Las 14 habilidades esenciales que debes conocer como ingeniero de IA en 2026

¿Qué es un ingeniero de IA?

Los ingenieros de IA son responsables de diseñar, desarrollar y mantener sistemas basados en IA. Utilizan sus habilidades en machine learning, programación, análisis de datos y otras tecnologías para crear aplicaciones inteligentes que pueden aprender de los datos y tomar decisiones.

Habilidades técnicas del ingeniero de IA

Para comprender mejor el papel de un ingeniero de IA, veamos las habilidades técnicas que suelen poseer:

1. Lenguajes de programación

Como es obvio, un ingeniero de IA debe dominar los lenguajes de programación.

Algunos de los lenguajes más utilizados para el desarrollo de IA son:

• Python
• Java
• R
• C++
• JavaScript

Python

Python es especialmente popular debido a su sintaxis fácil de aprender y sus amplias bibliotecas para IA y machine learning. El conocimiento de estos lenguajes es fundamental para desarrollar algoritmos, implementar modelos y trabajar con datos.

Aumento del uso de Python a lo largo de los años - Fuente

Esto ha llevado a un aumento de tu popularidad a lo largo de los años, según el índice TIOBE.

Las bibliotecas como TensorFlow, Keras y PyTorch se utilizan habitualmente en Python para el desarrollo de IA. TensorFlow 2.13 introdujo una compatibilidad mejorada con TensorFlow Lite, lo que hace que la implementación en dispositivos periféricos sea más eficiente. PyTorch 2.0 introdujo avances en los gráficos de cálculo dinámicos, mejorando el rendimiento y la flexibilidad. La biblioteca Transformers de Hugging Face también ha ganado popularidad por integrar modelos generativos como GPT-4 y LLaMA. Entre los casos de uso se incluyen el análisis predictivo, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes.

Empieza a aprender hoy mismo con nuestro programa de programación en Python.

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R

El lenguaje R, utilizado principalmente para el análisis estadístico y la representación gráfica, también se utiliza con frecuencia en la IA.

El paquete«caret» de R ayuda en la creación de modelos predictivos, mientras que«e1071» simplifica el proceso de creación de un modelo de machine learning. R se utiliza en proyectos de IA relacionados con la investigación científica, la sanidad, las finanzas y el análisis de redes sociales.

Tenemos un programa de programación en R, que te enseñará a programar como un programador desde cero.

Java

Java es otra opción popular en el desarrollo de IA, principalmente debido a su simplicidad, legibilidad y excelentes capacidades de interacción con el usuario.

Tu potente gestión de la memoria y la amplia gama de bibliotecas de machine learning de alta calidad, como Stanford Library NLP y Apache Open NLP, lo hacen ideal para el desarrollo de chatbots.

Entre los casos de uso se incluyen los chatbots, los sistemas de recomendación de sitios web y la detección de fraudes en el sector financiero. Puedes empezar con nuestro curso Introducción a Java.

Si tienes pensado utilizar la API de OpenAI para desarrollar chatbots, echa un vistazo a nuestro curso sobre cómo trabajar con la API de OpenAI.

C++

C++ ofrece la posibilidad de ejecutar aplicaciones de alto nivel con un coste computacional relativamente bajo, lo que lo hace adecuado para machine learning y el cálculo de redes neuronales.

Las bibliotecas como Shark y mlpack están diseñadas para machine learning en C++. Los casos de uso de la IA incluyen tareas de visión artificial, robótica y juegos. Echa un vistazo a nuestro tutorial sobre Llama.cpp para aprender cómo se utiliza C++ con el LLaMa LLM.

2. Modelado e ingeniería de datos

Los datos son la base de la IA, y los ingenieros de IA deben tener un profundo conocimiento del modelado y la ingeniería de datos.

Deben saber cómo adquirir, limpiar y transformar los datos en un formato adecuado para su análisis. El conocimiento de bases de datos SQL y nosql es esencial para consultar y gestionar grandes conjuntos de datos.

Herramientas como Apache Spark, Hadoop, AWS S3 y DuckDB también se utilizan habitualmente para el procesamiento de datos en proyectos de IA.

3. Análisis de macrodatos

Los ingenieros de IA deben ser capaces de analizar grandes conjuntos de datos y extraer información significativa de ellos. Esto implica el uso de herramientas de big data como SparkSQL, Apache Flink, Apache Arrow y Google Cloud Platform para consultar y manipular grandes conjuntos de datos.

Nuestro curso «Fundamentos del big data con PySpark» abarca muchos de los principios que subyacen al análisis del big data, lo que lo convierte en un punto de partida perfecto para empezar a aprender.

4. Modelos de machine learning

El conocimiento de los modelos y algoritmos de machine learning es imprescindible para los ingenieros de IA.

Esto incluye comprender las técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, así como los algoritmos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN).

