Apostaron por entrenar a las máquinas y ganaron: así es una de las profesiones con más futuro | Negocios

La curiosidad suelta chispas cuando se sacia. Carlos, Manuel, Rebeca (por citar algunos nombres) son curiosos por naturaleza. Su afición es lo desconocido. Esto les ha llevado a trabajar en la frontera de la tecnología; son entrenadores de inteligencia artificial (IA), dan vida y forma a modelos de lenguaje como ChatGPT y Claude. Un campo, cuentan, donde hay mucho por descubrir. Paradójicamente, su profesión se enfrenta a un futuro incierto: reconocen que la IA —que avanza a una velocidad sin precedentes— dejará en pie a los más capacitados y experimentados. Pero mientras ese día llega, aprovechan el momento; se han convertido en un perfil profesional muy codiciado ahora que más empresas aspiran a construir una IA propia y sacudirse la dependencia de tecnologías extranjeras.

El trabajo de un entrenador o desarrollador de IA es alimentar a los modelos de lenguaje con datos generales o específicos para que el sistema arroje resultados como hace, por ejemplo, ChatGPT. Para dar los primeros pasos en este campo, la mayoría ha cursado ingeniería o matemáticas, disciplinas que les permiten operar con algoritmos y grandes volúmenes de datos. Pero sobre todo se han movido por una curiosidad innata. Muchos de ellos empezaron a estudiar IA sin saber que esta rama se convertiría en un engranaje clave de la economía mundial.

“El mundo de la banca, de la sanidad, del comercio, entre otros, se pelean por este tipo de perfiles”, asegura por videollamada Roberto Rodríguez, gerente de recursos humanos de Talento y Personas, una agencia que gestiona talento del sector tech. “Y con notable ventaja, el mundo de las finanzas se está llevando a la mayoría de los entrenadores de IA”, comparte Rodríguez, quien colocó a cerca de 9.000 profesionales en 2025. En España las empresas se rascan la cabeza ante una situación compleja. La demanda de este tipo de ingenieros supera ampliamente a la oferta actual. Según datos del Observatorio Dinámico de Talento de IndesIA de 2024, en el país había unos 151.700 profesionales especializados en IA y datos, de los cuales únicamente 6.700 se dedicaban a desarrollar modelos.

Personas como Rebeca Villalba supieron aprovechar el momento tras graduarse de ingeniería. “Encontré unos cursos de especialización en lenguaje natural (una de las áreas claves de la IA generativa) tras salir del grado, aunque entonces no era algo tan popular”. Apostar por esta rama ha sido clave en un momento en el que los desarrolladores novatos afrontan dificultades para acceder al mercado laboral.

“Desde el naval hasta el logístico, casi todos los sectores han identificado una necesidad que la IA puede resolver”, cuenta. La especialidad de Villalba es entrenar modelos para el sector de la paquetería, donde explica que hay una gran carga de documentación que la IA puede resolver. En la jerga del negocio, su ocupación se conoce como fine-tuning o ajuste superfino. Los salarios, cuenta, varían según la antigüedad. “Dependiendo del nivel de antiguedad, estos perfiles pueden llegar a los 80.000 euros netos al año”, explica Rodríguez.

Manuel Romero también conoce muy bien qué hay detrás de herramientas como Claude. Empezó a curiosear con estos sistemas tras titularse como ingeniero y terminó convirtiéndose en uno de los desarrolladores más experimentados en España. Hace tres años cofundó Maisa, una empresa que vigila las decisiones que toma la IA. “Lo que cambió mi carrera fue la llegada de los grandes modelos de lenguaje. Antes, entrenar un modelo no exigía demasiada potencia: bastaba con ingenio”. Pero cuando estos sistemas escalaron, se necesitó acceso a un hardware muy caro para trabajar. Por suerte han aparecido técnicas que permiten reducir estos costos, cuenta.

Íñigo Novoa, desarrollador senior de modelos, también se sienta diariamente frente a estos sistemas; sueña con construir algún día su propio Jarvis (el asistente inteligente de la película Iron Man). De momento se conforma con diseñar un modelo que organice la información de las empresas, detalla que en este tipo de tareas conocidas como el back office, es donde mejor pueden exprimir el potencial de la IA actualmente.

