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Salarios en Inteligencia Artificial en aumento 

 septiembre 20, 2020

Por  Felipe Arguello60

Los salarios de inteligencia artificial se benefician de la receta perfecta de la oferta y la demanda, y en este momento, cualquier cosa relacionada con la inteligencia artificial tiene  una demanda muy alta.

De acuerdo con Indeed.com , el salario promedio para un ingeniero de inteligencia artificial en el área de San Francisco varía de aproximadamente $ 134,135 por año para «ingeniero de software» a $ 169,930 por año para »  ingeniero de aprendizaje automático «.

Sin embargo, puede ir mucho más alto si tiene las credenciales que necesitan las empresas. A un profesor titular se le ofreció el  triple de su salario de $ 180,000  para unirse a Google, que rechazó para un puesto de profesor diferente.

Sin embargo, el récord, hasta ahora, se estableció en abril cuando la empresa japonesa Start Today, que opera el sitio de compras de moda Zozotown, publicó nuevas ofertas de trabajo para siete expertos en tecnología de inteligencia artificial «genios», ofreciendo salarios anuales de hasta 100 millones. yenes, o poco menos de USD $ 1 millón.

Sectores clave para salarios de IA

Obtener un salario superior de AI significa trabajar en el sector «correcto». Si bien abundan, los trabajos de IA se encuentran principalmente en unos pocos sectores, es decir, tecnología, y se limitan a unas pocas ciudades grandes y caras. Glassdoor, otro sitio popular de búsqueda de empleo, señala que el 67% de todos los trabajos de IA que figuran en su sitio se encuentran en el Área de la Bahía, Seattle, Los Ángeles y la ciudad de Nueva York.

También enumeró a Facebook, NVIDIA, Adobe, Microsoft, Uber y Accenture como las cinco mejores compañías de inteligencia artificial para trabajar en 2018, con casi el 19% de las posiciones abiertas de inteligencia artificial. El salario base anual promedio para un trabajo de IA que figura en Glassdoor es de $ 111,118 por año.

Glassdoor también descubrió que los servicios financieros, consultoría y agencias gubernamentales están contratando activamente a profesionales de ingeniería de inteligencia artificial y ciencia de datos. Esto incluye a las principales empresas como Capital One, Fidelity, Goldman Sachs, Booz Allen Hamilton, EY y McKinsey & Company, el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA, el Ejército de los EE. UU. Y el Banco de la Reserva Federal.

Sin embargo, se espera que la cantidad de trabajos y campos se expanda considerablemente en el futuro cercano. Un  informe reciente  de Gartner dijo que la IA eliminará 1.8 millones de empleos, en su mayoría mano de obra doméstica, pero el campo creará 2.3 millones de nuevos empleos para 2020, tal declaración es enfatizada por un informe reciente de  Capgemini  que encontró que el 83% de las empresas que usan IA dicen están agregando trabajos debido a la IA.

Los mejores trabajos para Inteligencia Artificial

El término «IA» es bastante amplio y abarca una serie de disciplinas y tareas, que incluyen la generación y comprensión del lenguaje natural, reconocimiento de voz, chatbots, aprendizaje automático, gestión de decisiones, aprendizaje profundo, biometría y análisis y procesamiento de textos. Dado el nivel de especialización que cada uno requiere, no muchos profesionales pueden dominar más de una disciplina.

En resumen, encontrar los mejores salarios de AI requiere fomentar activamente la carrera profesional correcta.

Si bien el pago promedio para un programador de IA es de alrededor de $ 100,000 a $ 150,000, dependiendo de la región del país, todos estos están en el ámbito del desarrollador / codificador. Para ganar mucho dinero, quieres ser un ingeniero de inteligencia artificial. Según  Paysa , otro sitio de búsqueda de empleo, un ingeniero de inteligencia artificial gana un promedio de $ 171,715, que van desde $ 124,542 en el percentil 25 a $ 201,853 en el percentil 75, con los que ganan más de $ 257,530.

¿Por qué tan alto? Porque muchos provienen de entornos que no son de programación. El  IEEE señala  que las personas con doctorados en ciencias como la biología y la física están regresando a la escuela para aprender IA y aplicarla a su campo. Necesitan abarcar lo técnico, conociendo una multitud de lenguajes y arquitecturas de hardware, con una comprensión de los datos involucrados. Esto último hace que los ingenieros sean raros y, por lo tanto, caros.

