10 Trabajos desde casa en Internet nuevos gracias a la IA

El 30 de noviembre del 2022, el día que OpenAI lanzó a ChatGPT, fue una de esas fechas en las que el mundo de un día para otro dejo de ser el mismo.

Dos años después aún corren los ríos de tinta sobre cómo la IA sigue transformando y seguirá transformando nuestra sociedad, su impacto en el trabajo y por dónde irán los cambios futuros.

Hay opiniones y predicciones de todo tipo, clase y condición, pero en una cosa todas coinciden: el impacto es gigante, especialmente en cómo están cambiando y seguirán cambiando los trabajos con alto componente intelectual.

Como siempre ocurre con las grandes revoluciones, y ésta es muy grande, quizás aún mayor que la revolución industrial, esto trae consigo amenazas y oportunidades.

Y aquí hay otro importante consenso que se está cristalizando entre todas las opiniones: la IA no te quitará tu trabajo, te lo quitará alguien que sepa usarla mejor que tú.

Toca ponerse las pilas. Así que en este artículo te presentaré 10 trabajos de los cuales 3 son completamente y los otros 7 cambian tanto por el impacto de la IA que es como si lo fueran.

Por otra parte, todas estos trabajos se pueden ejercer, como mínimo, parcialmente, desde casa, una tendencia que se sigue consolidando a nivel mundial.

3 Trabajos completamente nuevos que antes no existían

¿Te imaginas tener una profesión que hace una década ni siquiera existía? La IA no solo ha transformado trabajos existentes, sino que ha dado vida a trabajos completamente nuevos.

Estos trabajos están en la vanguardia de la tecnología, combinando creatividad, análisis y una profunda comprensión de la IA. Son perfectos para aquellos que buscan nuevos retos y quieren ser pioneros en sus campos.

1. Ingeniero de Prompts

La ingeniería de prompts (y no sabes aún qué es un prompt, ya estás tardando…) es un campo emergente y en rápido crecimiento que está dando mucho que hablar.

Pero ¿en qué consiste exactamente?

Pues bien, se trata de crear instrucciones cuidadosamente optimizadas para herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT o DALL-E.

El objetivo es lograr que estas IAs generen respuestas lo más precisas y relevantes posible. En otras palabras: ser capaz de optimizar un prompt para conseguir la mejor respuesta posible de una IA.

¿Y quién puede dedicarse a esto?

Aunque es una disciplina nueva, encaja muy bien con una amplia gama de perfiles: desarrolladores de software, científicos de datos o lingüistas tienen mucho que aportar en este campo.

Pero, es más: cualquier persona con una mente despierta y buen sentido de la lógica encaja.

¿Por qué?

Porque es nuevo, hay muy pocos expertos y las habilidades principales son conocimientos de procesamiento del lenguaje natural y redacción de contenidos, un terreno en el que un amplio número de personas deberían poder formarse sin mayores problemas.

Y no hace falta ser un experto para empezar a ser productivo, además, es fácil formarse dada la gran cantidad de material disponible. De hecho, la misma OpenAI ofrece un curso gratuito de ingeniería de prompts.

Es una excelente forma de dar tus primeros pasos en esta nueva profesión en la que la demanda de ingenieros de prompts no para de crecer.

2. Desarrollador de chatbots

Los chatbots hasta hace poco han sido poco más que unos juguetes, incluso muchas veces molestaban más que ayudar. Pero esto, con la tecnología en la que está basada ChatGPT, también ha cambiado radicalmente.

Una nueva generación de productos es capaz de atender a los clientes con la misma capacidad y competencia que un humano, a veces, incluso mejor.

Tanto es así, que las empresas más innovadoras ya han sustituido plantillas de operadores completas por herramientas de IA tras realizar pilotos en los que la IA no sólo estuvo a la altura, sino que llegó incluso a superar al rendimiento humano.

Además, esta tecnología no está solamente al alcance de las grandes empresas, sino también de las pequeñas, incluso de trabajadores autónomos a los que se les puede ofrecer la creación de asistentes comerciales basados en IA.

El esfuerzo para crear soluciones sencilla, pero ya muy eficaces es reducido y el coste de operación lo es aún más.

