Ingeniería en IA: Cómo es el día a día en la carrera con mayor crecimiento del mundo

Según los últimos reportes de LinkedIn, Ingeniero en Inteligencia Artificial se ha consolidado como el cargo con mayor crecimiento a nivel global.

Es, por definición, la "carrera del futuro". Pero, ¿qué hace realmente un ingeniero de IA cuando se sienta frente al computador? ¿Se dedica a programar robots o a chatear con algoritmos?

Para entenderlo, conversamos con el chileno Daniel Ávila (38), Ingeniero en Informática del Duoc UC y actual Head of AI de una firma tecnológica en Nueva York.

Daniel pasó por el ecosistema de Startup Chile, fundó BoxMagic (una exitosa plataforma de gestión de gimnasios en Chile y México) y hoy trabaja en el epicentro de la revolución tecnológica, diseñando soluciones ultraespecíficas para hedge funds (fondos de cobertura) en Wall Street.

Además, es uno de los poquísimos profesionales en el mundo que ha logrado sortear con éxito la exigente certificación oficial de Anthropic (los creadores de Claude), quien nos adelanta:

 

"Es un examen terriblemente complicado. Te graba la pantalla, te graba a ti por cámara y analiza tu audio en tiempo real durante dos horas continuas. Me asusté mucho, estuve muy nervioso, pero lo pasé”

Desde la primera línea, Daniel nos abre la caja negra del cargo más codiciado del mercado laboral.

El mito del nombre: Por qué el futuro pertenece a los "Agentes"

Lo primero que aclara Daniel es que el título que hoy es tendencia en LinkedIn viene con una pequeña imprecisión técnica de origen.

"El nombre del cargo está mal puesto porque la IA viene de los años 50 y evoca algo muy amplio. Esto debería llamarse Ingeniero en Agentes de IA, porque hoy no solo trabajas con un modelo que responde preguntas, te dedicas a crear y ejecutar agentes autónomos".

A diferencia de un chatbot tradicional al que le pides un resumen de texto, un agente de IA es un sistema capaz de ejecutar procesos complejos de inicio a fin por sí mismo: puede revisar bases de datos, escribir código en Python, conectar softwares entre sí y tomar decisiones operativas dentro de una red corporativa.

Al ser una disciplina tan nueva, Daniel opera en un territorio donde no existen mapas:

"Hoy somos como implementadores de agentes basados en la tecnología de Anthropic. Yo hago mucho de research porque la tecnología recién está saliendo y no hay un manual que te diga 'mira, esta es la mejor forma'".

De hecho, acabo de salir de una reunión con el equipo de desarrollo de Claude en Anthropic; nos preguntaban qué estábamos haciendo, cómo lo estábamos implementando y nos pedían feedback. Ellos tampoco tienen todas las respuestas; esto es tan nuevo que quieren saber cómo las empresas están adoptando sus herramientas en el mundo real".

¿Cuál es el verdadero día a día de un Ingeniero en IA?

Lejos de la ciencia ficción, el trabajo diario de Daniel consiste en la arquitectura de procesos, integración de sistemas y, sobre todo, seguridad.

Dejar que un software autónomo opere con información confidencial o financiera requiere una supervisión milimétrica.

"Si me preguntas qué hago en mi día a día: hago de todo: agentes, conexiones, pero lo principal es armar los 'rieles' para que los agentes que estamos ejecutando no se salgan del camino y rompan cosas de la empresa.

“Estoy todo el día configurando permisos".

Daniel nos lo explica con un caso práctico que cualquier área de Recursos Humanos o Tecnología puede entender:

"Es casi como armar los accesos para una persona nueva que entra a la empresa. Si un compañero crea un agente que se va a meter al correo todos los días, hace un resumen de los mails y los distribuye por Slack, yo tengo que auditarlo.

¿Qué permisos va a tener? No quiero que se meta al mail y empiece a borrar correos o a mandar spam por Slack. Configuramos archivos de seguridad muy específicos para limitar sus acciones y yo controlo esas reglas desde un panel de administración".

"Gastar tokens es igual a productividad": La realidad del mercado estadounidense

Mientras en el mercado latinoamericano la adopción de la IA avanza con cautela analítica, en los centros financieros de Estados Unidos la mentalidad es de aceleración absoluta. La experimentación no es un beneficio secundario, es la norma.

"Por acá el panorama es totalmente diferente. Hay un boom que no para y se está gastando mucha plata. En nuestra empresa ya se definió que cada persona tiene una cantidad de tokens al mes. Y si estás gastando menos tokens, te dicen: 'Ponte al día, empieza a gastar'. Como si el token fuera el nuevo sinónimo de productividad. Sé que no es exactamente así, pero se ve así por la enorme inversión que hay. Las empresas que más tokens consumen son las que conversan con las otras y así casi se están cerrando los negocios".

Equipos mutantes y la desaparición de los silos

La ingeniería de agentes está transformando la estructura tradicional de las empresas. La clásica división de roles (el desarrollador puro, el diseñador, el Project Manager, el Product Owner) está mutando hacia células híbridas donde la IA absorbe las tareas pesadas de infraestructura técnica.

"Nosotros estamos desplegando contenedores en la nube de Azure y eso ya lo hacen los agentes; los humanos casi no intervenimos. Si quiero levantar un nuevo servicio, lo programo con un agente y este se comunica con otro agente experto en infraestructura".

"Cambió mucho la dinámica: ya no veo una estructura normal de desarrollo. Ahora somos todos de todo y todos hacemos de todo; los equipos son una mezcla entre perfiles técnicos y PMs".

Incluso la gestión del conocimiento interno ha tomado un giro sorprendente. El saber experto de un colaborador ya no se extrae únicamente en reuniones, sino a través de su "gemelo digital":

"Es súper loco lo que está pasando: el equipo ya no conversa directamente con el experto en infraestructura, sino que con el chat del experto. Tomamos su conocimiento, lo distribuimos a través de skills (archivos de texto donde se condensa el know-how) y el equipo trabaja con eso. Si quiero saber en qué avanzó hoy, me meto a mi chat y le pregunto: '¿En qué trabajó él hoy?' y la IA me entrega todo el detalle. Casi que la interacción principal ocurre entre agentes".

El consejo del experto para subirse a la "carrera del futuro"

Para los profesionales que miran con asombro este cargo en LinkedIn y no saben cómo reorientar su perfil, o para las empresas que quieren implementar IA sin rumbo estratégico, Daniel comparte los tres pilares que lo llevaron desde Chile a los fondos de inversión de Nueva York:

1. Especializarse y casarse con una tecnología: "Veo mucha gente picoteando de todo. Mi consejo es: quédate con una tecnología, cásate con ella y hazte experto. Yo dejé de lado los modelos de imágenes o videos; me especialicé en código y en el ecosistema de Anthropic. Me quedé ahí, me hice experto y eso me abrió las mejores conexiones organizacionales".
2. Perder el miedo a romper cosas: "A nivel empresa, recomiendo partir por los rieles (los permisos) antes de implementar cualquier cosa. Y luego, habilitar un ambiente de prueba seguro donde la gente se pueda meter a romper cosas como loca. No hay manual para esto: hay que meterse a la herramienta, gastar tokens y probar".