Cómo convertirse en ingeniero o ingeniera de IA

Un año después del lanzamiento de ChatGPT, la inteligencia artificial (IA) no podría ser más popular ni estar más presente. Prácticamente todos los sectores e industrias van a vivir cambios profundos con la implantación de la IA.

La revolución de la IA trae posibilidades infinitas. Pero para cumplir su promesa, hay que integrarla en el día a día de empresas y gobiernos. Eso implica mucho trabajo y una necesidad urgente de profesionales con habilidades en IA para construir productos y aplicaciones.

Un perfil clave para implantar con éxito soluciones de IA es el de ingeniero o ingeniera de IA. En líneas generales, se encarga de diseñar, desarrollar e implementar soluciones y aplicaciones que permiten a las máquinas realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana.

En este artículo te contamos todo lo que necesitas saber para empezar como ingeniero/a de IA. Si eres un profesional de datos que quiere cambiar de rol, una persona investigadora en IA o simplemente te apasiona la IA, esta guía es para ti. Veremos en qué consiste el puesto, la formación y las habilidades típicas de estos perfiles tan demandados y qué puedes esperar cuando consigas tu primer empleo como ingeniero/a de IA. ¡Vamos allá!

El papel de un ingeniero o ingeniera de IA

Los ingenieros de IA son esenciales para las empresas que quieren aprovechar el potencial de la IA. Se encargan de integrar herramientas y soluciones basadas en IA en las operaciones diarias.

Para hacer su trabajo, necesitan una base amplia y mixta que combine conocimientos de distintas áreas como IA, machine learning (ML), ciencia de datos e ingeniería de software, además de una comprensión profunda del negocio y la organización en la que trabajan.

Por eso, aunque sea un perfil muy técnico, la ingeniería de IA suele asociarse a roles con orientación de liderazgo. Implica supervisar proyectos complejos y desafiantes, tratar con clientes y gestionar y liderar equipos con eficacia.

Ingeniería de IA vs. ingeniería de ML

Al hablar de ingeniería de IA, es importante no confundirla con la ingeniería de ML. Aunque comparten áreas evidentes, hay varios aspectos que las diferencian.

Para entender mejor las diferencias, empecemos por las definiciones de estos dos términos estrechamente relacionados.

• Inteligencia artificial es un campo amplio de la informática centrado en crear sistemas inteligentes capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Abarca un conjunto extenso de herramientas y técnicas para que los ordenadores se comporten de forma inteligente y automatizada. Consulta nuestra guía completa, ¿Qué es la IA? para saber más.
• Machine learning es una rama especializada dentro de la IA, cuyo objetivo principal es diseñar y ajustar algoritmos que se vuelven más precisos y eficientes a medida que interactúan con datos a lo largo del tiempo. En pocas palabras, el ML dota a los ordenadores de la capacidad de analizar datos, extraer conclusiones y tomar decisiones o hacer predicciones sin necesidad de programar explícitamente esas tareas. Para entender mejor en qué se diferencian la IA y el machine learning, te recomendamos nuestra guía comparativa.

Fuente: DataCamp

A partir de estas definiciones, la principal diferencia entre ingeniería de IA e ingeniería de ML está en el alcance del trabajo. Los ingenieros de ML se centran sobre todo en desarrollar y ajustar modelos, así como en escalarlos a producción para su despliegue como productos de ML. Para ello se requiere una combinación de conocimientos y habilidades de ingeniería de software y ciencia de datos. Puedes leer más sobre cómo convertirse en ingeniero de ML en otro artículo.

En cambio, los ingenieros de IA pueden trabajar con una gran variedad de tecnologías y tareas para desarrollar distintas formas de inteligencia de máquina. Aunque los algoritmos de ML y las aplicaciones basadas en datos pueden predominar según la empresa y el puesto, los ingenieros de IA también se ocupan de otros tipos de IA, como robótica, comprensión del lenguaje natural o sistemas expertos basados en reglas.

Cómo convertirse en ingeniero o ingeniera de IA: vías formativas

Como ocurre a menudo con los empleos emergentes, no hay una sola ruta para conseguir tu primer trabajo como ingeniero/a de IA. Según tu formación, nivel de seniority y disponibilidad, algunas vías se ajustarán mejor que otras.

Veamos las diferentes opciones formativas que pueden ayudarte a entrar en la ingeniería de IA.

