¡Aparecen nuevas ocupaciones creadas por IA!

20/12/2025 Alberto Marín Morán BekeSantos

Por: Laszlo Beke – BekeSantos

Los avances tecnológicos y especialmente el auge de los agentes de inteligencia artificial (IA), ya está generando demanda de nuevos puestos de trabajo. Esto, independientemente de las preocupaciones sobre un apocalipsis laboral en el futuro. La realidad es que el proceso de cambio será tan profundo, que no es fácil pronosticar hacia donde se dirigirá. Sin embargo, en este momento la IA está creando nuevas ocupaciones y se está detectando que lo más necesario son las habilidades humanas. Algunas de estas nuevas ocupaciones se dedican a capacitar a los agentes, a integrarlos en las organizaciones y a garantizar su buen comportamiento. Muchos de estos nuevos roles, además, requieren habilidades exclusivamente humanas. Aprovechemos para hacer una revisión de algunas de estas nuevas ocupaciones.

Anotador de datos

Estos ya no son simplemente trabajadores temporales mal pagados que etiquetaban imágenes en medio del tedio. A medida que la IA ha avanzado, se ha reclutado cada vez más a expertos en áreas como finanzas, derecho y medicina para ayudar a entrenar los modelos. Incluso, hay un emprendimiento (Mercor) que ha creado una plataforma para contratar a científicos que ayuden a desarrollar bots y fue valorada recientemente en US$10 000 millones, donde los contratados perciben una media de US$90 por hora. Los anotadores humanos siguen siendo esenciales por las siguientes razones:

Comprensión contextual: Las máquinas a menudo pasan por alto matices (sarcasmo en el texto, referencias culturales, imágenes ambiguas).
Control de calidad: Existen herramientas de anotación automatizadas, pero la supervisión humana garantiza la fiabilidad.
Garantías éticas: Los anotadores ayudan a prevenir sesgos perjudiciales al identificar datos problemáticos y garantizar una representación diversa.

El futuro de la anotación de datos apunta hacia:

Enfoques híbridos: La anotación asistida por IA acelera el proceso, pero las personas siguen siendo fundamentales para la validación.
Especialización: Los anotadores necesitan cada vez más experiencia en el dominio (por ej., profesionales médicos que etiquetan imágenes radiológicas).
Rol en evolución: A medida que los sistemas de IA se vuelven más complejos, los anotadores pasan del simple etiquetado a la selección, validación y auditoría de conjuntos de datos.

Ingeniero de Despliegue de IA

Los Ingenieros de Despliegue de IA (IDIA) son ingenieros de software que se integran directamente con los equipos de los clientes para resolver problemas complejos del mundo real. En la práctica, son una combinación de desarrollador, consultor y vendedor que trabajan in situ para personalizar herramientas de IA para un cliente y ponerlas en funcionamiento. Actúan como puente entre la tecnología de la empresa y los desafíos operativos del cliente. Otros nombres para este puesto incluyen «ingeniero de despliegue del cliente», «ingeniero de soluciones», «ingeniero de implementación» o «ingeniero de campo», según la organización. Las funciones principales de los IDIA son:

Puente entre la tecnología y el negocio: Los IDIA traducen las capacidades técnicas en resultados empresariales, garantizando que los sistemas avanzados (como agentes de IA o plataformas empresariales) realmente aporten valor.
Integrados con los clientes: Los IDIA operan in situ o en estrecha colaboración con los equipos de los clientes para comprender sus flujos de trabajo y sus problemas.
Resolución de problemas en contexto: Diseñan e implementan soluciones a la medida, a menudo adaptando productos básicos a los entornos específicos de los clientes.
Implementación práctica: No se limitan a asesorar, sino que construyen, depuran e integran activamente sistemas en entornos de producción.

Sus responsabilidades típicas incluyen:

Arquitectura de soluciones personalizadas: Diseño de integraciones y modificaciones para satisfacer las necesidades específicas del cliente.
Prototipado rápido: Creación de pruebas de concepto para validar ideas antes de la implementación a gran escala.
Integración de datos y sistemas: Conexión de las fuentes de datos del cliente con las plataformas empresariales (por ejemplo, sincronización de bases de conocimiento con agentes de IA).
Capacitación y soporte: Orientación a los equipos del cliente sobre el uso y el mantenimiento de las soluciones implementadas.

