Los nuevos roles relacionados con la IA que ya son realidad
El auge de la inteligencia artificial, especialmente de la IA generativa, está transformando el mercado laboral y dando lugar a nuevos roles especializados.
El informe Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial subraya que la adopción de IA se está extendiendo rápidamente en múltiples sectores – por ejemplo, el 81% de las empresas manufactureras prevé incorporar IA de aquí a 2030– y que casi ninguna compañía de servicios financieros espera quedarse al margen de esta tecnología.
Esta integración masiva de la IA, junto con la automatización de tareas, la reestructuración de plantillas y la demanda de nuevas habilidades, está impulsando la creación de puestos de trabajo inéditos. De hecho, los empleadores anticipan que casi el 39% de las competencias clave de los trabajadores cambiarán para 2030, lo que refuerza la necesidad de especialistas en distintos ámbitos de la IA.
A continuación te resumo los principales nuevos roles relacionados con la IA, describiendo sus funciones.
Arquitecto de IA (AI Architect)
Este profesional diseña la arquitectura global de los sistemas de IA en una organización.
Actúa como un arquitecto de software especializado en IA: define cómo encajan todos los componentes – canales de datos, modelos de aprendizaje automático, infraestructuras de despliegue, herramientas de monitorización, etc. – para construir soluciones escalables, seguras y eficientes.
El arquitecto de IA decide las plataformas, frameworks y recursos cloud adecuados para que científicos de datos e ingenieros puedan desarrollar sus partes sin contratiempos. Su rol ha cobrado protagonismo a medida que las empresas adoptan la IA como pieza central de sus operaciones (en sectores avanzados como la manufactura, el 81% de las compañías planea adoptar IA en los próximos años).
El Future of Jobs 2025 señala que muchas organizaciones están contratando talento con habilidades emergentes en IA y aumentando la integración de nuevas tecnologías en el trabajo. En ese contexto, el arquitecto de IA es clave para orquestar técnicamente esa implantación de la IA, asegurando que toda la innovación se integre de forma coherente y produzca resultados a escala.
Ingeniero de prompt (Prompt Engineer)
El boom de herramientas de IA generativa como ChatGPT ha dado lugar a este nuevo especialista. El ingeniero de prompt se dedica a formular, probar y refinar las instrucciones o preguntas (prompts) que se le dan a los modelos de IA para obtener las mejores respuestas posibles.
En la práctica, es un “susurrador” de IA: ajusta la forma en que pedimos algo al sistema para que éste produzca resultados útiles, evitando respuestas imprecisas o sin sentido. Este rol no existía antes de la irrupción de la IA generativa y hoy algunas empresas pagan salarios muy altos por esta habilidad escasa.
Su aparición está directamente vinculado al rápido auge de la IA generativa desde 2022 – tras el lanzamiento de ChatGPT – que ha visto una explosión de inversión y adopción en múltiples sectores. Las empresas han descubierto que la manera de interactuar con estos modelos es crucial para aprovecharlos.
De hecho, el informe del WEF enfatiza la necesidad de formar a la fuerza laboral en “habilidades avanzadas de escritura de prompts” y cultura general de IA generativa, ya que la IA está pensada para potenciar el trabajo humano y no reemplazarlo por completo. Esto pone de relieve la importancia de contar con especialistas que dominen cómo comunicarse con los sistemas de IA, maximizando su utilidad en tareas creativas, analíticas y de automatización.
Especialista en ética de IA (AI Ethicist)
A medida que la IA se incorpora en decisiones y procesos sensibles, cobra relevancia el especialista en ética de IA. Su misión es velar porque “solo porque la IA pueda hacer algo, se reflexione si debe hacerlo”.
Este rol define guías de uso responsable de la inteligencia artificial, revisa proyectos para identificar posibles problemas éticos (como sesgos discriminatorios, falta de equidad o impactos negativos en el empleo y la sociedad) y educa al equipo en buenas prácticas de IA ética. Es, en cierta forma, una brújula moral dentro del equipo de IA: cuestiona decisiones, propone ajustes y se asegura de que la tecnología se alinee con valores humanos y normativas vigentes.
