Conforme las empresas buscan integrar la Inteligencia Artificial (IA) a sus procesos productivos, han comenzado a buscar talento humano con las habilidades requeridas para un uso adecuado de la tecnología. Según un estudio presentado por Get on board, plataforma de recursos humanos, los requerimientos de conocimiento IA se han diversificado fuera de la disciplina, hacia otras áreas como publicidad.

Sergio Nouvel, cofundador y CEO de Get on Board, presentó los resultados del más reciente informe de la plataforma realizado entre un millón de profesionales y 2 millones de postulaciones. De acuerdo con los resultados, 11% de empleos del área de tecnología piden ahora IA, un porcentaje superior al 7% de hace un año.

Entre algunas de las nuevas capacidades demandadas se encuentran los grandes modelos de lenguaje (LLM) y otras herramientas nativas de IA. Sin embargo, el directivo también resaltó que no hay mención al uso de asistentes, por ejemplo, ChatGPT o Copilot, ya que podría considerarse que estas no son propiamente una habilidad o que su uso se da por hecho, como Word o navegación Web.

Fuera del sector tecnológico, entre ciertas posiciones como publicidad y marketing se han multiplicado de forma exponencial (1,350%) los empleos que mencionan algún requerimiento de IA, especialmente el uso de herramientas nativas.

Según los datos de la plataforma, las startups están adoptando la IA de forma más acelerada y diversa, lo que según el directivo, ofrece una buena manera de saber hacia dónde va el mercado. Por startups, las mexicanas están mencionando más IA en sus empleos (13.95%), seguidas de las startups en Colombia (11.30%), Perú (11.13%), y Chile (9.15%).

Los requerimientos de nuevas habilidades de IA entre las empresas podría estar impactando también qué tan aptos están los candidatos para las posiciones que buscan. Según Get on board, 22.2% de los postulantes a posiciones de publicidad y medios logran un 70% de coincidencia con los requerimientos, mientras que curiosamente otros, como Machine Learning (16.67%) y programación (16.49%), exhiben porcentajes más bajos.

El estudio también encontró que ciertos empleos, como ingeniero de Machine Learning, han comenzado a registrar una tendencia a la baja en su demanda entre las empresas, mientras que otros más nuevos, como AI Engineer, registraron un alza del 49%. Esto podría estar relacionado con las etapas en las que se ha desarrollado la IA, desde las primeras fases como el entrenamiento, hacia su aplicación mediante áreas como fine-tuning.

De manera similar, los empleos relacionados con data analytics han aumentado de forma global, pero ha bajado la mención de IA dentro de estas posiciones. Según Nouvel, estos empleos pudieran estar migrando a AI Engineer, pero también puede ser que tareas como la limpieza y revisión de datos continúan siendo un aspecto importante dentro del área de data science, y que no se pueden delegar tan fácilmente a un LLM.

Otro resultado interesante del estudio de Get on board es el incremento en la demanda de tecnologías sin código (no code) para automatización de flujos de trabajo, por ejemplo, Zapier que obtuvo 18.49% de las menciones, seguido por Workflow Automation con 16.81%.