- En EE. UU., la remuneración total promedio para un científico de datos es aproximadamente $156,790 por año, con ~$160,000 en Nueva York y más de $178,000 en San Francisco.
- En Europa, Suiza promedia $143,360 en IA/ciencia de datos, Reino Unido aproximadamente $80,000 y Alemania alrededor de $85,115, mientras que Rumanía (~$45,531) y Bulgaria (~$47,425) están notablemente por debajo.
- En la India, un ingeniero de IA experimentado puede ganar entre ₹15–25 lakh (≈$18k–$30k) anuales, y los recién graduados suelen empezar entre ₹5–8 lakh (≈$6k–$10k).
- OpenAI reporta una mediana global de salario total de aproximadamente $875,000; un ingeniero de software en OpenAI puede empezar en ~ $238k (L2) y llegar a ~ $1.34M (L6), con algunos investigadores recibiendo >$10M al año y bonos de retención de $1–2M.
- En Google DeepMind, Londres ofrece ~£295k con bonos; en EE. UU., un investigador de Google Research puede alcanzar ~ $900k, y Google pagó más de $100 millones para adquirir Geoff Hinton en 2013.
- Meta AI ha ofrecido paquetes de hasta $100 millones para talento destacado; a mediados de 2025 se reportó que Meta superó $2 millones/año en ofertas para investigadores, y Zuckerberg habría contactado candidatos con ofertas de $10 millones o más.
- En el sector financiero, Jane Street ofreció $325,000 a ingenieros cuantitativos recién graduados en 2023, y un profesional de IA cuantitativa de media carrera puede ganar entre $500k y más de $1M anuales.
- En academia estadounidense, un profesor asistente de IA puede ganar $120,000–$150,000 (9 meses); un profesor titular $300,000–$500,000+, y Stanford estima $150k–$200k para asistente, $200k–$300k para asociado y $300k–$500k+ para titular.
- A nivel de Big Tech, los roles de IA en investigación suelen pagar entre $500k y $2M en total para niveles medio a senior, con la FT indicando que estos paquetes han crecido significativamente en años recientes.
- El trabajo remoto expande el mercado global, con ciudades como Miami y Charlotte pagando alrededor del 85–90% de los salarios de San Francisco para empleos tecnológicos, y la tendencia de pagar por ubicación se está reduciendo con la globalización del talento.
Introducción
El campo de la inteligencia artificial (IA) está en auge, y lo mismo ocurre con los salarios de sus profesionales. Los especialistas en IA –incluyendo ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos, investigadores en IA, desarrolladores de software enfocados en IA y roles relacionados– están entre los talentos más demandados en el mercado laboral tecnológico actual. Este informe ofrece una visión detallada de las tendencias salariales actuales (2024–2025) para profesionales de IA en las principales regiones, roles e industrias. Analizamos cómo el nivel de experiencia y el sector (desde las grandes tecnológicas y startups hasta el ámbito académico y gubernamental) afectan la compensación, y destacamos referencias clave en las principales organizaciones de IA (por ejemplo, OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research). También abordamos el impacto del aumento de la demanda en IA, la escasez de talento, el trabajo remoto y factores económicos (como la inflación y los “booms” tecnológicos regionales) sobre los salarios. A lo largo del informe, incorporamos los datos más recientes (por ejemplo, de Glassdoor, Levels.fyi, Payscale) y noticias recientes o comentarios de expertos sobre compensación en IA, incluyendo citas de observadores de la industria.