El Foro Económico Mundial refleja en su informe la creciente atención a estos temas: observa, por ejemplo, que está aumentando la capacitación en “prácticas de IA confiables” dentro de las empresas. Asimismo, en la transformación de muchos sectores ha cobrado importancia el enfoque en las cuestiones laborales y sociales ligadas a la tecnología, lo que incluye las implicaciones éticas.
En resumen, conforme la IA se vuelve ubicua y poderosa, las organizaciones necesitan garantizar la confianza en estas herramientas. El especialista en ética de IA responde a esa necesidad, ayudando a evitar sesgos o usos indebidos que podrían dañar a personas o a la reputación de la empresa, en línea con la recomendación del WEF de “no terminar en las noticias por las razones equivocadas”.
Gerente de producto de IA (AI Product Manager)
Las empresas están incorporando IA en sus productos y servicios, y con ello surge el gerente de producto de IA, una evolución del rol tradicional de product manager. Este profesional se encarga de dirigir el ciclo de desarrollo y lanzamiento de productos impulsados por IA, asegurándose de que las capacidades técnicas del modelo se traduzcan en funcionalidades valiosas para el usuario.
Debe equilibrar tres frentes: entender lo que la IA puede y no puede hacer (sus algoritmos y limitaciones técnicas), comprender las necesidades del usuario y del mercado, y alinear todo ello con los objetivos de negocio. En la práctica, decide qué características con IA se implementan, cómo mejorar un producto apoyado en machine learning y cómo medir el éxito (más allá de la mera precisión del modelo).
Este perfil es cada vez más demandado ahora que la IA se ha vuelto central en la estrategia empresarial: el WEF destaca que la digitalización es un motor primario de transformación y que casi todas las compañías esperan adoptar IA significativamente en los próximos años. Además, la convergencia de habilidades técnicas y de negocio es crítica: según el informe, la alfabetización tecnológica junto con el pensamiento creativo están entre las habilidades de mayor crecimiento en importancia. Un gerente de producto de IA personifica esa combinación, pues debe ser capaz de traducir los avances técnicos de la IA en productos concretos que la gente quiera usar, manteniendo a la empresa competitiva en un entorno donde la innovación es veloz.
Especialista en riesgos y gobernanza de IA (AI Risk & Governance Specialist)
Con la implementación de sistemas de IA en operaciones críticas, también han emergido roles dedicados a gestionar los riesgos y la conformidad asociados a estas tecnologías.
El especialista en riesgos y gobernanza de IA se asegura de que los sistemas de inteligencia artificial cumplan con las regulaciones, estándares éticos y políticas internas de la organización.
Entre sus tareas está verificar que los modelos no contengan sesgos indebidos, que se pueda auditar y explicar cómo toman decisiones, y coordinarse con departamentos legales en temas como privacidad de datos. En el pasado, estas preocupaciones solían relegarse al final de un proyecto (o caían en tierra de nadie entre equipos de TI y juristas). Hoy, bajo el escrutinio público y regulatorio creciente hacia la IA (por ejemplo, en decisiones automatizadas de contratación o concesión de créditos), este rol proactivo ha surgido para mantener la IA “en el camino correcto” desde el inicio.
La importancia de esta función se entiende al ver las barreras que identifican las empresas: el WEF reporta que muchos empleadores consideran la falta de habilidades adecuadas y los marcos regulatorios desactualizados como obstáculos clave para adoptar IA exitosamente. De hecho, en sectores de alta innovación un 44% señala la regulación inflexible como freno a la transformación. El especialista en gobernanza de IA ayuda a mitigar esos riesgos, asegurando que la organización pueda innovar con IA cumpliendo las normativas y evitando daños, al tiempo que gestiona riesgos técnicos (como posibles errores o fallos de los modelos) de forma sistemática.
Ingeniero de decisiones (Decision Engineer)
A medida que las empresas utilizan la IA no solo para predecir sino para tomar decisiones o recomendar acciones, surge la figura del ingeniero de decisiones.
