La irrupción de la Inteligencia artificial (IA) está transformando el mercado laboral a una velocidad sin precedentes, obligando a empresas y profesionales a actualizarse con nuevas habilidades y roles que antes no existían. Grandes compañías como Walmart, KPMG, Salesforce y Workday ya incorporaron al menos 21 puestos inéditos, que van desde arquitectos de conocimiento hasta diseñadores de conversaciones y gestores de la colaboración entre humanos y máquinas.
Este fenómeno, que se aceleró en los últimos dos años, no solo automatiza tareas, sino que también crea una nueva estructura laboral, integrando perfiles especializados en IA dentro de los equipos tradicionales. Según The Washington Post, “la llegada de la inteligencia artificial generativa no solo ha supuesto la automatización de tareas. También está impulsando la creación de una nueva arquitectura laboral”.
Mark Muro, investigador de Brookings Institution, describió esta transformación como “una dinámica fundamental de una nueva tecnología que está arrasando la economía”. En Estados Unidos, LinkedIn calcula que uno de cada cinco profesionales ocupa hoy un cargo que no existía en el año 2000, y la IA acelera esta evolución.
El verdadero efecto de la IA se observa en la modificación de las tareas dentro de los empleos existentes, más que en la desaparición masiva de puestos. La automatización permite que los trabajadores se enfoquen en actividades donde la IA no puede competir, como la creatividad y el pensamiento crítico.
La Inteligencia artificial y los nuevos empleos especializados
Ruth Hickin, vicepresidenta de innovación en Salesforce, señaló que “algunas de estas funciones surgen por estrategia empresarial, pero muchas responden a cómo la tecnología está cambiando los trabajos”. Entre los perfiles técnicos que más crecen se destacan:
- AI Architect / Knowledge Architect: Diseña la arquitectura integral de sistemas de IA, integrándolos con la infraestructura tecnológica y anticipando riesgos técnicos y éticos.
- MLOps Engineer: Automotiza el ciclo de vida de modelos de machine learning para garantizar su producción confiable y escalable.
- LLM Fine-Tuning Engineer: Ajusta grandes modelos de lenguaje para tareas específicas, personalizando la IA según las necesidades empresariales.
- Orchestration Engineer: Integra sistemas de IA y automatiza flujos de trabajo para que la IA actúe de forma autónoma en varios departamentos.
- AI Engineer: Construye soluciones escalables combinando programación, machine learning y desarrollo de software.
- ML Platform Engineer: Mantiene la infraestructura base para equipos de IA, asegurando su seguridad y fiabilidad.
- AI Artist Engineer: Utiliza IA para crear contenidos visuales estratégicos alineados con la identidad de marca.
Además, la experiencia de usuario y la interacción humano-IA generan roles específicos:
- Prompt Engineer: Optimiza la interacción con modelos generativos mediante instrucciones precisas.
- Conversation Designer: Crea flujos de diálogo y personalidades para chatbots y asistentes virtuales.
- Human-AI Interaction Designer: Diseña interfaces intuitivas para facilitar la interacción entre usuarios y sistemas de IA.
- AI Training Data Curator / Data Annotator: Asegura la calidad y el etiquetado de los datos que alimentan a la IA.
- Interaction Designer: Desarrolla modelos de interacción para fomentar la confianza y colaboración entre humanos y agentes de IA.
En el plano ético y regulatorio, surgen roles clave para garantizar el uso responsable de la IA:
- AI Ethicist / Responsible AI Specialist: Supervisa que los sistemas sean justos, transparentes y alineados con valores humanos.
- AI Risk Manager: Identifica y mitiga riesgos técnicos, legales y reputacionales.
- AI Compliance Manager: Controla el cumplimiento de normativas y políticas internas.
- AI Legal Advisor: Brinda asesoramiento legal en protección de datos, propiedad intelectual y responsabilidad algorítmica.
Por último, la gestión y estrategia en IA demandan líderes capaces de guiar la transformación digital:
- Human-AI Collaboration Leader: Lidera el cambio cultural para una colaboración eficiente entre humanos y sistemas autónomos.
- AI Strategist / Adoption Strategist: Diseña estrategias para integrar y adoptar la IA en procesos empresariales.
- AI Project Manager: Administra proyectos complejos de IA asegurando entregas éticas y eficientes.
- Head of AI: Supervisa la innovación y el desarrollo de productos inteligentes.
- Agent Operations Manager: Gestiona el rendimiento diario de los agentes de IA.
- Senior/Executive Vice President of AI Strategy: Define la estrategia a largo plazo y acompaña la adopción responsable.
Sin embargo, el análisis revela una brecha significativa entre la ambición de las empresas y la implementación real de la IA. Apenas el 11% de las ofertas laborales en grandes compañías mencionan habilidades en IA, concentrándose mayormente en cargos directivos.
En cuanto a salarios, los perfiles técnicos en IA en Estados Unidos cuentan con remuneraciones que oscilan entre USD 95.000 y USD 197.000 anuales, muy por encima del promedio. En contraste, los roles de anotación de datos suelen estar menos valorados, lo que podría afectar la calidad y equidad de los sistemas. Para prosperar en este nuevo mercado laboral, será clave combinar conocimientos técnicos con habilidades críticas como el pensamiento analítico, la adaptabilidad y la comunicación.
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