Lance su carrera en IA: Principales trabajos, salarios y habilidades para 2026.
Aprenda lo que se necesita para incursionar en carreras en IA, incluidos los roles principales, datos salariales de trabajos en IA y las habilidades y educación requeridas.
Las carreras en IA están en auge — aquí está la razón.
La inversión en inteligencia artificial (IA), automatización y aprendizaje automático sigue creciendo, y la contratación se expande con ella. Los trabajos técnicos en IA ahora abarcan industrias como la atención médica, las finanzas y la logística, ya que las organizaciones construyen sistemas y modelos de negocio impulsados por datos y automatización.
El estudio de la Brecha de Hesitación en el Aprendizaje de IA de edX Otoño 2025 refleja este impulso. El setenta y nueve por ciento de los adultos en EE. UU. dicen que están interesados en aprender habilidades de IA, sin embargo, el 26% dice que no sabe por dónde empezar. El interés es alto, pero muchos profesionales aún están descubriendo cómo ingresar al campo.
"El trabajo más popular en 2026 en este momento es cualquier cosa relacionada con IA porque es la palabra de moda", dice Holly Lee, exlíder de reclutamiento en Amazon, Google, Meta y Microsoft. Lee enfatiza que los empleadores están contratando para roles que requieren habilidades prácticas en la construcción, prueba y despliegue de sistemas de IA.
Esto es lo que puede esperar en el mercado laboral de IA actual.
Comience a desarrollar habilidades en IA listas para el trabajo hoy mismo.
Comience, cambie o avance su carrera en IA.
Para trabajar en IA, dependiendo de su rol, probablemente necesitará saber cómo escribir y depurar código — más comúnmente en Python — trabajar con conjuntos de datos, y entrenar, evaluar y mejorar modelos de aprendizaje automático. Muchos profesionales desarrollan estas habilidades a través de un programa de grado de licenciatura o una maestría en ciencias de la computación, ingeniería de software, ciencia de datos o ingeniería, pero un título formal no siempre es necesario.
Si ya tiene experiencia en desarrollo de software, estadística o análisis de datos, puede hacer la transición a roles de IA de nivel inicial fortaleciendo su conocimiento en aprendizaje automático y construyendo un portafolio de proyectos reales que demuestren habilidades aplicadas.
Los principiantes en la carrera sin experiencia previa a menudo tardan más, especialmente si están cursando un título de cuatro años. Lo que más importa, dice Lee, es demostrar experiencia práctica en la construcción y trabajo con sistemas de IA.
Para principiantes en la carrera
Aunque hay más de una forma de comenzar, aquí hay una ruta para empezar a desarrollar habilidades técnicas desde cero:
- Comience con cursos introductorios de IA, como CS50x de Harvard: Introducción a la Ciencia de la Computación. Aprenderá conceptos básicos de programación, algoritmos, estructuras de datos y desarrollo web, que son esenciales para trabajar en IA y aprendizaje automático.
- Considere unalicenciatura en ciencias de la computación, ciencia de datos o ingeniería para construir una base sólida en desarrollo de software, estadística y aprendizaje automático.
- Adquiera experiencia práctica a través de pasantías, trabajos de TI de nivel inicial, hackatones o proyectos iniciales en GitHub. Estas experiencias prácticas pueden ayudarle a aplicar su conocimiento y construir un portafolio compartible.
Para principiantes en la carrera
Aunque hay más de una forma de comenzar, aquí hay una ruta para empezar a desarrollar habilidades técnicas desde cero:
- Comience con cursos introductorios de IA, como CS50x de Harvard: Introducción a la Ciencia de la Computación. Aprenderá conceptos básicos de programación, algoritmos, estructuras de datos y desarrollo web, que son esenciales para trabajar en IA y aprendizaje automático.
- Considere unalicenciatura en ciencias de la computación, ciencia de datos o ingeniería para construir una base sólida en desarrollo de software, estadística y aprendizaje automático.
- Adquiera experiencia práctica a través de pasantías, trabajos de TI de nivel inicial, hackatones o proyectos iniciales en GitHub. Estas experiencias prácticas pueden ayudarle a aplicar su conocimiento y construir un portafolio compartible.
