El Center for Security and Emerging Technology publicó las principales tareas pendientes para los responsables de la formulación de políticas. Se concluyó que los trabajos en IA aumentan mucho más que los demás.
Pronto, los padres de todo el mundo preguntarán a sus hijos adultos «¿por qué no te dedicaste a la IA?».
En 2019, la fuerza laboral de IA representó el 9% del empleo total en EE.UU. Durante la próxima década, se proyecta que el empleo en este sector crezca dos veces más rápido que el empleo en todas las ocupaciones, según la Oficina de Estadísticas Laborales.
Sin embargo, hay un problema con esta tasa de crecimiento. Las políticas de educación y fuerza laboral no se han puesto al día (para no variar). Aunque es probable que la brecha de habilidades no sea tan amplia como se cree, todavía existe para algunos aspectos de la fuerza laboral de IA. Y, más que esto, hay una falta general de educación sobre roles abiertos. Esto es lo que dice un nuevo documento del Center for Security and Emergign Technology (CSET). Se trata de un grupo de expertos de la Universidad de Georgetown.
«Cuando pensamos en un mundo caracterizado por la ubicuidad de la IA, o donde la IA se implementa a gran escala, estas son enormes oportunidades de trabajo para las personas que tal vez no necesiten un título universitario». Esto lo dijo Diana Gehlhaus, investigadora del CSET y coautora del paper. «Cuando piensas en oportunidades laborales futuras que se paguen bien, que van a promover nuestra competitividad y también tu seguridad financiera, estos trabajos llegan a la cima».
Los trabajos en IA aumentan mucho más que los demás
Antes de hacer recomendaciones, los investigadores de CSET reservaron cuatro meses para analizar las ofertas actuales de educación sobre IA en EE.UU. Buscaban planes de estudios relacionados, programas extracurriculares, campamentos de verano…
También entrevistaron a las principales empresas de IA para tener una idea de la demanda y la contratación futuras. Sin embargo, el CSET se negó a especificar qué empresas eran.
Los investigadores descubrieron que, en este momento, una política dedicada a la educación y fuerza laboral en IA simplemente «no existe«. De hecho, escribieron, lo que tenemos es «poco sistemático y se basa en definiciones inconsistentes de la fuerza laboral de IA».
Sin embargo, ya se está trabajando en una nueva legislación, dijo Gehlhaus. Los hallazgos de los investigadores están alineados con las propuestas de la Ley Bipartidista de Innovación y Competencia de EE.UU. Esta podría autorizar más fondos para capacitación en IA.
Un plan de acción
Uno de los principales objetivos de la investigación de la que hablamos es subrayar las diferencias entre educación en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas frente a los programas específicos en IA.
«Seguí diciendo esto una y otra vez a mi jefe: no quiero otro informe que diga que tenemos que invertir más en educación STEM». «¿En qué consiste realmente invertir en educación STEM y qué mecanismos se necesitan para llegar a los jóvenes? Porque, de nuevo, esta es una conversación muy matizada. Entonces, simplemente decir «invertir más en STEM» no suele ayudar mucho».
Esto se debe a que es difícil evaluar dónde van todos esos fondos de una manera organizada. Es un «ejemplo de cómo tirar dinero sin más, no consigue nada sin una política coordinada».
Estados Unidos necesita aumentar su oferta de doctorados en IA. Las investigaciones sugieren que existe una brecha entre la oferta y la demanda de talentos de primer nivel. «Sostener y diversificar» las canalizaciones para los roles técnicos en IA; e introducir la educación en inteligencia artificial en los planes de estudios desde el principio.
