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Sajjaad Khader, de 22 años, sabía que quería estudiar ingeniería de software cuando comenzó sus estudios, pero tiene algunos consejos para quienes estén pensando en estudiar IA en la universidad.
Obtuvo una licenciatura y una maestría en informática del Instituto de Tecnología de Georgia en tres años y completó ambas carreras en 2022.
En su licenciatura, se centró en la inteligencia artificial y las simulaciones de modelos. Durante sus estudios de posgrado se especializó en inteligencia interactiva. Ahora trabaja como desarrollador de software en una empresa de tecnología en un equipo basado en inteligencia artificial.
Con la carrera de la IA en pleno apogeo, universidades como Pensilvania están comenzando a anunciar nuevos planes de estudio sobre IA. Otras universidades, como el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), ofrecen certificados en línea en inteligencia artificial. Aunque el nombre del título puede cambiar, Las universidades ofrecen cursos sobre IA desde hace varios años.
Khader explica que cree en ello. La informática, especialmente centrada en la inteligencia artificial, es actualmente uno de los títulos más valiosos.
Pero eso no significa que sea adecuado para todos. Khader publicó un vídeo en TikTok para explicar algunos de los aspectos no tan glamorosos del tema a los estudiantes universitarios.
en conversación con Business Insiderexplica Khader, quien tal vez no esté bien preparado para estudiar IA en la universidad.
1. Tu capacidad de atención es corta
Si no te gusta el aburrimiento, Khader dice que especializarse en IA probablemente no sea adecuado para ti.
Khader dice que mientras obtenía su licenciatura, trabajó en un proyecto de investigación de IA que implicaba el desarrollo de un algoritmo genético que podría salvar vidas en un país del tercer mundo asolado por un desastre. Khader dice que el proyecto sonaba genial al principio, pero la mayor parte de los cuatro meses se centraron en el desarrollo de la simulación, que no tenía nada que ver con la IA. Hasta el mes pasado, no trabajó en algoritmos genéticos.
«Fue un poco desconcertante», dice Khader. “Seguí preguntando a mi mentor de investigación cuándo llegaríamos a este punto”.
Cuando empezó a trabajar en el algoritmo, tuvo que ajustarlo y cambiar ciertas variables para mejorarlo. Gran parte de la simulación y el tiempo posterior se dedicaron a realizar pequeños ajustes y mejoras.
«La chispa y las cosas llamativas son muy pocas», dice Khader.
2. Las matemáticas no son lo tuyo
Resulta que la IA no se trata sólo de programación. Khader dice que muchos cursos etiquetados como “ciencias de la computación” en realidad se centran en matemáticas. En su vídeo de TikTok, explica que su primera tarea en un curso de aprendizaje automático no tenía ningún código y consistía básicamente en «seis páginas de matemáticas puras».
«Es un poco complicado en ese sentido», explica Khader.
Uno de los cursos de matemáticas de IA que tuvo que tomar fue “Complejidad de autómatas” y, como explica, fueron “muchas letras y casi ningún número”, mezclado con gráficos y tablas. Incluso si eres bueno en matemáticas analíticas o en resolución de problemas, Khader dice que lleva tiempo acostumbrarte.
«Siento que las matemáticas teóricas son un animal completamente diferente», explica Khader. «Mucha gente no los conoce hasta que van a la universidad».
3. Te cuesta comprometerte con algo a largo plazo.
Según Khader, la IA consiste en jugar a largo plazo.
En su vídeo, explica que es posible que necesites obtener más de un título para tener éxito en una de las principales empresas de tecnología. También tienes que Comprometerse con la visión a largo plazo del proyecto, ya que puede llevar tiempo lograr los resultados deseados.explicado BI.
Esto puede suceder en muchos sectores tecnológicos en desarrollo. El CTO de Meta, Andrew Bosworth, dijo en una entrevista en el podcast de Lenny en marzo que cuando trabajaba como ingeniero en los primeros días de Facebook, tenía que levantarse cada cuatro horas para revisar un dispositivo antispam que desarrolló.
Khader dice que tú también debes comprometerte con ello Mentalidad de estar constantemente en un estado de no saber qué vendrá después. y manténgase dispuesto a aprender hasta obtener el resultado correcto.
«Se trata de ese compromiso», dice Khader. “Desde el punto de vista físico, por el trabajo que haces, pero también mentalmente”.
Recuerde, no necesita un título en IA para trabajar en el sector tecnológico
Si no hubiera elegido la informática, explica Khader, habría elegido la ingeniería industrial con especialización en informática o inteligencia artificial.
“Creo que esta carrera te brinda una excelente oportunidad para ingresar al sector tecnológico mientras aprendes las operaciones logísticas de una empresa”, afirma Business Insider. Aunque la IA es actualmente el campo más candente en la industria tecnológica, todavía lo es Se necesitan empleos tecnológicos que no estén directamente relacionados con la IA.
Allen Tran se graduó en Ciencias de la Computación en la Universidad Estatal de San José (California, EE. UU.) en 2023. Aunque tomó una materia optativa de IA, eligió el desarrollo de aplicaciones web en lugar de la IA porque quería ver un progreso tangible en su trabajo.
Ahora que trabaja en Amazon, dijo que no le preocupa la seguridad laboral ya que no ocupa un puesto centrado en la IA.
“En las empresas que se centran mucho en la IA, todavía necesitan a alguien que cree un sitio web. Aún necesitas a alguien que cree herramientas”, explica Tran. «Aún se necesita gente que respalde los servicios, las métricas y otras cosas que no tienen nada que ver con la IA».
Incluso si quieres trabajar en IA, no necesariamente tienes que especializarte en ella..
Harper Carroll es un ex empleado de Meta que se graduó de la Universidad de Stanford en 2022 con una licenciatura en informática y una especialización en IA. Explica que un título en IA proporciona una base sólida que puede ayudarle a hacer su trabajo de manera más eficaz.
Sin embargo, si desea aprender estas habilidades, existen bootcamps de codificación y cursos en línea.
«Pero a medida que la IA se vuelve más ubicua, tiene sentido para más y más funciones», afirma Carroll. «Un campo de entrenamiento o una experiencia similar debería ser suficiente», afirma.
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