Qué roles de IA están contratando las empresas 2025-2026
La IA te va a sustituir en 6 meses. Da igual cuando leas esto. Esta frase, que normalmente suele decir algún CEO de una empresa de IA (por qué será) es ya un meme de nuestro sector.
La carrera por la IA ha traído consigo cambios para los equipos de ingeniería. Ya es habitual usar LLM’s o agentes como una herramienta más para desarrollar. Pero, no solo ha cambiado la manera en la que desarrollamos, también están cambiando los roles y las prioridades. La IA también está modificando los roles y las organizaciones como antes lo hicieron el Cloud o DevOps.
No somos de adelantarnos a las tendencias. Hemos sido pacientes y hemos esperado a ver cómo el mercado iba dando forma, asumiendo y cambiando los nuevos roles que iban apareciendo.
Por eso, y con los datos en la mano, hemos decidido terminar el año de esta newsletter con una reflexión sobre los nuevos roles que ha traído la IA.
Del Data Scientist al AI Engineer
A partir de principios de 2024 vimos un cambio importante en las peticiones de Data Scientist/ ML Engineer. Las empresas viraron de roles más centrados en la investigación o el análisis predictivo hacia un perfil mucho más cercano al software, la integración y la puesta en producción: el AI Engineer. Que en sus responsabilidades es una mantícora: mezcla Backend, con MLOps con conocimientos de IA sin llegar a necesitar un background fuerte en ciencia de datos.
El AI Engineer es un rol híbrido. Y como acaba de nacer, hay mucha confusión de nomenclaturas y una definición vaga de los requisitos en las ofertas de empleo. A veces se le piden más requisitos de Data Scientist, otras más de Backend. Pero hay algo en lo que la mayoría de las ofertas coinciden. Todos buscan roles orientados a:
- modelos generativos
- integración de LLMs
- automatización
- pipelines híbridos entre Data y Software
¿Es el AI Engineer el único rol que se busca ahora mismo?
No, claro que no. Hemos identificado unos cuantos roles con una demanda creciente.
Hemos expresado el aumento de la demanda con un porcentaje al lado del rol. Los porcentajes de crecimiento son exagerados porque antes todo era campo, claro. Pero sí que hay una demanda por una serie de roles que antes no existían.
🔶 AI Engineer (+90% crecimiento)
Es el perfil estrella. Combina conocimiento de ML con capacidad para desarrollar, desplegar y operar soluciones basadas en modelos generativos. Un unicornio.
Es el que más nos han pedido este año. Te dejo algunos ejemplos de ofertas por aquí:
Funciones habituales:
- integrar LLM’s
- crear flujos de RAG
- fine-tuning ligero de modelos
🔶 LLMOps Engineer (+70%)
MLOps para LLM’s:
- versionar modelos
- monitorizar costes y latencias
- gestionar pipelines de datos
- garantizar seguridad, calidad (contexto) y confiabilidad (reliability)
🔶 AI Automation/ Integration Engineer (+55%)
Perfiles híbridos entre backend y data para automatizar procesos internos con modelos o agentes.
Funciones habituales:
- generación de documentación
- agentes para soporte
- automatización de pipelines
🔶 AI Security Engineer (+35%)
Rol especializado en la seguridad de los modelos, los datos y las integraciones. Muy demandado en sectores regulados: banca, healthech, telecomunicaciones, etc.
Funciones habituales:
- mitigación de prompt injection
- control de accesos
- filtrado y anonimización de datos para modelos
¿Estos son todos los roles? Tampoco. Solo los más demandados. Hay quien ya habla de Spec-Driven Development Engineer, AIOps o ContextOps, AI Architect, Forward-Deployed Engineer… Ya sabes que esto de los nombres es algo que gusta mucho en el sector ;).
Y no hemos hablado en ningún momento del Software Engineer que usa la IA en su flujo de desarrollo. Entendemos que esto no es un rol nuevo si no el uso de una herramienta nueva.
Si quieres entender cómo los equipos más avanzados usan IA a la hora de desarrollar, te recomiendo que le eches un ojo a esta charla de Javier Escribano en la FredCon de este año sobre cómo construir equipos AI-First.
O también la newsletter de Simón Muñoz de este fin de semana sobre "El futuro del código" con un esbozo de los próximos 6-12 meses de nuestra industria.
¿Y qué pasa con los salarios?
Aunque hemos visto la despriorización de algunos roles como mobile o frontend, en el caso de los roles de IA los salarios siguen tensionados por la falta de personas especializadas. Las bandas salariales son altas, sobre todo para perfiles senior. Estas son las más habituales:
- AI Engineer: 45.000–65.000 € en España; picos de 70–85k en SaaS y scale-ups.
- LLMOps / MLOps: 55.000–70.000 €.
- AI Automation/ Integration Engineer: 45.000–55.000 €,
- AI Security Engineer: 55.000–75.000 €, con tendencia al alza por la falta de gente especializada.
¿Cómo va a ser este 2026?
- Los roles híbridos van a ser la norma: las empresas pequeñas buscan perfiles “todo en uno” mientras que las grandes buscan experiencia en IA a los roles más habituales. ML + ingeniería + producto es la nueva tríada.
- Los equipos pequeños pueden construir más y más rápido (pero necesitan perfiles senior).
- La seguridad cobrará cada vez más relevancia con el aumento del uso en producción de modelos y agentes.
- El rol de Data Scientist tradicional reciclado hacia LLM’s, MLOps o IA aplicada será el que más crezca en demanda.
El mercado se mueve a varias velocidades. Las startups de IA y agentes se mueven rápido. Las empresas de producto, integran la IA con casos de uso útiles, pero van más lentas. Las grandes empresas van a otra velocidad y tienen otras prioridades (seguridad, compliance, etc.).
El mercado de la IA es nuevo y no está maduro todavía. Pero hay patrones claros que nos ayudan a empezar a definir roles comunes.
La idea de esta newsletter es darte una visión general a partir de nuestra experiencia.
Y cuando vuelvas a escuchar lo de que la IA te va a sustituir en 6 meses, ríete un poco .