En este vídeo puedes hacerte una idea de cómo se pueden crear asistentes de este tipo:

Por tanto, si trabajas en el desarrollo de aplicaciones, examina este campo como una línea de servicios a incluir en tu porfolio. Y si eres operador, hazte a la idea de que debes asumir cuanto antes que tu profesión ha sufrido una disrupción total y que toca reciclarse.

Una manera excelente de reciclarse puede ser precisamente aprender a construir este tipo de chatbots, combinado con tu experiencia real en el campo, una combinación muy valiosa que muchas las empresas del campo sabrán valorar.

3. Life Sciences Engineering

Como cita la Wikipedia, la ingeniería biológica o bioingeniería, “es una disciplina que aplica conceptos y métodos físico-matemáticos para resolver problemas de las ciencias de la vida, utilizando las metodologías analíticas y sintéticas de la ingeniería.”

Esta disciplina está revolucionando la forma en que abordamos la investigación médica y el desarrollo de tratamientos.

Dentro de esta revolución, la IA ha creado su propia revolución puesto que permite analizar enormes conjuntos de datos biológicos. Y esto permite descubrir patrones y conexiones que serían imposibles de detectar con métodos tradicionales.

Una de las áreas de aplicación más importantes es el desarrollo de nuevos tratamientos médicos.

Utilizando IA y aprendizaje automático, los investigadores pueden simular y predecir la eficacia de nuevos fármacos, acelerando significativamente el proceso de descubrimiento.

Hasta la fecha, el desarrollo de nuevas proteínas que pudieran servir, por ejemplo, para medicamentos oncológicos, se hacía en muy gran medida investigando y descubriendo porque propiedades fundamentales como el plegado de las nuevas moléculas no se podían predecir.

Aquí, con IAs como Chai-1 y Alpha Proteo , por ejemplo, se ha dado el paso a poder diseñar las proteínas con las propiedades deseadas, es decir, pasamos de buscar y descubrir a hacer ingeniería.

Los profesionales en este campo necesitan una sólida base en biología molecular, genética y bioinformática, combinada con habilidades en programación y análisis de datos.

La demanda de expertos en esta área está creciendo rápidamente, ofreciendo grandes oportunidades en esta intersección de la ciencia y la tecnología.

9 Trabajos que han cambiado radicalmente con la IA

La IA no solo crea nuevos trabajos, también está transformando profundamente muchas profesiones tradicionales. Si ya tienes experiencia en alguno de estos campos, es hora de que conozcas cómo la IA está redefiniendo tu trabajo.

Estas transformaciones ofrecen oportunidades emocionantes para mejorar tu eficiencia, ampliar tus capacidades y abordar desafíos de formas innovadoras. Lejos de reemplazar a los humanos, la IA se está convirtiendo en una poderosa herramienta que potencia nuestras habilidades.

Descubre cómo estos siete trabajos están evolucionando gracias a la IA. ¿Estás listo para adaptarte y destacar en la era de la inteligencia artificial?

1. Redactor “AI Enhanced”

Uno de los impactos más evidentes, desde el primer día, de la aparición de ChatGPT fue el impacto en la creación de contenido.

Había un enorme mercado de creación de contenidos, con una gran cantidad de “profesionales” realmente mediocres. Este tipo de perfiles se puede no solamente suplir por completo con la IA, sino que los resultados serán mejores.

Ahora bien, sobre todo, de cara a posicionarse en Google, no es buena idea generar contenidos “out of the box” con IA sin más. No lo es principalmente por dos motivos:

1. El contenido generado por las IA aún está lejos de la calidad y sensaciones del contenido creado por un buen profesional.
2. Los contenidos generados por IA son detectables y Google los persigue, no tanto por el hecho, de haber sido generado con IAs, sino por la calidad. Es decir, a Google le ha llegado un tsunami de contenido basura y si Google quiere sobrevivir tiene que saber discernir mejor que nunca entre contenido de calidad y contenido que no lo es.

¿Quiere decir eso que, al final, de cara a crear contenidos web, la IA es inútil?

En absoluto. Te explico el por qué con dos ejemplos claros:

La IA bien usada, acelera mucho la velocidad de creación de los contenidos con una estrategia adecuada como, por ejemplo, simplemente una buena división en pasos (generar primero una estructura, revisarla y retocarla, generación de los apartados individuales con prompts especificación, revisión y retoque de esos apartados, etc.).

