Datos recientes de SignalFire, que monitoriza 80 millones de empresas, pintan un panorama esclarecedor. Desde 2019, la contratación total en el sector tecnológico, incluyendo gigantes como Alphabet, Meta, Nvidia y Stripe, ha experimentado una caída del 25%, situándose al 75% de su línea base pre-pandemia. Sin embargo, el segmento de ingeniería ha mostrado una fortaleza notable: la contratación de ingenieros solo disminuyó un 11% en el mismo período. Más aún, estos profesionales ahora representan una porción significativamente mayor de las nuevas contrataciones en las grandes empresas tecnológicas, pasando del 46% en 2019 al 55% actual. Incluso las startups en etapa temprana, a menudo pioneras en la adopción de nuevas tecnologías, contrataron un 7% más de ingenieros en 2025 que en 2019, evidenciando una inversión continua en talento fundamental.
No obstante, esta resiliencia no es uniforme. Se observa una marcada disminución en la contratación de perfiles de nivel de entrada. Para personas con menos de un año de experiencia posgraduado, la contratación cayó un 50% entre 2019 y 2024. Los datos de Ravio son aún más contundentes para el campo específico de la IA y Machine Learning, mostrando una drástica caída del 73.4% en la contratación de nivel de entrada en 2025. Esto sugiere que las empresas están priorizando a ingenieros experimentados, capaces de integrarse y aprovechar la IA de forma inmediata.
La adopción de la IA es generalizada: un 88% de las organizaciones ya la han implementado en al menos una función de negocio. Las proyecciones del Foro Económico Mundial son optimistas, sugiriendo la creación neta de 78 millones de empleos relacionados con la IA para 2030 (170 millones nuevos frente a 92 millones desplazados). La demanda se refleja en las ofertas de empleo; las menciones de IA en los anuncios en EE. UU. aumentaron un 56.1% en 2025 hasta abril, impulsadas por crecimientos explosivos en 2023 (+114.8%) y 2024 (+120.6%). Específicamente, los puestos de ingeniero de IA/ML han crecido un impresionante 88% año tras año, con una relación demanda-oferta de 3.2 a 1 para profesionales cualificados, subrayando una escasez de talento especializado.
Análisis de la tendencia
Esta aparente contradicción entre la percepción de la IA como un destructor de empleos y el aumento de la demanda de ingenieros puede explicarse a través de la “Paradoja de Jevons”. Este concepto económico sugiere que, aunque una mejora tecnológica como la IA aumenta la eficiencia en la producción de bienes o servicios (en este caso, software o soluciones), también expande lo que es posible construir y, por ende, la demanda global de ese recurso. La IA, al automatizar tareas rutinarias y repetitivas, no elimina la necesidad de ingenieros, sino que los libera para enfocarse en trabajos de mayor valor, como el diseño de arquitecturas complejas, la resolución de problemas inéditos, la innovación y la supervisión de sistemas de IA. Asher Bantock, jefe de Investigación en SignalFire, enfatiza que la IA aumenta la productividad de los ingenieros, lo que lleva a una expansión de la demanda de trabajo, criticando la narrativa de despidos masivos atribuidos a la IA como “mayormente equivocada”.
La transformación es cualitativa. Andrew Ng, fundador de DeepLearning.AI, apunta a una “creciente demanda de ingenieros de IA que pueden construir aplicaciones de software utilizando componentes de software de IA”. Él considera que los ingenieros de IA son el epicentro del crecimiento impulsado por esta tecnología. Josh Bersin, reconocido analista de RRHH, va más allá, argumentando que la IA es una “tecnología de creación masiva de empleo” que hace los trabajos más interesantes y valiosos, transformando los roles en lugar de simplemente eliminarlos. Este cambio implica que los ingenieros ahora dedican menos tiempo a la codificación manual de funciones básicas y más a la conceptualización, la integración de modelos de IA, la optimización del rendimiento y la garantía de la seguridad y la ética de los sistemas. Ingenieros en el terreno, como Rafa Rafael en Filipinas y Angga Pratama en Indonesia, confirman que la IA les permite centrarse más en el diseño de productos y la optimización de flujos de trabajo, respectivamente, aunque esto a veces aumenta la intensidad mental del trabajo, al pasar de tareas manuales a desafíos cognitivos complejos.
Contexto regional
América Latina no es ajena a esta transformación; de hecho, se perfila como un actor crucial. El mercado de IA en la región está valorado en US$12.7 mil millones y crece a un impresionante 28.1% anualmente, con proyecciones de que la IA podría inyectar hasta US$1 billón a la economía regional para 2038. La inversión en IA en América Latina se espera que supere los $6.7 mil millones para 2026, con un 70% de las empresas implementando ya proyectos de IA. La adopción cultural también es notablemente alta: un 85% de los profesionales latinoamericanos están listos para integrar la IA en su trabajo, superando el promedio global del 62%.