Grado universitario

En los últimos años, universidades de todo el mundo han empezado a ofrecer grados en IA y ML. Es una gran noticia para el sector y una opción estupenda si estás a punto de empezar tus estudios.

Aun así, dada la naturaleza interdisciplinar de la IA, también puedes optar por otros programas que te aporten parte de las habilidades y conocimientos necesarios para entrar en ingeniería de IA. Por ejemplo, grados en ciencia de datos, informática, desarrollo de software o matemáticas.

Posgrado

Un máster en IA o en un área relacionada es una excelente opción para ampliar conocimientos y adquirir nuevas habilidades tras el grado, o para profesionales con experiencia que quieran dar el salto a la ingeniería de IA. Hoy en día hay muchas opciones según tu presupuesto, tiempo y disponibilidad.

Cursos e itinerarios de carrera

Los bootcamps online o las plataformas de ciencia de datos pueden ser una vía más rápida y asequible para aprender las competencias que exige la ingeniería de IA. En DataCamp trabajamos para ofrecer cursos de IA interactivos y con fondo para todos los niveles. Tanto si aspiras a ser profesional de datos como si lideras equipos de datos, te cubrimos con un catálogo completo de cursos e itinerarios de carrera.

Estos son algunos de los mejores cursos e itinerarios de carrera en DataCamp relacionados con IA:

• Understanding Artificial Intelligence Course
• Machine Learning Fundamentals with Python
• Introduction to Deep Learning with PyTorch
• Machine Learning Scientist with Python Career Track
• AI Fundamentals Career Track

Certificaciones y formación especializada

Una gran forma de demostrar tus habilidades en IA y ganar ventaja en el mercado laboral es obtener una certificación en IA.

Las certificaciones en IA suelen estar respaldadas por organismos profesionales o instituciones educativas e implican un proceso de evaluación riguroso. Para certificarte, normalmente tendrás que aprobar un examen o una serie de exámenes que ponen a prueba tus conocimientos y habilidades en áreas concretas de la IA.

Existen muchos proveedores de certificaciones en IA. Uno de ellos es DataCamp. Creadas en colaboración con líderes del sector y basadas en las necesidades más recientes, las DataCamp Certifications pueden ayudarte a destacar en el competitivo mercado laboral de la IA.

¿Quieres certificarte? Lee nuestra guía con las mejores certificaciones en IA para 2024 para conocer el proceso.

Desarrollar habilidades de ingeniero/a de IA

Los ingenieros de IA trabajan en el punto de encuentro entre ingenieros de software y profesionales de datos. Por su carácter interdisciplinar, tendrás que dominar habilidades de ciencia de datos fundamentales y contar con una base sólida en conceptos de ingeniería de software.

Al mismo tiempo, deben conocer las distintas formas de inteligencia de las máquinas. Según la empresa y el puesto, tendrás que estar listo para trabajar en áreas como robótica, visión por computador, reconocimiento de voz y sistemas expertos basados en reglas. Dos grandes recursos para empezar tu camino hacia ingeniero/a de IA son: 

1. Associate AI Engineer for Data Scientists Career Track: aprende a entrenar y evaluar modelos predictivos con las librerías de Python más usadas, a trabajar con modelos de lenguaje grandes, afinar Llama 3, integrarlo en aplicaciones y desarrollar habilidades básicas de MLOps para llevar modelos de IA a producción.

2. Associate AI Engineer for Developers Career Track: aprende a crear sistemas backend con IA usando modelos de lenguaje grandes, prompt engineering, APIs populares de IA y librerías open source, con proyectos prácticos para construir chatbots, motores de recomendación y motores de búsqueda semántica.

Profundicemos en las habilidades más comunes que tendrás que demostrar. 

Habilidades técnicas

Programación

Implementar IA requiere comprender bien la programación. Saber programar te permite desarrollar algoritmos de IA, manipular datos y usar herramientas y librerías de IA. Python es hoy el lenguaje más popular en la comunidad de IA por su sencillez, flexibilidad y la variedad de librerías de ciencia de datos. Pero hay otros lenguajes a considerar, como R y Julia. Aquí tienes algunos recursos de DataCamp para ayudarte en tu camino.

