FUTURO CERCANO DEL TELETRABAJO

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Ya lo vaticinó Bill Gates en un ensayo de 1996 titulado “El contenido es el rey”, en que pronosticaba que «gran parte del dinero real se hará en Internet». Desde ese momento, Gates empezaba a vislumbrar con claridad la gran cantidad de oportunidades que se crearían en torno al entretenimiento online. Ahora, más de dos décadas después, este tipo de trabajos creativos -vital para dar forma a la Internet tal como la conocemos- se ha convertido en uno de los trabajos más populares y de mayor crecimiento que realizan los trabajadores independientes.

Y a futuro cercano:

El e-commerce es un área de rápido crecimiento, con muchas empresas con el foco puesto en vender sus productos en un mercado más amplio y global. Esto se puede ver en la oleada de trabajos relacionados con la plataforma de comercio electrónico Shopify.

Machine learning es otra de las áreas que se está asomando con fuerza. Desempeña un papel central en el desarrollo de la Inteligencia Artificial y se centra en reconocer automáticamente patrones complejos y tomar decisiones inteligentes basadas en los datos disponibles, desarrollando algoritmos.

La categoría Blockchain, que incluye trabajos relacionados con el libro digital utilizado para mantener la lista de registros en constante crecimiento que respaldan las criptomonedas como Bitcoin y otras aplicaciones en campos como finanzas y sistemas de cadena de suministro, también vieron un crecimiento en 2018. De hecho, los empleos de Blockchain aumentaron en popularidad, convirtiéndose en la segunda categoría de más rápido crecimiento, aumentando un 300,8% respecto al año anterior.

Por su parte, el Data Mining (la práctica y el proceso de descifrar y extraer patrones a partir de datos), también es un área para mirar de cerca, convirtiéndose en una herramienta invaluable para el número cada vez mayor de organizaciones que hacen negocios a través de Internet y que con frecuencia pueden utilizar Machine Learning, que normalmente hace uso de conjuntos ricos en datos, generalmente exhaustivos, para entrenar software y ayudarlo a «aprender» nuevos comportamientos.

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