¿Qué es un desarrollador de IA?

Por ejemplo, un desarrollador de IA que trabaje en un chatbot de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para una empresa de servicios financieros podría empezar su día revisando los registros que rastrean cómo el chatbot ha gestionado las consultas de los clientes. Buscan patrones en el comportamiento de los usuarios y ajustan la lógica del chatbot o los componentes de IA para mejorar la precisión. Supongamos que el chatbot tiene dificultades con las consultas vagas relacionadas con las cuentas. En ese caso, el desarrollador de IA podría modificar la integración del modelo con un sistema de generación aumentada por recuperación (RAG) para extraer información más relevante de la base de datos de la empresa.

A lo largo del día, el desarrollador de IA mejora las respuestas del chatbot al ajustar la lógica de la instrucción, las llamadas a la interfaz de programación de aplicaciones (API) o al integrar un módulo de análisis de sentimiento para evaluar mejor la satisfacción del cliente. También podrían optimizar el rendimiento del chatbot al refinar su interacción con los servicios de IA basados en la nube o mejorar su capacidad para remitir las cuestiones sin resolver a un representante humano. A diferencia de un ingeniero de machine learning, que se centra en volver a entrenar el modelo o modificar la estructura de su red neuronal, el desarrollador de IA se asegura de que el modelo interactúa sin problemas con otros componentes y se alinea con los objetivos empresariales.

Los desarrolladores de IA colaboran con frecuencia con desarrolladores de software, gestores de productos y científicos de datos para mejorar las características con IA. Realizan pruebas, monitorizan el rendimiento de IA en entornos de producción y perfeccionan los modelos para mejorar la precisión y la eficiencia.

Un desarrollador de IA exitoso necesita combinar conocimientos técnicos y habilidades interpersonales. También deberán trabajar codo con codo con ingenieros de lenguaje de máquina e IA y conocer los fundamentos de estos campos.

Los desarrolladores de IA deben ser competentes en lenguajes de programación como Python, Java y C++. Python se utiliza ampliamente debido a sus extensas bibliotecas de machine learning y deep learning como TensorFlow, PyTorch y sci-kit-learn. Java se utiliza comúnmente para el proceso de datos y el software de IA empresarial, mientras que C++ se prefiere para tareas de alto rendimiento.

Los desarrolladores de IA deben estar familiarizados con la arquitectura de software, las herramientas de control de versiones, como Git y GitHub, y las buenas prácticas para la gestión de proyectos en el desarrollo de IA. La experiencia con marcos y la integración de API también es valiosa, especialmente a la hora de implementar modelos de IA en aplicaciones del mundo real.

Los desarrolladores de IA deben comprender los modelos de machine learning y las arquitecturas de deep learning, incluidas las redes neuronales, los árboles de decisión y las máquinas de vectores de soporte. Es necesario un conocimiento sólido del modelado predictivo para desarrollar sistemas de IA que reconozcan patrones, clasifiquen datos y generen respuestas inteligentes. Si bien estos sistemas tradicionalmente están bajo la competencia del ingeniero de machine learning, un desarrollador de IA debe comprender los fundamentos. Los desarrolladores también deben Explorar la IA generativa, que impulsa ChatGPT y otras herramientas de IA basadas en texto.

Los desarrolladores deben ser expertos en técnicas de preprocesamiento, limpieza y análisis de datos, incluido el trabajo con conjuntos de datos estructurados y no estructurados, la visualización de datos y el uso de bases de datos SQL y NoSQL. Aunque parte de este trabajo puede ser más adecuado para un científico de datos, los desarrolladores de IA deben conocer los conceptos básicos.

Los desarrolladores de IA deben tener una gran capacidad de resolución de problemas para afrontar retos complejos en el diseño y la optimización de estos sistemas. Deben ser capaces de analizar los outputs generados por la IA, solucionar errores y perfeccionar los modelos de machine learning. La capacidad de pensamiento crítico les ayuda a tomar decisiones fundamentadas a la hora de seleccionar arquitecturas de IA y algoritmos de machine learning.

El desarrollo de la IA no consiste solo en escribir código; también requiere creatividad. Los desarrolladores de IA deben diseñar soluciones de IA que mejoren la automatización, el análisis predictivo y la toma de decisiones en los sectores sanitario, financiero y de robótica. Innovar en nuevas aplicaciones de visión artificial y optimizar el software de IA requiere una combinación de experiencia técnica y resolución creativa de problemas.

La IA es un campo en rápida evolución, en el que surgen constantemente nuevos avances y tecnologías. Los desarrolladores deben mantenerse al día de los avances en machine learning, deep learning e IA generativa para seguir siendo competitivos. El aprendizaje continuo implica leer artículos de investigación, participar en comunidades de IA, realizar cursos en línea y experimentar con software de IA. Explorar plataformas como OpenAI, Hugging Face y Kaggle ayuda a los desarrolladores a perfeccionar sus habilidades técnicas y mantenerse a la vanguardia de la innovación en IA.