Tendencias salariales globales por región (2024–2025)
Norteamérica (EE. UU. y Canadá): Los salarios para especialistas en IA son más altos en Norteamérica, especialmente en Estados Unidos. Un análisis salarial en ciencia de datos reportó que la remuneración total promedio para un científico de datos en EE. UU. es de aproximadamente $156,790 por año (incluyendo salario base y bonificaciones) [1]. Esto es aproximadamente el doble de lo que se paga en muchas otras regiones. Los principales polos tecnológicos de EE. UU. (Silicon Valley, Nueva York, Seattle, etc.) presentan la competencia más feroz y las ofertas más altas; por ejemplo, los científicos de datos en Nueva York ganan un promedio de $160,000 anuales, y San Francisco supera los $178,000 [2]. En cambio, los salarios de IA en Canadá, aunque son altos para la región, son menores que en EE. UU. (aproximadamente $73,600 en promedio en Canadá [3], con cerca de $75,000 en Toronto [4]). Aun así, ambos países superan ampliamente los promedios globales. El alto costo de vida y la intensa demanda en el sector tecnológico norteamericano ayudan a impulsar estos salarios. Es notable que, incluso dentro de EE. UU., las ciudades de California y el noreste pagan una prima (por ejemplo, los roles de IA en California pagan alrededor de un 14% más que el promedio nacional) [5].
Europa: La compensación en IA en Europa muestra una gran variación entre las regiones occidentales y orientales. Las principales economías de Europa occidental tienen salarios sólidos pero más bajos que los de EE. UU.; por ejemplo, el salario promedio en IA/ciencia de datos en Alemania es de aproximadamente $85,000 (USD) [6], y en el Reino Unido es de alrededor de $80,000 [7] (con científicos de datos en Londres ganando hasta ~$92,000 incluyendo bonificaciones [8]). Mientras tanto, Suiza destaca con cifras extremadamente altas: un promedio de $143,360 para científicos de datos (reflejando los altos costos de vida y los sectores de finanzas/tecnología en Suiza) [9]. En contraste, los salarios en algunas partes de Europa del Este son mucho más bajos: por ejemplo, el promedio en Rumanía es de aproximadamente $45,531 y en Bulgaria alrededor de $47,425 [10], menos de un tercio de los niveles de Reino Unido o Alemania. Estas diferencias reflejan disparidades económicas más amplias, aunque cabe señalar que la menor remuneración en Europa del Este está parcialmente compensada por el menor costo de vida y un menor número de datos reportados (lo que puede sesgar los promedios) [11]. En general, Europa occidental ofrece remuneraciones competitivas (aunque no astronómicas) para especialistas en IA, mientras que Europa oriental está rezagada pero se está poniendo al día a medida que crecen los ecosistemas tecnológicos locales.
Salarios anuales promedio en ciencia de datos/IA en Europa por país (2025). Países de Europa Occidental como Reino Unido ($80k) y Alemania ($85k) tienen remuneraciones sustancialmente más altas para roles de IA que los países de Europa Oriental como Rumanía ($45k) y Bulgaria ($47k) [12] [13]. Suiza supera ampliamente al resto de Europa con un salario en IA promedio de alrededor de $143k [14], lo que refleja su economía de alto costo y la fuerte demanda en sectores como finanzas.
Asia: El panorama salarial de la IA en Asia es altamente heterogéneo. En general, los salarios en los centros tecnológicos de Asia Oriental son moderados: por ejemplo, el salario promedio de IA/ciencia de datos en Japón ronda los $54,000 (¥6,4 millones) [15], y el promedio en China es aproximadamente $57,000 (cerca de CN¥450k) [16]. Estas cifras están muy por encima del pago en las economías asiáticas en desarrollo, pero aún significativamente por debajo de los niveles de EE.UU./Europa. Por otro lado, gigantes emergentes de fuerza laboral tecnológica como India tienen compensaciones mucho más bajas: el promedio de un especialista en IA en India gana solo alrededor de $16,759 al año [17]; los ingenieros de IA de nivel inicial allí suelen comenzar alrededor de ₹5–8 lakh (~$6–10k) [18]. Incluso con la entrada de empresas multinacionales en India y la presión al alza en los salarios en los últimos años, un ingeniero de IA experimentado en India podría ganar entre ₹15–25 lakh (≈$18k–$30k) anuales [19], una fracción de los salarios occidentales. La brecha es evidente: un ingeniero de IA en EE.UU. (promedio ~$145k) gana casi 10 veces más que uno en la India [20]. Dentro de Asia, economías avanzadas más pequeñas como Singapur (no mostrada en la figura) también ofrecen salarios altos en relación a su tamaño, gracias a una demanda concentrada. La gama salarial en Asia refleja el desarrollo económico variable: desde pagos globalmente competitivos en lugares como Japón/China hasta niveles más bajos por arbitraje de costos en India o el sudeste asiático. Las empresas son cada vez más conscientes de estas diferencias y a veces recurren a grupos de talento de menor costo, aunque los mejores expertos regionales aún pueden exigir sueldos premium si trabajan para firmas globales.
