¿Qué es un ingeniero de IA y qué estudiar para serlo?

Si alguna vez te has preguntado qué hace un ingeniero de IA, cuánto gana o qué hay que estudiar para convertirte en uno, estás en el lugar correcto.

En este artículo de Learning Heroes, te explicamos todo lo que necesitas saber para iniciar una carrera en inteligencia artificial, desde las herramientas clave hasta los cursos recomendados y las salidas laborales más prometedoras.

¿Qué es un ingeniero de inteligencia artificial?

Un ingeniero de inteligencia artificial (IA) es el profesional encargado de diseñar, desarrollar y mantener sistemas informáticos capaces de simular procesos de inteligencia humana, como el razonamiento, el aprendizaje y la toma de decisiones.

Estos expertos crean modelos de aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning) para resolver problemas complejos y automatizar procesos.

A diferencia de otros roles técnicos, como los ingenieros de datos, los ingenieros de IA se centran en entrenar y optimizar modelos algorítmicos, usando grandes cantidades de datos. También implementan estos modelos en aplicaciones reales mediante APIs o código insertado.

¿Qué hace un ingeniero de inteligencia artificial?

El día a día de un ingeniero de IA incluye una variedad de tareas relacionadas con el análisis de datos, el diseño de modelos, la integración de soluciones y el mantenimiento de sistemas. Estas son algunas de sus funciones principales:

Análisis de datos y modelado: transformar datos en información útil para entrenar modelos de IA.
Desarrollo de algoritmos: crear y perfeccionar algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
Integración de sistemas de IA: implementar modelos en aplicaciones existentes.
Mantenimiento de modelos: ajustar y mejorar los modelos con base en el rendimiento.

Trabajo en equipo: colaborar con científicos de datos, desarrolladores, diseñadores UX/UI y otros especialistas.

Herramientas y tecnologías que usa un ingeniero de IA

Para realizar su trabajo de forma eficiente, un ingeniero de inteligencia artificial necesita dominar una combinación específica de herramientas, tecnologías y lenguajes. Estas herramientas permiten construir, entrenar, evaluar y desplegar modelos de IA de manera eficiente y escalable.

Lenguajes de programación

Los lenguajes de programación son la base del trabajo técnico. Algunos de los más utilizados son:

Python: El lenguaje más popular en el mundo de la IA. Tiene una enorme cantidad de bibliotecas especializadas como NumPy, Pandas, TensorFlow, PyTorch, entre muchas otras.
R: Muy valorado en entornos académicos y en estadística avanzada. Es útil para análisis exploratorio de datos y visualización.
Java: Su robustez lo hace ideal para aplicaciones empresariales a gran escala. Se usa especialmente en sistemas donde la velocidad y la escalabilidad son claves.
C++: Aunque más complejo, permite trabajar a nivel de hardware o en aplicaciones donde la optimización extrema del rendimiento es necesaria, como en robótica o visión por computadora.

Frameworks de machine learning

Estos frameworks permiten construir modelos complejos sin tener que programarlos desde cero.

TensorFlow: Desarrollado por Google. Es robusto, flexible y muy usado en producción y proyectos industriales.
PyTorch: Preferido en investigación por su facilidad de uso y dinamismo. Desarrollado por Meta (Facebook).
Keras: Biblioteca de alto nivel que funciona sobre TensorFlow. Perfecta para prototipar de manera rápida.
Scikit-learn: Excelente para aprendizaje automático tradicional: regresiones, árboles de decisión, clustering, etc.

Plataformas de cloud computing

La Inteligencia Artificial moderna requiere gran capacidad de cómputo. Estas plataformas ofrecen servicios escalables y potentes.

Google Cloud Platform: Ofrece herramientas específicas como Vertex AI, AutoML, y soporte para GPUs/TPUs.
Amazon Web Services (AWS): Con Amazon SageMaker puedes entrenar y desplegar modelos sin preocuparte por la infraestructura.
Microsoft Azure: Azure Machine Learning es su solución para entrenar y gestionar modelos desde notebooks o interfaces gráficas.

