Si tuviera la oportunidad de comenzar de nuevo su formación, Jensen Huang optaría por estudiar inteligencia artificial desde el primer momento. El máximo responsable de Nvidia afirmó que capacitarse en esta área representa una ventaja significativa en casi cualquier profesión, especialmente en un contexto donde la automatización amenaza los empleos de entrada y de nivel medio.
Huang compartió esta visión durante una conversación con la periodista Cleo Abram en el programa ‘Huge If True’. Allí resumió su postura con una contundente declaración: “Si yo fuera estudiante hoy, lo primero que haría sería aprender IA”.
La advertencia trasciende las oportunidades laborales inmediatas. Bill Gates identificó como los empleos más vulnerables a la inteligencia artificial aquellos vinculados a ventas, atención al cliente, ingeniería de software y asistencia jurídica; el impacto es más fuerte en los niveles básicos e intermedios, donde los jóvenes suelen dar sus primeros pasos profesionales.
¿Cuál es el consejo concreto de Jensen Huang a los estudiantes?
El ejecutivo no limitó su recomendación a estudiar programación o robótica. En cambio, hizo hincapié en una habilidad diferente: entender cómo emplear modelos de inteligencia artificial para solucionar problemas reales, automatizar procesos y diseñar nuevas herramientas de trabajo.
Huang trazó un paralelismo con los inicios de la computación personal. Según su razonamiento, así como saber manejar ordenadores ofrecía una enorme ventaja en aquella época, hoy esa diferencia puede ser aún mayor para quienes dominen la interacción con sistemas de IA de forma eficiente.
Esta perspectiva se sustenta en el papel que juega Nvidia dentro del ecosistema tecnológico. Después de años liderando el mercado de tarjetas gráficas, la compañía se ha consolidado como un referente en inteligencia artificial porque sus GPU se emplean para entrenar sistemas de última generación.
Además, el consejo no se limita al acceso a la tecnología, sino que busca mejorar la relación práctica con ella. Huang lo expresó como una pregunta cotidiana: “¿Cómo puedo usar la IA para mejorar mi trabajo?”.
Ese es, en palabras claras, el centro de su mensaje: aprender inteligencia artificial no implica únicamente saber programarla, sino desarrollar la capacidad de obtener resultados útiles con ella en labores concretas, incluso en campos ajenos al sector tecnológico.
¿Qué empleos corren mayor riesgo de desaparecer?
El trasfondo de esta propuesta educativa es el impacto que la automatización tiene sobre el mercado laboral. Gates escribió en su blog que “muchos empleos desaparecerán para siempre” y vinculó ese fenómeno tanto al avance de la IA generativa como a la evolución de robots capaces de competir en tareas físicas en los próximos años.
Entre las funciones que consideró más expuestas figuran ventas y atención al cliente, tanto en línea como telefónicas. Estas son labores en las que los sistemas actuales ya pueden responder consultas, clasificar pedidos, orientar usuarios y procesar información comercial con un alto nivel de autonomía.
Asimismo, Gates señaló que los efectos ya se están notando en tareas de oficina, aunque de forma todavía moderada. Tras la expansión de la IA generativa, la caída del empleo ha sido más visible entre trabajadores jóvenes en puestos expuestos a la sustitución, mientras que ese mismo fenómeno no se ha observado con igual intensidad entre empleados de mayor edad.
En este escenario, Huang estableció una diferencia entre usar una herramienta y saber extraer valor de ella. “No puedes hacer un montón de preguntas al azar, así que pedirle a una IA que te ayude requiere experiencia y habilidad para dar indicaciones”, afirmó.
La habilidad a la que se refirió es el denominado prompt engineering, es decir, la capacidad de formular instrucciones útiles para que un modelo produzca respuestas orientadas a objetivos concretos. Para el CEO de Nvidia, ese aprendizaje será determinante para los futuros profesionales de cualquier disciplina.
Fuente: Infobae