De hecho, en este mismo artículo se ha seguido este proceso.

La clave está en no cometer el error que comete el 90% de la gente: un único prompt que pida directamente el resultado final y pasarlo tal cual con copiar & pegar a la web.

La segunda razón aplica en la calidad y creatividad de los contenidos. Es casi seguro que, en contenidos no triviales, en una exploración previa, la IA dará con ideas que no se te abrían ocurrido, al menos, no de manera inmediata.

2. Atención al cliente & teleoperadores

Como decía antes en el apartado de los chatbots, si trabajas como teleoperador debes asumir cuanto antes que tu profesión ha sufrido una disrupción total como demuestra, por ejemplo, el caso de la Fintech Klarna que ya he mencionado antes y donde casi de la noche a la mañana se sustituyeron con éxito unos 700 trabajadores por una IA.

Pero el potencial y penetración de la IA es mucho más amplio y se extiende a prácticamente toda la atención al cliente. Por ahora, se ha implantado chatbots y asistentes virtuales que manejan las consultas más sencillas, pero ya existe la tecnología para abordar labores más complejas.

Su implantación es más una barrera psicológica que técnica, pero está claro que esta implantación llegará de manera masiva, y más pronto que tarde.

Hay varias maneras de afrontar esta situación: por una parte, enfocándose en desarrollar habilidades que las máquinas aún no pueden replicar eficazmente como, por ejemplo, tu inteligencia emocional para manejar situaciones delicadas y complejas.

Pero, en cualquier caso, el mejor seguro para seguir competitivo en este sector es una actitud de abrazar la IA para detectar aquellos puntos en los que te puede hacer un mejor profesional o girar a un papel diferente, de una labor de atención al cliente a una labor de asesoría en el rediseño de este tipo de procesos:

• Mejorar la eficiencia: siendo más rápido con consultas repetitivas gracias al apoyo de la IA.
• Automatización de tareas de poco valor añadido como la clasificación de tickets o la generación de respuestas iniciales.
• Análisis de datos y personalización: un análisis vía IA del historial y preferencias del cliente pueden ayudar mucho a adaptarse a lo que el cliente realmente necesito y mejorar sensible la perciba del servicio prestado.

3. Profesores y traductores de idiomas

La inteligencia artificial (IA) ya ha revolucionado la enseñanza y traducción de idiomas.

El reto fundamental al que te enfrentas es que ya hemos llegado al punto en el que el trabajo básico de traducir y enseñar idiomas las máquinas ya lo pueden realizar realmente muy bien.

Y no tardaremos mucho a llegar al punto donde lo harán mucho mejor que el profesional medio.

Por tanto, competir exclusivamente en este terreno con la IA no es una buena estrategia.

La estrategia es de nuevo, tratar de encontrar esos giros que le puedes dar a tu actividad para “seguir en la brecha” en los cuales el factor humano supone un valor añadido difícil de reemplazar.

En el caso de los profesores esto supone girar hacia una labor con un mayor componente de gestión y dirección de las actividades de aprendizaje:

• Personalización del aprendizaje según las necesidades de cada estudiante.
• Herramientas interactivas que automatizan la práctica de pronunciación y conversación.
• Evaluación continua automatizada y retroalimentación instantánea.
• Fomentar aquellos puntos difícilmente reemplazables por una IA como, por ejemplo, la relación personal. Muchas personas van a seguir prefiriendo conversar con una persona a conversar con una máquina.

En el caso de los traductores:

• Mejora drástica de la productividad en la elaboración de las traducciones, usando la traducción vía IA, aunque, hoy por hoy, sigue siendo necesaria una revisión del trabajo realizado por las IAs.
• Memorias de traducción más eficientes.
• Análisis de coherencia en documentos extensos.
• Aumento de productividad en tareas repetitivas.

¿A qué retos te enfrentas?

• Necesidad de adaptación tecnológica constante.
• Equilibrio entre eficiencia de la IA y experiencia humana.
• Cuestiones éticas y de privacidad en el manejo de datos.

