta nueva ruta. Calva identifica varios roles emergentes en el campo de la IA además de los ingenieros MLOps, encontramos a  los científicos de datos y los operadores de MLOps.

Estos roles se centran en:

• La administración de plataformas de Inteligencia Artificial
• La creación de modelos de aprendizaje automático
• Y la integración de la IA en las aplicaciones empresariales

Para el especialista, esto es consecuencia de la evolución de los equipos de TI y su paso de las metodologías tradicionales a las ágiles.

Pese a todo ello, Calva reconoce que las barreras culturales son el mayor obstáculo para la adopción de la Inteligencia Artificial y la automatización.

“Muchas organizaciones aún perciben estas tecnologías como amenazas laborales. Red Hat aborda esta resistencia mediante programas de capacitación, diseñados para todos los niveles, desde CIOs hasta desarrolladores”, precisó el Principal Ecosystem Solutions Evangelist, Latin America, Red Hat, Robert Calva.

En este sentido, el concepto de darwinismo tecnológico parece clave en este proceso.

El mismo se alinea con la noción de democratización de la IA que, para Calva es fundamental.

Gracias a ella, cualquier profesional (abogado, médico o agricultor) puede utilizar herramientas de Inteligencia Artificial para optimizar su trabajo.

Esto, por supuesto, terminará redefiniendo por completo los roles actuales dentro de los equipos tecnológicos.

Veamos las proyecciones del especialista de Red Hat que permitirá este cambio democratizador:

• La integración de IA en todas las áreas de TI, permitiendo una operación predictiva y proactiva.
• El cómputo cuántico, aún en etapa experimental, revolucionará la seguridad de datos y los algoritmos actuales.
• La creación de modelos de IA específicos por industria (e.g., finanzas, marketing) será más eficiente que los modelos genéricos