Habilidades de IA que los empleadores buscan en 2025

En el panorama tecnológico actual, que evoluciona rápidamente, la inteligencia artificial ha trascendido su papel como mera palabra de moda para convertirse en un componente fundamental de las operaciones empresariales en todos los sectores. A medida que las organizaciones siguen integrando la IA en sus procesos centrales, la demanda de profesionales con habilidades relevantes para la IA se ha disparado. Tanto si eres un profesional tecnológico experimentado que busca dar un giro a su carrera como si eres un recién llegado al campo, comprender qué habilidades de IA son más valiosas para los empleadores puede mejorar significativamente tus perspectivas profesionales.

La brecha de talento en IA sigue ampliándose

A pesar de las fluctuaciones económicas, la demanda de talento en IA sigue superando a la oferta. Según una encuesta reciente de McKinsey, el 87% de los ejecutivos informan de que experimentan carencias de habilidades en su plantilla, y los puestos de IA y ciencia de datos son de los más difíciles de cubrir. Esta escasez de talento ha impulsado los paquetes de compensación, con especialistas en IA que reciben salarios superiores en todo el mundo.

El informe del Foro Económico Mundial sobre el futuro del empleo destaca que se prevé que las funciones que requieren experiencia en IA crezcan un 40% hasta 2025, creando aproximadamente 97 millones de nuevos puestos de trabajo en todo el mundo. Sin embargo, este crecimiento va acompañado de una preocupante brecha de talento, ya que solo una fracción de la fuerza laboral posee actualmente las habilidades necesarias.

Habilidades técnicas con gran demanda

Fundamentos del aprendizaje automático

A pesar del auge de las herramientas de ML automatizadas, los empleadores siguen valorando mucho a los candidatos con una sólida base en los principios del aprendizaje automático. Esto incluye:

• Comprensión de algoritmos: Dominio de los algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, el aprendizaje por refuerzo y las redes neuronales.
• Ingeniería de características: La capacidad de seleccionar, transformar y crear características significativas a partir de datos brutos.
• Evaluación de modelos: Habilidades para evaluar el rendimiento del modelo, comprender las métricas e implementar técnicas de validación cruzada.

Muchas organizaciones ahora esperan que los candidatos demuestren no solo conocimientos teóricos, sino también experiencia práctica aplicando estos conceptos a problemas del mundo real.

Lenguajes de programación y frameworks

Si bien la pila tecnológica específica puede variar según la empresa, ciertos lenguajes de programación y frameworks se han convertido en estándares de la industria:

• Python: Sigue siendo el lenguaje dominante para el desarrollo de IA, con un 78% de las ofertas de trabajo de IA que solicitan específicamente el dominio de Python.
• PyTorch y TensorFlow: Estos frameworks continúan liderando las aplicaciones de aprendizaje profundo.
• Hugging Face Transformers: Ahora se considera esencial para los roles de procesamiento del lenguaje natural.
• JAX: Crece en popularidad para la investigación de aprendizaje automático de alto rendimiento.

El conocimiento de los servicios de IA basados en la nube de los principales proveedores como AWS, Google Cloud y Azure también se ha vuelto cada vez más importante a medida que más organizaciones trasladan sus operaciones de IA a la nube.

Modelos de lenguaje grandes e IA generativa

El crecimiento explosivo de los modelos de lenguaje grandes (LLM) y la IA generativa ha creado categorías de habilidades completamente nuevas:

• Ingeniería de prompts: La capacidad de diseñar prompts efectivos que provoquen las respuestas deseadas de los LLM.
• Ajuste fino: Experiencia en la adaptación de modelos básicos a casos de uso y dominios específicos.
• Implementación de RAG: Habilidades en la implementación de la generación aumentada de recuperación para basar las salidas de LLM en información objetiva.
• Evaluación: Experiencia en la evaluación de las salidas de LLM en cuanto a precisión, sesgo y alucinaciones.

