Salidas profesionales en Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial ha pasado de ser un extra en el entorno empresarial a integrarse como una herramienta básica en cada vez más sectores gracias a sus ventajas en términos de automatización, analítica y modelos generativos. Por eso es importante tener claro cuáles son las principales salidas de la Inteligencia Artificial (IA) hoy, pero también las que están surgiendo y las que se espera que lo hagan durante los próximos años.

De ese modo, te resultará más sencillo orientar tu carrera, elegir una especialización acorde al tipo de perfil que deseas desempeñar y detectar dónde y cómo puedes aportar más valor a las empresas.

¿Por qué especializarse en IA hoy en día?

Especializarte en Inteligencia Artificial es una ventaja porque esta tecnología se está adoptando a una velocidad de vértigo en las empresas. Cada vez son más las que usan IA generativa de forma habitual, y los especialistas en IA y Machine Learning (ML) están entre los que más rápidamente están creciendo.

Esto no solo está aumentando el número de salidas laborales en IA, sino que está impulsando la demanda de perfiles técnicos e híbridos.

En este sentido, cursar formaciones como el Programa de IA para la productividad de The Valley, desarrollado en colaboración con Microsoft, te permitirá aprender a incorporar asistentes de IA como ChatGPT y Microsoft Copilot en tareas reales, a rediseñar flujos de trabajo y también a automatizar procesos, acciones aplicables en cualquier sector y, por tanto, cada día más valoradas por las compañías que valoran la incorporación del mejor talento.

Perfiles más demandados en el mercado laboral

Son cada vez más los profesionales que se sirven de la IA para ampliar su productividad y reinventar tareas, automatizando análisis, generando contenidos y acelerando decisiones.

Por eso las empresas confían a estos especialistas tareas clave, ¡y por eso te interesa saber cuáles son los perfiles más demandados a la hora de valorar qué salidas de la Inteligencia Artificial se adaptan más a tus capacidades!

Ingeniero de machine learning (ML Engineer)

El ML Engineer convierte prototipos de data science en software listo para producción. Esto le permite diseñar flujos de datos, entrenar y validar modelos, y desplegarlos para predicción batch u online.

Después, monitoriza modelos y datos con el objetivo de detectar fallos o deriva, reentrena cuando toca y automatiza el ciclo con CI/CD y prácticas de MLOps.

Este perfil profesional está entre los más solicitados entre las salidas de la Inteligencia Artificial porque muchas empresas ya están usando IA, pero necesitan fiabilidad, escalabilidad y seguridad para trabajar con modelos en sistemas reales.

Para ejercerlo, suele ser necesario tener una base sólida en Python, estadística y aprendizaje automático, gestión de datos (SQL y feature engineering) y experiencia con servicios cloud de ML. Además, ayuda tener competencias de ingeniería de software (pruebas, APIs, contenedores) y comunicación para traducir objetivos de negocio en métricas.

Científico de datos (Data Scientist)

El Data Scientist transforma datos en decisiones, por lo que su trabajo va mucho más allá de reportar métricas. Es el encargado de definir la pregunta de negocio, explorar datos, formular hipótesis y también de contrastarlas con análisis estadísticos y modelos que permiten encontrar causas y oportunidades.

En el día a día, combina estadística, programación y ML para construir modelos predictivos o de clasificación, detectar patrones, segmentar clientes, estimar demanda y medir el impacto de cada iniciativa. Esta mezcla de matemáticas, estadística, programación, analítica avanzada e IA es precisamente la base de la disciplina de Data Science en entornos corporativos. A día de hoy, y esta tendencia no dejará de ir en aumento, las empresas necesitan convertir el crecimiento de datos y la adopción de IA en resultados fiables.

Para ejercer este perfil es necesario dominar Python y SQL, estadística, modelado y validación, visualización y comunicación con negocio, además de tener nociones de ML e IA y colaborar con equipos de datos y MLOps para llevar soluciones a producción.

Consultor de IA (AI Consultant)

El AI Consultant ayuda a empresas a convertir la IA en resultados medibles. Su trabajo suele empezar con un diagnóstico de procesos con el fin de detectar dónde tiene sentido automatizar, para lo que combina IA generativa con automatización.

Este perfil está creciendo porque muchas empresas ya usan IA, pero no consiguen escalarla con rapidez ni con gobernanza, lo que hace que las compañías estén buscando asesoramiento para priorizar casos de uso, controlar costes y diseñar una hoja de ruta realista.

