Roles de trabajo en ciencia de datos e inteligencia artificial

¿Son los datos el petróleo del siglo XXI? ¿Es cierto que ser científico de datos es el trabajo más atractivo del siglo? ¿Se gana bien? ¿Vamos a perder el trabajo por la IA?

Todas esas preguntas las provocó el boom de los datos y la inteligencia artificial de la última década. No hay una respuesta definitiva a ninguna, pero sí hay algo cierto: la capacidad de recopilar, analizar y usar datos de manera efectiva se volvió central, y eso generó una demanda creciente de perfiles especializados.

Este es un recorrido por los roles más relevantes del campo: qué hace cada uno, qué habilidades pide y cómo contribuye al panorama general.

Las cifras salariales son referencias de 2024 y varían mucho según industria, tamaño de empresa y modalidad de contratación.

Científico de datos

Uno de los roles más conocidos. Analiza e interpreta grandes volúmenes de datos con técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para extraer conocimiento y apoyar decisiones estratégicas.

Responsabilidades: desarrollar modelos predictivos y algoritmos de machine learning; hacer análisis exploratorio; comunicar hallazgos y recomendaciones; colaborar con otras áreas para implementar soluciones basadas en datos.

Habilidades clave: programación en Python, R o SQL; estadística y matemáticas; herramientas de visualización como Power BI o Tableau.

Salario de referencia: Estados Unidos, 95.000–120.000 anuales. América Latina, 30.000–60.000.

Analista de datos

Se centra en recopilar, procesar y analizar datos para generar informes y visualizaciones que apoyen decisiones de negocio.

Responsabilidades: recopilar y limpiar datos de diversas fuentes; construir dashboards y reportes para monitorear métricas clave; identificar tendencias y patrones; trabajar de cerca con las áreas de negocio para entender qué necesitan.

Habilidades clave: manejo avanzado de Excel y SQL; herramientas de inteligencia de negocios; capacidad de interpretar datos y presentar hallazgos con claridad.

Salario de referencia: Estados Unidos, 60.000–80.000. América Latina, 20.000–40.000.

«La información es el petróleo del siglo XXI, y la analítica es el motor de combustión.» Peter Sondergaard

Ingeniero de datos

Diseña, construye y mantiene la infraestructura necesaria para almacenar y procesar grandes volúmenes de información.

Responsabilidades: diseñar y construir pipelines de datos; asegurar integridad y calidad; optimizar bases de datos y sistemas de almacenamiento; implementar soluciones en la nube.

Habilidades clave: programación en Python, Java o Scala; bases de datos SQL y NoSQL; plataformas de big data como Hadoop y Spark.

Salario de referencia: Estados Unidos, 100.000–130.000. América Latina, 35.000–70.000.

Arquitecto de datos

Responsable de la estructura general y la estrategia de gestión de datos de una organización. Su objetivo es que los datos se manejen de forma eficiente y segura.

Responsabilidades: definir la arquitectura de datos y las políticas de gobernanza; asegurar escalabilidad y seguridad; colaborar con ingeniería y ciencia de datos en la implementación; evaluar y seleccionar tecnologías.

Habilidades clave: diseño de bases de datos a fondo; gestión de proyectos de TI; capacidad de redactar y sostener políticas de gobernanza.

Salario de referencia: Estados Unidos, 120.000–150.000. América Latina, 40.000–80.000.

Analista de negocios especializado en datos

Usa análisis cuantitativo y cualitativo para entender las necesidades del negocio y traducirlas en soluciones basadas en datos.

Responsabilidades: identificar problemas y oportunidades a través del análisis; colaborar con los equipos técnicos en el desarrollo de soluciones; medir el impacto de las iniciativas; comunicar hallazgos a la gerencia.

Habilidades clave: análisis y resolución de problemas; técnicas de análisis de negocio; capacidad de comunicar ideas complejas con efectividad.

Salario de referencia: Estados Unidos, 70.000–90.000. América Latina, 25.000–50.000.

Ingeniero de machine learning

Se especializa en diseñar y desarrollar modelos de aprendizaje automático capaces de aprender y predecir a partir de datos.

Responsabilidades: desarrollar y entrenar modelos; llevarlos a producción; optimizar algoritmos; trabajar con ciencia de datos para convertir problemas de negocio en soluciones técnicas.

Habilidades clave: Python, Java o C++; frameworks como TensorFlow, PyTorch o Scikit-learn; comprensión profunda de algoritmos y estadística.

Salario de referencia: Estados Unidos, 110.000–140.000. América Latina, 35.000–70.000.

«La inteligencia artificial no es el futuro, es el presente.»

Fei-Fei Li

Ingeniero de IA

Se enfoca en desarrollar sistemas capaces de simular procesos cognitivos: aprendizaje, razonamiento, toma de decisiones.

Responsabilidades: diseñar y desarrollar algoritmos de IA; implementarlos en aplicaciones prácticas; participar en investigación y desarrollo; integrar soluciones de IA junto a los equipos de producto.

Habilidades clave: Python, R o Java; técnicas como redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora; frameworks como TensorFlow y Keras.

Salario de referencia: Estados Unidos, 120.000–150.000. América Latina, 40.000–80.000.

Investigador de IA

Se dedica a la investigación y el desarrollo de nuevas técnicas y algoritmos.

Responsabilidades: investigar nuevas técnicas; publicar y presentar hallazgos en conferencias; colaborar con universidades y centros de investigación; probar y validar enfoques nuevos.

Habilidades clave: matemáticas y estadística sólidas; conocimiento avanzado de algoritmos y teoría; capacidad de investigar de forma independiente y en equipo; publicación académica.

Salario de referencia: Estados Unidos, 130.000–160.000. América Latina, 45.000–90.000.

Cierre

El campo abarca una variedad de roles, cada uno con su propio conjunto de habilidades y responsabilidades. Desde científicos y analistas hasta ingenieros y arquitectos, y ahora también perfiles especializados en IA, cada uno cumple un papel en convertir datos en información útil.

Si estás considerando una carrera acá, hay bastante más de un camino posible, y conviene elegir el que corresponde a lo que te interesa hacer, no al que tenga el titular más llamativo.