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Perfil profesional

ingeniero de inteligencia artificial/ingeniera de inteligencia artificial

Descripción general

Impulsa la innovación y transforma el futuro con la inteligencia artificial. Como ingeniero/a de inteligencia artificial, serás clave en el diseño y desarrollo de soluciones que simulan el pensamiento humano y resuelven problemas complejos en diversos sectores.

Resumen

El ingeniero/a de inteligencia artificial en este nivel (Banda 5: Liderazgo y Estrategia) se dedica a aplicar métodos avanzados de IA en ingeniería, robótica e informática. Su trabajo implica el diseño de programas que emulan la inteligencia, incluyendo modelos de pensamiento, sistemas cognitivos y basados en el conocimiento, así como procesos de resolución de problemas y toma de decisiones. Además, integra conocimientos estructurados en sistemas informáticos, utilizando ontologías y bases de conocimientos, para abordar desafíos que normalmente requieren la experiencia de expertos humanos o el uso de técnicas sofisticadas de IA.

Responsabilidades clave:
  • • Diseñar e implementar algoritmos de IA para resolver problemas complejos en áreas como robótica, automatización y análisis de datos.
  • • Desarrollar y mantener sistemas basados en el conocimiento, incluyendo ontologías y bases de datos inteligentes.
  • • Liderar proyectos de IA, coordinando equipos y definiendo estrategias para la implementación de soluciones.
Industria
Tecnología digital
Educación
Grado o equivalente
37%
Resiliencia Puntuación · 2026 (Cuanto más alto, mejor)
Grado o equivalente 54% Exposición a IA
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Labour market

Dónde se demanda esta ocupación

Escasez y excedente de mano de obra notificados, por año. Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.

Escasez notificadaExcedente notificadoAmbos notificadosNotificado en otro añoNo cubierto por esta fuente

Color más intenso: notificado igual durante más años consecutivos.

Las cifras cubren Profesionales de tecnología de la información y las comunicaciones — 75 ocupaciones, incluida esta.

10 de 14 con escasez2025Los 30 en crecimiento3.7Mvacantes hasta 2035

Con escasez: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus y 6 más.

Escasez más prolongada: Austria, 3 años.

Selecciona un territorio en el mapa para ver sus cifras.

Sobre esta fuente›

Fuente: ELA/EURES, escasez y excedente de mano de obra. Los datos se publican a nivel de grupo ocupacional y cubren Europa. Las ediciones difieren en la estructura del anexo y en los países incluidos, de modo que un cambio entre años no siempre significa que el mercado laboral haya cambiado. Los países en gris no se notificaron, lo cual no equivale a estar en equilibrio.

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Perspectiva futura para ingeniero de inteligencia artificial/ingeniera de inteligencia artificial

The outlook for ingeniero de inteligencia artificial/ingeniera de inteligencia artificial reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.

¿Cómo se calculan estas puntuaciones?

El Índice de Resiliencia (0–100) estima cuán estructuralmente protegida está esta ocupación frente a la automatización y la disrupción de IA, basándose en análisis a nivel de tareas. Puntuaciones más altas significan más tareas intensivas en juicio humano. La Exposición a IA muestra el porcentaje estimado de horas de trabajo que las capacidades de IA actuales podrían afectar. Estos son indicadores estructurales derivados del modelo, no predicciones sobre la seguridad laboral individual.

Juega el futuro

¿Cómo podría cambiaringeniero de inteligencia artificial/ingeniera de inteligencia artificiala medida que crece la adopción de la IA?

Varias áreas de tareas pueden cambiar hacia flujos de trabajo asistidos por IA, por lo que la recapacitación se vuelve más importante.

Se estima una transformación significativa a nivel de tareas en 12 $. (alrededor de 2038) bajo el escenario „esperado“ seleccionado.
~35%
Resiliencia
Riesgo de automatización
EXP~60%
ventaja humana
MOAT~35%

Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.

2026
2033
2043
Velocidad de adopción de IA:

Cómo la IA puede cambiar este papel

Una interpretación determinista y basada en modelos de las señales de roles actuales, no es una garantía de reemplazo.