Los ingenieros de IA también deben saber cómo evaluar el rendimiento de estos modelos utilizando métricas como

• Precisión
• Precisión
• Recordatorio
• Desviación cuadrática media (RMSE),
• Error absoluto medio (MAE)
• Puntuación F1

Nuestro programa formativo «Fundamentos del machine learning con Python » te ayudará a aprender muchos de los conceptos básicos del machine learning.

5. Servicios de IA y ML

Los ingenieros de IA también deben estar familiarizados con los servicios de IA y machine learning basados en la nube que ofrecen los principales proveedores, como AWS, Azure y Google Cloud Platform. Bedrock, de AWS, ahora ofrece modelos fundamentales gestionados, y Vertex AI, de Google, ha añadido funciones que simplifican la implementación de modelos lingüísticos de gran tamaño. Estos servicios proporcionan modelos predefinidos, API y herramientas para desarrollar aplicaciones inteligentes sin necesidad de realizar una codificación exhaustiva. Además, el auge de las plataformas de IA de bajo código/sin código, como Microsoft Power Platform y Google AutoML, ha hecho que el desarrollo de la IA sea más accesible para quienes no tienen amplios conocimientos de programación. Consulta nuestra hoja de referencia comparativa de servicios de AWS, Azure y GCP para obtener más detalles. 

6. Implementación de IA y DevOps

La implementación de aplicaciones de IA implica colaborar con equipos de DevOps para garantizar una integración y una implementación fluidas.

Los ingenieros de IA deben saber cómo utilizar herramientas como Docker y Kubernetes para la contenedorización, la gestión de la configuración y la coordinación de implementaciones.

También son responsables de supervisar y mantener el rendimiento de los sistemas de IA tras su implementación.

Nuestro curso Introducción a Docker proporciona una buena base para empezar, y puedes obtener más información sobre la certificación Docker en otro artículo.

Para obtener orientación sobre cómo implementar la IA, puedes consultar nuestro curso sobre Implementación de soluciones de IA en los negocios.

7. Seguridad de la IA

Comprender y aplicar medidas sólidas de seguridad y privacidad de los datos es fundamental para cualquier ingeniero de IA, ya que las aplicaciones de IA traen consigo nuevas vulnerabilidades de seguridad.

Como ingeniero de IA, es tu responsabilidad garantizar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos que manejas.

Esto implica comprender las normativas relacionadas con la protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), e implementar marcos de IA seguros que cumplan con estas normativas.

Además, los ingenieros de IA deben tener conocimientos sobre diversos métodos de cifrado y prácticas seguras de desarrollo de modelos de IA, y estar preparados para hacer frente a posibles ataques o violaciones de la seguridad.

Algunas de las técnicas utilizadas por los ingenieros de IA son:

• Cálculo multipartito para el intercambio seguro de datos
• Privacidad diferencial para proteger los datos individuales
• Cifrado homomórfico para cálculos seguros sobre datos cifrados

Algunas herramientas utilizadas para proteger las aplicaciones de IA incluyen:

• Gestión de identidades y accesos de AWS: un servicio que te permite gestionar el acceso a los recursos de AWS de forma segura.
• TensorFlow Privacy: una biblioteca que facilita el desarrollo de modelos de machine learning seguros y que preservan la privacidad.

Para ayudarte a empezar, te recomiendo que eches un vistazo al Marco de IA segura de Google.

Bibliotecas populares de IA y sus casos de uso

La siguiente tabla ofrece una referencia rápida que muestra la variedad de bibliotecas disponibles para diferentes tareas de IA, lo que te ayudará a decidir qué herramientas pueden ser las más adecuadas para tus aspiraciones en ingeniería de IA.

Habilidades no técnicas para ingenieros de IA

Además de habilidades técnicas, los ingenieros de IA también deben poseer ciertas habilidades sociales para destacar en sus funciones. Entre ellos se incluyen:

8. Comunicación y colaboración

Los ingenieros de IA necesitáis sólidas habilidades comunicativas para transmitir de forma eficaz conceptos e ideas complejos relacionados con la IA a personas sin conocimientos técnicos.

Además, dado que los proyectos de IA suelen ser esfuerzos de equipo, la colaboración es esencial para la ejecución eficiente de los proyectos.

Probablemente estarás en reuniones constantes con otros técnicos, tales como:

• Científicos de datos, para debatir sobre el desarrollo y la optimización de modelos.
• Analistas de datos, para comprender los requisitos de datos para proyectos de IA.
• Programadores, para la integración de modelos de IA en sistemas existentes.
• Los jefes de proyecto, para garantizar la entrega puntual y satisfactoria de los proyectos.

9. Adaptabilidad y aprendizaje continuo

El campo de la IA está en constante evolución, con nuevas herramientas, técnicas y avances que surgen continuamente.

Por lo tanto, los ingenieros de IA deben ser adaptables y estar dispuestos a aprender continuamente para mantenerse al día con los últimos avances en el campo.