Este rol se dedica a diseñar sistemas que ayuden a las organizaciones a decidir de forma óptima integrando modelos de IA en el proceso. En otras palabras, no solo construye modelos que predicen algo, sino que define cómo usar esas predicciones para desencadenar acciones o automatizar decisiones. Por ejemplo, un ingeniero de decisiones puede crear la lógica para combinar reglas de negocio con la salida de un modelo de IA y así determinar a qué cliente ofrecer un cierto producto, o qué mantenimiento realizar a una máquina según una predicción de falla. Tradicionalmente, quizá un analista de negocios o un desarrollador codificaba reglas de decisión simples en el software; ahora, con la potencia predictiva de la IA, hace falta alguien que “teja” esas recomendaciones en los procesos empresariales fundamentales. Su misión es garantizar que las recomendaciones de la IA mejoren los resultados y estén alineadas con la estrategia de la organización.
El informe del WEF sugiere que la IA será un apoyo cada vez mayor en el trabajo del conocimiento, ampliando las capacidades de los empleados menos especializados para realizar tareas más complejas. Sin embargo, también advierte que confiar ciegamente en la IA puede ser problemático: si se usa más allá de sus capacidades, puede producir resultados adversos, por lo que la supervisión humana sigue siendo crucial en la adopción de estas herramientas. Precisamente, el ingeniero de decisiones se ubica en ese punto intermedio: diseña cómo las salidas de la IA se incorporan con control humano, asegurándose de que la última palabra esté alineada con criterios de negocio y prudencia.
Traductor de datos e IA (Data & AI Translator)
No todos en una empresa “hablan IA”, y la comunicación efectiva entre el equipo técnico y el equipo de negocio es fundamental para el éxito de los proyectos.
Ahí entra el traductor de datos e IA, también conocido formalmente como Data & Analytics (D&A) and AI Translator. Este profesional actúa de puente entre los científicos de datos/ingenieros de IA y las áreas de negocio. Su función es doble: ayuda a definir correctamente el problema que el negocio necesita resolver (para que el equipo técnico entienda bien los requisitos) y, a la vez, traduce las complejidades técnicas y hallazgos de los modelos a un lenguaje que los ejecutivos y gestores puedan entender. Son, en cierto modo, los “diplomáticos” en la mesa de IA, fluidos tanto en Python como en PowerPoint. Antes, esta labor quizás recaía en un jefe de proyecto astuto o en el líder de ciencia de datos haciendo de enlace, pero ahora se reconoce como un conjunto de habilidades distinto y crucial en la era de la IA empresarial.
El WEF destaca que para convertir las capacidades de la IA en valor real se necesita una alineación estrecha con la estrategia de negocio; de hecho, prevé que la demanda de habilidades de datos/IA combinadas con comprensión del negocio (pensamiento creativo, curiosidad, aprendizaje continuo) crecerá en todos los roles. Un traductor de IA precisamente encarna esa mezcla: se asegura de que no se “pierda en traducción” nada importante entre los objetivos comerciales y las soluciones técnicas, evitando que el equipo de IA desarrolle soluciones técnicamente brillantes pero que resuelven el problema equivocado.
Diseñador UX para IA (UX Designer for AI)
Los diseñadores de experiencia de usuario (UX) llevan tiempo siendo esenciales en tecnología, pero la IA ha elevado la importancia de este rol en nuevos matices.
Un diseñador UX especializado en IA se enfoca en crear interfaces e interacciones intuitivas y confiables para productos impulsados por IA. ¿En qué se diferencia esto del diseño tradicional? En que las aplicaciones con IA pueden ser impredecibles o complejas, y el diseñador debe lograr que el usuario mantenga el control, entienda qué hace la IA y confíe en sus resultados.
Por ejemplo, al diseñar un asistente virtual con IA, el UX designer define cómo será la conversación, cómo se explica una recomendación del modelo al usuario (quizá mostrando niveles de confianza o explicaciones), o cómo se advierte que la IA podría equivocarse. El objetivo es hacer “visible” la IA de forma amigable: que la persona tenga claridad sobre lo que el sistema está haciendo y por qué. Este rol existía antes (no deja de ser diseño de interacción), pero la presencia de IA le ha dado una nueva dimensión, hasta el punto de que Gartner define al “diseñador de UX en datos & IA” como quien concibe experiencias de usuario específicas para aplicaciones con IA.
El informe del WEF refuerza esta perspectiva al indicar que, conforme se expande la digitalización, las empresas valoran no solo las habilidades técnicas de IA sino también el diseño y la experiencia de usuario: en sectores manufactureros avanzados se destaca la creciente importancia de competencias en diseño UX junto con IA y big data. En suma, ningún proyecto de IA hoy está completo sin considerar al humano que lo utilizará: la interfaz y usabilidad se vuelven críticas para que la innovación realmente se adopte.