Herramientas de bases de datos

El manejo de datos es esencial. Aquí algunas herramientas clave:

SQL: Para trabajar con bases de datos relacionales. Ideal para datos estructurados.
NoSQL: Bases de datos no relacionales como Cassandra o Redis, útiles para datos no estructurados o tiempo real.
MongoDB: Una base de datos NoSQL orientada a documentos, muy usada en proyectos ágiles y con estructuras flexibles.
BigQuery: Herramienta de Google para análisis de grandes volúmenes de datos, ideal para proyectos de data science en la nube.

Entornos de desarrollo colaborativos

Colaborar y experimentar es clave en proyectos de IA. Estas herramientas ayudan:

GitHub: Control de versiones y colaboración entre equipos. Permite contribuir a proyectos open source y compartir código.
Jupyter Notebooks: Permite escribir y ejecutar código Python, visualizar datos y documentar cada paso. Muy usado en ciencia de datos e investigación.

Bibliotecas especializadas

Cada área de la IA tiene sus propias librerías líderes:

OpenCV: La herramienta más usada en visión por computadora. Desde detección de rostros hasta sistemas de vigilancia inteligentes.
NLTK y SpaCy: Librerías para procesamiento de lenguaje natural. Útiles para analizar texto, extraer entidades o generar lenguaje.‍
Hugging Face Transformers: Ofrece acceso a modelos preentrenados como BERT, GPT, T5. Es el estándar actual en NLP avanzado.

¿Qué se necesita para ser ingeniero de IA? Cursos y másters

Convertirse en ingeniero de inteligencia artificial implica mucho más que saber programar. Requiere una combinación de formación académica, habilidades técnicas y experiencia práctica.

Formación académica

No existe un único camino, pero estos estudios son una excelente base:

Carreras universitarias como Ingeniería Informática, Matemáticas, Física o Telecomunicaciones. Proporcionan fundamentos matemáticos, computacionales y lógicos.
Bootcamps de data science o IA. Son intensivos y prácticos, ideales para reconvertir tu perfil profesional.
Másteres especializados en inteligencia artificial, ciencia de datos o aprendizaje automático. Algunos incluso incluyen proyectos con empresas reales o acceso a investigadores.

Y si buscas una formación actualizada, enfocada en resultados reales y con acompañamiento experto, el máster de Inteligencia Artificial de Learning Heroes es una excelente opción.

Aprenderás desde cero hasta un nivel avanzado en IA, con clases prácticas, comunidad activa y acceso a oportunidades laborales dentro del sector. Ideal para quienes quieren destacar y evolucionar profesionalmente en este campo.

Habilidades técnicas clave

Un ingeniero de IA debe ser competente en muchas áreas. Estas son algunas esenciales:

Programación avanzada: Principalmente en Python, pero también R o C++ según la especialización.
Matemáticas aplicadas: Especialmente estadística, álgebra lineal y cálculo, fundamentales para entender cómo funcionan los algoritmos.
Big Data y procesamiento de datos: Conocimiento de herramientas como Apache Spark, Hadoop, o simplemente saber limpiar y transformar datos correctamente.
Redes neuronales y algoritmos de machine learning: Saber cuándo y cómo aplicarlos.
Ética en IA: Comprender temas como el sesgo algorítmico, la transparencia y la privacidad de los datos.

Experiencia práctica recomendada

No basta con la teoría. Estas actividades impulsan el perfil profesional:

Proyectos propios: Crear modelos reales. Un sistema de recomendación, un chatbot, o un sistema de detección de emociones, por ejemplo.
Código abierto: Contribuir a proyectos en GitHub es una excelente carta de presentación.‍
Competiciones: Plataformas como Kaggle o DrivenData ofrecen desafíos reales que te enfrentan al trabajo del mundo real.