• Python Programming Skill Track te ayudará a mejorar tus habilidades de programación en Python. Aprenderás a optimizar código, escribir funciones y tests unitarios y aplicar buenas prácticas de ingeniería de software.
• R Programming Skill Track, de forma similar, en este itinerario llevarás tus habilidades en R al siguiente nivel aprendiendo a trabajar con estructuras de datos comunes, optimizar código y escribir tus propias funciones.
• Julia Fundamentals Skill Track. Descubre el potencial de Julia, un lenguaje versátil y de alto rendimiento diseñado para ciencia de datos.

Machine learning

El ML es hoy la rama más popular de la IA. Parte de tu trabajo como ingeniero/a de IA probablemente implique desarrollar y ajustar modelos de ML y convertirlos en productos. Por tanto, es esencial entender distintos algoritmos de machine learning, cómo funcionan y cuándo usarlos.

Aquí tienes algunos recursos para empezar ya.

• Machine Learning Fundamentals with Python Skill Track te enseña los fundamentos del ML y la ciencia que hay detrás, cubriendo predicción, reconocimiento de patrones y las bases del deep learning.
• Machine Learning Fundamentals in R Skill Track, donde aprenderás a predecir respuestas categóricas y numéricas mediante clasificación y regresión, y a descubrir la estructura oculta de los datos con aprendizaje no supervisado.

Algoritmos de IA

Además del ML, hay otras subáreas de la IA que los ingenieros de IA deben conocer bien. El área exacta dependerá de la empresa y del puesto, pero, en general, cuanto más sepas, mejor. Aquí van algunas recomendaciones de temas con los que deberías familiarizarte.

• Image Processing with Python Skill Track. Este itinerario te dará las herramientas para manipular imágenes y extraer información de ellas.
• Natural Language Understanding in Python Skill Track. La mayor parte de los datos procede de la comunicación humana. Ya sea para extraer información de textos o para enseñar a las máquinas a generar respuestas similares a las humanas, como hace ChatGPT, aprender PLN es imprescindible para los ingenieros de IA.
• Spoken Language Processing in Python Course with Speech Recognition. En este curso aprenderás a entrenar máquinas para identificar y procesar el habla humana.

Big data

Los algoritmos de IA de nueva generación se alimentan de cantidades masivas de datos. Cuando trabajas con estos volúmenes, herramientas tradicionales como Python o R pueden no ser las más eficientes. Para proyectos de big data, necesitarás nuevas herramientas, como Apache Spark y bases de datos NoSQL, y metodologías como computación en paralelo y computación en la nube.

• Big Data with PySpark Skill Track. Este itinerario te introduce en Spark, un framework popular y potente para computación en paralelo.
• Understanding Cloud Computing Course. Un gran curso para iniciarte en la computación en la nube, con conceptos, terminología y herramientas clave.

Ingeniería de software

El entregable final para un ingeniero de machine learning es software que funcione. El diseño del sistema debe pensarse con cuidado para que las soluciones de IA escalen bien con el aumento de datos.

Además, un sistema de IA es solo una pieza que debe encajar en un sistema mayor y más complejo. Por tanto, un ingeniero de IA debe comprender buenas prácticas de ingeniería de software (control de versiones, testing, documentación, código modular, etc.) y cómo encajan las piezas. También tendrás que construir interfaces adecuadas para que tus sistemas se comuniquen de forma efectiva con otros componentes.

• Introduction to Shell Course. La línea de comandos de Unix ayuda a los ingenieros de IA a combinar programas existentes de formas nuevas, automatizar tareas repetitivas y ejecutar programas en clústeres y en la nube.

Habilidades interpersonales

• Resolución de problemas. Desarrollar y operar algoritmos de IA es una tarea compleja que requiere entender bien el sistema en el que se integrarán. Los ingenieros de IA necesitan una visión global del proceso y alinear tecnologías, necesidades de negocio, plazos y recursos para asegurar el éxito del proyecto.
• Trabajo en equipo. Dada la complejidad de desarrollar e integrar sistemas de IA, pensar que una sola persona puede hacerlo todo es ingenuo y contraproducente. Parte de la responsabilidad de los ingenieros de IA es coordinar y gestionar el trabajo de los equipos y departamentos implicados.
• Comunicación. Por último, pero no menos importante, los ingenieros de datos también necesitan habilidades de comunicación para trabajar entre departamentos y entender las necesidades de analistas y científicos de datos, así como de líderes de negocio. Según la organización, puede que también deban saber crear paneles, informes y otras visualizaciones para comunicar con las partes interesadas.