En definitiva, el uso de la IA en la traducción de texto supone un aumento de productividad brutal. Sin embargo, el criterio humano, la creatividad y la sensibilidad cultural, hoy por hoy, siguen siendo indispensables y áreas en las que las personas lo pueden hacer mejor que las IAs.

4. Servicios legales & de consultoría

El sector de los servicios legales y de consultoría es uno de esos sectores donde podía parecer menos obvio que hubiera un impacto significativo de la IA. Sin embargo, la realidad es la contraria: el impacto ha sido enorme.

Tan sólo la capacidad de la IA para el análisis rápido de grandes volúmenes de documentos legales y jurisprudencia ha cambiado la dinámica de trabajo por completo, dado el peso que tiene este tipo de labor en el día a día, sobre todo, en la abogacía.

Pero hay muchas otras facetas como, por el ejemplo:

• Chatbots legales que dan respuesta a preguntas básicas de clientes, liberando tiempo para consultas más complejas.
• Due diligence mejorada: la revisión exhaustiva y rápida de documentos en fusiones y adquisiciones.
• Predicción de resultados: modelos de IA que estiman probabilidades de éxito en litigios basándose en casos anteriores.
• Automatización de documentos: generación y revisión de contratos y otros documentos legales.
• Análisis de riesgos: identificación de potenciales problemas legales en transacciones comerciales.

Los retos que nos encontramos aquí incluyen:

• La adaptación a nuevas tecnologías y cambio en procesos de trabajo tradicionales.
• Preocupaciones éticas sobre la toma de decisiones automatizada en el ámbito legal.
• Necesidad de mantener el juicio humano en interpretaciones legales complejas.
• Y la protección de datos confidenciales de clientes al utilizar herramientas de IA.

En este sentido, la IA está agilizando muchos aspectos del trabajo legal, permitiendo a los profesionales centrarse en tareas que requieren razonamiento complejo, empatía y estrategia.

Sin embargo, la experiencia humana sigue siendo crucial para la interpretación de leyes, la argumentación en tribunales y el asesoramiento personalizado a clientes.

Ahora bien, la cantidad de tareas rutinarias y de poco valor añadida como el estudio de documentación exhaustiva o la consultoría a nivel básico que la IA puede prácticamente eliminar ha sido simplemente enorme.

5. Analista de datos

La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo el papel del analista de datos, ofreciendo herramientas poderosas para procesar, analizar y visualizar grandes volúmenes de información de manera desasistida, más eficiente y efectiva.

Los algoritmos de IA son capaces de limpiar, estructurar y preparar datos de manera más rápida y precisa y los modelos de machine learning identifican patrones complejos y realizan predicciones más precisas.

Estas fortalezas son especialmente pronunciadas en el análisis de texto no estructurado y lenguaje natural, como comentarios de clientes o informes.

Y, además, las herramientas de IA también son capaces de sugerir las mejores formas de representar visualmente los datos y los insights.

La competencia de la IA en estas tareas, junto con el volumen de datos que puede procesar y la velocidad a la que es capaz de hacerlo ha dado lugar a nuevas capacidades que antes resultaban mucho más costosas e imprecisas:

• La detección de anomalías: identificación automática de outliers y patrones inusuales en los datos.
• El análisis en tiempo real: procesamiento y análisis de datos en streaming para toma de decisiones inmediatas.
• La automatización de informes: generación automática de informes y dashboards con insights clave.
• El descubrimiento de insights: algoritmos que identifican correlaciones y tendencias no evidentes a simple vista.

Pero, por supuesto, también aquí los profesionales se encuentran con nuevos retos:

• La necesidad de actualización constante en nuevas técnicas y herramientas de IA y machine learning.
• Equilibrio entre la automatización y la interpretación humana de los resultados.
• Consideraciones éticas en el uso de datos y algoritmos de IA.
• Comunicación efectiva de resultados complejos a stakeholders no técnicos.

Ahora bien, este campo es también un ejemplo especialmente de cómo, con el cambio de perspectiva adecuado, el profesional humano puede seguir aportando un mucho valor añadido:

• Siendo capaz de formular las preguntas correctas y definir los problemas a resolver.
• Sabiendo interpretar los resultados en el contexto del negocio o la investigación.
• Asegurando la calidad y relevancia de los datos utilizados.
• Comunicando los hallazgos y recomendaciones de manera eficaz y eficiente a los tomadores de decisiones.