Salarios promedio anuales de IA/científico de datos en Asia (2025). Las economías asiáticas avanzadas ven pagos moderados en IA (~$54k en Japón, ~$56k en China), mientras que los mercados emergentes pagan mucho menos (por ejemplo, ~$17k en India) [21] [22]. Estas disparidades destacan las diferencias económicas regionales: los profesionales talentosos de IA en la India y mercados similares siguen estando en alta demanda, pero los niveles salariales locales aún no están a la par de los estándares occidentales o del Asia oriental.
País (Región) | Prom. | Salario (USD)Rango salarial (USD) |
---|---|---|
Estados Unidos (NA) | $156,790 [23] | ~$130,000 – $189,000 [24] |
Canadá (NA) | $73,607 [25] | ~$60,000 – $93,000 [26] [27] |
Reino Unido (UE) | $79,978 [28] | ~$50,000 – $90,000 [29] |
Alemania (UE) | $85,115 [30] | ~$67,500 – $90,000 [31] [32] |
Suiza (UE) | $143,360 [33] | ~$120,000 – $153,000 [34] |
Japón (Asia) | $54,105 [35] | ~$40,000 – $68,000 [36] |
China (Asia) | ~$60,000 [37] | (≈CN¥450,000 por año) [38] |
India (Asia) | $16,759 <a href=»https://365datascience.com/career-advice/data-science-salaries-around-the-world/#:~:text=nothing» target=»_blank» rel= Fuentes: Datos autoinformados de Glassdoor resumidos por 365DataScience [39] [40], Analytics Insight vía CalTech CTME [41].Las cifras incluyen salario base más bonificaciones.Los salarios reales varían según la experiencia y la ciudad (p. ej.salarios en las principales ciudades de EE. UU.las ciudades son más altas que el promedio nacional). Otras regiones: Fuera de Norteamérica, Europa y Asia, los datos salariales de IA son más escasos pero indican oportunidades en crecimiento. En Australia, los salarios promedio en ciencia de datos rondan los $79,000 (AUD ~$120,000) [42], comparables a los niveles europeos. En Medio Oriente se han comenzado a ofrecer paquetes atractivos para atraer talento en IA (a menudo libres de impuestos); por ejemplo, países como Emiratos Árabes Unidos e Israel han invertido en polos de IA y pueden ofrecer salarios competitivos (aunque las cifras exactas varían bastante). En África, los salarios suelen ser mucho más bajos – por ejemplo, en Sudáfrica el salario medio de un científico de datos es de unos $44,436 [43], mientras que en Egipto es solo de $14,368 [44]. Estas diferencias resaltan una tendencia global: la experiencia en IA exige una prima salarial en todas partes, pero las condiciones económicas locales y el grado de madurez de la demanda influyen en gran medida en los niveles salariales absolutos. Cabe destacar que, ajustando por poder adquisitivo, algunas de estas diferencias se reducen; como aconseja un informe, conviene considerar el costo de vida además del salario, ya que “un dólar en Nueva York tiene un poder adquisitivo diferente al de un dólar en Mumbai o Europa del Este” [45] [46]. (Ver Tabla 1 a continuación para un resumen de los sueldos promedio en IA/Ciencia de Datos por país.) Tabla 1. Salario anual promedio para especialistas en IA / científicos de datos, países seleccionados (2024–25) [47] [48] Como se muestra arriba, los salarios en Norteamérica lideran el mundo (con EE. UU. muy por delante), Europa Occidental y las naciones asiáticas avanzadas forman un nivel intermedio, y las regiones en desarrollo ofrecen una paga absoluta menor para los especialistas en IA. Sin embargo, el crecimiento en la demanda es global: incluso las regiones con menor remuneración están experimentando rápidos aumentos en la contratación y en los salarios de IA año tras año a medida que se extiende la adopción de IA [49] [50]. Por ejemplo, la fuerza laboral de IA en la India es una de las más grandes del mundo (~600,000 profesionales) y se proyecta que se duplicará para 2027, lo que está impulsando los salarios al alza (junto a una importante brecha de talento que aún existe) [51] [52]. En Europa, las menciones de habilidades de IA generativa en publicaciones de empleo aumentaron un 330% de 2019 a 2024, reflejando una demanda creciente que ejercerá presión al alza en la compensación [53] [54]. Así, aunque persisten las disparidades regionales en la