¿Por qué los salarios de AI son tan altos?

El hecho es que la inteligencia artificial no es una disciplina que puede enseñarse usted mismo como lo hacen muchos desarrolladores. Una encuesta realizada por Stack Overflow encontró que el 86.7% de los desarrolladores eran, de hecho, autodidactas. Sin embargo, eso es para lenguajes como Java, Python y PHP, no el arte esotérico de la inteligencia artificial.

Requiere títulos avanzados en informática, a menudo un doctorado. En un informe, Paysa descubrió que el 35 por ciento de las posiciones de IA requieren un Ph.D. y el 26 por ciento requiere una maestría. ¿Por qué? Porque la IA es un campo en rápido crecimiento y cuando estudias en el Ph.D. nivelar y participar en proyectos académicos, tienden a ser innovadores, si no son de vanguardia, y eso le brinda al estudiante la experiencia que necesita para el entorno laboral.

Además, requiere múltiples disciplinas, incluidas Python, C ++, STL, Perl, Perforce y API como OpenGL y PhysX. Además, debido a que la IA está haciendo cálculos importantes, es necesaria una formación en física o algún tipo de ciencias de la vida.

Por lo tanto, para ser un desarrollador de IA efectivo y solicitado, necesita muchas habilidades, no solo una o dos. Indeed enumera las 8 habilidades principales que necesita saber para la IA:

1) Aprendizaje automático
2) Python
3) Estadísticas
4) Ciencia de datos
5) Hadoop
6) Big Data
7) Java
8) Minería de datos

Como puede ver, esa es una amplia gama de habilidades y ninguna de ellas se aprende de la noche a la mañana. Según  The New York Times , hay menos de 10,000 especialistas calificados en IA en el mundo. Element AI, una compañía de Montreal que consulta sobre sistemas de aprendizaje automático, publicó un informe a principios de este año de que había 22,000 científicos informáticos de nivel de doctorado en el mundo que son capaces de construir sistemas de inteligencia artificial. De cualquier manera, eso es muy poco para la demanda reportada por  Machine Learning News .

Los empleadores competitivos aumentan los salarios

Con tan pocos especialistas en IA disponibles, las compañías tecnológicas están atacando la academia. En la Universidad de Washington, seis de los 20 profesores de inteligencia artificial están ahora con licencia o licencia parcial y trabajando para empresas externas. En el proceso, están limitando el número de profesores que pueden enseñar la tecnología, causando un círculo vicioso.

US News and World Report enumera las  20 mejores escuelas para la educación en IA . Los cinco primeros son:

1)  Universidad Carnegie Mellon , Pittsburgh, PA
2)  Instituto  de Tecnología de Massachusetts, Cambridge, MA
3)  Universidad de Stanford, Stanford, CA
4)  Universidad de California  – Berkeley, Berkeley, CA
5)  Universidad de Washington , Seattle, WA

Con la academia siendo atacada por talento, están surgiendo alternativas. Google, que está contratando a cualquier desarrollador de IA que pueda tener a mano,  ofrece un curso  sobre aprendizaje profundo y herramientas de aprendizaje automático a través de su sitio web Google Cloud Platform, y Facebook, también en IA, aloja una serie de videos sobre los fundamentos de AI como los algoritmos. Si desea tomar cursos en línea, hay Coursera y Udacity .

La tecnología informática básica y los antecedentes matemáticos son la base de la mayoría de los programas de inteligencia artificial. El álgebra lineal es tan necesario como un lenguaje de programación ya que el aprendizaje automático realiza análisis de datos dentro de matrices, y el álgebra lineal se trata de operaciones en matrices. De acuerdo con  Computer Science Degree Hub , el trabajo del curso para IA implica el estudio de matemáticas avanzadas, redes bayesianas o modelos gráficos, que incluyen redes neuronales, física, ingeniería y robótica, ciencias de la computación y teoría de las ciencias cognitivas.

Algunas cosas no se pueden enseñar. Trabajar con inteligencia artificial no significa que pueda descargar el trabajo en la computadora. Requiere un proceso de pensamiento analítico, previsión sobre innovaciones tecnológicas, habilidades técnicas para diseñar, la habilidad para mantener y reparar programas de tecnología y software, así como algoritmos. Por lo tanto, es fácil ver por qué las personas calificadas son tan raras, lo que aumentará los salarios de AI solo más.

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