Y, al igual que en los demás campos aquí expuestos, podemos ver que el papel de la IA se centra en hacerse cargo de las tareas más tediosas y rutinarias liberando tiempo al analista de datos que le permite centrarse mucho más en tareas de mayor valor estratégico y creativo.

6. Desarrollador de páginas web

En el desarrollo en general, y en el desarrollo web en particular, las IA ha resultado ser especialmente “talentosa”. Particularmente a las IAs tipo LLM (modelos extensos de lenguaje o large lenguaje models en inglés) se le da realmente muy bien programar.

Esto es algo que ha pillado a los propios desarrolladores por sorpresa porque el desarrollo de programas y algoritmos complejos ha sido tradicionalmente una de las tareas intelectuales por excelencia y, en ese sentido, que incluso por los propios técnicos (no expertos en IA) se ha visto como algo difícil o incluso imposible de ser asumido por máquinas.

Sin embargo, en muy pocos años las capacidades de estos modelos han pasado de ser de juguete a ser absolutamente impactantes.

Hasta el punto de que, con la ayuda de una IA y sin saber nada de programación, incluso personas “normales” puede llegar a realizar trabajos de programación complejos como la creación de videojuegos.

De momento las IAs manejadas por una persona no técnica, “sólo” llegan a generar videojuegos sencillos, pero que aun así no dejan de suponer un reto de programación importante.

¿Qué cosas concretas pueden hacer las IAs en programación?

• Generación de código: esto es el fuerte Herramientas de IA que pueden generar código HTML, CSS y JavaScript. Aquí, cuanto más definida la tarea, mejor son los resultados. El diseño funcional a alto nivel y la ejecución del proyecto es algo en lo que los humanos, por ahora, seguimos marcando una distancia importante.
• Diseño del interfaz de usuario: Las IAs más avanzadas ya pueden crear implementaciones basándose en descripciones o mockups visuales que realiza el usuario para explicar lo que necesita. Y en la implementación las IAs son capaces, además, de optimizar automáticamente el diseño para diferentes dispositivos y tamaños de pantalla.
• Optimización del rendimiento: IA que analiza y optimiza el código para mejorar la velocidad de carga y la eficiencia.

Y aquí los retos son también parecidos los de los puntos anteriores, principalmente:

• Mantenerse actualizado: en este momento la velocidad de las IAs de base (GTP, Claude,
• Dall-E, etc.) es enorme y, con ello, las herramientas y frameworks de IA.
• Hay que saber mantener un equilibrio sano entre la automatización y la creatividad humana en el diseño web.
• Consideraciones éticas en el uso de datos de usuario y algoritmos de personalización. ¿Qué cosas podemos y no podemos recopilar de los usuarios?
• Consideraciones éticas en el uso de según qué fuentes para el entrenamiento de las IAs. Otro punto polémico es la información de la que se nutren las IAs. En el caso concreto del conjunto de datos usados para entrenar la programación, una gran parte proviene de stackoverflow.com, algo que ha impactado muy negativamente a este sitio que hasta la fecha había sido la referencia absoluta para consultas de programación.

En definitiva, podemos decir que la IA está llegando a unos niveles en los que está cerca de poder sustituir por completo al clásico rol de analista programador. A día de hoy, lo único que le falta es la autonomía de un humano para seguir su camino.

En cualquier caso, la capacidad para potenciar las capacidades de los desarrolladores web y acelerar los desarrollos en este momento ya es tremenda.

A donde no llega es a abarcar la gestión de proyectos no triviales. Por ahora, esto es algo que está fuera del alcance de las IAs, aunque con el desarrollo de los agentes, de los cuales veremos una primera hornada en breve (año o año y pico), veremos por cuanto tiempo se mantiene esto así.

Por tanto, de cara al futuro de esta profesión lo que hay que tener claro es que el perfil de desarrollador está gravitando mucho más hacia lo que sería actualmente un jefe de proyecto donde sus capacidades, más que en el análisis detallado y el desarrollo del código, tienen que estar centradas en:

• Conceptualizar y diseñar la experiencia general del usuario.
• Implementar funcionalidades complejas y específicas del negocio.
• Asegurar la calidad, seguridad y rendimiento del sitio web.
• O saber integrar diferentes tecnologías y sistemas de manera coherente.

