¿Qué es un desarrollador de IA?

Por ejemplo, un desarrollador de IA que trabaje en un chatbot de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para una empresa de servicios financieros puede empezar el día con la revisión de los registros que indican cómo gestionó el chatbot las consultas de los clientes. Busca patrones en el comportamiento del usuario y ajusta 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 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, refinar las llamadas de la interfaz de programación de aplicaciones (API)o integrar un módulo de análisis de sentimiento para medir mejor la satisfacción del cliente. También podría optimizar el rendimiento del chatbot al refinar su interacción con los servicios de IA basados en la nube o mejorar su capacidad para escalar los problemas no resueltos a un representante humano. A diferencia de un ingeniero de machine learning, que se centraría en volver a entrenar el modelo o modificar su estructura de neural networks, el desarrollador de IA garantiza que el modelo interactúe sin problemas con otros componentes y se alinee con los objetivos empresariales.

Los desarrolladores de IA frecuentemente colaboran con desarrolladores de software, gerentes de productos y científicos de datos para mejorar las funciones impulsadas por IA. Llevan a cabo pruebas, monitorean el rendimiento de IA en entornos de producción y refinan los modelos para mejorar la precisión y la eficiencia.

Un desarrollador de IA exitoso necesita una combinación de experiencia técnica y habilidades blandas. Los desarrolladores de IA también trabajarán en estrecha colaboración con los ingenieros de lenguaje de máquina e IA y deben estar familiarizados con los fundamentos de esos campos.

Los desarrolladores de IA deben dominar lenguajes de programación como Python, Java y C++. Python se usa ampliamente debido a su extensas bibliotecas de machine learning y de aprendizaje profundo como Tensorflow, PyTorch y sci-kit-learn. Java, por lo general, se usa para el procesamiento de big data y el software de IA empresarial, mientras que C++ se prefiere para tareas informáticas 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, así como las mejores prácticas para la gestión de proyectos en el desarrollo de IA. La experiencia con infraestructura de desarrollo web e integración de API también es valiosa, especialmente para desplegar modelos de IA en aplicaciones del mundo real.

Los desarrolladores de IA deben comprender los modelos de machine learning y las arquitecturas de aprendizaje profundo , incluidas las neural networks, los decision trees y las máquinas de vectores de soporte. Es necesario un sólido conocimiento del modelado predictivo para desarrollar sistemas de IA que reconozcan patrones, clasifiquen datos y generen respuestas inteligentes. Si bien estos sistemas están tradicionalmente bajo el ámbito 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 analytics de datos, limpieza de datos y técnicas de preprocesamiento, 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. Si bien algunos de estos trabajos pueden ser más adecuados para un científico de datos, los desarrolladores de IA deben comprender los conceptos básicos.

Los desarrolladores de IA deben tener sólidas habilidades de resolución de problemas para manejar desafíos complejos en el diseño y la optimización de sistemas de IA. Deben ser capaces de analizar los resultados generados por la IA, solucionar errores y perfeccionar los modelos de machine learning. La capacidad de pensar críticamente ayuda a los desarrolladores a tomar decisiones informadas a la hora de seleccionar arquitecturas de IA y algoritmos de machine learning.

El desarrollo de IA no se trata solo de programar; 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 las industrias de atención médica, finanzas y robótica. Innovar nuevas aplicaciones de visión artificial y optimizar el software de IA requiere una combinación de experiencia técnica y solución creativa de problemas.

La IA es un campo en rápida evolución, con nuevos avances y tecnologías que surgen constantemente. Los desarrolladores deben mantenerse al día con los avances en machine learning, aprendizaje profundo e IA generativa para seguir siendo competitivos. El aprendizaje continuo implica leer artículos de investigación, participar en comunidades de IA, tomar cursos en línea y experimentar con software de IA. Explorar plataformas como OpenAI, Hugging Face y Kaggle ayuda a los desarrolladores a perfeccionar su conjunto de 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 académica, experiencia práctica y desarrollo continuo de habilidades.

