Tras revisar una guía detallada sobre carreras en inteligencia artificial, descubrí que las oportunidades son mucho más amplias de lo que imaginaba y hay áreas emergentes que pocos están valorando.

Roles evidentes y tradicionales: ingeniero de IA (12-25 LPA), ingeniero de machine learning (10-22 LPA), científico de datos (9-20 LPA) e ingeniero de NLP (8-18 LPA). Estas posiciones siguen siendo sólidas y muy demandadas, centradas en construir modelos inteligentes, crear algoritmos que aprenden de los datos y extraer información útil de grandes volúmenes de información.

La mina de oro oculta: IA aplicada al testing. Uno de los descubrimientos más sorprendentes es el auge de la IA en pruebas de software como una vertical profesional en crecimiento. Equipos modernos de control de calidad usan herramientas potenciadas por IA que generan casos de prueba automáticamente basados en el comportamiento de la aplicación, predicen los módulos con mayor probabilidad de fallo, autorrecuperan scripts de automatización cuando cambian elementos de la interfaz y detectan regresiones visuales de forma automática. En entornos de producción estas soluciones ya están reduciendo el mantenimiento de pruebas entre un 40 y un 60 por ciento.

Si ya trabajas en testing o automatización con herramientas como Selenium, Playwright o Cypress no necesitas empezar desde cero. Se trata de incorporar capacidades de IA a habilidades existentes, lo que suele ser mucho más rápido que aprender IA desde cero. El mercado necesita profesionales que entiendan tanto frameworks clásicos de testing como enfoques impulsados por IA.

Otros roles con alta demanda: ingeniero de computer vision (9-21 LPA), especialista en generative AI (14-28 LPA), arquitecto de IA (18-35 LPA) y product manager de IA (15-30 LPA). Además aparecen puestos especializados como ingeniero de agentes IA y roles combinados con expertise en servicios cloud y seguridad.

Por dónde empezar: no es imprescindible un título en informática. Enfócate en fundamentos de Python, conceptos básicos de machine learning como regresión y clasificación, proyectos pequeños (reconocimiento de imágenes, análisis de texto), y en aprender frameworks como TensorFlow y PyTorch. También es muy valioso comprender servicios cloud y cómo desplegar modelos en entornos AWS o Azure.

En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollar soluciones a medida que integran inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Si necesitas una plataforma o una aplicación que combine modelos de IA con despliegue seguro y escalable, nuestros equipos diseñan soluciones personalizadas y robustas. Con experiencia en aplicaciones a medida y software a medida podemos ayudar a transformar casos de uso de negocio en productos reales, por ejemplo mediante integraciones de IA en procesos críticos o la construcción de agentes IA para automatizar tareas.

Si tu prioridad es llevar cargas y despliegues a la nube trabajamos con las principales plataformas y ofrecemos servicios cloud aws y azure para optimizar rendimiento y costes. Para proyectos que requieren protección y pruebas avanzadas, en Q2BSTUDIO ofrecemos servicios de ciberseguridad y pentesting que aseguran el ciclo de vida de tus aplicaciones. Para iniciativas de análisis y reporting aplicamos servicios inteligencia de negocio y power bi que convierten datos en decisiones accionables.

Si quieres explorar cómo aplicar IA en testing, automatizar procesos o diseñar un producto con inteligencia artificial, puedes ver ejemplos de nuestras soluciones en IA para empresas o solicitar un proyecto de aplicaciones a medida en desarrollo de aplicaciones y software a medida. La conclusión es clara: las carreras en IA ya no son exclusivas de los científicos de datos. Hay puertas de entrada desde testing, desarrollo, producto y operaciones. ¿Cuál será tu camino en IA?