Y una última implicación, aunque esto ya es una opinión personal mía, es que la IA va a nivelar mucho la competitividad de los pequeños desarrolladores (autónomos y empresas pequeñas) con las empresas medianas y grandes del sector.

El “efecto palanca” de las personas que sepan aprovechar el brutal aumento de productividad de la IA bien aprovechada hace que un equipo muy reducido de personas brillantes (3 o 4) o incluso una sola persona puedan competir, incluso superen, a un equipo de decenas de personas mediocres.

Ojo a esto último, aquí hay una gran oportunidad para los pequeños profesionales para “hacerle pupa” a su competencia en las grandes empresas.

7. Producción Audiovisual basada en IA

Los productores audiovisuales “tradicionales” se dedican a implementar y gestionar proyectos que crean contenido visual, auditivo, musical o escrito.

Y aquí es dónde entran los avances de la IA en el campo multimedia que están siendo, si cabe, aún más espectaculares que en la generación de textos.

En el área de imágenes, contamos con auténticos generadores de arte como Midjourney y DALL·E, capaces de producir gráficos y visuales únicos a partir de solo una descripción de texto.

Para la producción de vídeos, herramientas como Runway y Synthesia permiten generar automáticamente clips y animaciones realistas, utilizando tecnología de IA para dar vida a tus ideas.

De momento, sólo clips cortos de en torno a un minuto, pero ya de mucha calidad. Ya se han hecho anuncios de productos, por ejemplo, basados 100% en IA con estas herramientas como éste de Toys “R” Us:

La producción de audio y música se beneficia enormemente de la IA actual. Con generadores como, por ejemplo, Suno o AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) ya es posible componer piezas musicales adaptadas a diferentes géneros y estilos que una persona “normal” no puede diferenciar de composiciones creadas por humanos.

Por otra parte, para la creación de voz y sonido, herramientas como Descript y Resemble AI permiten editar, sintetizar y manipular voces humanas, dando vida a personajes y narrativas en diferentes formatos.

Un ejemplo destacado de la aplicación de IA en la producción audiovisual es NotebookLM.

Esta herramienta te permite crear resúmenes automáticos de material subido en diferentes formatos, incluido un estilo de “podcast” con dos interlocutores, y el resultado es espectacular.

Este último ejemplo me parece especialmente ilustrativo del paradigma de cambio que estamos viviendo a hasta dónde llega, hasta el punto de que cuestiona la tradicional relación de productos de contenidos y lector.

Ahora, el lector puede producir contenidos de todo tipo y de alta calidad a medida de sus necesidades y gustos.

Esto no quiere decir que no haya hueco para la producción audiovisual, pero desde luego, será muy complicado competir en el futuro con la manera tradicional de las cosas y el valor añadido de esta profesión girará mucho más hacia la creatividad de los proyectos que el proceso material de producción que dentro de no mucho lo podrá asumir la IA casi al 100%.

Este cambio es tan radical que convierte esta profesión en casi completamente nueva, de hecho, he estado muy tentado de incluirla en el primer apartado.

2 Trabajos más que cambian por completo con la IA (pero no serán remotos)

Todo los trabajos anteriores son ejemplos de trabajos que se pueden fácilmente al trabajo remoto y que en muchos casos ya lo son.

Pero también hay otros trabajos que por su naturaleza son difíciles de realizar fuera de la oficina, pero que son también ejemplos de trabajos actuales importantes en los que la IA ha impactado de lleno y que por eso quería incluir en este artículo.

1. Atención primaria & médicos internistas

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la práctica médica en atención primaria y medicina interna, ofreciendo nuevas herramientas para mejorar el diagnóstico, tratamiento y seguimiento de pacientes.

Para médicos de atención primaria:

• Diagnóstico asistido: sistemas de IA que analizan síntomas e historial médico para sugerir posibles diagnósticos.
• Gestión de pacientes crónicos: monitorización continua y alertas tempranas basadas en datos de dispositivos wearables y registros médicos electrónicos.
• Detección precoz: algoritmos que identifican factores de riesgo y señales tempranas de enfermedades.
• Optimización de consultas: IA que ayuda a priorizar casos y gestionar eficientemente el tiempo de consulta.