Los roles más demandados en la región reflejan la tendencia global: Ingenieros de IA y Machine Learning, así como Ingenieros y Científicos de Datos, con un crecimiento proyectado del 30% en la demanda de ciencia e ingeniería de datos hasta 2026. Este boom ha impulsado el nearshoring, con un 76% de los líderes tecnológicos estadounidenses planeando aumentar la contratación en América Latina en los próximos dos años. Argentina, Brasil y Chile son destacados como focos de talento, con Argentina sobresaliendo particularmente en ingenieros de IA/ML gracias a su sólida educación universitaria. Un ejemplo concreto del impacto local es el de una empresa fintech latinoamericana que, utilizando IA, completó en semanas un proyecto de migración que de otra forma habría tomado ocho años, logrando una mejora de eficiencia de 12x. Actualmente, el salario promedio para ingenieros de IA remotos en América Latina es de aproximadamente $39,986 anuales, una cifra competitiva que atrae talento.
En cuanto a la regulación, América Latina está desarrollando marcos robustos, influenciados por el GDPR de la UE y la inminente Ley de IA de la UE, que tendrá un alcance extraterritorial. Perú, por ejemplo, implementó una ley en 2023 (actualizada en 2025) que clasifica los sistemas de IA por riesgo, exigiendo supervisión humana para usos de “alto riesgo” en contratación y despido, y prohibiendo inferencias sensibles de datos biométricos, con vigencia para salud y educación en septiembre de 2026. Chile ha actualizado su Política Nacional de IA y discute un proyecto de ley basado en riesgos, además de tener la Ley No. 21,719 (efectiva el 1 de diciembre de 2026) que regula el derecho a oponerse a decisiones automatizadas en el ámbito laboral. Chile también lanzó Latam-GPT, el primer modelo de lenguaje de IA de código abierto entrenado con datos de la región. México incorporó un requisito de “opt-out” para decisiones automatizadas en su ley de protección de datos (mayo de 2026), y Brasil tiene un proyecto de ley (No. 2,338/2023) que propone un modelo basado en riesgos con sanciones severas.
Perspectiva a futuro
La trayectoria futura para los ingenieros en la era de la IA parece estar marcada por una continua evolución y una demanda sostenida, especialmente para aquellos con habilidades avanzadas y adaptabilidad. Como vaticina el Dr. Eduardo Perez, fundador de la AI Expo en Ciudad de México, 2026 es un “año decisivo” para la IA, que no eliminará ingenieros, sino que “remodelará cómo trabajamos”, mejorando capacidades. Esto implica que los ingenieros deberán enfocarse en el aprendizaje continuo y la adquisición de nuevas competencias, especialmente en el diseño de prompts, la integración de modelos de lenguaje grandes (LLM), la gestión de pipelines de datos para IA y la comprensión de los principios éticos y de seguridad inherentes a la IA. La escasez de talento, particularmente en ingenieros de datos y científicos de datos con experiencia práctica en la implementación de IA a escala, como señala Young Pham, director de estrategia en CI&T, seguirá impulsando el valor de los perfiles experimentados.
La creciente complejidad de los sistemas basados en IA y la necesidad de asegurar su funcionamiento fiable, seguro y ético, exigirán la pericia de ingenieros con una visión integral. Desde la infraestructura que soporta la IA hasta las aplicaciones finales que interactúan con los usuarios, el ingenio humano es indispensable. La regulación, particularmente en América Latina, también desempeñará un papel crucial, exigiendo a los ingenieros no solo ser innovadores, sino también ser conscientes de las implicaciones legales y éticas de sus creaciones. La IA es una poderosa herramienta de aumento, que empodera a los ingenieros para alcanzar nuevas cotas de innovación y eficiencia, consolidando su posición como uno de los pilares más robustos del futuro tecnológico.
En resumen, la narrativa de que la IA reemplazará masivamente a los ingenieros es simplista. La realidad es que la IA está catalizando una transformación profunda, elevando el perfil del ingeniero hacia roles más estratégicos y creativos. Aquellos profesionales que abracen estas nuevas herramientas y se enfoquen en desarrollar habilidades complementarias a la IA serán los más valorados en el dinámico mercado laboral que emerge.
Por que importa
Para los profesionales tech y las empresas en Latinoamérica, esta tendencia es fundamental. Significa que, lejos de ser una amenaza, la IA representa una oportunidad sin precedentes para el desarrollo profesional y el crecimiento económico. La alta disposición de los profesionales latinoamericanos (85%) para integrar la IA en su trabajo, combinada con la creciente demanda de nearshoring y el desarrollo de talento local como el caso de Argentina en ingenieros de IA/ML, posiciona a la región como un epicentro de innovación. Las empresas que inviertan en la capacitación de sus equipos de ingeniería en IA no solo mejorarán su eficiencia (como la fintech latinoamericana que logró una mejora de 12x), sino que también atraerán y retendrán el talento necesario para liderar la transformación digital regional.
