Ingeniero de inteligencia artificial/ingeniera de inteligencia artificial
Descripción general
Estos ingenieros aplican métodos de inteligencia artificial en ingeniería, robótica e informática para diseñar programas que simulen la inteligencia, en particular modelos de pensamiento, sistemas cognitivos y basados en el conocimiento, y procesos de resolución de problemas y toma de decisiones. También integran conocimientos estructurados en sistemas informáticos (ontologías y bases de conocimientos) con el fin de resolver problemas complejos que normalmente requieren conocimientos especializados humanos de alto nivel o métodos de inteligencia artificial.
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.
- • 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.
Dónde se demanda esta ocupación
Escasez y excedente de mano de obra notificados, por año. Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
Las cifras cubren Profesionales de tecnología de la información y las comunicaciones — 75 ocupaciones, incluida esta.
Con escasez: Austria, Bulgaria, Bélgica, Chequia 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.
Qué significan estas palabras
Las cuatro cosas que se indican en esta sección
- Demanda notificada
- Si los empleadores informan de que necesitan personas para este trabajo: una valoración publicada por un organismo nacional o de la UE, no un recuento.
- Hacia dónde va
- Hacia dónde va el empleo en este trabajo durante los próximos años, según una proyección oficial.
- Vacantes
- Aproximadamente cuántas Vacantes surgen, tanto por el crecimiento como por las personas que dejan este trabajo.
- Retribución habitual
- Lo que suelen ganar las personas en este trabajo cuando la fuente publica ese dato. Que esté en blanco no significa que no se pague; significa que nadie publica ese dato para ese lugar.
Una medida se omite cuando nadie publica ese dato para ese lugar, en vez de mostrarla como cero.
Hacia dónde se inclina el mercado para ti
- A tu favor
- Hay más vacantes que personas buscando: las empresas compiten por los candidatos.
- Equilibrado
- Las vacantes y las personas que buscan están más o menos igualadas.
- Competitivo
- Hay más personas buscando que vacantes: cuenta con competencia.
- Datos contradictorios
- Las fuentes no coinciden, o el mismo grupo profesional tiene escasez en una zona y exceso en otra.
Cada fuente se expresa mediante uno de estos cuatro términos, por lo que hay un único vocabulario que aprender. Lo que cambia son las pruebas que hay detrás, que aparecen debajo de cada valoración: una proporción medida entre Vacantes y personas que buscan empleo, o una valoración publicada por un organismo nacional.
Cómo se compara este trabajo con otros trabajos del mismo país
- Fuerte
- Entre las más fuertes de that country
- Buena
- Más fuerte que la mayoría de profesiones de that country
- Mixta
- Más o menos lo habitual en that country
- Débil
- Más débil que la mayoría de profesiones de that country
Es una clasificación dentro de un solo país, no una puntuación que puedas trasladar entre fronteras: los registros en los que se basan dos países cuentan a personas diferentes, por lo que el mismo número significa cosas distintas en cada uno. Por eso un trabajo puede estar entre los más fuertes de un país y aun así aparecer como Competitivo: encabeza la clasificación en un mercado que, en conjunto, está muy competido.
De dónde proceden estos datos
Cada cifra la publica una oficina nacional de estadística, un servicio público de empleo o un organismo de la UE, y cada ficha indica su fuente y el periodo que abarca. En algunos lugares se hace un recuento mensual y en otros una evaluación una o dos veces al año, por lo que dos lugares del mismo mapa pueden describir momentos diferentes; la fecha siempre aparece.
Nada de esto predice las posibilidades de una persona. Describe un mercado.
Demanda notificada · Retribución habitual · Hacia dónde va (España, Portugal, Francia, Italia, Alemania, Estados Unidos)
| Demanda notificada | Retribución habitual | Hacia dónde va | |
|---|---|---|---|
| España | No notificado | — | +19,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Portugal | Excedente notificado ELA/EURES 2025 * | — | +68,3% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Francia | No notificado | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Italia | No notificado | — | +40% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Alemania | Escasez notificada ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Estados Unidos | No notificado | 140.300 US$ 2025-05 | +19,7% 2024–2034 · BLS 2024-2034 |
* Se publica para grupos ocupacionales, no para puestos concretos.
U.S. Bureau of Labor Statistics (OEWS)
¿Brinda orientación profesional a estudiantes, clientes o empleados? Utilice estos datos ocupacionales en su organización.
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.
¿Cómo podría cambiar ingeniero de inteligencia artificial/ingeniera de inteligencia artificial a 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.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Varias áreas de tareas pueden cambiar hacia flujos de trabajo asistidos por IA, por lo que la recapacitación se vuelve más importante.
Escenario ilustrativo basado en la automatización de tareas — no es una previsión. Los valores se redondean cuanto más adelante se mira.
Estimación basada en modelos. Úselo como una señal de planificación, no como una garantía.
Compara esto con tu perfil
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.
Lo que todavía depende de la gente.