Formación y antecedentes académicos

Un título en ciencias de la computación, inteligencia artificial, ciencia de datos, estadística o un campo relacionado proporciona el conocimiento básico necesario para el desarrollo de la IA. Muchas universidades ahora ofrecen programas especializados en machine learning, aprendizaje profundo y NLP. Estudios avanzados, como un máster en IA o ciencia de datos, pueden desarrollar aún más la experiencia en IA generativa, big data y aprendizaje por refuerzo. Sin embargo, la experiencia práctica y una buena cartera pueden ser tan valiosas como la educación formal.

Desarrollar habilidades de programación y machine learning

Los desarrolladores de IA deben ser hábiles en lenguajes de programación para construir y desplegar modelos de machine learning. Comprender las técnicas de machine learning y aprendizaje profundo es crítico para el desarrollo de la IA. Los desarrolladores de nivel de entrada o principiantes pueden comenzar con los fundamentos del aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo antes de avanzar a temas más avanzados, como neural networks profundas y arquitecturas transformadoras.

Obtener experiencia práctica a través de proyectos

La experiencia práctica es importante para desarrollar 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 conocimientos teóricos de manera significativa. Algunos ejemplos de proyectos de IA son:

• El desarrollo de un modelo de pronóstico de precios de acciones a partir de datos históricos de mercado
• La creación de una aplicación de atención médica impulsada por IA para la clasificación de imágenes médicas
• La creación de un chatbot NLP con los modelos GPT de OpenAI o ChatGPT para la atención al cliente
• El diseño de un pipeline de big data para la detección de fraudes en transacciones financieras

Explorar los marcos 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 construir y entrenar neural networks
• Hugging Face para trabajar con modelos de NLP e IA generativa
• scikit-learn para implementar algoritmos tradicionales de machine learning
• Docker y Kubernetes para desplegar aplicaciones de IA en entornos escalables
• GitHub para el control de versiones y la colaboración en proyectos de software de IA de código abierto

Crear una cartera y contribuir a proyectos de código abierto

Una cartera sólida demuestra pericia y experiencia práctica. Los desarrolladores de IA suelen utilizar GitHub para mostrar proyectos y despliegue de IA. Contribuir a proyectos de IA de código abierto también es beneficioso, ya que brinda oportunidades para colaborar con expertos de la industria y, al mismo tiempo, obtener exposición a mejores prácticas en gestión de proyectos e ingeniería de software.

Obtener certificaciones de IA y desarrollo profesional

Las certificaciones validan los conocimientos y ayudan a los desarrolladores de IA a destacarse en el mercado laboral. Las certificaciones reconocidas por las industrias cubren conceptos esenciales de IA y machine learning, incluida la IA generativa, las neural networks y las aplicaciones de IA en industrias. Los ejemplos incluyen:

• Científico certificado en inteligencia artificial (CAIS)
• Ingeniero en inteligencia artificial (AIE)
• Certificación de desarrollador de TensorFlow
• Asociado de ingeniería de IA de Microsoft Azure
• Certificado de IBM AI Engineering Professional

Mantenerse actualizado sobre la investigación de IA y las tendencias de la industria

La IA es un campo en rápida evolución, con nuevas tecnologías que surgen continuamente. Los desarrolladores deben mantenerse al día con los avances en machine learning, aprendizaje profundo e IA generativa. Leer documentos de investigación de IA, asistir a conferencias de la industria y explorar nuevos desarrollos en software de IA ayudan a los profesionales a mantenerse competitivos. Las plataformas en línea, como Kaggle, Stack Overflow y LinkedIn, también brindan oportunidades para establecer contactos y debates sobre las mejores prácticas en el desarrollo de IA.

Herramientas como ChatGPT, GPT-4 y Stable Diffusion han ampliado las capacidades de las aplicaciones de IA: automatizan la creación de contenido, aceleran el desarrollo de software y transforman 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 evidencia de que los asistentes de código de IA también ayudan a los desarrolladores a disfrutar más de su trabajo.