Enfoque profesional: Conozca a Omar Jiménez
Profesión:
Científico de Datos Asociado / Ingeniero de Aprendizaje Automático en Xtillion
Educación:
- Licenciatura en ingeniería con una especialización en matemáticas aplicadas, Universidad de Puerto Rico en Mayagüez
- Maestría en ciencias de la computación e ingeniería con una especialización en IA y aprendizaje automático, Georgia Tech
Como graduado en ingeniería, Omar dice que ingresó al campo del aprendizaje automático a través de un camino no tradicional. Las pasantías y los cursos de pregrado despertaron su interés en la IA, lo que lo llevó a seguir una maestría enfocada en IA y aprendizaje automático.
Ahora trabaja como científico de datos e ingeniero de aprendizaje automático en Xtillion, una firma de consultoría enfocada en soluciones de datos e IA para el sector salud, bancario y público.
Durante su tiempo en Xtillion, ha mejorado sus habilidades obteniendo certificaciones, como la Certificación de Aprendizaje Automático de Amazon Web Services, para fortalecer aún más sus calificaciones en IA.
Estas experiencias han reforzado su creencia en el poder transformador de la IA, no solo en los negocios sino también en la ciencia, la medicina y la sociedad en general.
Esto es lo que Omar tiene que decir sobre construir una carrera en IA:
"Creo que está claro que la IA está marcando el comienzo de una nueva revolución industrial. No puedo pensar en ninguna industria que no se vea afectada.
Hay muchas áreas poco discutidas, como la IA para la ciencia, donde estamos usando la IA para abordar desafíos fundamentales como el cambio climático. Por ejemplo, AlphaFold de DeepMind puede predecir la estructura de cualquier proteína en el mundo y ha impulsado avances masivos en la medicina.
Hay innumerables oportunidades para usar la IA para tener un impacto positivo. Es un campo desafiante y en constante evolución, pero si disfruta construir sistemas inteligentes, resolver problemas difíciles y ver resultados en el mundo real, definitivamente vale la pena."
¿Qué habilidades necesita para trabajar en IA?
La mayoría de los roles de IA requieren la capacidad de escribir código a nivel de producción, entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático, y desplegar sistemas a gran escala. "Tiene que ser bueno en matemáticas; no hay forma de evitarlo", dice Lee. "Estará tratando con números, patrones de datos, estructuras y algoritmos."
Más allá de esa base, las descripciones de trabajo para empleos en IA típicamente incluyen como requisitos el conocimiento y la experiencia en habilidades técnicas tales como:
- Lenguajes de programación: Python es el más común, así como Java, R y C/C++
- Marcos de aprendizaje automático: TensorFlow, PyTorch o scikit-learn
- Consulta y manipulación de datos: SQL, limpieza de datos y ingeniería de características
- Análisis estadístico y evaluación de modelos: regresión, clasificación, probabilidad y métricas de rendimiento
- Visualización de datos y herramientas de BI: Tableau, Power BI, Looker o matplotlib
- Plataformas en la nube para despliegue: AWS, Azure o Google Cloud
Principales trabajos técnicos en IA y cómo calificarse
Lee destaca los siguientes cinco roles técnicos como críticos para la era de la IA. Aprenda sobre cada rol, con información sobre responsabilidades, datos salariales, crecimiento laboral y requisitos educativos comunes del BLS:
Estados con los mejores sueldos para carreras en IA
Use este mapa interactivo para descubrir los estados con los mejores sueldos para carreras en IA, luego explore los salarios por roles específicos en los 50 estados a continuación.
Dé el siguiente paso en su carrera en IA
La IA está transformando cada industria, y los profesionales con las habilidades adecuadas están liderando ese cambio. Ya sea que esté comenzando, haciendo un cambio o avanzando, edX ofrece un aprendizaje flexible y de alto impacto diseñado para ayudarle a prosperar.
Dé el siguiente paso con:
- Cursos de IA para principiantes para desarrollar habilidades fundamentales
- Certificados profesionales de IA enfocados en la carrera con entrenamiento práctico
- Programas CS50 de Harvard para desarrollar habilidades fundamentales en ciencias de la computación para IA
- Maestrías en inteligencia artificial de las mejores universidades
- Educación ejecutiva en inteligencia artificial para profesionales con experiencia
Comience su viaje en IA hoy con edX
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