Trabajar con IA: aplicaciones y empleos en el mercado laboral

La inteligencia artificial está modificando la manera de organizar tareas, analizar información y tomar decisiones dentro de las empresas. En España, su implantación avanza especialmente entre las organizaciones de mayor tamaño, mientras que el Reglamento (UE) 2024/1689, conocido como Reglamento de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, introduce además nuevas responsabilidades relacionadas con el uso seguro y responsable de estos sistemas. El resultado es un mercado laboral en el que saber trabajar con IA empieza a ser relevante tanto para perfiles tecnológicos como para profesionales de gestión, marketing, finanzas, recursos humanos o consultoría.

Por qué trabajar con IA va a ser indispensable en casi cualquier puesto

Trabajar con IA no significa necesariamente desarrollar algoritmos o saber programar. En muchas profesiones consiste en utilizar herramientas capaces de analizar grandes cantidades de información, automatizar determinadas tareas, generar contenidos o apoyar la toma de decisiones.

Esta complementariedad puede afectar a millones de profesionales. Las estimaciones recogidas en la documentación de referencia apuntan a que 3,24 millones de empleos en España, equivalentes al 15,9 % de la población ocupada analizada, podrían beneficiarse de una mejora de productividad derivada del uso de inteligencia artificial.

Un profesional de marketing puede emplearla para analizar el rendimiento de una campaña. Un responsable financiero puede detectar patrones en grandes conjuntos de operaciones. Un equipo de recursos humanos puede agilizar procesos administrativos y un directivo puede utilizar modelos predictivos para estudiar distintos escenarios empresariales.

Esta realidad también explica el creciente interés por una formación que conecte tecnología y gestión empresarial. Programas como el Máster en IA Aplicada a Negocio se orientan precisamente a comprender cómo incorporar estas tecnologías a procesos y decisiones de negocio.

A este cambio se suma el componente regulatorio. El artículo 4 del Reglamento (UE) 2024/1689 establece obligaciones relacionadas con la alfabetización en materia de IA. Los proveedores y responsables del despliegue deben adoptar medidas para garantizar, en la medida de lo posible, un nivel suficiente de conocimientos de IA entre las personas que utilizan estos sistemas en su nombre.

Por ello, las empresas necesitan algo más que especialistas técnicos. También requieren profesionales capaces de entender las posibilidades y limitaciones de los sistemas, supervisar resultados, detectar errores y valorar cuestiones relacionadas con privacidad, seguridad, sesgos y cumplimiento normativo.

Este contexto abre nuevas oportunidades laborales en inteligencia artificial para profesionales procedentes de distintas disciplinas.

Aplicaciones de la IA en el día a día de una empresa

La inteligencia artificial ya tiene aplicaciones prácticas en buena parte de las áreas funcionales de una organización. Su utilidad depende del sector, los datos disponibles, la madurez tecnológica de la compañía y el problema que se pretenda resolver.

En marketing y ventas, por ejemplo, puede ayudar a segmentar audiencias, generar borradores de contenidos, analizar el comportamiento de clientes o construir modelos predictivos. Los equipos pueden combinar modelos generativos con plataformas de CRM y herramientas de analítica para personalizar determinadas acciones.

La automatización con IA también permite agilizar tareas administrativas. Clasificar documentos, extraer información de facturas, comparar registros o resumir grandes cantidades de documentación son actividades que pueden apoyarse en sistemas inteligentes. Esta automatización mediante IA permite dedicar una mayor parte del tiempo a actividades que requieren análisis, negociación o criterio profesional.

En atención al cliente, los asistentes conversacionales pueden encargarse de consultas sencillas y facilitar información antes de derivar determinados casos a una persona. El objetivo no tiene por qué ser sustituir completamente la atención humana, sino distribuir las consultas según su complejidad.

En finanzas, las aplicaciones incluyen detección de anomalías, evaluación de riesgos, previsiones y análisis de operaciones. En recursos humanos pueden emplearse para ordenar información, apoyar procesos de selección o analizar datos agregados relacionados con la plantilla.

La dirección también puede recurrir a herramientas de inteligencia empresarial y modelos predictivos para comparar escenarios. En estos casos resulta especialmente importante que la decisión continúe bajo supervisión humana, ya que un resultado generado por un sistema de IA no equivale automáticamente a una recomendación correcta.

Esta dimensión estratégica explica que la inteligencia artificial se haya convertido también en un asunto de dirección. La formación específica sobre IA para directivos permite entender mejor qué procesos pueden beneficiarse de estas tecnologías y cuáles requieren mayores controles.

10 nuevos empleos para trabajar con IA

Aunque suele hablarse de unos pocos perfiles tecnológicos, el mercado relacionado con la inteligencia artificial abarca puestos muy diferentes. Algunos permiten acceder desde áreas empresariales y otros requieren una especialización técnica avanzada.