Al mismo tiempo, las plataformas de desarrollo de IA de código bajo y sin código están haciendo que la IA sea más accesible para quienes no tienen una amplia experiencia en programación. Servicios como Google AutoML, Microsoft Azure AI e IBM watsonx® ayudan a los usuarios a crear, entrenar y desplegar modelos de machine learning mediante 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.

Si bien las herramientas de bajo código pueden optimizar el desarrollo, carecen de la flexibilidad necesaria para crear aplicaciones complejas de IA que requieren arquitecturas especializadas, ajustes de alto rendimiento y adaptaciones específicas de dominio.

A medida que más empresas implementen modelos de machine learning y usen big data, la demanda de desarrolladores de IA continuará aumentando. En el ámbito de atención médica, la IA ayuda en el diagnóstico médico, el descubrimiento de fármacos y la monitorización de pacientes. En la venta minorista, la IA personaliza las experiencias de compra y optimiza las cadenas de suministro. Los análisis predictivos impulsados por IA está ayudando a las empresas a anticipar las tendencias del mercado y tomar decisiones proactivas. Incluso las herramientas de gestión de proyectos están integrando IA para optimizar los flujos de trabajo y mejorar la productividad.

Esta adopción generalizada significa que las compañías necesitan desarrolladores de IA cualificados para crear y mantener sistemas de IA de vanguardia. Los desarrolladores con experiencia en algoritmos de machine learning, IA generativa y big data están especialmente en demanda, ya que las compañías tratan de emplear la IA para obtener una ventaja competitiva.

En 2024, el mercado global de IA estaba valorado en aproximadamente 233 460 millones USD. Las proyecciones para 2025 y posteriores estiman que el tamaño del mercado alcanzará entre 243 700 millones USD y 294 160 millones USD¹, mientras que los pronósticos para 2030 anticipan que el mercado se expandirá a entre 826 700 millones USD y 1 811 750 millones USD, con algunas estimaciones que sugieren que podría acercarse 1 billón USD para 2027²

Como resultado, se espera que la demanda de especialistas en IA crezca bastante. 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 reemplace los empleos, el Foro Económico Mundial³ predice que la IA creará 97 millones de nuevos empleos 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 funciones impulsadas por IA en aplicaciones, al integrar modelos de machine learning y escribir el código necesario para desplegar la funcionalidad de IA en el software. Su función suele consistir en la creación de aplicaciones impulsadas por IA para necesidades específicas de empresas o consumidores.

Por el contrario, los ingenieros de IA se centran en los aspectos más generales de ingeniería y despliegue de los sistemas de IA. Estos incluyen el diseño de arquitecturas escalables, la gestión de la infraestructura en la nube, la optimización de los modelos para el rendimiento y la garantía de la integración fluida de los sistemas de IA en los entornos empresariales. Los ingenieros de IA a menudo trabajan en el pipeline de operaciones machine learning (MLOps), con las tareas de desplegar, monitorear y dar mantenimiento a los modelos de manera efectiva.

Distinciones clave:

• Desarrollador de IA: responsable principal de la programación, pruebas e integración de modelos de IA en aplicaciones. 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, optimización y despliegue de sistemas de IA. Requiere experiencia en computación en la nube, gestión de infraestructura y escalabilidad del sistema.

Los desarrolladores de software crean aplicaciones de propósito general, trabajando con lenguajes de programación e infraestructura para desarrollar productos de software que pueden o no incluir funcionalidad de IA.

Los desarrolladores de IA se especializan en crear e implementar soluciones impulsadas por IA. Su trabajo consiste en la integración de modelos de machine learning, el desarrollo de funciones 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 y desplegar 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 usar herramientas de IA, pero no se especializa en el desarrollo de modelos de IA.
• Desarrollador de IA: se especializa en aplicaciones de IA y se centra en integrar e implementar modelos de IA y algoritmos de IA para mejorar la funcionalidad del software.