- definir los requisitos técnicos
Donde la IA puede convertirse en copiloto
- analizar inteligencia de datos
- analizar requisitos empresariales
- utilizar las tecnologías digitales con creatividad
Tareas más expuestas a la automatización
- utilizar técnicas de tratamiento de datos
- generar conjuntos de datos
Signos vitales y vectores de IA
Vectores de exposición a la IA
0-100%Exposición a análisis asistido por IA, reconocimiento de patrones y tareas de modelado predictivo
Exposición a generación de contenido, aumento creativo y herramientas de grandes modelos de lenguaje
Exposición a automatización de flujo de trabajo, software de apoyo a decisiones y digitalización de procesos
Exposición a automatización física, robótica y desplazamiento de tareas impulsado por sensores
Detalles técnicos
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.
Lo que las personas en este rol suelen hacer
Tecnología digital
Un día típico como ingeniero de inteligencia artificial/ingeniera de inteligencia artificial
09 09:00 · mañana aplicar teoría de sistemas de TIC
10 10:30 · media mañana analizar inteligencia de datos
12 12:00 · mediodía analizar requisitos empresariales
14 14:00 · tarde definir los requisitos técnicos
15 15:30 · A última hora de la tarde desarrollar ideas creativas
17 17:00 · Resumen diseñar procesos
El orden de las tareas es ilustrativo. Los días individuales varían.
Lo que necesita para hacer este trabajo
Las habilidades, los conocimientos y las herramientas que requiere esta función, así como los rasgos y las recompensas que la acompañan.
-
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.
-
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 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 inteligencia de datos
Recopilar y evaluar datos numéricos en grandes cantidades, especialmente con el propósito de identificar patrones entre los datos.
-
desarrollar ideas creativas
Desarrollar nuevos conceptos artísticos e ideas creativas.
-
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 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.
-
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.
-
proporcionar presentaciones visuales de datos
Crear representaciones visuales de datos, como gráficos o diagramas, que faciliten su comprensión.
-
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.
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.
extracción de información
Las técnicas y los métodos utilizados para obtener y extraer información de documentos y fuentes digitales no estructurados o semiestructurados.
lenguaje de consulta del sistema de descripción de recursos
Los lenguajes de consulta, como SPARQL, que se utilizan para extraer y manipular datos almacenados en el formato Marco de Descripción de Recursos (RDF).
modelos de datos
Las técnicas y sistemas existentes utilizados para estructurar los datos y mostrar las relaciones entre ellos, así como los métodos para interpretar las estructuras y las relaciones de los datos.
principios de la inteligencia artificial
Las teorías de la inteligencia artificial, principios aplicados, arquitecturas y sistemas, tales como agentes inteligentes, sistemas multiagentes, sistemas expertos, sistemas basados en normas, redes neuronales, ontologías y teorías cognitivas.
Python (programación informática)
Las técnicas y principios de desarrollo de software, como análisis, algoritmos, codificación, pruebas y compilación de paradigmas de programación en Python.
técnicas de presentación visual
Las técnicas de representación visual e interacción, como los histogramas, los gráficos de dispersión, gráficos de superficie, diagramas de árbol y gráficos de coordenadas paralelas, que pueden utilizarse para presentar datos numéricos y no numéricos, con el fin de reforzar la comprensión humana de esta información.
Ingeniero de inteligencia artificial: cómo cualificarse y dónde estudiar
Lo que normalmente se necesita para calificar: nivel educativo, dónde es una profesión regulada y dónde estudiar.
Grado o equivalente
2992 programas de estudios en 30 países enseñan las competencias esenciales de esta profesión. Además, 728 cursos cortos que desarrollan una sola competencia cada uno.
Algunos ejemplos, impartidos en el idioma de esta página:
INLINGUA LLEIDA · España
Se imparte en catalán
Intel·ligència artificial (IA) aplicada a màrqueting digital
CIFO Vallès · España
Se imparte en catalán
Se muestran 6 de 3720.
Fuentes
- 1. Fuente: Servicio de Información de Educación Superior (SIES), Subsecretaría de Educación Superior (mifuturo.cl).
- 2. Font: Generalitat de Catalunya (analisi.transparenciacatalunya.cat), Llicència oberta d'ús d'informació - Catalunya
Rutas de crecimiento y roles similares
Explore trayectorias de carrera típicas, habilidades adyacentes y roles similares para planificar su próxima transición.
¿Dónde encaja ingeniero de inteligencia artificial/ingeniera de inteligencia artificial?
Puntuaciones de similitud basadas en la superposición de habilidades de los datos de la ESCO.
ingeniero del conocimiento/ingeniera del conocimiento
52% similituddiseñador de bases de datos/diseñadora de bases de datos
41% similituddiseñador de almacenes de datos/diseñadora de almacenes de datos
38% similitudarquitecto de sistemas de TIC/arquitecta de sistemas de TIC
38% similitudarquitecto de software/arquitecta de software
36% similitudprobador de software/probadora de software
34% similitudPara organizaciones
Los datos de esta página, al servicio de sus estudiantes, clientes y empleados.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia a un ingeniero/a de IA de Banda 5 de otros roles de IA?
¿Qué habilidades blandas son importantes para tener éxito como ingeniero/a de IA en este nivel?
¿Qué tipo de problemas complejos suele resolver un ingeniero/a de IA en este rol?
Ingeniero De Inteligencia Artificial/Ingeniera De Inteligencia Artificial — ¿cuánto se cobra en Estados Unidos?
Fuentes: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Datos actualizados 3 de octubre de 2026 Acerca de nuestros datos