El dato es revelador: el 90% de los usuarios la usa mal. Estudiantes y profesionales ya integran ChatGPT u otras IAs en su rutina laboral o de estudio, pero el patrón es claro: la mayoría la usa de forma muy básica. Redactar un correo rápido, generar un borrador de informe o traducir un párrafo… eso está bien para empezar, pero no es aprovechar la tecnología.
En el terreno tecnológico, muchos programadores y perfiles tech usan ChatGPT como si fuera un simple “copiador de código”. Lo piden, lo pegan y siguen adelante, sin comprender realmente lo que hace el modelo ni cómo mejorarlo. Así se pierde el potencial de tener una herramienta que puede convertirse en un gran socio en desarrollo o análisis de datos.
Si la dominas y creas, lideras. Usarla mal significa reducir la IA a tareas triviales, sin integrarla de forma consciente en un flujo de trabajo. En el caso de perfiles técnicos, es no aprovechar su capacidad para documentar, depurar, escalar o diseñar arquitecturas más eficientes. Usarla mal es no explotar la IA como herramienta de aprendizaje y de innovación, sino como una muletilla para salir del paso.
Ejemplos de uso superficial y uso estratégico:
- Superficial (general): pedirle un resumen de un artículo.
- Estratégico: solicitarle que compare varias fuentes, extraiga patrones y sugiera un plan de acción.
- Superficial (programadores): pedirle un fragmento de código para copiar y pegar sin revisión.
- Estratégico: usar la IA como asistente de desarrollo, validando lógica, generando pruebas unitarias, proponiendo optimizaciones y ayudando a documentar el proceso.
- Superficial (tech): generar rápidamente una consulta SQL básica.
- Estratégico: pedirle que optimice la consulta, que explique su complejidad y que sugiera cómo escalarla en un entorno con millones de registros.
Cuando un profesional da este salto, se convierte en alguien capaz de construir soluciones con IA. Y esa es la diferencia entre estar en ese 90% o en el 10% que domina la herramienta.
El impacto en el mercado laboral con el uso de la IA
El mercado laboral está siendo claro: los perfiles técnicos que no integren IA en su día a día tienen fecha de caducidad. En programación ya se nota. Lo mismo ocurre en áreas como ciberseguridad, cloud o análisis de datos. Si no aprendes el uso de la IA para auditar, monitorizar o escalar procesos, otro profesional lo hará, y con mayor velocidad.
Para un perfil tech, hablar el “idioma de la IA” no significa solo escribir prompts, significa:
- Saber integrar modelos en flujos de desarrollo.
- Comprender los límites y riesgos de cada modelo (sesgos, alucinaciones, seguridad).
- Usar la IA para aumentar la productividad y no solo para resolver atajos puntuales.
Nuevas profesiones y nuevas competencias
En tecnología, esta disrupción es brutal. Algunas de las nuevas posiciones que ya estamos viendo:
- AI Developer Advocate: especialistas en crear e integrar modelos en aplicaciones y servicios.
- MLOps Engineer: responsables de llevar modelos de IA desde el laboratorio hasta producción de forma escalable y segura.
- Ingenieros de prompts avanzados: perfiles híbridos que combinan conocimiento técnico y lingüístico para sacar el máximo de modelos generativos.
- AI Product Manager: gestores capaces de diseñar productos basados en IA, entendiendo tanto el negocio como el modelo subyacente.
Las competencias también se están moviendo. Antes se pedía solo saber Python o SQL; ahora se espera que un desarrollador sea capaz de conectar APIs de IA, entrenar modelos con datos propios y validar resultados.
Automatización vs colaboración hombre-máquina
En programación ya vemos que la IA automatiza tareas que antes consumían horas:
- Generación de código repetitivo.
- Documentación automática.
- Pruebas unitarias y casos de test básicos.
Eso no elimina programadores, pero sí redefine su rol. El desarrollador que antes dedicaba tiempo a lo rutinario ahora tiene que enfocarse en la arquitectura, la escalabilidad y la innovación. En ciberseguridad, la IA ya ayuda a detectar patrones de ataque más rápido que un humano. En cloud, optimiza despliegues y en análisis de datos, permite trabajar con volúmenes que antes eran imposibles de procesar.
La visión es clara: la IA no sustituirá a los perfiles tech, sustituirá las tareas repetitivas de esos perfiles y el que no se adapte a este uso de la IA quedará atrás.
Formación en IA y Big Data
Los programas especializados en Inteligencia Artificial enseñan cómo integrar de manera realista en proyectos de software, data pipelines o sistemas distribuidos. Ahí es donde un ingeniero de software se convierte en un ingeniero de soluciones basadas en IA. Los perfiles tech que pasan por un máster salen con tres ventajas clave:
- Rigor metodológico: entienden los principios detrás del modelo.
- Práctica real: trabajan con datasets grandes, arquitecturas reales y problemas de producción.
- Visión estratégica: saben cuándo usar IA y cuándo no, lo que evita proyectos fallidos por hype.
El máster en IA y Big Data como puerta de entrada
Un máster FP especializado en IA y Big Data es, en muchos casos, el trampolín para que un programador pase de tareas rutinarias a proyectos de alto impacto, pues las empresas ya no buscan a gente que solo programe, sino que entienda cómo entrenar modelos, cómo integrarlos vía APIs y cómo desplegarlos en infraestructuras escalables. Además, esta formación abre un acceso privilegiado al mercado, empresas tecnológicas están reclutando perfiles híbridos y un máster especializado en IA y Big Data es el mejor escaparate para demostrar que puedes hablar ambos lenguajes, el de la tecnología y el de los datos.
Aprender a usar IA para crear oportunidades, no solo consumir
El gran reto para perfiles techies es dejar de usar la IA como un generador de fragmentos de código y empezar a verla como una herramienta para construir productos.
Ejemplos:
- En backend entrenar un modelo para predecir cargas de servidor y optimizar costes en cloud.
- En front-end, integrar modelos generativos en interfaces web, mejorando la experiencia de usuario en tiempo real.
- En ciberseguridad, desarrollar un sistema de detección de anomalías apoyado en IA, capaz de identificar ataques antes que los sistemas tradicionales.
El máster en IA y Big Data enseña a dar este salto: pasar del uso de la IA como herramienta puntual a convertirla en motor de innovación dentro de cada área tecnológica. La diferencia no está en “saber de IA”, sino en aplicar la IA para generar valor específico en tu campo. Ese es el tipo de profesional que las empresas están buscando: perfiles tech que no solo acompañen el cambio, sino que lo lideren.
