Los 10 trabajos de Inteligencia Artificial más solicitados en 2025 (y por qué son clave)

Randstad Digital ha elaborado un listado con las diez profesiones vinculadas a IA que presentan la mayor demanda actualmente​. Estas van desde perfiles de ingeniería de datos hasta especialistas en aprendizaje automático, pasando por arquitectos de sistemas de IA y consultores. A continuación, describimos cada uno de estos 10 trabajos de IA más demandados en 2025, con ejemplos de qué hacen y quiénes los contratan.

1. Ingeniero de Datos (Data Engineer)

El Ingeniero de Datos juega un papel fundamental en la era de la IA. Su misión es recopilar, almacenar y organizar grandes volúmenes de datos para que estén disponibles y sean accesibles para proyectos de inteligencia artificial y análisis de negocio​. En términos sencillos, son quienes construyen las “autopistas” por las que circula la información dentro de una empresa.

• ¿Por qué es tan demandado? Sin datos de calidad, la IA no funciona. Las empresas necesitan ingenieros de datos para integrar fuentes de información (bases de datos, big data, datos en la nube) y asegurar su correcto flujo hacia los modelos de IA. A medida que las organizaciones recogen más datos (de clientes, sensores, transacciones, etc.), crece la demanda de este perfil.
• Empresas que contratan: Compañías tecnológicas y financieras lideran la búsqueda de ingenieros de datos. Por ejemplo, gigantes de Internet como Google o Amazon cuentan con amplios equipos de data engineering. En España, bancos como BBVA y Santander, y empresas de telecomunicaciones como Telefónica, han invertido mucho en big data y contratan ingenieros de datos para sus proyectos de IA. También consultoras tecnológicas (Accenture, IBM) demandan este perfil para implementar soluciones de datos en sus clientes.

2. Analista de Datos de Negocio (Business Data Analyst)

El Analista de Datos de Negocio se especializa en interpretar datos y extraer conclusiones que ayuden a la toma de decisiones empresariales. A diferencia del ingeniero de datos (más centrado en la infraestructura), el analista se enfoca en el análisis y la utilidad del dato: crea informes, detecta tendencias y recomienda acciones basadas en datos.

• ¿Por qué es tan demandado? En 2025, casi todas las áreas de una empresa (marketing, ventas, operaciones) dependen del análisis de datos para ser más eficaces. La IA ha multiplicado la cantidad de información disponible, pero hace falta traducirla a información comprensible para el negocio. Aquí es donde los analistas de datos son clave, conectando el mundo técnico con las necesidades estratégicas.
• Empresas que contratan: Prácticamente cualquier empresa mediana o grande emplea analistas de datos. Consultoras y firmas de investigación de mercado (como Deloitte, KPMG o Nielsen) incorporan estos perfiles para proyectos con clientes. También empresas de comercio electrónico (Amazon, Mercado Libre), de telecomunicaciones (Vodafone, Orange) y startups digitales buscan analistas de datos para entender mejor a sus usuarios y optimizar sus operaciones.

3. Arquitecto de Sistemas de Inteligencia Artificial (AI Systems Architect)

El Arquitecto de Sistemas de IA es el encargado de diseñar la estructura y componentes de soluciones de inteligencia artificial. Imagina construir una casa: el arquitecto de IA decide los planos tecnológicos, es decir, qué plataformas, algoritmos y flujos de datos se utilizarán para que un sistema de IA funcione de forma eficiente y escalable.