Convertirse en desarrollador de IA requiere una trayectoria profesional estructurada que combine formación, experiencia y desarrollo continuo de habilidades.

Educación y formación académica

Una licenciatura en informática, inteligencia artificial, ciencia de datos, estadística o un campo relacionado proporciona los conocimientos básicos necesarios para el desarrollo de la IA. Muchas universidades ofrecen actualmente programas especializados en machine learning, deep learning y PLN. Los títulos avanzados, como un máster en IA o ciencia de datos, pueden proporcionar una formación más especializada en IA generativa, big data y aprendizaje de refuerzo. Sin embargo, la experiencia práctica y un portfolio consolidado pueden ser tan valiosos como la educación formal.

Desarrolle habilidades de programación y machine learning

Los desarrolladores de IA deben ser competentes en lenguajes de programación para construir e implementar modelos de machine learning. Comprender las técnicas de deep learning y machine learning es crítico para el desarrollo de IA. Los desarrolladores de nivel de entrada o principiantes pueden empezar con los fundamentos del aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo antes de pasar a temas más avanzados, como las redes neuronales profundas y las arquitecturas del transformador.

Adquiera experiencia práctica a través de proyectos

La experiencia práctica es importante para adquirir conocimientos en el desarrollo de la IA. Trabajar en proyectos de IA del mundo real ayuda a desarrollar habilidades de resolución de problemas y permite a los desarrolladores aplicar los conocimientos teóricos de manera significativa. Algunos ejemplos de proyectos de IA son:

• El desarrollo de un modelo de predicción de cotizaciones bursátiles a partir de datos históricos de mercado
• La creación de una aplicación sanitaria impulsada por IA para la clasificación de imágenes médicas
• La creación de un chatbot de PLN a partir de los modelos GPT de OpenAI o ChatGPT para el servicio de atención al cliente
• El diseño de un canal de big data para la detección del fraude en transacciones financieras

Explore los marcos de trabajo de IA y las herramientas de desarrollo

Se requiere familiaridad con las herramientas y marcos de desarrollo de IA. Los desarrolladores de IA suelen trabajar con:

• TensorFlow y PyTorch para crear y entrenar redes neuronales
• Hugging Face para trabajar con modelos de PLN e IA generativa
• scikit-learn para implementar algoritmos tradicionales de machine learning
• Docker y Kubernetes para implementar aplicaciones de IA en entornos escalables
• GitHub para el control de versiones y la colaboración en proyectos de software de IA de código abierto

Cree una cartera y contribuya a proyectos de código abierto

Un portafolio sólido demuestra conocimientos y experiencia práctica. Los desarrolladores de IA suelen utilizar GitHub para mostrar sus proyectos y la implementación de la IA. Colaborar en proyectos de IA de código abierto también es beneficioso, ya que ofrece la oportunidad de aprender de los mejores expertos del sector y de adoptar buenas prácticas en gestión de proyectos e ingeniería de software.

Obtenga certificaciones de IA y desarrollo profesional

Estas certificaciones validan los conocimientos de los desarrolladores de IA y les ayudan a destacar en el mercado laboral. Las certificaciones reconocidas por el sector abarcan conceptos esenciales de IA y machine learning, como la IA generativa, las redes neuronales y las aplicaciones de IA en entornos empresariales. Algunos ejemplos son:

• Científico certificado en inteligencia artificial (CAIS)
• Artificial Intelligence Engineer (AIE)
• TensorFlow Developer Certification
• Microsoft Azure AI Engineer Associate
• Certificado profesional de ingeniería de IA de IBM

Mantenerse actualizado sobre la investigación de la IA y las tendencias del sector

La IA es un campo en rápida evolución en el que surgen continuamente nuevas tecnologías. Los desarrolladores deben mantenerse al día de los avances en machine learning, deep learning e IA generativa. La lectura de artículos de investigación sobre IA, la asistencia a conferencias del sector y la exploración de nuevos desarrollos de software de IA ayudan a los profesionales a mantenerse competitivos. Las plataformas en línea, como Kaggle, Stack Overflow y LinkedIn, también ofrecen la oportunidad de establecer contactos y debatir sobre las buenas prácticas en el desarrollo de la IA.

Herramientas como ChatGPT, GPT-4 y Stable Diffusion han ampliado las capacidades de las aplicaciones de IA, y han automatizado la creación de contenidos, acelerado el desarrollo de software y transformado la forma en que las empresas interactúan con la IA. Para los desarrolladores de IA, los modelos generativos presentan nuevas oportunidades de ajuste, personalización e integración en los sistemas empresariales. Hay pruebas de que los asistentes de código de IA también están ayudando a los desarrolladores a disfrutar más de su trabajo.