Para internistas:

• Apoyo en decisiones clínicas: herramientas de IA que sugieren pruebas diagnósticas y opciones de tratamiento basadas en evidencia actualizada.
• Análisis de imágenes médicas: IAs que asiste en la interpretación de radiografías, resonancias y otros estudios de imagen.
• Farmacología personalizada: recomendaciones de medicación basadas en el perfil genético y características individuales del paciente.
• Predicción de complicaciones: modelos que estiman riesgos de eventos adversos o readmisiones hospitalarias.

En el lado de los desafíos tenemos:

• Integración de sistemas de IA con flujos de trabajo clínicos existentes.
• Mantenimiento de la relación médico-paciente en un entorno cada vez más tecnológico.
• Garantizar la privacidad y seguridad de los datos de los pacientes.
• Necesidad de formación continua en nuevas tecnologías para los profesionales médicos.

La IA está potenciando la capacidad de los médicos para ofrecer una atención más precisa y personalizada. Sin embargo, el juicio clínico, la experiencia y la empatía del médico siguen siendo fundamentales.

La IA se posiciona como una herramienta de apoyo, no como un reemplazo, en la toma de decisiones médicas complejas y en la atención integral del paciente.

2. Radiología & diagnóstico por imagen

En el campo de la salud, la IA está revolucionando el análisis de imágenes médicas. Como radiólogo, ya no necesitarás interpretar las imágenes tú mismo, usarás IA para detectar patrones y anomalías con mayor rapidez y precisión con aplicaciones de IA como, por ejemplo, Aidoc.

Estas aplicaciones identifican anomalías en imágenes médicas, como nódulos pulmonares, fracturas o tumores y permiten la priorización de casos mediante sistemas que clasifican estudios por urgencia, permitiendo atender primero los casos más críticos.

Esto lo hacen mediante análisis cuantitativo con mediciones precisas y automáticas de volúmenes, densidades y otros parámetros en imágenes 3D y comparación con estudios previos donde la IA que detecta cambios sutiles entre exámenes actuales y anteriores del mismo paciente.

Pero, además, la IA permite potenciar las actuales tecnologías de diagnóstico por imagen con:

• Algoritmos que optimizan la calidad de las imágenes, reduciendo ruido y artefactos.
• Reconstrucción avanzada: técnicas de IA para generar imágenes de alta calidad con menos radiación o tiempo de adquisición.
• Integración multimodal: la fusión de diferentes modalidades de imagen (por ejemplo, PET/CT) para un diagnóstico más completo.
• O segmentación automática: la delimitación precisa de órganos y estructuras anatómicas para planificación de tratamientos.

¿Cuáles son los desafíos en este caso?

• La validación y regulación de algoritmos de IA para uso clínico.
• Necesidad de grandes conjuntos de datos etiquetados para entrenar modelos de IA.
• Integración de soluciones de IA con sistemas de archivo y comunicación de imágenes (PACS) existentes.
• La adaptación de la formación en radiología para incluir competencias en IA y análisis de datos.

En resumen, la IA ya es capaz de capaz de sustituir al radiólogo en el “trabajo de campo”, sin embargo, la experiencia sigue siendo crucial para la interpretación contextual, el manejo de casos complejos y la comunicación efectiva con otros médicos y pacientes.

Por tanto, esa es la perspectiva con la que los profesionales de este sector tienen que enfocar su carrera desde ahora centrándose, sobre todo, en tareas de mayor valor añadido que permitan mejorar la calidad general de la atención al paciente.

Conclusión

La inteligencia artificial no solo ha creado nuevas profesiones, sino que también ha transformado los trabajos existentes. Adaptarse a estas tendencias es clave para aprovechar al máximo las oportunidades del mundo digital.

Mucha gente percibe a la IA como una amenaza profesional y es cierto que la forma de trabajar de muchas profesiones se ha quedado obsoleta casi de la noche a la mañana.

Puedes abrazar a la IA o resistirte, pero ten claro que, si eliges lo segundo, la IA pasará por encima.

Sin embargo, si la sabes aprovechar, puedes dar un paso adelante gigante en tu profesión.