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Científicos biológicos otros

Ciencias naturales y sociales
4 ene
MODERADO

Qué Hacen

Realizar investigaciones y experimentos biológicos que no se centren en subcampos específicos como la botánica o la zoología.

Impacto en el Empleo

Estados Unidos

61.2K

Personas empleadas

Estimado Global

1.2M

Impacto global estimado (extrapolado de datos del mercado estadounidense)

Resumen del Impacto de la IA

La inteligencia artificial aumentará y automatizará significativamente las tareas intensivas en datos y repetitivas en las ciencias biológicas, pero es poco probable que reemplace por completo los roles que requieren creatividad experimental, juicio científico y colaboración interdisciplinaria.

Análisis de IA

Análisis Detallado

Si bien las herramientas de inteligencia artificial están ganando terreno rápidamente en el análisis de grandes conjuntos de datos, reconocimiento de imágenes, predicción de estructuras proteicas y minería de literatura en las ciencias biológicas, la necesidad de generación de hipótesis, diseño experimental y navegación regulatoria garantiza una demanda continua de científicos biológicos cualificados. La naturaleza amplia de la categoría «todos los demás» significa que algunos trabajos especializados o de campo permanecerán en gran medida protegidos, mientras que los roles rutinarios de laboratorio y procesamiento de datos podrían volverse altamente automatizados. Quienes puedan usar la inteligencia artificial como herramienta y adaptarse a flujos de trabajo cambiantes mantendrán una sólida seguridad laboral.

Oportunidad

"Los científicos biológicos que adquieren proactivamente habilidades en inteligencia artificial y computación, a la vez que enfatizan sus capacidades creativas y de liderazgo, están posicionados no solo para sobrevivir sino para prosperar en el panorama en evolución."

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Plan de Acción Listo

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Pasos Accionables
Seguimiento del Progreso
Recursos de Expertos

Evaluación de Riesgo de IA

El nivel de riesgo varía según el nivel de experiencia

J

Nivel Junior

ALTO

Los puestos de nivel inicial centrados en la entrada de datos, procedimientos experimentales básicos o análisis rutinarios corren alto riesgo de automatización a medida que las herramientas de inteligencia artificial son cada vez más capaces de realizar estas tareas a gran escala.

M

Nivel Medio

MODERADO

Los científicos de mitad de carrera implicados en planificación experimental, investigación interfuncional o facilitación de la integración de IA están moderadamente expuestos y pueden reducir el riesgo mediante la mejora de habilidades y la adaptación.

S

Nivel Senior

BAJO

Los científicos sénior involucrados en planificación estratégica, obtención de subvenciones, liderazgo de investigación interdisciplinaria o trabajo regulatorio enfrentan un riesgo mínimo, ya que es poco probable que la inteligencia artificial reemplace la necesidad de estas capacidades exclusivamente humanas.

Pronósticos de Trabajo Impulsados por IA

2 Años

Perspectiva a Corto Plazo

Perspectiva del Trabajo

Los empleos se mantendrán en gran medida estables, con mayor presión para adoptar herramientas asistidas por inteligencia artificial para el análisis de datos y la revisión bibliográfica. La competencia se intensificará para los puestos que utilicen bioinformática y biología computacional.

Estrategia de Transición

Inscribirse en formación en inteligencia artificial y análisis de datos, unirse a equipos interdisciplinarios y obtener certificaciones en herramientas de IA relevantes para la biología experimental.

5 Años

Impacto a Mediano Plazo

Perspectiva del Trabajo

Se reducirán los puestos que enfatizan el manejo manual de datos o la bioinformática básica. Aumentará la demanda de roles híbridos biólogo-científico de datos, a medida que la integración de la inteligencia artificial se convierta en estándar en la investigación académica y privada.

Estrategia de Transición

Obtener títulos avanzados o certificaciones en biología computacional, aprendizaje automático o asuntos regulatorios. Apuntar a roles de liderazgo o de enlace entre la biología y la inteligencia artificial.

7+ Años

Visión a Largo Plazo

Perspectiva del Trabajo

Polarización del mercado laboral. Crecerán los roles que requieren resolución creativa de problemas, supervisión regulatoria, investigación de campo o colaboración con inteligencia artificial. Los puestos rutinarios en laboratorio pueden sufrir un fuerte declive por la automatización.