paga, la tendencia general es un aumento robusto en los salarios de IA en todos los principales mercados, ya que las organizaciones compiten por talento en IA en todas partes. Desglose salarial por puesto y experienciaPor puesto: Los diferentes trabajos en IA tienen diferentes rangos salariales según sus responsabilidades y la escasez de habilidades. En general, los puestos que implican trabajo más especializado o enfocado en investigación (por ejemplo, científicos de investigación en IA) o que tienen un impacto directo en los ingresos por producto (por ejemplo, ingenieros de aprendizaje automático en grandes tecnológicas) tienden a recibir salarios más altos que los puestos más generales. A continuación se muestran algunos puestos clave y sus niveles salariales típicos:
Por nivel de experiencia: La experiencia es un factor importante en la compensación en IA. Como en la mayoría de las carreras, los profesionales de nivel inicial comienzan con salarios significativamente más bajos que el personal de nivel medio o senior, pero en IA, incluso el salario inicial puede ser bastante alto en comparación con los promedios nacionales, y la curva de crecimiento es pronunciada. En Estados Unidos, los datos de Glassdoor sugieren que un científico de datos de nivel inicial (0–1 años) puede esperar una remuneración total de alrededor de $117,000 [83]. A medida que adquieren algunos años de experiencia, el salario aumenta rápidamente: quienes tienen 4–6 años ganan una mediana de alrededor de $141,000 [84], y con 7–9 años (nivel senior de contribuidor individual) alrededor de $153,000 [85]. Especialistas altamente experimentados (más de 10 años) o aquellos en puestos de liderazgo pueden llegar o superar los $180,000–190,000 en roles de ciencia de datos [86]. De hecho, el promedio para más de 15 años de experiencia fue de casi $190,000 en EE. UU., según un análisis [87]. Esta trayectoria —aproximadamente la duplicación del salario desde nivel inicial hasta senior— es un fuerte incentivo para que los profesionales de IA permanezcan y crezcan en el campo. Es un “gran impulsor de motivación”, como señaló el informe de 365DataScience, demostrando la “importancia de la persistencia” al construir la carrera profesional [88] [89]. Para ingenieros e investigadores de IA, existe un patrón similar (o incluso más pronunciado). Un ingeniero de machine learning de nivel inicial (recién graduado en una gran empresa tecnológica) podría alcanzar una compensación total de alrededor de $150,000–$200,000, mientras que un ingeniero de ML de nivel «staff» o científico investigador con una década de experiencia en la misma empresa podría ganar más de $300,000 por año en compensación total (incluyendo acciones). Por ejemplo, un principal o lead data scientist en EE. UU. puede ganar más de $240,000 anuales [90], y un ingeniero o investigador de IA “Distinguished” de primer nivel (más de 15 años, en una gran empresa) podría recibir paquetes de $500,000+ (más sobre estos casos extremos en la próxima sección). En contraste, quienes están en nivel inicial con habilidades en IA, aunque bien pagados, podrían ganar alrededor de $100,000 (lo cual es alto en comparación con muchos campos, pero solo una fracción de lo que ganan los veteranos de élite). También vale la pena destacar que la trayectoria profesional importa: quienes pasan a roles de gestión o ejecutivos (por ejemplo, líderes de equipos de IA, directores de IA) pueden alcanzar salarios aún más altos que los contribuyentes individuales con niveles de experiencia similares. Sin embargo, 2024 presenció una tendencia interesante en la que algunos salarios de nivel gerente disminuyeron ligeramente en los campos de datos/IA [91] (posiblemente debido a la reestructuración de empresas y a la cautela al añadir cargas de gestión). Aun así, los gerentes de IA experimentados (por ejemplo, más de 10 años de experiencia incluyendo liderazgo) pueden recibir salarios muy altos, especialmente en grandes tecnológicas o startups unicornio – a menudo comparables a los de ICs senior más una prima de gestión. Por ejemplo, el puesto “Head of