• ¿Por qué es tan demandado? Porque implementar IA en una empresa no es solo entrenar un modelo; requiere integrar esa IA con los sistemas existentes, bases de datos, servicios en la nube y aplicaciones. Un arquitecto de IA se asegura de que todos esos elementos “encajen” correctamente. Con la proliferación de proyectos de IA en empresas (desde asistentes virtuales hasta sistemas de recomendación), se necesitan expertos que puedan ver “el panorama completo” y construir arquitecturas sólidas.
• Empresas que contratan: Grandes corporaciones y proveedores de tecnología. Por ejemplo, empresas de software empresarial como IBM, Microsoft o SAP buscan arquitectos de IA para sus soluciones corporativas. En España, empresas de consultoría tecnológica y transformación digital (Indra, Minsait, Everis) suelen contratar este perfil para liderar proyectos de implantación de IA en bancos, aseguradoras u organismos públicos. También compañías globales de la nube como Amazon Web Services (AWS) o Google Cloud requieren arquitectos que combinen conocimiento de cloud e inteligencia artificial para sus clientes.

4. Desarrollador de Aplicaciones de IA (AI Application Developer)

El Desarrollador de Aplicaciones de IA es el programador que crea software impulsado por inteligencia artificial. Esto abarca desde desarrollar chatbots inteligentes, hasta integrar algoritmos de IA en aplicaciones móviles o empresariales. En esencia, toman modelos de IA y los convierten en herramientas prácticas que usamos a diario.

• ¿Por qué es tan demandado? Porque la IA por sí sola no llega al usuario final sin una interfaz o aplicación. En 2025 vemos IA en infinidad de productos y servicios: asistentes virtuales, recomendaciones personalizadas en plataformas de streaming, filtros inteligentes en cámaras, etc. Detrás de todo ello hay desarrolladores que entienden tanto de programación clásica como de algoritmos de IA. La demanda crece ya que más empresas quieren incorporar IA en sus productos para mejorar la experiencia del cliente y su eficiencia interna.
• Empresas que contratan: Casi cualquier compañía de software o producto digital. Por ejemplo, empresas de tecnología de consumo como Apple (piensa en Siri), Meta (Facebook usando IA para moderación de contenido), o Spotify (recomendaciones musicales) emplean desarrolladores de aplicaciones con IA. En el ámbito local, bancos que crean apps inteligentes (como CaixaBank con su asistente financiero virtual) o startups que lanzan aplicaciones basadas en IA (por ejemplo, una app de salud que use IA para diagnósticos) buscan activamente estos desarrolladores.

5. Ingeniero de Robótica

El Ingeniero de Robótica combina conocimientos de mecánica, electrónica y programación para diseñar y construir robots inteligentes. Estos profesionales dotan a las máquinas de la capacidad de “percibir” su entorno y tomar decisiones (mediante IA) para realizar tareas físicas, desde ensamblar coches en una fábrica hasta asistir cirugías o explorar entornos peligrosos.

• ¿Por qué es tan demandado? La automatización industrial y los avances en robótica han cobrado fuerza. Cada vez más fábricas utilizan robots colaborativos, almacenes implementan robots logísticos, y sectores como la salud o la agricultura exploran robots especializados. Un ingeniero de robótica con conocimientos de IA puede programar robots para que aprendan de su experiencia (por ejemplo, que optimicen sus movimientos). Con la IA, los robots son más flexibles y capaces, por lo que las empresas invierten en este talento para aumentar productividad y seguridad.
• Empresas que contratan: Industria automotriz y manufactura (como Tesla, Ford o en España SEAT y Gestamp) contratan ingenieros de robótica para automatizar líneas de producción. Empresas de robótica puras como Boston Dynamics, ABB o la española PAL Robotics buscan constantemente este perfil para desarrollar nuevos robots. También compañías logísticas (Amazon Robotics en sus almacenes) y del sector salud (fabricantes de robots quirúrgicos como Intuitive Surgical) necesitan expertos que unan robótica e IA.

6. Ingeniero de Aprendizaje Automático (Machine Learning Engineer)

El Ingeniero de Aprendizaje Automático (Machine Learning) es el profesional que construye, entrena y optimiza modelos de IA basados en datos. Son quienes toman algoritmos de machine learning (aprendizaje automático) y los aplican a problemas concretos, ajustando los modelos para mejorar su precisión. En otras palabras, hacen que la “inteligencia” de la IA aprenda de la experiencia.