Y no solo aparece dentro de consultoras: también está explotando en modelo freelance y en agencias orientadas a automatización, algo visible en la cantidad de ofertas de AI Consulting y Generative AI. Para desempeñar este perfil, suelen solicitarse habilidades de análisis de procesos, definición de KPIs y ROI, prompting y evaluación, integración vía APIs y herramientas de automatización, además de nociones en riesgos, privacidad y control de calidad en producción.

Especialista en procesamiento de lenguaje natural (NLP)

Este perfil es el encargado de diseñar soluciones que permitan a las máquinas entender y generar lenguaje. Para ello, debe saber clasificar textos, extraer entidades, resumir documentos, traducir y crear asistentes conversacionales. Su trabajo en empresas se traduce en la creación de chatbots, el análisis de sentimiento para medir la voz del cliente y en la automatización de procesos documentales.

El motivo de que esté entre los profesionales de IA más cotizados es por el boom de los LLMs, que ha disparado la necesidad de adaptar modelos a datos propios, controlar calidad y reducir riesgos.

Para convertirte en un especialista en procesamiento de lenguaje natural, debes dominar Python, estadística y deep learning, además de técnicas modernas como transformers, fine-tuning y evaluación. También son importantes las habilidades de ingeniería para desplegar APIs, gestionar privacidad y sesgos en datasets, y colaborar con negocios para definir casos de uso, prompts y métricas.

También es interesante tener soltura trabajando con herramientas del ecosistema abierto como librerías de modelos preentrenados, y saber construir flujos de datos y etiquetado que permitan iterar rápido, probar, monitorizar y aplicar mejoras en producción de forma continua.

Ética y gobernanza de datos en IA

Este último perfil profesional es el encargado de garantizar que los sistemas se diseñen y se utilicen de forma responsable, para lo que debe definir políticas, evaluar riesgos, revisar datos de entrenamiento, documentar modelos y coordinar controles de seguridad, privacidad y sesgo.

En la UE está cobrando mucha fuerza porque la Ley de Inteligencia Artificial de la UE (AI Act) exige requisitos para sistemas de alto riesgo, como gestión del riesgo a lo largo del ciclo de vida y prácticas de gobernanza de datos sobre conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Además, marcos como el NIST AI RMF proponen funciones para gobernar, mapear, medir y gestionar riesgos, y las recomendaciones de la OCDE impulsan una IA fiable y respetuosa con todos los derechos.

Para ejercerlo, se necesita comprender la regulación, la gestión de riesgos, las métricas de fairness, la auditoría y la capacidad de trabajar con legal, compliance y equipos técnicos a la hora de aterrizar procesos, evidencias y trazabilidad.

Sectores que más buscan expertos en IA

La demanda de especialistas en Inteligencia Artificial crece de forma exponencial y todo apunta a que la tendencia seguirá al alza en los próximos años. ¡Descubre cuáles son los sectores que ofrecen salidas laborales en IA!

• Marketing: Para segmentar audiencias, personalizar contenidos y automatizar campañas, con analítica predictiva que permite mejorar las conversiones. ¡Elige el Curso de IA para marketing y ventas de The Valley y conviértete en un referente del sector!
• Retail y ecommerce: Para generar recomendaciones y promociones personalizadas, mejorar el merchandising y crear asistentes de compra basados en el comportamiento del cliente.
• Salud: Para apoyar diagnósticos con análisis de imagen y herramientas de soporte a la decisión clínica, con el objetivo de orientar tratamientos y dar prioridad a los casos más urgentes.
• Banca y seguros: Para reforzar la prevención del fraude con modelos que detectan patrones y anomalías en tiempo real en transacciones y reclamaciones.
• Industria y manufactura: Para desarrollar una estrategia de mantenimiento predictivo que permita anticiparse a los fallos, reducir paradas no planificadas y optimizar la producción con datos de sensores y gemelos digitales.
• Logística y supply chain: Para aplicar machine learning a la previsión de demanda y a la planificación, incorporando variables como eventos, clima, tendencias y costes.
• Energía y utilities: Para monitorizar y optimizar la red eléctrica, anticipar averías y mejorar la eficiencia operativa mediante el uso de datos en tiempo real y analítica avanzada.
• Ciberseguridad: Para acelerar la detección y respuesta ante amenazas, automatizar el triaje de alertas y ayudar a gestionar riesgos.

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