Ingeniero de conocimiento (Knowledge Engineer)
El concepto de “ingeniería de conocimiento” proviene de la vieja escuela de la IA (la era de los sistemas expertos), y ahora está regresando con fuerza adaptado al presente.
Un ingeniero de conocimiento se encarga de capturar el conocimiento de los expertos humanos en una materia y estructurarlo de forma que un sistema de IA pueda usarlo. En la práctica, esto puede significar construir ontologías, bases de conocimiento, reglas lógicas o alimentar conocimientos especializados a los modelos. Su labor garantiza que la IA no solo “aduivine” con estadísticas, sino que también sea consciente de la lógica o información propia del dominio con el que trabaja. Por ejemplo, al desarrollar una IA médica, un ingeniero de conocimiento incorporaría guías clínicas y saber médico validado para que el sistema no dependa únicamente de patrones en datos. Este rol complementa al científico de datos, sumando conocimiento curado a los enfoques puramente basados en datos. En la era del big data, durante un tiempo primaron los métodos puramente estadísticos, pero las empresas se están dando cuenta de que combinar datos con conocimiento experto mejora los resultados.
El WEF, por su parte, subraya que la demanda de especialistas en datos e IA sigue en auge en todos los sectores. Asimismo, destaca la importancia de la curiosidad y el aprendizaje permanente como habilidades crecientes, algo muy ligado a este rol: un ingeniero de conocimiento debe estar constantemente aprendiendo del dominio en cuestión y actualizando la base de conocimientos de la IA. En resumen, este perfil ayuda a que la IA “sepa de lo que habla”, integrando en los sistemas la sabiduría y reglas que los humanos ya conocen sobre un campo determinado.
Gestor de modelos de IA (Model Manager)
Cuando una organización llega a tener decenas de modelos de IA funcionando a la vez, ¿quién se asegura de que todos estén bajo control? Ahí actúa el gestor de modelos de IA.
Este rol supervisa el ciclo de vida completo de los modelos de IA en la empresa. Sus responsabilidades incluyen llevar un inventario de los modelos existentes, monitorizar su rendimiento, coordinar su actualización o reentrenamiento periódico, y eventualmente decidir el retiro o reemplazo de modelos obsoletos. Se le ha descrito como un equivalente al product manager pero enfocado exclusivamente en modelos de IA. En el pasado, quizás era el propio científico de datos quien, de forma informal, intentaba hacer seguimiento de sus modelos entre código y código. Ahora, con la escala actual, se necesita alguien dedicado a que “la casa esté en orden”: versionar modelos, evitar duplicidades, promover la reutilización de soluciones que funcionan y garantizar que los nuevos modelos se integren correctamente. La relevancia de este puesto aumenta a medida que las empresas pasan de proyectos aislados de IA a operaciones de IA a gran escala.
Según el WEF, en sectores como telecomunicaciones el 82% de los empleadores planea automatizar más tareas con IA en sus procesos, lo que implicará desplegar un gran número de modelos en producción. Si además el 96% piensa reentrenar o recapacitar a su personal en nuevas competencias digitales, es de esperar que surjan equipos dedicados exclusivamente a manejar esta infraestructura de modelos. El gestor de modelos garantiza que la inversión en IA se traduzca en resultados consistentes, evitando que ningún modelo “se quede sin gasolina” (datos actualizados o mantenimiento) y maximizando la eficiencia del ecosistema de IA de la organización.
Validador de modelos de IA (Model Validator)
Con la IA tomando decisiones cada vez más importantes, la validación rigurosa de los modelos antes de su despliegue es indispensable.
El validador de modelos de IA actúa como control de calidad de los algoritmos: su trabajo es probar exhaustivamente los modelos para verificar que sean precisos, robustos y justos antes de que se usen en la vida real. Esto implica realizar pruebas con datos de validación, buscar casos en los que el modelo falla, detectar posibles sesgos (por ejemplo, si un modelo crediticio trata de forma desventajosa a cierto grupo) y confirmar que los resultados son confiables. En industrias altamente reguladas –como finanzas o salud– este rol es crítico, porque un “modelo desbocado” podría conceder préstamos indebidos o diagnosticar mal a pacientes, con consecuencias graves. Tradicionalmente, la validación era una tarea adicional que a veces hacía el científico de datos o se resolvía con peer review. Pero conforme los sistemas de IA se vuelven más complejos y opacos, tener un “vigilante de la exactitud de la IA” dedicado se está volviendo un estándar.