A medida que las plataformas de IA y automatización se expanden, los IDIA se vuelven cruciales para garantizar su adopción y éxito. Su conjunto de habilidades —profundidad técnica y empatía empresarial— los posiciona como los «tecnólogos de primera línea» de la innovación empresarial.

Especialista en riesgo y gobernanza de IA

Un especialista en riesgos y gobernanza de IA garantiza que los sistemas de inteligencia artificial se desarrollen, implementen y supervisen de forma responsable, equilibrando la innovación con el cumplimiento normativo, la ética y la gestión de riesgos. Actúa como garante de la confianza en la IA y los elementos claves de este rol son:

Evaluación de riesgos: Evaluar los posibles daños de los sistemas de IA, incluyendo sesgos, violaciones de la privacidad, vulnerabilidades de ciberseguridad y uso indebido.
Marcos de gobernanza: Diseñar e implementar políticas que alineen los proyectos de IA con los estándares legales, éticos y organizativos.
Supervisión del cumplimiento normativo: Garantizar el cumplimiento de normativas, como las nuevas leyes nacionales de IA.
Alineación operativa: Integrar las prácticas de gobernanza en los flujos de trabajo empresariales para que las soluciones de IA se mantengan seguras y eficaces.

Responsabilidades clave incluyen:

Gobernanza de datos: Mapear los flujos de datos, garantizar la calidad y prevenir el uso no autorizado.
Respuesta a incidentes: Establecer protocolos para gestionar fallos o infracciones éticas relacionadas con la IA.
Creación de políticas: Redactar directrices internas para el uso responsable de la IA, incluyendo medidas de transparencia y rendición de cuentas.
Monitoreo y auditoría: Revisión continua de los modelos de IA para detectar desviaciones, sesgos o consecuencias imprevistas.
Comunicación con las partes interesadas: Traducir los riesgos técnicos al lenguaje empresarial para ejecutivos, reguladores y clientes.

Director de Inteligencia Artificial

El responsable de integrar todo esto es el director de IA, una incorporación cada vez más popular en cargos de la alta dirección. El Director de Inteligencia Artificial (CAIO) es un alto ejecutivo responsable de definir la estrategia general de IA de una organización, garantizando que las iniciativas de inteligencia artificial se alineen con los objetivos del negocio, cumplan con la normativa y aporten valor medible. Suele combinar experiencia técnica con un profundo conocimiento de un sector específico y una amplia experiencia en la revisión de procesos corporativos. El Director de Inteligencia Artificial es el arquitecto ejecutivo de la transformación de la IA, garantizando que la inteligencia artificial no solo se implemente eficazmente, sino que también se gestione responsablemente en toda la empresa.

Las funciones principales del CAIO incluyen:

Liderazgo estratégico: El CAIO define la visión de IA de la empresa, estableciendo prioridades para la investigación, el desarrollo y la implementación.
Alineación con el negocio: Garantiza que los proyectos de IA respalden directamente los objetivos de la organización, desde el aumento de la eficiencia hasta la generación de nuevas fuentes de ingresos.
Catalizador de la innovación: Identifica oportunidades donde la IA puede transformar las operaciones, los productos o las experiencias de los clientes.
Gobernanza y ética: Supervisa las prácticas responsables de IA, incluyendo la gestión de riesgos, la mitigación de sesgos y el cumplimiento de leyes asociadas a la IA.

Las responsabilidades clave son:

Desarrollo de la estrategia de IA: Elaboración de una hoja de ruta para la adopción de IA en toda la empresa.
Supervisión tecnológica: Supervisión del desarrollo de modelos, la infraestructura y las colaboraciones con proveedores o instituciones de investigación.
Gestión del talento: Formación y liderazgo de equipos multidisciplinarios de IA (científicos de datos, ingenieros, especialistas en ética).
Colaboración interdisciplinaria: Colaboración con CIO, CTO y directores de riesgos para integrar la IA en los sistemas empresariales.
Participación externa: Representación de la empresa en debates regulatorios, foros del sector y comunicaciones públicas sobre IA.

Se hace referencia a Job apocalypse? Humbug! AI is creating brand new occupations. La imagen es cortesía de Microsoft Copilot.