El marco global de habilidades y competencias para un mundo digital

Aprendizaje automático MLNG

Desarrollar sistemas que aprendan mediante la experiencia y el uso de datos.

Niveles de responsabilidad para esta habilidad

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Notas orientativas

Las actividades pueden incluir, entre otras, las siguientes:

  • evaluar el desempeño, la solidez y el sesgo de los modelos entrenados
  • seleccionar y usar métricas para examinar los resultados
  • diagnosticar y resolver problemas antes y después de la implementación
  • anticipar las implicaciones organizacionales de los modelos de aprendizaje automático en relación con la ética, el sesgo, la privacidad y la protección de datos
  • establecer la trazabilidad de los resultados producidos por los sistemas de aprendizaje automático

Comprender los niveles de responsabilidad de esta habilidad

Donde los niveles inferiores no están definidos...
  • Las tareas y responsabilidades específicas no se definen porque la habilidad requiere un mayor nivel de autonomía, influencia y complejidad en la toma de decisiones de lo que normalmente se espera en estos niveles. Puede utilizar las instrucciones de esencia para comprender las responsabilidades genéricas asociadas a estos niveles.
Donde los niveles superiores no están definidos...
  • Las responsabilidades y la rendición de cuentas no están definidas porque estos niveles superiores implican un liderazgo estratégico y una influencia organizacional más amplia que va más allá del alcance de esta habilidad específica. Véanse las declaraciones de esencia.

Desarrollar habilidades y demostrar responsabilidades relacionadas con esta habilidad.

Los niveles definidos muestran la progresión incremental en habilidades y responsabilidades.

Donde los niveles inferiores no están definidos...

Puedes desarrollar tus conocimientos y apoyar a otras personas que sí tienen responsabilidad en esta área de la siguiente manera:

  • Aprender conceptos y principios clave relacionados con esta habilidad y su impacto en su función
  • Realización de habilidades relacionadas (consulte las habilidades relacionadas con SFIA)
  • Apoyar a otros que realizan tareas y actividades de nivel superior
Donde los niveles superiores no están definidos...
  • Puede progresar desarrollando habilidades relacionadas que se adaptan mejor a niveles más altos de liderazgo organizacional.

Mostrar/ocultar descripciones y niveles adicionales.

Aprendizaje automático: Nivel 2

Nivel 2 - Asistir: Esencia del nivel: Proporciona asistencia a otros, trabaja bajo supervisión de rutina y usa su discreción para abordar problemas rutinarios. Aprende activamente a través de entrenamiento y experiencias en el trabajo.

Aplica técnicas de aprendizaje automático dadas a los datos, con la orientación del liderazgo técnico.

Analiza e informa los hallazgos, y soluciona problemas simples mediante algoritmos implementados en los marcos y las herramientas de software estándar.

Aprendizaje automático: Nivel 3

Nivel 3 - Aplicar: Esencia del nivel: Realiza tareas variadas, a veces complejas y no rutinarias, utilizando métodos y procedimientos estándar. Trabaja bajo dirección general, ejerce discreción y gestiona el propio trabajo dentro de los plazos. Potencia proactivamente las habilidades y el impacto en el lugar de trabajo.

Aplica las técnicas existentes de aprendizaje automático a nuevos problemas y conjuntos de datos.

Evalúa los resultados y el desempeño de los sistemas de aprendizaje automático.

Identifica problemas y recomienda mejoras a los sistemas de aprendizaje automático y los datos que ellos utilizan.

Aprendizaje automático: Nivel 4

Nivel 4 - Facilitar: Esencia del nivel: Realiza diversas actividades complejas, apoya y guía a otros, delega tareas cuando corresponde, trabaja de forma autónoma bajo dirección general y aporta experiencia para cumplir los objetivos del equipo.

Dado un problema bien descrito y un conjunto de datos, evalúa si el aprendizaje automático tiene alguna probabilidad de brindar una solución eficaz.

Implementa algoritmos desarrollados por otros. Asesora sobre la eficacia de técnicas específicas, según hallazgos de proyectos e investigaciones más amplias.

Contribuye a desarrollar, evaluar, supervisar e implementar sistemas de aprendizaje automático.

Comprende y aplica reglas y directrices específicas de la industria, y anticipa riesgos y otras implicaciones de la creación de modelos.

Aprendizaje automático: Nivel 5

Nivel 5 - Asegurar, asesorar: Esencia del nivel: Proporciona orientación autorizada en su campo y trabaja bajo una dirección amplia. Responsable de entregar resultados de trabajo significativos, desde el análisis hasta la ejecución y evaluación.

Diseña, implementa, prueba y mejora las arquitecturas y los sistemas de aprendizaje automático.

Selecciona técnicas según la amplitud del conocimiento de las fortalezas, las debilidades y el desempeño esperado de diferentes enfoques.

Establece las buenas prácticas en el desarrollo, la evaluación, el monitoreo y la implementación de los sistemas de aprendizaje automático.

Aprendizaje automático: Nivel 6

Nivel 6 - Iniciar, ejercer influencia: Esencia del nivel: Tiene una influencia organizativa considerable, toma decisiones de alto nivel, moldea políticas, demuestra liderazgo, promueve la colaboración organizacional y acepta la rendición de cuentas en áreas clave.

Dirige el desarrollo de nuevos enfoques y capacidades organizacionales para diseñar, entrenar y evaluar los sistemas de aprendizaje automático.

Establece estándares y directrices para la aplicación de la trazabilidad desde los sistemas de aprendizaje automático a los problemas del negocio, y supervisa su implementación.

Diseña y supervisa las políticas organizacionales sobre la creación, el entrenamiento y el uso de los sistemas de aprendizaje automático.