jueves, 7 de septiembre de 2023

¿Cuáles son los mejores trabajos del futuro?

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Los empleos del futuro, que se prevé tendrán una alta demanda, ya están presentes en el panorama actual. A pesar de las preocupaciones sobre la tecnología que podría suponer una amenaza para muchos empleos, los expertos anticipan un rápido aumento en las oportunidades laborales emergentes.

Saadia Zahidi, directora gerente del Foro Económico Mundial (WEF) y líder del Centro para la Nueva Economía y Sociedad de la organización, señaló que la inteligencia artificial generativa está siendo ampliamente adoptada en diversas industrias, lo que sugiere un impulso significativo en nuevas oportunidades laborales.


Si bien los especialistas en inteligencia artificial y los expertos en aprendizaje automático son las dos profesiones emergentes con mayor proyección de crecimiento en los próximos cinco años, según el WEF, también se vislumbran otras oportunidades de expansión en el mercado laboral. Esto incluye el aumento en la contratación de profesionales en sustentabilidad ambiental y operadores de equipos agrícolas, que se encuentran entre los 10 trabajos más demandados en los próximos cinco años.


Estas proyecciones se basan en una encuesta detallada realizada por la organización suiza a 803 grandes empresas que emplean a más de 11 millones de personas en 45 economías de todo el mundo. Según el análisis, casi el 75% de las empresas encuestadas planea incorporar la inteligencia artificial en sus operaciones comerciales.


En cuanto al impacto tecnológico en los puestos de trabajo, los empleadores de estas grandes compañías creen que se generarán más empleos de los que se perderán en los próximos cinco años. A continuación, se presentan los 10 trabajos con mayor potencial de crecimiento entre 2023 y 2027, según el estudio del WEF.


1. Especialista en inteligencia artificial y experto en aprendizaje automático

   - Enfocan su labor en lograr que las computadoras imiten la cognición humana.

   - Construyen sistemas informáticos complejos capaces de pensar y resolver problemas como las personas.

   - Se centran en la capacidad de sistemas de inteligencia artificial para abordar problemas, responder preguntas y realizar tareas humanas de manera autónoma, basándose en análisis de datos y toma de decisiones propia.


2. Especialista en sostenibilidad ambiental

   - Colabora con las empresas para alcanzar sus objetivos de sostenibilidad ambiental.

   - Como consultor, adapta sus responsabilidades según las necesidades de la organización, como la gestión de proyectos de reducción de emisiones o el desarrollo de políticas ambientales.

   - Requiere habilidades para recopilar y analizar datos, identificar problemas y proponer soluciones beneficiosas para la empresa.


3. Analista de inteligencia comercial

   - Su labor implica analizar conjuntos de datos para ayudar a las empresas en la toma de decisiones comerciales.

   - Examina procesos internos, métricas, datos de la industria y competidores para identificar oportunidades y proponer mejoras.

   - Combina conocimientos de informática, ciencia de datos, estadística, administración y economía.


4. Analista de seguridad de información

   - Se dedica a salvaguardar la información sensible de las empresas contra ciberataques.

   - Trabaja en equipos diseñando, adaptando y protegiendo sistemas informáticos, bases de datos y datos confidenciales.

   - Requiere al menos una licenciatura en ciencias de la computación o ingeniería informática, y posiblemente certificaciones en seguridad cibernética.


5. Ingeniero FinTech

   - Especializado en tecnologías financieras, como banca basada en IA, procesamiento de pagos digitales, criptografía y gestión de activos digitales.

   - Suele tener formación en ciencias de la computación y conocimientos en IA y aprendizaje automático.

   - Trabaja con diversos lenguajes de programación, bases de datos y plataformas en la nube.


6. Analista de datos y científico de datos

   - Ambos buscan patrones y tendencias en los datos para beneficio de sus clientes.

   - La diferencia radica en que el científico de datos suele tener un nivel de responsabilidad superior y puede formular sus propias preguntas y desarrollar modelos de aprendizaje automático, mientras que el analista apoya objetivos preestablecidos por otros equipos.


Fuente: https://www.bbc.com/mundo/articles/c2qglz0641lo

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