Estos son diez perfiles relevantes, ordenados aproximadamente desde los más accesibles para profesionales procedentes del mundo empresarial hasta aquellos que exigen una preparación tecnológica mayor:

1. Consultor de IA o AI Transformation Manager. Analiza procesos empresariales, identifica oportunidades de automatización y ayuda a diseñar proyectos de adopción tecnológica. Es una posible evolución para profesionales de consultoría, estrategia o gestión de proyectos. Según Glassdor sitúa su rango salarial orientativo entre 40.000 y 80.000 euros brutos anuales.
2. Especialista en IA y marketing digital. Utiliza modelos generativos, automatización y analítica para desarrollar campañas, estudiar audiencias y optimizar contenidos. Es especialmente accesible para profesionales procedentes de marketing y comunicación. El rango orientativo recogido para un especialista que combine la IA con el marketing digital según Glassdor se encuentra entre 32.000 y 55.000 euros anuales.
3. AI Business Analyst. Actúa como enlace entre las necesidades empresariales y los equipos técnicos. Define requisitos, interpreta datos y ayuda a convertir problemas de negocio en proyectos analíticos. Puede ser una salida para titulados en ADE, Economía o Finanzas con conocimientos de datos. La remuneración de un consultor de negocio de IA para fuentes como Glassdor se sitúa entre 28.000 y 49.000 euros.
4. Especialista en IA generativa o prompt engineer. Diseña instrucciones, flujos y sistemas de interacción con modelos generativos. La evolución de estas herramientas hace que el perfil tienda a integrarse con funciones de producto, automatización, contenidos y estrategia. El rango indicado en la documentación es de 30.000 a 58.000 euros.
5. Especialista en cumplimiento y ética de IA. Analiza riesgos, políticas internas y obligaciones regulatorias relacionadas con sistemas algorítmicos. Los perfiles jurídicos, de compliance y protección de datos pueden encontrar aquí una vía de especialización. La referencia aportada sitúa la remuneración entre 45.000 y 85.000 euros.
6. AI Product Manager. Define productos y servicios basados en inteligencia artificial y coordina negocio, tecnología y experiencia de usuario. Suele requerir experiencia previa en producto digital. Su rango salarial orientativo está entre 45.000 y 75.000 euros.
7. Data Scientist. Construye modelos estadísticos y predictivos a partir de grandes volúmenes de información. Requiere conocimientos de matemáticas, estadística, programación y tratamiento de datos. Las cifras facilitadas oscilan entre unos 35.000 euros para perfiles júnior y 75.000 euros para perfiles sénior.
8. Machine Learning Engineer. Convierte modelos de aprendizaje automático en soluciones que pueden integrarse y escalarse dentro de productos o procesos empresariales. Es un puesto claramente técnico, para el que suele ser necesaria una sólida preparación en programación. Puedes ampliar sus funciones en este artículo sobre el perfil de Machine Learning Engineer. El rango orientativo aportado se sitúa entre 40.000 y 85.000 euros.
9. MLOps Engineer. Se ocupa de desplegar, monitorizar y mantener modelos de machine learning en entornos de producción. Combina conocimientos de aprendizaje automático, infraestructura cloud, DevOps y arquitectura de sistemas. El rango de referencia se encuentra entre 45.000 y 90.000 euros.
10. Arquitecto de soluciones de IA y datos. Diseña la infraestructura que permite integrar modelos, fuentes de datos y servicios tecnológicos a escala empresarial. Habitualmente requiere varios años de experiencia en software, cloud o arquitectura de datos. La documentación sitúa su remuneración orientativa entre 60.000 y 110.000 euros anuales.

Los salarios deben interpretarse como rangos orientativos, ya que cambian según experiencia, ciudad, sector, tamaño de empresa y responsabilidades asociadas al puesto.

Para una persona procedente de administración, marketing, consultoría o dirección, perfiles como consultor de IA, AI Business Analyst o AI Product Manager pueden ofrecer una transición más directa que las posiciones puramente técnicas.

¿Qué sectores están contratando más perfiles de inteligencia artificial?

La contratación vinculada a IA tiene especial presencia en actividades que manejan grandes cantidades de datos o dependen de procesos digitales.

La programación y la consultoría tecnológica concentran buena parte de estas oportunidades. Las empresas necesitan profesionales capaces de desarrollar software, conectar modelos mediante API, construir arquitecturas de datos e implantar soluciones en organizaciones de otros sectores.

Las telecomunicaciones son otro ámbito relevante. El funcionamiento y optimización de redes, la infraestructura cloud y el procesamiento de datos generan oportunidades para ingenieros, arquitectos y especialistas en MLOps.

En marketing, publicidad y medios, la IA se utiliza para analizar audiencias, automatizar determinados procesos de producción, personalizar comunicaciones y desarrollar modelos predictivos. Esto genera perfiles híbridos que combinan conocimiento de marketing, analítica y herramientas generativas.