• ¿Por qué es tan demandado? El machine learning es el núcleo de muchas aplicaciones de IA modernas, desde el reconocimiento de voz hasta la detección de fraudes. Las empresas necesitan ingenieros que sepan manejar grandes conjuntos de datos, probar diferentes algoritmos (redes neuronales, árboles de decisión, etc.) y afinar los modelos para que den buenas predicciones. En 2025, con la explosión de la IA generativa (como ChatGPT), la demanda de expertos en ML se ha disparado, ya que crear y mantener estos modelos avanzados requiere conocimientos muy especializados.
• Empresas que contratan: Todos los grandes jugadores tecnológicos emplean ML Engineers. Google, Microsoft, Amazon, Facebook (Meta) compiten por este talento para impulsar sus servicios de IA (buscadores más inteligentes, recomendadores, asistentes virtuales, etc.). También empresas de sectores tradicionales están fichando estos perfiles: por ejemplo, fintech y bancos (para modelos de riesgo y detección de fraude con IA), medios de comunicación (para personalización de contenidos) e incluso compañías de seguros (para calcular primas con modelos predictivos). Startups de IA y laboratorios de investigación (como DeepMind o OpenAI) igualmente contratan ingenieros de ML para desarrollar nuevas técnicas.

7. Ingeniero de Visión Artificial (Computer Vision Engineer)

El Ingeniero de Visión Artificial se especializa en que las máquinas “vean” y entiendan imágenes o vídeos. Utilizando técnicas de IA, como redes neuronales convolucionales, estos ingenieros logran que un sistema reconozca objetos en fotos, identifique rostros, analice vídeos en tiempo real o interprete imágenes médicas, por ejemplo.

• ¿Por qué es tan demandado? Porque la visión por computador tiene infinidad de aplicaciones en la vida real. En 2025, la vemos en coches autónomos (que deben ver la carretera), en cámaras de seguridad inteligentes (que detectan intrusos), en aplicaciones móviles (filtros de realidad aumentada) y en la medicina (diagnósticos por imagen asistidos por IA). Para cada una de estas aplicaciones, hace falta un especialista que entrene a la IA a reconocer patrones visuales. Dado que el volumen de datos visuales (fotos, vídeos) crece exponencialmente en internet y dispositivos, las empresas necesitan expertos que puedan aprovechar esa información visual.
• Empresas que contratan: Compañías de automoción que desarrollan vehículos autónomos, como Tesla, Waymo o en Europa Mercedes-Benz, contratan ingenieros de visión artificial. Empresas de videovigilancia y seguridad (por ejemplo Hikvision o startups de seguridad) también demandan este perfil para mejorar sus sistemas. En salud, fabricantes de equipos médicos como Siemens Healthineers o Philips requieren especialistas en visión para sus herramientas de diagnóstico. Incluso gigantes tecnológicos como Apple (con FaceID y fotografía computacional) o Google (búsqueda por imágenes) emplean a muchos ingenieros de visión artificial.

8. Arquitecto Cloud y Analítica de IA (Cloud Architect – Data & AI)

El Arquitecto Cloud especializado en transformación de datos y Analítica IA es un perfil híbrido que une conocimientos de computación en la nube con inteligencia artificial. Su labor es diseñar infraestructuras en la nube (AWS, Azure, Google Cloud, etc.) que soporten grandes volúmenes de datos y desplieguen algoritmos de IA de forma eficiente. En esencia, se aseguran de que la plataforma cloud de una empresa esté optimizada para proyectos de big data e IA.