Propiedad humana 37% Propiedad humana
Lo que todavía depende de la gente.
  • definir los requisitos técnicos
La ventaja humana Para mantenerse adelante en este rol, enfóquese en arquitectura de la información y categorización de la información. Estas habilidades centradas en el ser humano son las más difíciles de replicar para la IA en los próximos 20 años.
ayudar 29% ayudar
Donde la IA puede convertirse en copiloto
  • analizar inteligencia de datos
  • analizar requisitos empresariales
  • utilizar las tecnologías digitales con creatividad
Automatizar 54% Automatizar
Tareas más expuestas a la automatización
  • utilizar técnicas de tratamiento de datos
  • generar conjuntos de datos
Análisis detallado

Signos vitales y vectores de IA

Vectores de exposición a la IA

0-100%
IA/aprendizaje automático 29%

Exposición a análisis asistido por IA, reconocimiento de patrones y tareas de modelado predictivo

IA generativa 5%

Exposición a generación de contenido, aumento creativo y herramientas de grandes modelos de lenguaje

Software cognitivo 4%

Exposición a automatización de flujo de trabajo, software de apoyo a decisiones y digitalización de procesos

Automatización física y robótica 0%

Exposición a automatización física, robótica y desplazamiento de tareas impulsado por sensores

Detalles técnicos
Metodología: NexFuture v3.0 Fuentes: O*NET® 30.3, ESCO v1.2.1 Actualizado: ago 2026

NexFuture v3.0 estima la exposición a la automatización directamente a partir de los grupos de competencias esenciales de ESCO, ponderada por la masa de competencias y calibrada con anclas de expertos. Las puntuaciones son estimaciones probabilísticas, no garantías. Consulte el Libro Blanco de Metodología de NexFuture para más detalles.

Mide la exposición a la automatización. No mide el salario, la demanda ni cuántos empleos hay cerca de ti.

Un día en la vida

Lo que las personas en este rol suelen hacer

Tecnología digital

dia en la vida

Un día típico comoingeniero de inteligencia artificial/ingeniera de inteligencia artificial

09
09:00 · mañana
aplicar teoría de sistemas de TIC
Aplicar los principios de la teoría de sistemas de TIC para explicar y documentar las características del sistema que se pueden aplicar universalmente a otros sistemas.
10
10:30 · media mañana
analizar inteligencia de datos
Recopilar y evaluar datos numéricos en grandes cantidades, especialmente con el propósito de identificar patrones entre los datos.
12
12:00 · mediodía
analizar requisitos empresariales
Estudiar las necesidades y expectativas de los clientes en relación con un producto o servicio con el fin de detectar y resolver las incoherencias y los posibles desacuerdos de las partes implicadas.
14
14:00 · tarde
definir los requisitos técnicos
Especificar las propiedades técnicas de los bienes, materiales, métodos, procesos, servicios, sistemas, programas informáticos y funcionalidades, identificando y respondiendo a las necesidades particulares que deben satisfacerse de acuerdo con las necesidades del cliente.
15
15:30 · A última hora de la tarde
desarrollar ideas creativas
Desarrollar nuevos conceptos artísticos e ideas creativas.
17
17:00 · Resumen
diseñar procesos
Identificar los flujos de trabajo y recursos necesarios para un proceso concreto, utilizando una serie de herramientas, como programas informáticos de simulación de procesos, diagramas de flujo y modelos a escala.

El orden de las tareas es ilustrativo. Los días individuales varían.

Software y tecnologías & Áreas de conocimiento
Software y tecnologías
3D graphics softwareAdaAdvanced numerical softwareAlgorithmic softwareAmazon DynamoDBAmazon Elastic Compute Cloud EC2Amazon RedshiftAmazon Web Services AWS CloudFormationAmazon Web Services AWS SageMakerAmazon Web Services AWS softwareAnsible softwareApache AirflowApache CassandraApache FlumeApache HadoopApache HiveApache HTTP ServerApache KafkaApache PigApache Solr
Áreas de conocimiento
  • arquitectura de la información

    Los métodos a través de los cuales se genera, estructura, almacena, mantiene, vincula, intercambia y utiliza la información.

  • categorización de la información

    El proceso de clasificación de la información en categorías y de la indicación de la relación que guardan entre sí los datos para algunos fines claramente definidos.

  • datos no estructurados

    La información que no está ordenada de antemano o que no tiene un modelo de datos predefinido y es difícil de comprender y encontrar pautas en ella sin utilizar técnicas como la minería de datos.

  • elaboración de modelos de proceso empresarial

    Las herramientas, los métodos y las notaciones, como el Modelo y Notación de Procesos de Negocio (BPMN) y el Lenguaje de Ejecución de Procesos de Negocio con Servicios Web (BPEL), utilizados para describir y analizar las características de un proceso empresarial y modelizar su desarrollo ulterior.

  • estructura de la información

    El tipo de infraestructura que define el formato de los datos: semiestructurados, no estructurados y estructurados.

  • extracción de datos

    Los métodos de inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadísticas y bases de datos utilizados para extraer contenido de un conjunto de datos.