10. Pensamiento crítico y resolución de problemas

La capacidad de pensar de forma crítica y resolver problemas complejos es fundamental para los ingenieros de IA.

Los proyectos de IA suelen implicar trabajar con grandes conjuntos de datos, desarrollar algoritmos sofisticados y resolver los problemas que surgen durante el desarrollo o la implementación de los modelos.

11. Conocimiento del dominio

Tener conocimientos especializados en tu área específica de interés puede darte una ventaja como ingeniero de IA.

Por ejemplo, si trabajas en proyectos de IA relacionados con la atención sanitaria, tener un profundo conocimiento del sector sanitario y sus retos puede ayudarte a desarrollar soluciones más eficaces.

Del mismo modo, si trabajas en proyectos de IA financiera, tener formación en finanzas o economía puede ser beneficioso.

Habilidades avanzadas para la ingeniería de IA

12. Conocimientos avanzados de matemáticas y algoritmos.

Las matemáticas avanzadas, como el álgebra lineal, el cálculo y la estadística, son esenciales para comprender los algoritmos y las técnicas de IA.

Aquí tienes una hoja de referencia con estadísticas que te ayudará a empezar:

Nuestra hoja de referencia sobre estadística descriptiva

Los ingenieros de IA también deben saber cómo desarrollar algoritmos personalizados basados en estos modelos matemáticos para resolver problemas únicos.

Nuestro curso Fundamentos de estadística con Python te ayuda a desarrollar algunas de las habilidades esenciales si eres nuevo en este campo.

13. Arquitecturas de redes neuronales

Comprender y aplicar las redes neuronales en soluciones de IA es una habilidad fundamental para los ingenieros de IA.

Esto implica conocer los diferentes tipos de redes neuronales, como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN), sus aplicaciones y cómo implementarlas.

Algunas herramientas utilizadas para desarrollar arquitecturas de redes neuronales incluyen:

• TensorFlow: una biblioteca de código abierto para crear y entrenar redes neuronales.
• Keras: una API de alto nivel que se ejecuta sobre TensorFlow para simplificar el proceso de creación, prueba e implementación de modelos de aprendizaje profundo.

14. Modelos de IA generativa y aprendizaje por refuerzo

Los ingenieros de IA también deben centrarse en comprender los modelos de IA generativa como GPT-4, Stable Diffusion y LLaMA, que están transformando campos como la generación de texto, la creación artística y muchos más. Además, el aprendizaje por refuerzo, utilizado en aplicaciones como la robótica y la inteligencia artificial en los videojuegos, está cobrando cada vez más importancia. 

Dónde aprender habilidades de ingeniero de IA

Para empezar a desarrollar todas estas habilidades, puedes comenzar con:

1. Trabajar en proyectos

Si ya trabajas en un puesto relacionado con la tecnología, busca oportunidades para colaborar con equipos de IA o trabajar en proyectos de IA. Esto te proporcionará experiencia práctica y te ayudará a comprender las habilidades específicas que se requieren para la ingeniería de IA.

Además, te recomendaría que echases un vistazo a algunos proyectos de machine learning que también incluyen el aprendizaje profundo.

2. Cursos y tutoriales en línea

Hay muchos cursos y tutoriales en línea disponibles que abarcan diversas habilidades de ingeniería de IA. Ya hemos incluido enlaces a muchos de ellos a lo largo del artículo, pero si estás interesado en empezar, echa un vistazo a nuestro programa AI Fundamentals Skill Track.

3. Asistir a conferencias y talleres sobre IA.

Asistir a conferencias y talleres sobre IA te brinda la oportunidad de establecer contactos con otros profesionales del sector, conocer nuevas herramientas y técnicas, y obtener información valiosa sobre las tendencias del sector.

En cuanto a los seminarios web, échale un vistazo a este sobre Diseño de productos de datos e inteligencia artificial. Si deseas asistir a una conferencia completa, quizá te interese nuestra conferencia RADAR AI.

4. Lee publicaciones del sector.

Mantenerse al día de las últimas novedades en el sector de la IA es fundamental para los ingenieros de IA.

Puedes obtenerlos en portales de recursos como:

• arxiv: un repositorio en línea gratuito de artículos de investigación en diversos campos, incluyendo la inteligencia artificial y machine learning.
• MIT Technology Review: revista centrada en las tecnologías emergentes y su impacto en la sociedad.

Conclusión

La ingeniería de IA es un campo en rápido crecimiento con un enorme potencial para quienes poseen las habilidades y los conocimientos necesarios.

Con la combinación adecuada de habilidades técnicas y no técnicas, podrás destacar en este puesto y contribuir al avance de soluciones innovadoras de IA.

¿Estás pensando en adquirir estas habilidades de ingeniero de IA? Para iniciarte en el campo de la IA, consulta nuestro programa formativo «Fundamentos de la IA » o nuestra selección de tutoriales sobre IA.