• ¿Por qué es tan demandado? Las empresas están migrando sus datos y aplicaciones a la nube para aprovechar su flexibilidad. Pero montar sistemas de IA en la nube conlleva retos: hay que elegir las arquitecturas correctas, gestionar costos de computación, asegurar la privacidad de datos y facilitar la escalabilidad (que el sistema aguante más carga o más datos fácilmente). Un arquitecto cloud con foco en datos e IA garantiza que un proyecto de IA pase del experimento al uso real a gran escala. Dado que “más digital, más cloud, más data” es la dirección del mercado laboral tech​, este perfil se ha vuelto crítico en 2025.
• Empresas que contratan: Proveedores de servicios en la nube como Amazon (AWS), Microsoft (Azure) y Google Cloud lideran la contratación, ya que ofrecen a sus clientes arquitecturas de datos e IA. También grandes empresas tradicionales (bancos, aseguradoras, retailers) que están modernizando su tecnología buscan este perfil para guiar su transición digital. Consultoras de IT y servicios cloud (como Deloitte, Capgemini o Accenture) contratan arquitectos cloud/IA para diseñar soluciones a medida para múltiples compañías.

9. Investigador y Consultor en IA

Hemos agrupado dos roles aquí porque a menudo van de la mano: el Investigador en IA y el Consultor en IA. El investigador se dedica a la innovación y desarrollo de nuevos algoritmos o enfoques de IA, a menudo trabajando en laboratorios, universidades o departamentos de I+D de empresas. El consultor, por su parte, es un especialista que asesora a las organizaciones sobre cómo implementar la IA de forma estratégica y ética en sus negocios.

• ¿Por qué son tan demandados? Las empresas quieren estar a la vanguardia de la IA, pero no siempre saben cómo. Un investigador en IA puede aportar ventaja competitiva desarrollando una solución original (por ejemplo, una nueva forma de predecir demanda del mercado con IA). Mientras tanto, un consultor en IA ayuda a traducir la avalancha de posibilidades de la IA en planes concretos, identificando qué procesos automatizar, qué herramientas adoptar y cómo preparar a la plantilla. Además, con las rápidas evoluciones (como la IA generativa), contar con expertos que entiendan las últimas tendencias y riesgos (ética, privacidad) es crucial. Randstad destaca que las empresas valoran especialmente a investigadores y consultores especializados en IA dentro de estos perfiles más demandados.
• Empresas que contratan: Laboratorios de investigación de gigantes tech (por ejemplo, Google AI, Microsoft Research, IBM Research) fichan investigadores de IA para empujar los límites de la tecnología. Startups innovadoras (como OpenAI, DeepMind) también están llenas de investigadores. En cuanto a consultores, las firmas de consultoría y servicios profesionales (tipo Accenture, McKinsey, PwC) han creado divisiones específicas de IA y buscan consultores que guíen proyectos para sus clientes. También compañías más pequeñas que inician su transformación digital contratan consultores independientes o empresas boutique de consultoría en IA para recibir orientación experta.

10. Especialista en Aprendizaje Automático (Machine Learning Specialist)

El Especialista en Aprendizaje Automático es un experto altamente focalizado en técnicas de machine learning. Aunque parecido al ingeniero de ML, podríamos decir que este especialista profundiza en áreas muy concretas (por ejemplo, expertos en IA generativa, en procesamiento de lenguaje natural o en tuning avanzado de modelos). Su rol es asegurarse de que una solución de IA sea lo más efectiva posible, ajustando modelos o creando nuevos enfoques cuando los habituales no bastan.