La banca, las finanzas y los seguros cuentan con aplicaciones relacionadas con prevención del fraude, gestión del riesgo, análisis de clientes y automatización documental. A estas funciones se añade la necesidad de disponer de profesionales capaces de interpretar los requisitos regulatorios asociados a los sistemas de IA.

También existen oportunidades en atención al cliente, servicios profesionales, industria, administraciones públicas y sanidad, aunque los casos de uso y las obligaciones regulatorias cambian considerablemente entre actividades.

Madrid, Cataluña, la Comunidad Valenciana y Aragón aparecen en la documentación de referencia entre los territorios españoles con una presencia destacada de empresas usuarias de estas tecnologías. El desarrollo de proyectos públicos asociados a la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial también contribuye a generar actividad alrededor de investigación, supercomputación, lenguas, transformación administrativa y otras aplicaciones.

Competencias y herramientas que piden hoy las ofertas de empleo en IA

Aprender una herramienta concreta puede ayudar a acceder a determinadas posiciones, aunque trabajar en inteligencia artificial requiere combinar conocimientos técnicos y capacidades humanas.

Entre las competencias técnicas más habituales se encuentra Python, utilizado ampliamente en ciencia de datos y machine learning, junto con SQL para consultar y gestionar bases de datos.

Para posiciones especializadas también aparecen frameworks y ecosistemas como PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, LangChain o LlamaIndex. En infraestructura y analítica empresarial son habituales tecnologías relacionadas con AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks, Power BI o Tableau.

La importancia de estas herramientas cambia según el puesto. Un consultor de IA no necesita dominar PyTorch al mismo nivel que un Machine Learning Engineer. Del mismo modo, un especialista en cumplimiento normativo necesita comprender cómo funciona y qué riesgos plantea un sistema, aunque no sea quien programe el modelo.

El pensamiento crítico adquiere especial relevancia. Los modelos generativos pueden producir respuestas incorrectas, incompletas o sesgadas, por lo que saber comprobar resultados y contrastar fuentes es una capacidad aplicable a prácticamente cualquier puesto que utilice IA.

También ganan peso la comunicación, la creatividad, la resolución de problemas y la capacidad de traducir necesidades entre distintas áreas. Una organización puede disponer de tecnología avanzada y, aun así, obtener poco valor de ella si sus profesionales no consiguen conectar sus posibilidades con problemas concretos del negocio.

La gobernanza de la IA completa este conjunto de capacidades. Comprender el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, la protección de datos y los principios de gestión del riesgo será especialmente relevante para quienes participen en la selección, implantación o supervisión de sistemas.

Qué estudiar para trabajar en inteligencia artificial

El itinerario depende del puesto al que se quiera acceder y de la formación previa. No todas las carreras relacionadas con IA requieren empezar de nuevo con un grado tecnológico.

Una persona formada en ADE, Economía, Marketing o Derecho puede complementar su experiencia mediante estudios de posgrado centrados en aplicaciones empresariales. El Máster en IA Aplicada a Negocio, por ejemplo, aborda la aplicación de estas tecnologías desde una perspectiva vinculada a la gestión.

Los perfiles interesados en una preparación técnica y empresarial pueden valorar el Máster en Inteligencia Artificial & Machine Learning for Business. Para quienes quieran profundizar en el ciclo del dato y su utilización para la toma de decisiones, otra vía es el Máster en Business Analytics & IA.

El Global Máster en Business Analytics and Data Strategy puede encajar con profesionales interesados en estrategia de datos e inteligencia de negocio, mientras que un Executive MBA puede aportar una visión más amplia para perfiles directivos que necesiten integrar las decisiones tecnológicas dentro de la estrategia empresarial.

La formación académica puede complementarse con proyectos prácticos. Crear un modelo de análisis de clientes, automatizar un proceso documental o desarrollar un pequeño sistema de apoyo a decisiones permite demostrar que los conocimientos adquiridos pueden trasladarse a problemas empresariales reales.

Para perfiles procedentes del mundo corporativo, también resulta útil construir una transición progresiva. Primero pueden familiarizarse con modelos generativos y herramientas de análisis, después profundizar en los fundamentos de datos y automatización y, finalmente, especializarse en función del puesto elegido.

Saber programar no es imprescindible para todos los empleos relacionados con IA. Un Machine Learning Engineer sí necesita conocimientos avanzados de programación, mientras que un consultor de IA, un especialista en cumplimiento o determinados Product Managers trabajan principalmente desde la estrategia, los procesos, la regulación y la gestión de proyectos.

El desarrollo de la inteligencia artificial está creando así dos grandes vías profesionales que se complementan: especialistas capaces de construir la tecnología y profesionales capaces de aplicarla correctamente dentro de las organizaciones. Para quienes ya cuentan con experiencia empresarial, aprender a conectar conocimiento sectorial, datos y herramientas de IA puede convertirse en una vía de especialización profesional con aplicaciones en numerosos sectores.