Machine Learning” tuvo un salario medio global de unos $336,500 en 2024 (aunque de una muestra pequeña) [92]. De forma similar, cargos como “Director of Machine Learning” estaban alrededor de $205,800 de media global [93]. Estas cifras ilustran que ascender hasta liderar iniciativas de IA puede ser extremadamente lucrativo. Ejemplo de principiante vs. senior: Para ponerlo en términos concretos, consideremos los ingenieros de software en una empresa enfocada en IA como OpenAI. Según datos de Levels.fyi, un L2 (nivel inicial) Ingeniero de Software en OpenAI tiene una compensación de alrededor de $238K, mientras que el paquete de compensación de un Ingeniero de Software L6 (senior/staff) es de aproximadamente $1.34M por año [94]. Ese nivel senior probablemente corresponde a alguien con una década o más de experiencia y un desempeño excepcional. La mediana en OpenAI a través de todos los niveles fue reportada en aproximadamente $875K [95], lo que muestra cuán ponderada está por los mayores salarios a nivel ejecutivo. Aunque OpenAI es un caso atípico en la escala salarial, ejemplifica cómo las ganancias de un especialista en IA pueden explotar en los niveles más altos de experiencia y responsabilidad. En resumen, los especialistas en IA ven un crecimiento salarial significativo con la experiencia. Los profesionales de nivel inicial ya ganan salarios altos en comparación con muchos otros campos, pero quienes alcanzan los niveles senior como contribuyentes individuales o roles de liderazgo en IA pueden ver su compensación multiplicarse. Esto se ve amplificado por el hecho de que muchas empresas utilizan compensación basada en acciones, lo que significa que una persona senior que comenzó temprano en una empresa exitosa de IA podría tener ahora un capital valorado en millones. Más adelante en este informe, exploraremos cómo esta dinámica se manifiesta en las grandes tecnológicas y los principales laboratorios donde los expertos experimentados en IA están recibiendo salarios sin precedentes. Diferencias por sector: Big Tech vs Startups vs Academia vs OtrosEl talento en IA es necesario en prácticamente todos los sectores, pero no todos los sectores pagan igual. Hay diferencias notables en la compensación dependiendo de si uno trabaja en una gran empresa tecnológica, una startup, una institución académica, una firma financiera, salud, gobierno, etc. A continuación desglosamos algunas tendencias clave basadas en el sector para la compensación en IA:
En resumen, dónde trabajas importa mucho para el sueldo en IA. Las grandes empresas tecnológicas y el sector financiero pueden convertir a los profesionales de IA en millonarios; las startups pueden ofrecer un gran potencial de crecimiento pero salarios actuales ligeramente más bajos (con excepciones notables para las que están bien financiadas); el sector académico/gubernamental ofrece recompensas intelectuales pero requiere aceptar un recorte salarial. Muchos especialistas en IA deciden el sector según sus prioridades personales (por ejemplo, ganancias a corto plazo vs. libertad para investigar vs. impacto en las políticas públicas). Sin embargo, estamos viendo cierta convergencia: industrias tradicionales como telecomunicaciones, seguros y consultoría están aumentando los sueldos para atraer talento en IA, reduciendo la brecha con el sector tecnológico [126] [127]. Por ejemplo, las firmas de consultoría ahora construyen equipos de IA de manera agresiva y pagan grandes sumas a los científicos de datos porque necesitan asesorar a sus clientes sobre IA [128]. El efecto general es que los especialistas en IA tienen una abundancia de opciones, y muchos optan por rotar entre sectores (por ejemplo, empezar en la academia, pasar a grandes tecnológicas o startups, quizá después trabajar en el gobierno) a lo largo de su carrera, aprovechando su valioso conjunto de habilidades de diferentes maneras. Referencias de las principales empresas: OpenAI, DeepMind, Meta, Microsoft, etc.Una forma esclarecedora de entender los extremos salariales en IA es observar algunas empresas y laboratorios destacados conocidos por su trabajo en IA. Esto incluye empresas dedicadas a la investigación en IA y divisiones de IA en grandes tecnológicas. Aquí resaltamos referencias salariales e informes de algunos actores clave:
En conclusión, el límite superior de los salarios en IA está siendo redefinido constantemente por un puñado de empresas clave. A partir de 2024–2025, algunos puntos de referencia concretos son:
Estos números pueden parecer increíbles, pero reflejan la realidad de una “escasez de talento” en un área tecnológica que los líderes creen que dará forma al futuro de industrias enteras. Como dijo un análisis: “el talento de primer nivel en IA ahora tiene un precio que antes estaba reservado para empresas completas” [159]. La próxima sección profundizará en por qué esto está ocurriendo: la demanda, la escasez de talento y cómo influyen tendencias como el trabajo remoto. Impulsores de las tendencias salariales: demanda en IA, escasez de talento y trabajo remotoLos salarios extraordinarios y las tendencias discutidas son síntomas de fuerzas mayores en el mercado laboral de IA. Tres factores principales son: la demanda explosiva de habilidades en IA (en todas las industrias), la escasez de talento experimentado en IA, y los patrones de trabajo en evolución como el trabajo remoto, que amplía la competencia. Aquí analizamos cómo cada factor influye en la compensación: Demanda creciente de habilidades en IA: Desde el avance de ChatGPT a finales de 2022 y la ola de IA generativa, la demanda de especialistas en IA se ha disparado. Empresas de todo tipo – desde grandes tecnológicas hasta bancos y minoristas – están corriendo para integrar la IA en sus productos y operaciones [160] [161]. Esta mentalidad de fiebre del oro (“¡necesitamos gente de IA, para ayer!”) ha provocado guerras de ofertas por cualquiera con experiencia probada en IA. Un análisis de LinkedIn muestra que las ofertas de empleo en IA aumentaron bruscamente: por ejemplo, los puestos de IA como porcentaje de los trabajos tecnológicos en EE. UU. pasaron del 8,8 % en 2019 al 14,3 % a mediados de 2024 [162] [163]. Con todas las industrias contratando ahora (finanzas, salud, manufactura, consultoría, etc. reclutando intensamente talento en IA [164] [165]), la cantidad de vacantes supera ampliamente el número de candidatos calificados. Se impone la economía básica: cuando la demanda supera la oferta, los precios (salarios) suben. De manera crucial, la IA se considera un imperativo estratégico: las empresas temen quedarse atrás si no pueden implementar la última IA, por lo que invierten agresivamente en talento. Esta urgencia se traduce en paquetes salariales similares a los de atletas profesionales o estrellas de Hollywood para los mejores expertos en IA. Como dijeron una docena de personas conocedoras a Reuters, desde el lanzamiento de ChatGPT, la contratación de investigadores en IA ha “escalado a niveles de atletas profesionales” [166]. Una razón es que las empresas perciben que un investigador de IA de primer nivel puede literalmente crear innovaciones de miles de millones de dólares (el llamado concepto de “ingeniero 10x” magnificado a “investigador 10,000x” en IA [167]). Sam Altman bromeó sobre “esos investigadores 10,000x” en Twitter [168], insinuando que la contribución de una sola persona en IA puede ser órdenes de magnitud mayor que la media. Si una empresa cree que contratar a un experto específico en IA puede definir su éxito o fracaso, están dispuestos a pagar casi cualquier precio, como se ve en las ofertas de más de 10 millones de dólares. Incluso más allá de la élite, la demanda generalizada eleva los salarios en todos los niveles. Por ejemplo, las empresas pequeñas y medianas que quizás no puedan desembolsar millones aún deben ofrecer salarios muy competitivos (y beneficios como trabajo flexible, proyectos interesantes) para atraer a ingenieros de IA de nivel medio que podrían tener ofertas de Google o una startup en auge. Esto incrementa el salario medio año tras año. De hecho, para 2024, “las carreras relacionadas con la IA están entre las más gratificantes, ofreciendo una