Ganar experiencia práctica en ingeniería de IA

Aprender para convertirse en ingeniero/a de IA puede ser muy estimulante, pero no está exento de retos. Es un campo amplio con muchos subtemas y, según tu punto de partida, puede llevar tiempo adquirir todas las habilidades y conocimientos necesarios.

Dicho esto, además de la formación, conseguir experiencia práctica es clave para consolidar lo aprendido. Aplicar tus habilidades en proyectos reales afianza tu comprensión y te da experiencia práctica que enriquece tu perfil y te ayuda a destacar en el mercado laboral.

A continuación, tienes una lista de actividades y estrategias para conseguir experiencia práctica en IA.

• Prácticas. Encontrar el trabajo de tus sueños en IA puede ser difícil, sobre todo si estás empezando y te falta experiencia profesional. Una gran forma de abrirte camino es hacer prácticas. Son oportunidades de aprendizaje en el trabajo que permiten a estudiantes y recién titulados ganar experiencia y crear una red de contactos con profesionales de IA.
• Proyectos personales de IA. Trabajar en tus propios proyectos es un paso clave para crear tu porfolio y entrenar tus habilidades. Si estás en esta fase, te recomendamos nuestra guía sobre cómo crear un gran porfolio de ciencia de datos y nuestro artículo de proyectos de IA.
• Code Along. Si quieres aprender de expertos y descubrir cómo resuelven problemas reales, prueba los DataCamp Code Alongs. Echa un vistazo a nuestra sección y prepárate para programar mano a mano con líderes en IA en múltiples proyectos.

Oportunidades y crecimiento en la carrera de ingeniero/a de IA

Itinerarios profesionales en ingeniería de IA

Dado el poder transformador de la IA, como ilustran herramientas de nueva generación como ChatGPT, no sorprende el rápido crecimiento de los puestos relacionados con la IA.

Según el informe Future of Jobs del Foro Económico Mundial, los especialistas en IA y machine learning encabezan la lista de empleos de más rápido crecimiento en los próximos cinco años. A medida que las industrias adopten tecnologías de IA para optimizar operaciones y decidir mejor, la demanda de ingenieros de IA probablemente no hará más que aumentar.

Esta previsión se ve reforzada por el crecimiento proyectado del mercado de la IA entre 2021 y 2030, como se muestra a continuación.

Fuente: Statista

Por el potencial transformador de la IA, habrá oportunidades para ingenieros de IA en casi todos los sectores, desde tecnología y finanzas hasta marketing y manufactura.

Expectativas salariales

Tenemos una guía completa sobre salarios de ingenieros de IA que profundiza en el tema. Aquí resumimos algunos puntos clave.

Organizaciones de distintos países e industrias compiten por ingenieros de IA para implantar soluciones. Sin embargo, como la oferta de profesionales de IA aún no alcanza a la demanda, la competencia entre empresas para contratarlos es más intensa que en otros ámbitos tech. Como resultado, los empleadores están dispuestos a pagar salarios muy competitivos a los ingenieros de IA con talento.

Según Glassdoor, la retribución total estimada para un AI Engineer en EE. UU. oscila entre 124.000 y 193.000 $ al año, aunque el salario puede verse afectado por varios factores, como seniority, ubicación, formación y conocimientos en áreas de nicho dentro de la IA.

Fuente: Glassdoor

Conclusión

La IA vive una edad de oro. Las empresas de todo el mundo buscan desesperadamente talento en IA para implantarla en su negocio. Los ingenieros de IA están entre los perfiles más demandados en ciencia de datos hoy en día. Esperamos que este artículo te haya ayudado a conocer los detalles de este rol tan popular y bien remunerado.

Si quieres iniciarte en ingeniería de IA, DataCamp está aquí para ayudarte. Consulta nuestro contenido específico para saber más y empieza tu camino de aprendizaje hoy mismo:

• Associate AI Engineer for Data Scientists Career Track
• Associate AI Engineer for Developers Career Track
• AI Fundamentals Career Track
• Machine Learning Scientist with Python Career Track
• How to Become a Machine Learning Engineer
• How to Learn AI From Scratch in 2024: A Complete Expert Guide
• How Much Do AI Engineers Make? A Guide to Salaries in 2023
• The Top AI Certifications for 2024: A Guide to Advancing Your Tech Career
• What is Prompt Engineering? A Detailed Guide