El informe del WEF refuerza esta necesidad al señalar que incluso cuando la IA puede automatizar ciertas habilidades, la supervisión humana sigue siendo esencial para evitar resultados adversos. Si se usa un modelo fuera de sus capacidades, es probable que cometa errores; por eso, las organizaciones están incorporando validadores que garanticen que los modelos funcionan dentro de parámetros seguros. En suma, el validador de modelos asegura que la IA sea confiable antes de entregarla al mundo real, protegiendo tanto a la empresa como a las personas afectadas por las decisiones automatizadas.
Jefe de IA (Head of AI)
Cuando la inteligencia artificial pasa de ser un experimento de laboratorio a convertirse en una función central del negocio, muchas empresas crean un puesto ejecutivo específico para liderarla.
El Jefe de IA (a veces llamado Chief AI Officer) es el responsable de dirigir la estrategia de IA de la organización. Esto implica establecer prioridades de proyectos de IA, coordinar a los distintos equipos especializados (científicos de datos, ingenieros de ML, etc.), asegurar recursos y, muy importante, evangelizar la IA dentro de la empresa. En estructuras tradicionales, quizás era el director de tecnología (CTO) o el vicepresidente de ingeniería quien supervisaba los proyectos de IA junto con otras áreas. Ahora, si la IA es núcleo del negocio, merece su propio liderazgo dedicado. Esto demuestra cuán estratégica se ha vuelto: ya no es solo I+D, sino una parte fundamental de la propuesta de valor y operaciones diarias.
El informe del WEF respalda esta evolución indicando que estamos cerca de una adopción prácticamente universal de la IA en ciertos sectores para 2030. Si casi todas las empresas van a utilizar IA en la mayoría de sus procesos, tener un “capitán” para esa área cobra mucho sentido. Además, muchas compañías reportan dificultades para encontrar y retener talento en IA y brechas de habilidades digitales, por lo que parte del rol del Jefe de IA es también establecer alianzas, formar al personal interno y guiar la transformación cultural necesaria para ser una empresa data-driven e AI-driven. En definitiva, este puesto refleja cómo la IA ha pasado a ser un tema de junta directiva: se necesita una visión global y ejecutiva para integrarla de forma coherente y responsable en todos los rincones del negocio.
La inteligencia artificial está creando nuevos puestos de trabajo especializados
En resumen, la rápida expansión de la inteligencia artificial está creando nuevos puestos de trabajo especializados que hace pocos años no existían.
Roles como arquitectos de IA, ingenieros de prompt, ethicistas de IA o traductores de datos surgen para cubrir las distintas facetas de integrar la IA de forma efectiva, desde la construcción técnica hasta la consideración humana y ética.
Estas funciones responden directamente a las tendencias destacadas en el Future of Jobs Report 2025: la amplia adopción de IA y automatización, la necesidad de reskilling/upskilling (recapacitar a la fuerza laboral) y la creciente importancia de habilidades tecnológicas junto con habilidades blandas (creatividad, pensamiento crítico, aprendizaje continuo).
Lejos de eliminar empleos, la IA está reorganizando el mercado laboral, desplazando algunos roles pero creando otros nuevos que se centran en lo que las máquinas no pueden hacer por sí solas. Como señala el informe, incluso en sectores muy automatizados se esperan crecimientos netos de empleo en especialidades de IA y datos. Prepararse para el futuro del trabajo significa, entonces, entender y desarrollar estas nuevas profesiones. Los profesionales interesados en la transformación digital encuentran aquí oportunidades para especializarse, ya sea diseñando la próxima generación de sistemas inteligentes, traduciendo sus resultados para la toma de decisiones, o garantizando que la IA se utilice de forma responsable y centrada en el ser humano, que al final es el objetivo último de cualquier innovación tecnológica en el mundo del trabajo.
Información basada en la publicación The Future of Jobs Report 2025.
