Todo este proceso ha llevado varias lecciones aprendidas y descubrimientos; ha sido un proceso formativo del que me siento feliz por haberlo experimentado, pese a las frustraciones y decepciones que pudo traer. Aquí relato parte de la experiencia.

Una de las primeras cosas que pude constatar fue la dinámica del mercado laboral; esa que muchos pretenden ignorar y gustan creer que dicho entorno es estático o con cambios a lo largo de mucho tiempo. Aunque quizás el asunto pinte para otro lado, pero en estas situaciones no dejo de pensar en una dichosa «teoría de la inexistencia del mercado de trabajo» de la que supe hace ya algo de tiempo¹.

Hace unos seis o cinco años, el campo laboral en inteligencia artificial (que al menos me consta para México) era bastante incipiente. Había muchas más oportunidades en ciencia de datos y, creo, que muchas empresas etiquetaban con este termino oportunidades que quizás bien podrían ser de IA aplicada (lo que hoy llamamos machine learning) pero que así consideraban tendrían más oportunidades de conseguir más gente que aplicara en las vacantes.

Hoy, dado el auge de aplicaciones, servicios y beneficios basados y derivados de machine learning e IA, el tema ya no es visto como algo académico, algo de vanguardia o exclusivo para investigadores o gente con doctorados. Es algo que (como a muchos les gusta decir) se ha democratizado y cualquiera puede hacer algo en ello (aunque muchas veces no tiene idea de lo que esté haciendo). Desde hace seis o cinco años hasta unos tres atrás, considero, era un área en la que fácilmente podía obtenerse un muy buen remunerado empleo sin mucho trámite.

Mis dos últimos empleos así fueron, bien remunerados y para los que realmente no tuve que pasar más que una entrevista en la que relaté mi experiencia en el campo. Pero, el año pasado, al regresar a la búsqueda de empleo, me topé con algunas sorpresas: el mercado laboral era mucho más exigente (los candidatos eran examinados mucho más concienzudamente con pruebas y entrevistas técnicas, no proyectos a como lo llegué a experimentar con anterioridad), había una mayor oferta laboral pero proporcionalmente las remuneraciones ofrecidas eran de un 30 a 50 % menor a lo que yo llegué a disfrutar (algo que también llegué a comentar incidentalmente con varios reclutadores con los que me entrevisté y que ellos mismos notaron), así como una mayor exigencia de conocimientos y experiencia. Mis primeros tropiezos me hicieron reevaluar esto último por lo que decidí recapacitarme, reaprender y reforzar mi bagaje en algebra lineal, probabilidad, estadística, machine learning y tecnología relacionada.

Adicionalmente, este año la oferta sobre tecnología de IA generativa (que implica conocimientos en deep learning) ha sido explosiva, y está mucho mejor pagada que el tradicional aprendizaje automático. Aunque realmente esta tecnología está teniendo su boom² con los productos liberados durante 2023, las ofertas de empleo indican una «amplia experiencia» en su utilización (esas condiciones paradójicas que uno lee en las vacantes, como las que ofrecen empleo a «recién egresados pero que tengan 5 años de experiencia»). Pero, esto conlleva algunas exigencias. Algo similar puede mencionarse del campo de visión artificial.

Referencias

1. Daniel Velázquez Orihuela y Juan Roberto Vargas Sánchez, «Hacia la construcción de un nuevo paradigma: Teoría de la inexistencia del mercado de trabajo (TIMT)«, Boletín Científico De Las Ciencias Económico Administrativas Del ICEA, vol. 1, núm. 1, 2012. DOI: https://doi.org/10.29057/icea.v1i1.18, URL: https://www.uaeh.edu.mx/scige/boletin/icea/n1/e3.html.
2. Chris Morris, «Generative AI job postings increase tenfold in the past year«, fastcompany.com, web. Published: 2024.06.06; visited: 2024.06.08. URL: https://www.fastcompany.com/91136553/generative-ai-job-postings-increase-indeed.