remuneración competitiva que crece con la experiencia y la especialización” [169]. El auge de la IA Generativa específicamente ha creado nuevos roles (por ejemplo, Ingeniero de Prompts, Desarrollador de LLM) con altos salarios porque la demanda surgió tan rápido que la oferta no pudo seguir el ritmo. En abril de 2025, el salario medio general de los empleos en IA se reportó en torno a los 160.000 dólares anuales [170], una media muy alta que refleja cómo muchos de estos roles están en los sectores mejor remunerados. Escasez de talento (oferta limitada): Aunque muchas personas están ingresando a campos relacionados con la IA, los verdaderos expertos en IA (especialmente aquellos con títulos avanzados o una experiencia significativa en proyectos) siguen siendo relativamente escasos. La IA moderna (aprendizaje profundo, etc.) es un campo joven: solo en la última década explotó. Eso significa que el grupo de profesionales con, digamos, más de 10 años de experiencia en aprendizaje profundo es muy pequeño. Dependiendo de a quién le preguntes, el número de personas en todo el mundo que pueden construir modelos de IA de vanguardia es solo de unos pocos miles [171]. Una fuente de Reuters dijo que el grupo de élite podría ser de unas pocas docenas a unos pocos cientos de individuos que han impulsado los avances más importantes en los LLM [172]. Esta extrema escasez en la cima amplifica los salarios allí: estos son las “superestrellas de la IA” que pueden elegir cualquier empleador. Por eso las empresas tratan el reclutamiento “como un juego de ajedrez”: planificando cuidadosamente y gastando para captar a los jugadores clave [173]. Incluso en niveles menos selectos, muchas ofertas de trabajo quedan vacantes. Un informe del Foro Económico Mundial encontró una importante brecha de talento en IA a nivel global, con una demanda que supera ampliamente la oferta de habilidades en muchos países [174] [175]. En lugares como India, a pesar de producir muchos ingenieros, las empresas proyectan 2.3 millones de vacantes en IA en los próximos 3 años sin suficientes candidatos calificados para cubrirlas [176] [177]. De manera similar, Europa tiene dificultades para retener talento en IA (la mitad de los graduados en IA de algunos países se van a EE. UU.) [178] [179]. La escasez de talento obliga a las empresas a hacer dos cosas: pagar más para conseguir el limitado talento, y considerar contrataciones no tradicionales (por ejemplo, contratar físicos o matemáticos y convertirlos en investigadores de IA) [180] [181]. La escasez también ha llevado a enfoques creativos, como que las empresas establezcan formación interna (programas de mejora de habilidades) y aprovechen la contratación internacional. Pero a corto plazo, lanzar dinero al problema es la solución más rápida; de ahí esos enormes salarios. Ariel Herbert-Voss describió que los laboratorios de IA tratan a los expertos especializados como valiosas piezas de ajedrez: necesitas suficientes “torres” y “caballos” y pagarás lo que sea para no perder una pieza [182]. Mientras la IA siga siendo la tecnología transformadora de la era y la especialización no pueda producirse al instante, el escaso talento disfrutará de un mercado de vendedores para sus habilidades. Trabajo remoto y globalización del talento: El auge del trabajo remoto e híbrido ha añadido una nueva dimensión a las tendencias salariales en IA. Por un lado, el trabajo remoto amplía el grupo de talentos para los empleadores: las empresas pueden contratar fuera de su zona geográfica, incluso accediendo a regiones con salarios más bajos. Esto podría ejercer una presión a la baja sobre los salarios de algunos puestos si las compañías optan por contratar remotamente en mercados más económicos. De hecho, algunas empresas han intentado pagar a los empleados según el costo de vida local (pago basado en ubicación), lo que en teoría podría ahorrar dinero si contratan en áreas de menor costo. Por ejemplo, una empresa podría contratar a un ingeniero de IA en Europa del Este o en India por una fracción del salario estadounidense. Sin embargo, el trabajo