Habilidades esenciales
utilizar herramientas digitales para la colaboración y la productividad
  • utilizar las tecnologías digitales con creatividad

    Utilizar herramientas y tecnologías digitales para crear conocimientos e innovar procesos y productos. Participar individual y colectivamente en el proceso cognitivo con el fin de comprender y resolver los problemas conceptuales y las situaciones problemáticas en entornos digitales.

gestionar, recopilar y almacenar datos digitales
  • utilizar técnicas de tratamiento de datos

    Recopilar, procesar y analizar los datos y la información pertinentes, almacenar adecuadamente y actualizar los datos y represente cifras y datos mediante gráficos y diagramas estadísticos.

diseñar sistemas y productos
  • diseñar procesos

    Identificar los flujos de trabajo y recursos necesarios para un proceso concreto, utilizando una serie de herramientas, como programas informáticos de simulación de procesos, diagramas de flujo y modelos a escala.

analizar y evaluar información y datos
  • analizar inteligencia de datos

    Recopilar y evaluar datos numéricos en grandes cantidades, especialmente con el propósito de identificar patrones entre los datos.

crear diseños o actuaciones artísticas
  • desarrollar ideas creativas

    Desarrollar nuevos conceptos artísticos e ideas creativas.

gestionar información
  • generar conjuntos de datos

    Generar una recopilación de conjuntos de datos relacionados nuevos o ya existentes que estén formados por elementos separados, pero que puedan manipularse como una unidad.

analizar operaciones empresariales
  • analizar requisitos empresariales

    Estudiar las necesidades y expectativas de los clientes en relación con un producto o servicio con el fin de detectar y resolver las incoherencias y los posibles desacuerdos de las partes implicadas.

programar sistemas informáticos
  • elaborar software estadístico

    Participar en las distintas fases de desarrollo de programas informáticos para el análisis econométrico y estadístico, como la investigación, el desarrollo de nuevos productos, la creación de prototipos y el mantenimiento.

DNA de habilidad

DNA de habilidad

Rasgos de personalidad de trabajo y valores que definen este rol

Rasgos clave que necesitas
Pensamiento analítico Cooperación Reconocimiento Independencia Logro/Esfuerzo Logro Innovación Integridad Adaptabilidad/Flexibilidad Confiabilidad Variedad Tolerancia al estrés Liderazgo Preocupación por los demás Orientación social Autocontrol
Recompensas clave que puede esperar
LogroCondiciones de…ReconocimientoRelacionesApoyoIndependencia
Progresión profesional

Rutas de crecimiento y roles similares

Explore trayectorias de carrera típicas, habilidades adyacentes y roles similares para planificar su próxima transición.

Panorama profesional

¿Dónde encajaingeniero de inteligencia artificial/ingeniera de inteligencia artificial?

este papel
ingeniero de inteligencia artificial/ingeniera de inteligencia artificial este papel

Puntuaciones de similitud basadas en la superposición de habilidades de los datos de la ESCO.

Roles similares y adyacentes

ingeniero del conocimiento/ingeniera del conocimiento

52% similitud

diseñador de bases de datos/diseñadora de bases de datos

41% similitud

diseñador de almacenes de datos/diseñadora de almacenes de datos

38% similitud

arquitecto de sistemas de TIC/arquitecta de sistemas de TIC

38% similitud

arquitecto de software/arquitecta de software

36% similitud

probador de software/probadora de software

34% similitud
Preguntas comunes

Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia a un ingeniero/a de IA de Banda 5 de otros roles de IA?
En este nivel, se espera un enfoque en el liderazgo y la estrategia. No solo se implementan soluciones, sino que se lideran proyectos, se definen estrategias a largo plazo y se toman decisiones clave sobre la dirección de la investigación y el desarrollo en IA.
¿Qué habilidades blandas son importantes para tener éxito como ingeniero/a de IA en este nivel?
La capacidad de liderazgo, la comunicación efectiva, la resolución de problemas complejos y el pensamiento estratégico son cruciales. También es importante la capacidad de trabajar en equipo y de influir en otros para lograr los objetivos del proyecto.
¿Qué tipo de problemas complejos suele resolver un ingeniero/a de IA en este rol?
Pueden incluir la optimización de procesos industriales a través de la robótica, la creación de sistemas de diagnóstico médico asistido por IA, el desarrollo de algoritmos de recomendación personalizados o la automatización de tareas complejas en el sector financiero.
Ingeniero De Inteligencia Artificial/Ingeniera De Inteligencia Artificial — ¿hay escasez en Europa?
Sí. En la edición ELA/EURES de 2025 se notificó escasez en 10 de los 14 países europeos que evaluaron este grupo ocupacional: Austria, Bélgica, Bulgaria, Chipre y 6 más. Austria lleva 3 años seguidos notificándola. Estas evaluaciones se publican por grupo ocupacional, no por puesto concreto.
Ingeniero De Inteligencia Artificial/Ingeniera De Inteligencia Artificial — ¿cuánto se cobra en Estados Unidos?
140.910 dólares al año en la mediana, a 2025-05. Las medianas estatales van de 82.590 a 206.220 dólares. Fuente: Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. La cifra corresponde a Estados Unidos y no es una proyección para Europa.