Según los datos de LinkedIn, las ofertas de trabajo que mencionan la "ingeniería de prompts" aumentaron en un 3.500% entre enero de 2023 y enero de 2025, lo que la convierte en una de las habilidades de más rápido crecimiento en el sector de la IA.

Gestión e ingeniería de datos

Los sistemas de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan. En consecuencia, los empleadores valoran mucho:

• Desarrollo de canalizaciones de datos: Habilidades en la creación de procesos robustos de ingesta, transformación y carga de datos.
• Gestión de bases de datos: Conocimiento de bases de datos SQL y NoSQL.
• Garantía de calidad de datos: Experiencia en la implementación de procedimientos de validación y limpieza de datos.
• Bases de datos vectoriales: Familiaridad con los sistemas de almacenamiento y recuperación de incrustaciones como Pinecone, Weaviate o Chroma.

Una encuesta de DataRobot encontró que las organizaciones gastan aproximadamente el 45% del tiempo de sus proyectos de IA en actividades de preparación de datos, lo que destaca la importancia crítica de estas habilidades.

Experiencia en IA específica del dominio

A medida que la IA se vuelve más especializada, los empleadores buscan cada vez más candidatos con experiencia en aplicaciones específicas del dominio:

Visión artificial

Se prevé que el mercado de la visión artificial alcance los 41.000 millones de dólares en 2026, lo que impulsará la demanda de especialistas que puedan:

• Implementar algoritmos de detección y segmentación de objetos
• Diseñar sistemas de reconocimiento facial con atención a las consideraciones éticas
• Desarrollar soluciones de análisis de video en tiempo real
• Crear aplicaciones de realidad aumentada

Procesamiento del lenguaje natural

Con la rápida expansión de las aplicaciones de PNL, las habilidades con gran demanda incluyen:

• Análisis de sentimiento y clasificación de texto
• Comprensión del lenguaje multilingüe
• Resumen de documentos y extracción de información
• Desarrollo de IA conversacional

IA para aplicaciones científicas

Los dominios científicos están experimentando una revolución de la IA, creando oportunidades para aquellos con conocimientos especializados en:

• Descubrimiento de fármacos: Uso de la IA para acelerar la investigación farmacéutica.
• Ciencia de los materiales: Aplicación del aprendizaje automático para descubrir nuevos materiales.
• Modelado climático: Desarrollo de sistemas de IA para mejorar las predicciones climáticas.
• Genómica: Implementación de la IA para el análisis de secuencias de genes.

Habilidades adyacentes a las técnicas

Si bien el dominio técnico constituye la base de las funciones de IA, los empleadores valoran cada vez más las habilidades complementarias que permiten la implementación y la gestión eficaces de los sistemas de IA.

MLOps e implementación

A medida que las organizaciones maduran en su viaje de IA, la capacidad de poner en marcha los modelos se vuelve crucial:

• Implementación de modelos: Experiencia en la contenerización e implementación de modelos en producción.
• Sistemas de monitoreo: Habilidades en la implementación del seguimiento del rendimiento del modelo y la detección de deriva.
• CI/CD para ML: Conocimiento de las prácticas de integración continua y despliegue para el aprendizaje automático.
• Control de versiones: Experiencia en la gestión del control de versiones de modelos y datos.

Un sorprendente 87% de los proyectos de aprendizaje automático nunca llegan a la producción, según una investigación de Gartner, lo que hace que las habilidades de MLOps sean cada vez más valiosas para los empleadores que buscan cerrar esta brecha.

Gobernanza y ética de la IA

Con el creciente escrutinio regulatorio de los sistemas de IA, la experiencia en gobernanza se ha vuelto esencial:

• Cumplimiento normativo: Conocimiento de las regulaciones de IA en diferentes jurisdicciones (Ley de IA de la UE, Orden Ejecutiva de IA de EE. UU., etc.)
• Detección y mitigación de sesgos: Habilidades para identificar y abordar el sesgo algorítmico.
• Métodos de explicabilidad: Experiencia en la implementación de técnicas para hacer que las decisiones de la IA sean interpretables.
• Técnicas de preservación de la privacidad: Familiaridad con el aprendizaje federado, la privacidad diferencial y otras tecnologías que mejoran la privacidad.