Al mismo tiempo, las plataformas de desarrollo de IA low-code y no-code están haciendo más accesible la IA para quienes no tienen una amplia experiencia en programación. Servicios como Google AutoML, Microsoft Azure AI e IBM watsonxayudan a los usuarios a crear, entrenar e implementar modelos de machine learning a través de interfaces intuitivas y plantillas prediseñadas. Estas plataformas reducen la complejidad del desarrollo de modelos, lo que permite una creación de prototipos y una integración más rápidas en los flujos de trabajo existentes.

Aunque las herramientas low-code pueden agilizar el desarrollo, carecen de la flexibilidad necesaria para crear aplicaciones de IA complejas que requieren arquitecturas especializadas, ajustes de alto rendimiento y adaptaciones específicas del dominio.

A medida que más empresas implementen modelos de machine learning y utilicen big data, la demanda de desarrolladores de IA continuará aumentando. En sanidad, la IA ayuda en el diagnóstico médico, el descubrimiento de fármacos y el seguimiento de los pacientes. En la venta minorista, la IA personaliza las experiencias de compra y optimiza las cadenas de suministro. El análisis predictivo impulsado por IA está ayudando a las empresas a anticiparse a las tendencias del mercado y a tomar decisiones proactivas. Incluso las herramientas de gestión de proyectos están integrando la IA para optimizar los flujos de trabajo y mejorar la productividad.

Esta adopción generalizada significa que las empresas requieren desarrolladores de IA capacitados para construir y mantener sistemas de IA de vanguardia. Los desarrolladores con experiencia en machine learning, IA generativa y big data están particularmente demandados a medida que las empresas buscan usar la IA para obtener una ventaja competitiva.

En 2024, el mercado mundial de la IA se valoró en aproximadamente 233,46 mil millones de dólares. Las proyecciones para 2025 y años posteriores estiman que el tamaño del mercado alcanzará entre 243,70 y 294,16 mil millones de dólares¹, mientras que las previsiones para 2030 anticipan que el mercado se expandirá hasta alcanzar entre 826,70 y 1811,75 mil millones de dólares, y algunas estimaciones sugieren que podría acercarse 1 billón de dólares en 2027².  

Como resultado, se espera que la demanda de especialistas en IA crezca significativamente. Muchas empresas tienen dificultades para encontrar profesionales con las habilidades de programación y la experiencia en gestión de proyectos necesarias para liderar iniciativas de IA. Contrariamente a los temores de que la IA sustituya a los puestos de trabajo, el Foro Económico Mundial³ predice que la IA creará 97 millones puestos de trabajo nuevos en todo el mundo, y los desarrolladores de IA desempeñarán un papel clave en este cambio.

Los desarrolladores de IA trabajan en la implementación de características impulsadas por IA en aplicaciones, integrando modelos de machine learning y escribiendo el código necesario para implementar la funcionalidad de IA en el software. Su función suele implicar la creación de aplicaciones con IA para necesidades específicas de empresas o consumidores.

Por el contrario, los ingenieros de IA se centran en los aspectos más amplios de la ingeniería y la implementación de los sistemas de IA. Estos incluyen el diseño de arquitecturas escalables, la gestión de infraestructuras en la nube, la optimización del rendimiento de los modelos y la integración sin problemas de los sistemas de IA en entornos empresariales. A menudo, los ingenieros de IA trabajan en la canalización de operaciones de machine learning (MLOps), al implementar, monitorizar y mantener modelos de forma eficaz.

Distinciones clave:

• Desarrollador de IA: responsable principal de codificar, probar e integrar modelos de IA en aplicaciones. Se requiere dominio de lenguajes de programación como Python y Java, así como conocimientos de marcos de machine learning.
• Ingeniero de IA: se centra en la ingeniería, la optimización y la implementación de los sistemas de IA. Requiere experiencia en cloud computing, gestión de infraestructuras y escalabilidad de sistemas.

Los desarrolladores de software crean aplicaciones de uso general, y trabajan con marcos y lenguajes de programación para desarrollar productos de software que pueden o no incluir funcionalidad de IA.

Los desarrolladores de IA se especializan en crear e implementar soluciones con IA. Su trabajo consiste en la integración de modelos de machine learning, el desarrollo de características impulsadas por IA y el ajuste de los algoritmos de IA para las aplicaciones. Mientras que los desarrolladores de software pueden incorporar tecnologías de IA en sus proyectos, los desarrolladores de IA se centran específicamente en diseñar, optimizar e implementar modelos de IA.

Distinciones clave:

• Desarrollador de software: trabaja en una amplia gama de aplicaciones, incluido el desarrollo web, las aplicaciones móviles y el software empresarial. Puede utilizar herramientas de IA, pero no está especializado en el desarrollo de modelos de IA.
• Desarrollador de IA: se especializa en aplicaciones de IA, en particular en la integración e implementación de modelos y algoritmos de IA para mejorar la funcionalidad del software.