• ¿Por qué es tan demandado? Porque la complejidad de los proyectos de IA está aumentando. Hoy no basta con aplicar una librería estándar; muchas empresas necesitan personalizar modelos o enfrentar problemas únicos. Un especialista puede, por ejemplo, mejorar la tasa de acierto de un modelo de visión artificial en casos de uso difíciles, o adaptar un algoritmo de lenguaje a jergas muy específicas de una industria. Además, con el auge de la IA generativa, han surgido subcampos nuevos (por ejemplo, expertos en ingeniería de prompt para entrenar modelos tipo ChatGPT) que requieren conocimientos muy específicos. Estos especialistas aportan ese nivel extra de conocimiento que marca la diferencia entre un sistema “suficiente” y uno excelente.
• Empresas que contratan: Empresas tecnológicas de punta que trabajan en IA contratan ML specialists para afrontar retos complejos (por ejemplo, OpenAI buscando expertos en optimización de modelos generativos, o NVIDIA contratando especialistas en aprendizaje profundo para mejorar hardware y software de IA). También empresas con productos muy centrados en IA – como servicios de traducción automática, empresas de ciberseguridad con IA, o plataformas de recomendación de contenido – quieren en sus filas a este tipo de expertos para refinar continuamente sus algoritmos. Incluso equipos de investigación académica colaboran con empresas para transferir especialistas hacia la industria cuando un proyecto lo requiere.

Tendencias adicionales en la demanda de empleos de IA

Además de estos 10 roles principales, existen tendencias laborales relacionadas con la IA dignas de mención:

• Upskilling y formación masiva: Tanto trabajadores como empresas reconocen la importancia de formarse en IA. De hecho, 7 de cada 10 trabajadores considera esencial capacitarse en IA para mantenerse relevante​. Sectores como la industria manufacturera (71% de empresas) y el financiero (64%) ya están formando a sus empleados en IA para adaptarse a las nuevas herramientas. Esto indica que no solo los especialistas puros en IA son valiosos, sino también profesionales de otras áreas con conocimientos híbridos en inteligencia artificial.
• Perfiles híbridos y soft skills: Surge la figura del trabajador híbrido, es decir, un experto en su campo (marketing, medicina, derecho, etc.) que además entiende de IA. Estos perfiles que combinan dominio sectorial con competencias digitales son muy cotizados, ya que pueden identificar mejor cómo aplicar la IA en contextos específicos. Paradójicamente, cuanto más avanza la IA, más destacan las habilidades humanas irremplazables. Creatividad, liderazgo y empatía son soft skills cada vez más valoradas según el Foro Económico Mundial, precisamente porque la automatización libera tiempo para enfocarse en lo que las máquinas no pueden hacer​.
• Nuevas especializaciones emergentes: La rapidez de la innovación en IA está dando lugar a roles que hace pocos años ni existían. Por ejemplo, especialistas en ética de IA (que establezcan directrices para un uso responsable de la IA) o científicos de datos generativos (enfocados en modelos tipo GPT). Aunque no figuran en el top 10 de demandas aún, están ganando relevancia a medida que las empresas buscan no solo aprovechar la IA, sino hacerlo de forma transparente y segura.
• Demanda global y teletrabajo: La demanda de talento en IA es global y supera la oferta, lo que provoca una competencia intensa por estos profesionales. Muchas empresas ofrecen trabajo en remoto o contratos internacionales para atraer a los mejores, independientemente de su ubicación. Esto abre oportunidades a profesionales de países como España o Latinoamérica para trabajar en proyectos de IA de empresas en Silicon Valley, Europa o Asia, sin tener que mudarse. Los portales de empleo muestran un crecimiento del trabajo remoto en tecnología, incluyendo IA​, facilitando una distribución más amplia de estas oportunidades.

En conclusión, la Inteligencia Artificial está impulsando la creación de empleos altamente cualificados y bien remunerados. Los trabajos de IA más solicitados en 2025 abarcan desde la construcción de la infraestructura de datos hasta la implementación de algoritmos y la asesoría estratégica. El mercado laboral valora tanto a los perfiles técnicos (ingenieros, desarrolladores) como a los perfiles estratégicos (consultores, investigadores) que puedan guiar a las organizaciones en esta revolución tecnológica​.

Para cualquier profesional —técnico o no— entender los fundamentos de la IA y cómo aplicarlos en su campo será un factor clave de empleabilidad en los años venideros. En definitiva, la IA no solo está transformando cómo trabajamos, sino también en qué trabajamos, abriendo un mundo de oportunidades para quienes estén dispuestos a aprender y adaptarse.