La implementación de la Ley de IA de la UE ha provocado un aumento del 250% en las ofertas de trabajo que mencionan la "gobernanza de la IA" en los mercados europeos solo en el último año.

Habilidades empresariales y de comunicación

La experiencia técnica por sí sola es insuficiente en el panorama actual de la IA. Los empleadores enfatizan constantemente la importancia de:

Perspicacia empresarial

• Análisis del ROI: Capacidad para evaluar y comunicar el valor empresarial de las implementaciones de IA.
• Planificación estratégica: Habilidades para desarrollar hojas de ruta de IA alineadas con los objetivos empresariales.
• Identificación de casos de uso: Experiencia en la identificación de oportunidades de alto valor para la aplicación de la IA.

Comunicación y colaboración

• Comunicación interfuncional: Capacidad para explicar conceptos complejos de IA a las partes interesadas no técnicas.
• Documentación: Habilidades en la creación de documentación técnica y de usuario clara.
• Gestión de proyectos: Experiencia en la coordinación de iniciativas de IA entre equipos.

Según una encuesta de Deloitte, el 54% de los líderes empresariales citan la "falta de comprensión de las capacidades de la IA" como una barrera principal para la adopción, lo que destaca el valor de los profesionales que pueden comunicarse eficazmente a través de la división técnico-empresarial.

Estudio de caso del mundo real: Transformación de la IA en Acme Healthcare

La reciente iniciativa de transformación de la IA de Acme Healthcare proporciona un ejemplo instructivo de la combinación de habilidades valoradas en el mercado actual. La organización buscaba profesionales con:

1. Base técnica: Experiencia en aprendizaje profundo para el análisis de imágenes médicas
2. Conocimiento del dominio: Comprensión de los flujos de trabajo sanitarios y la terminología médica
3. Habilidades de gobernanza: Experiencia en la implementación de sistemas de IA dentro de estrictos marcos regulatorios sanitarios
4. Habilidades de comunicación: Habilidades para explicar las salidas de la IA al personal clínico

Su proceso de contratación hizo hincapié en las demostraciones prácticas de estas habilidades en lugar de solo las credenciales, y se pidió a los candidatos que desarrollaran soluciones prototipo para los desafíos sanitarios reales durante el proceso de la entrevista.

Cómo empezar y mejorar las habilidades

Para los profesionales que buscan desarrollar estas habilidades demandadas, existen varias vías:

• Aprendizaje aplicado: Participar en proyectos de IA del mundo real a través de plataformas como Kaggle o contribuir a iniciativas de código abierto.
• Certificaciones especializadas: Obtener credenciales como AWS Machine Learning Specialty o Google Professional Machine Learning Engineer.
• Cruce de dominios: Combinar el conocimiento de la industria existente con las habilidades de IA a través del aprendizaje específico.
• Participación comunitaria: Participar con las comunidades de IA a través de reuniones, conferencias y foros en línea.

Conclusión

El panorama del talento de IA de 2025 recompensa la versatilidad: los profesionales que combinan la destreza técnica con la experiencia en el dominio y las habilidades sociales están en condiciones de prosperar. A medida que las organizaciones avanzan más allá de la experimentación para implementar estrategias de IA en toda la empresa, la capacidad no solo de desarrollar modelos, sino también de ponerlos en marcha, gobernarlos y comunicarse sobre ellos se ha vuelto esencial.

Ya sea que estés comenzando tu viaje de IA o buscando mejorar tu conjunto de habilidades existente, centrarte en esta combinación de capacidades técnicas y complementarias maximizará tu valor en el competitivo mercado laboral actual. Las organizaciones que tengan éxito en cerrar sus brechas de talento de IA probablemente serán aquellas que reconozcan la naturaleza multidimensional de la experiencia en IA y construyan equipos que reflejen esta comprensión.