Aprenda lo que se necesita para incursionar en carreras de IA

Aprenda lo que se necesita para incursionar en carreras de IA, incluyendo los principales roles, datos salariales de empleos en IA y las habilidades y educación requeridas.

Las carreras en IA están en auge — aquí está el porqué

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, pero el 26% dice que no sabe por dónde empezar. El interés es alto, pero muchos profesionales todavía están averiguando cómo ingresar al campo.

"El trabajo más popular en 2026 ahora mismo 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.

Ingeniero de IA y científico de investigación en IA
Salario anual medio
Analista de ciberseguridad
Salario anual medio
Científico de datos y científico de PLN
Salario anual medio

Fuente: Oficina de Estadísticas Laborales (BLS)

Comience a desarrollar habilidades de IA listas para el trabajo hoy

Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy
MIT Sloan School of Management
Educación ejecutiva
Master of Information and Data Science
University of California, Berkeley
Masters
CS50's Introduction to Artificial Intelligence with Python
Harvard University
Curso
Artificial Intelligence Programme
Oxford Saïd
Educación ejecutiva
Ver más

Comience, cambie o avance en 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, estadísticas 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 programa de grado 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, estadísticas 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 sus conocimientos y construir un portafolio compartible.
Ingeniera de ciberseguridad escribiendo en una tableta digital en una sala de servidores de oficina.

Enfoque profesional: Conozca a Omar Jiménez

Omar Jiménez

Profesión:

Científico de Datos Asociado / Ingeniero de Aprendizaje Automático en Xtillion

Educación:

  • Grado de bachillerato 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 inteligencia artificial para el sector de la salud, la banca y el sector 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 cualificaciones en inteligencia artificial.

Estas experiencias han reforzado su creencia en el poder transformador de la inteligencia artificial, 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 inteligencia artificial:

"Creo que es evidente que la inteligencia artificial está marcando el comienzo de una nueva revolución industrial. No puedo pensar en ninguna industria que no se verá afectada.

Hay muchas áreas poco discutidas, como la inteligencia artificial para la ciencia, donde estamos utilizando la inteligencia artificial 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 inteligencia artificial 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 inteligencia artificial?

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 manera 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 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. Conozca cada rol, con información sobre responsabilidades, datos salariales, crecimiento laboral y requisitos educativos comunes del BLS:

AI/ML engineer

Los ingenieros de IA/ML construyen y despliegan modelos de aprendizaje automático que hacen predicciones o automatizan tareas. Integran sistemas de software y hardware para optimizar el rendimiento del modelo a escala.

  • Salario anual medio (2024): $140,910
  • Crecimiento proyectado del empleo (2024-34): +20%
  • Requisitos educativos típicos: Maestría en aprendizaje automático, ciencia de datos, ingeniería, robótica o informática.
Científico de investigación en IA

Los científicos de investigación en IA trabajan en investigación y desarrollo para inventar nuevos modelos de ML, algoritmos y sistemas de IA. Exploran ideas que aún pueden no existir en el mercado, desarrollando tecnologías, interfaces y dispositivos que podrían tardar años en comercializarse.

  • Salario anual medio (2024): $140,910
  • Crecimiento proyectado del empleo (2024-34): +20%
  • Requisitos educativos típicos: Maestría o doctorado en informática, ML, IA o un campo relacionado. Los roles típicamente requieren una sólida experiencia en investigación y matemáticas avanzadas.
Analista de ciberseguridad

Analistas de ciberseguridad monitorean redes en busca de amenazas, investigan brechas e implementan salvaguardas para proteger datos y sistemas de ciberataques, malware y accesos no autorizados.

  • Salario anual medio (2024): $124,910
  • Crecimiento proyectado del empleo (2024-34): +29%
  • Requisitos educativos típicos: Licenciatura en tecnología de la información, informática, garantía de la información o un campo relacionado. Los empleadores a menudo prefieren candidatos con certificaciones de la industria, como ISC2 Certified in Cybersecurity (CC), CompTIA Security+, CompTIA Cybersecurity Analyst (CySA+), o Certified Information Systems Security Professional (CISSP).
Científico de datos

Científicos de datos analizan grandes conjuntos de datos para identificar patrones y generar información procesable. Ayudan a las organizaciones a tomar decisiones al identificar tendencias y modelar resultados utilizando modelado estadístico, codificación y aprendizaje automático.

  • Salario anual medio (2024): $112,590
  • Crecimiento proyectado del empleo (2024-34): +34%
  • Requisitos educativos típicos: Licenciatura en ciencias de la computación, ingeniería, estadística o matemáticas. Los empleadores pueden preferir candidatos con una maestría en ciencia de datos, estadística o una disciplina relacionada.
Natural language processing scientist

Los especialistas en PLN aplican técnicas de aprendizaje automático para construir herramientas que procesan, analizan y generan lenguaje humano. Su trabajo impulsa herramientas de IA como chatbots, traductores y asistentes de voz.

  • Salario anual medio (2024): $112,590
  • Crecimiento proyectado del empleo (2024-34): +34%
  • Requisitos educativos típicos: Licenciatura en ciencias de la computación, ingeniería, lingüística o un campo relacionado. Muchos empleadores prefieren candidatos con una maestría en aprendizaje automático o ciencia de datos y experiencia específica en PLN.

Estados con mejores salarios para carreras en IA

Utilice este mapa interactivo para descubrir los estados con mejores salarios para carreras en IA, luego explore los salarios por roles específicos en los 50 estados a continuación.