El trabajo de estos perfiles, sin embargo, también está transformándose. Desde las oficinas de una entidad comunitaria en Luxemburgo, Blanca Martínez de Aragón, arquitecta de datos para la IA, cuenta que “ya no somos las programadoras que se dedicaban a picar código en una esquina”, ahora hay mucho trabajo con personas, con equipos y trabajo vinculado al desarrollo de negocio. El rol del ingeniero de datos ahora es proactivo dentro de la organización porque requiere entender dónde la IA puede aportar valor y qué soluciones se pueden desarrollar con el estado de tecnología actual, sintetiza.

La pregunta que se hacen estos profesionales del sector es cuánto tiempo tardará la IA en desplazar su trabajo (o reemplazarlo por completo). Todavía queda tiempo, asegura Carlos Puerto, doctor en Matemáticas, enfocado en construir un modelo capaz de detectar correos basura o spam. “Definitivamente las empresas necesitan a alguien que supervise el código que genera la IA. Todavía no es perfecto”. Pero eso no es todo. Las barreras de conocimiento para ser entrenador de IA aún son elevadas, sobre todo si quieres construir un sistema desde cero. “Todavía es necesario tener nociones de álgebra y estadística para entrenar y construir tus propios sistemas”. Puerto trabaja para Internext, una start up enfocada en construir modelos que protejan la información de los usuarios. Cuenta que lo más complejo en este momento es encontrar bancos de datos con los que nutrir a los modelos.

Sin embargo, para la gran mayoría de profesionales del ámbito consultados, el desafío mayor es mantenerse al día ante la vertiginosa evolución de la IA. “Es una tecnología que cambia por horas”, cuenta Romero. “Surfear esta ola supone renunciar a muchas cosas, incluso de índole personal”. “Es como si hoy se estrenara una película y al día siguiente sacaran la secuela”, apoya Villalba. Martínez de Aragón cree que lo mejor es aceptar “que no puedes saberlo todo” y que, pese al esfuerzo, siempre habrá alguien mejor en este campo.

Mientras todos duermen

En lo que todos coinciden es que la profesión se ha adentrado en una nueva fase en la que la presencia de agentes que automatizan el trabajo es cada vez más notoria. Romero explica que han aparecido herramientas como autoresearch que permiten que una red de agentes exploren alternativas para mejorar un modelo de IA. El modelo de IA de código abierto OpenClaw, por ejemplo, puede funcionar durante todo el día, sin interrupciones, mientras los humanos duermen. De hecho, en Estados Unidos, algunos de los empleados de las empresas emergentes de Silicon Valley compiten para ver qué modelo puede correr más tiempo sin cometer errores, según un reportaje del Wall Street Journal.

El aterrizaje de los agentes de IA ya está reconfigurando las grandes plantillas tecnológicas, donde la presencia de ingenieros de código, según los altos directivos, empieza a ser cada vez más cuestionada. Amazon despidió a 14.000 trabajadores a nivel global y Block (la empresa del fundador de Twitter Jack Dorsey) también desvinculó a 4.000 empleados recientemente.

Además, la curva del aprendizaje se ha ido doblando con el tiempo gracias a la misma IA, explica Eduardo García Garzón, responsable de IA de la start up Shakers, que gestiona talento autónomo en toda Europa. “Antes, explicar por qué un modelo hacía un match, es decir, arrojaba los resultados esperados, era complicado. Ahora podemos añadir una capa generativa que traduce ese funcionamiento a lenguaje comprensible para el ingeniero”.

Esta nueva dinámica de aprendizaje está empujando a las empresas a formar a sus trabajadores sin que esto demande formadores con grandes capacidades técnicas, explica Rodríguez, porque son conscientes de que el siguiente escalón de desarrolladores será un híbrido entre gente hiperespecializada y profesionales que conozcan el sector. Solo de esta forma se podrá superar la brecha de talento que sufre España en el ámbito de la alta tecnología, concluye Rodríguez. El requisito fundamental seguirá siendo tener una mente curiosa. Eso parece innegociable.