Estrategia de Transición

Diversificar el conjunto de habilidades con comunicación sobre inteligencia artificial, ética y desarrollo de liderazgo. Explorar roles en políticas científicas, supervisión regulatoria y transferencia tecnológica. Participar en desarrollo profesional continuo.

Tendencias de la Industria

Investigación ambiental potenciada por IA

Impacto:

El uso de sensores y análisis automatizados en trabajo de campo aumenta la necesidad de adaptabilidad técnica.

Adopción de la inteligencia artificial en la investigación

Impacto:

Automatización de tareas de laboratorio y análisis de datos repetitivas, cambiando las responsabilidades laborales.

Énfasis en cumplimiento normativo y ética

Impacto:

Demanda de profesionales que naveguen las nuevas normas que rigen la investigación guiada por IA y las biotecnologías.

Expansión de la medicina personalizada

Impacto:

Aprovechamiento de la inteligencia artificial para personalizar tratamientos, incrementando la demanda de experiencia en bioinformática.

Mayor énfasis en la comunicación científica

Impacto:

Necesidad de que los científicos comuniquen eficazmente sus hallazgos a audiencias y partes interesadas diversas.

Crecimiento de las Alianzas Público-Privadas

Impacto:

La colaboración entre sectores crea puestos para gestionar asociaciones e investigación traslacional.

Crecimiento de la biología impulsada por datos

Impacto:

Mayor necesidad de habilidades computacionales y analíticas para complementar la experiencia biológica.

Ciencia abierta y compartición de datos

Impacto:

Impulso hacia la transparencia y la reproducibilidad, que requiere habilidades en curación y gestión de datos.

Investigación Remota y en la Nube

Impacto:

La colaboración y la gestión de experimentos son cada vez más virtuales, facilitando el trabajo interdisciplinario.

Auge de Roles Interdisciplinarios

Impacto:

La mezcla de biología, informática y negocios genera demanda de profesionales híbridos.

Habilidades Resistentes a la IA

Resolución de Problemas Complejos

Foro Económico Mundial: Informe El Futuro del Trabajo 2023
Tipo de Habilidades:
Critical Thinking, Engineering Design
Aprender Más
Puntuación:9/10

Diseño Experimental y Creatividad

Nature – La experiencia humana irreducible en biología
Tipo de Habilidades:
Scientific creativity, research design
Aprender Más
Puntuación:10/10

Comunicación Científica

Alan Alda Center – Comunicación científica
Tipo de Habilidades:
Public engagement, communication
Aprender Más
Puntuación:8/10

Caminos Profesionales Alternativos

💼

Especialista en asuntos regulatorios

Garantiza el cumplimiento de normas de seguridad y medioambientales en el desarrollo de productos.

Relevancia: Fuerte demanda de expertos regulatorios a medida que convergen la inteligencia artificial y las biotecnologías; requiere conocimientos científicos y habilidades comunicativas.

💼

Consultor ambiental

"Asesorar a organizaciones y gobiernos en conservación del suelo, remediación ambiental y cumplimiento de normativas ambientales."

Relevancia: La consultoría exige una visión interdisciplinaria de alto nivel y capacidad de comunicación.

💼

Analista de Políticas Científicas

Advises policymakers on scientific advances and their societal impact, especially in emerging AI-biotech intersections.

Relevancia: La experiencia tanto en ciencia como en políticas es cada vez más crucial a medida que la inteligencia artificial moldea los marcos regulatorios.

Rastreador de Herramientas de IA Emergentes

AlphaFold
La predicción de estructuras proteicas impulsada por IA está impactando la biología estructural y el diseño de fármacos.
IMPACTO:
10/10
ADOPCIÓN:
Current
Widespread use in academic and industrial research.
Benchling
Plataforma digital de I+D en la nube con integraciones de IA para la planificación de experimentos.
IMPACTO:
8/10
ADOPCIÓN:
Now
Used in leading biotech and food science research organizations.
CellProfiler
Automatiza el análisis cuantitativo de imágenes biológicas.
IMPACTO:
8/10
ADOPCIÓN:
Current
Commonplace in research labs.

Informe Completo de Impacto de IA

Accede al informe completo de impacto de IA para obtener información detallada y recomendaciones.

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