Como he llegado a mencionar, la tecnología en el mercado laboral va mucho muy por delante a lo que uno puede apreciar en los programas de estudio en México. Claro, algunos dirán (como puede ser, por ejemplo, para el caso de los LLM), que tratándose de tecnologías nuevas son más temas de estudio para un doctorado, no una maestría, y mucho menos una licenciatura. Pero, ante esto me atrevo a discentir.

Si bien es cierto que el boom de los LLM se dio apenas el año pasado, la tecnología y ciencia detrás de ellos tiene ya un par de años más de antigüedad y, es mucho más cierto que, en el mercado laboral los perfiles para desarrolladores de aplicaciones enfocados o especializados en machine learning o inteligencia artificial, así como científicos de datos, ya piden experiencia en el uso o aplicación de los LLM. Para estas posiciones una licenciatura es suficiente, una maestría es buena pero no es necesaria, y se trata de posiciones que hace un año solicitaban preferentemente un doctorado (es decir anunciados como «ML engineer«, «AI enginner«, «Data Scientist«, o alguna variante de estos, y sin incluir la palabra «senior») .

Las actuales ofertas para científicos de datos o ingenieros en machine learning son de mediano nivel, ya no piden «seniors» a menos que se trate de un puesto gerencial o como líder de proyecto. Obviamente, los salarios han decaído. ¿Por qué? Porque como llegué a mencionar en una entrada previa de esta serie, existe ya conocimiento, experiencia y herramientas que permiten automatizar y «democratizar» su uso (por más gente operativa y menos especialistas) a lo que antes estaba reservada a ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos y programadores. La inteligencia artificial generativa (Gen AI) es vista como algo operativo, no como algo de especialización (al no requerir investigación y experimentación sino meramente explotación).

Sin embargo, considero que esto es una mera parte de ese boom, y es algo temporal. Tan pronto como se vea que si bien son sencillas de usar y no son mágicas, se entenderá que el uso de las aplicaciones que echan mano de la Gen AI requiere experiencia y conocimiento para sacarle un mejor provecho; de poder obtener de éstos más a lo que de forma general y por defecto se obtiene. Entonces, nuevamente, los requisitos volverán a subir, regresando a la carecia de preparación de egresados y de anticipación de los programas académicos.