Salidas laborales y oportunidades profesionales en IA

Las aplicaciones de la inteligencia artificial están en todos los sectores. Esto se traduce en una creciente demanda de ingenieros en IA.

Empresas que contratan ingenieros de IA

Gigantes tecnológicos: Google, Meta, Microsoft, Apple y Amazon lideran el desarrollo de IA a gran escala.
Startups: Innovadoras en salud digital, fintech, energía, movilidad o entretenimiento. Suelen buscar perfiles versátiles y creativos.
Empresas tradicionales: Desde bancos hasta aseguradoras que buscan automatizar procesos o crear nuevos productos inteligentes.
Consultoras y centros de I+D: Brindan soluciones de IA a terceros o investigan nuevas aplicaciones para sectores específicos.

Sueldos y perspectivas de crecimiento

Los salarios varían según la experiencia, ubicación y sector:

Menos de 2 años: entre 35.000€ y 45.000€ anuales.
2 a 5 años: sube a entre 45.000€ y 60.000€.
5 a 10 años: puede alcanzar entre 60.000€ y 80.000€.
Más de 10 años: en puestos senior o directivos, el sueldo puede llegar a los 120.000€ o incluso más.

Con experiencia en IA generativa o MLOps, los sueldos tienden a ser más altos, por la alta demanda de estas competencias.

Áreas de especialización dentro del campo

IA generativa: Creación de contenido con modelos como ChatGPT, Midjourney o DALL-E. Muy demandada en marketing, educación y entretenimiento.
Visión artificial: Aplicaciones en coches autónomos, vigilancia, salud o agricultura inteligente.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP): Chatbots, asistentes virtuales, motores de búsqueda y análisis de texto.
Robótica e IA embarcada: Automatización industrial, robótica médica, drones inteligentes, entre otros.
IA en medicina: Diagnóstico por imágenes, predicción de enfermedades, desarrollo de medicamentos.
IA en finanzas: Análisis de riesgo, automatización de inversiones, prevención de fraudes.

Conclusión

Convertirse en ingeniero de IA es una decisión que requiere pasión, dedicación y aprendizaje constante. La demanda de este perfil no deja de crecer, y las oportunidades profesionales, tanto en salario como en impacto, son excepcionales.

Si te interesa saber más sobre el camino que puedes tomar, desde cursos hasta roles dentro de Google u otras grandes compañías, este es el mejor momento para empezar con Learning Heroes. ¡Domina la Inteligencia Artificial y vuélvete irremplazable!

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Qué hace un ingeniero de IA?

Un ingeniero de inteligencia artificial diseña, desarrolla y entrena modelos algorítmicos para automatizar procesos y simular el razonamiento humano. Utiliza machine learning, deep learning y otras técnicas para resolver problemas complejos en múltiples industrias.

¿Cuánto gana un ingeniero en IA?

El salario de un ingeniero en IA varía según la experiencia y el país. Un perfil junior puede ganar entre 35.000€ y 45.000€ al año, mientras que un perfil senior puede superar los 100.000€ anuales en empresas tecnológicas o consultoras especializadas.

¿Qué es un ingeniero de IA?

Es un profesional experto en crear sistemas inteligentes que aprenden, razonan y toman decisiones. Su labor combina programación, análisis de datos y matemáticas aplicadas para construir soluciones que simulan la inteligencia humana.

¿Qué se necesita para ser ingeniero de IA?

Se recomienda tener una carrera en informática, matemáticas o física, dominar programación (especialmente Python), entender conceptos de machine learning y tener experiencia práctica en proyectos de inteligencia artificial reales o académicos.

¿Cuántos años dura la carrera de IA?

La carrera base suele durar entre 3 y 5 años, dependiendo del país y la universidad. A esto se puede sumar un máster o especialización en IA de 1 a 2 años adicionales, además de formación continua en cursos actualizados.