remoto también intensifica la competencia global por el talento, lo que significa que personas calificadas ahora tienen acceso a los empleadores que más pagan en todo el mundo, y no solo a nivel local. En la práctica, esto ha generado una presión al alza sobre los salarios en muchas regiones, ya que los empleadores locales deben competir con ofertas del extranjero. Vemos evidencia de que las brechas salariales basadas en la ubicación se están reduciendo. Un estudio sobre compensación en startups de 2024 encontró que el 85% de las startups todavía ajustan salarios según la ubicación, pero las ciudades fuera de los polos tradicionales han cerrado rápidamente la brecha: por ejemplo, Miami y Charlotte ahora ofrecen aproximadamente un 85–90% de los salarios de San Francisco para empleos tecnológicos [183] [184]. Incluso las zonas históricamente peor pagadas (Midwest, etc.) han incrementado los salarios tecnológicos acercándose a los niveles más altos del país. Es probable que esto se deba a que el trabajo remoto permitió que el talento en esas áreas recibiera ofertas de empresas de las costas; para retenerlos, las compañías locales debieron aumentar los sueldos. En otras palabras, el trabajo remoto ha creado un mercado global más unificado para el talento de IA de élite. Un ingeniero de ML talentoso en Polonia o Nigeria ahora puede trabajar para una empresa estadounidense sin mudarse, obteniendo un salario más cercano al estándar estadounidense que el que podría haber recibido de una empresa local. En la práctica, muchas empresas todavía pagan menos en esos casos (citando diferencias de costo de vida), pero la brecha se está reduciendo a medida que los trabajadores tienen más opciones. Desde la perspectiva del empleado, las oportunidades remotas han sido una bendición. Permiten a los profesionales de IA vivir en zonas de menor costo mientras ganan salarios altos, o simplemente contar con más opciones (lo que aumenta su poder de negociación). Las encuestas indican que los trabajadores remotos a menudo perciben salarios ligeramente más bajos cuando se ajustan por ubicación (algunos estudios indican un 10-15% menos, quizá debido a los ajustes salariales de las empresas) [185] [186]. Sin embargo, estos ajustes se están reduciendo como se mencionó. Además, el trabajo remoto ha permitido que más personas de todo el mundo ingresen al campo de la IA, lo que podría aliviar la escasez de talento a largo plazo al expandir el conocimiento. Otro aspecto son las preferencias de equilibrio entre el trabajo y la vida personal: Muchos especialistas en IA valoran la flexibilidad y pueden elegir un trabajo que ofrezca trabajo remoto en lugar de uno que no lo haga, incluso si el salario es un poco menor. Pero dado lo dinámico que está el mercado, las empresas a menudo tienen que ofrecer tanto un salario alto como flexibilidad para asegurar candidatos. Por ejemplo, una empresa que intenta contratar a un ingeniero de ML muy buscado podría terminar ofreciendo un salario top y permitir trabajo remoto a tiempo completo, porque de lo contrario el candidato tiene otras 5 ofertas que sí lo hacen. En resumen, el trabajo remoto ha hecho que la compensación en IA sea más competitiva a nivel global. Esto reduce algunas diferencias regionales (por ejemplo, un desarrollador de IA calificado en Brasil ahora podría conseguir un trabajo que pague salarios a nivel de EE. UU. de forma remota, elevando el estándar para las empresas brasileñas locales). También significa que las empresas pueden contratar de manera más amplia, pudiendo cubrir puestos que antes eran difíciles de llenar localmente (lo cual podría moderar el crecimiento extremo de salarios en ciertos cargos, al agregar oferta desde el extranjero). Sin embargo, para los cargos más expertos, la guerra de talento es tan intensa que el trabajo remoto frente al presencial es un factor menor: esas personas pueden poner sus condiciones e incluso mudarse si es necesario. Para cargos de nivel medio, el trabajo remoto definitivamente expande las oportunidades y podría evitar que los salarios se disparen demasiado al permitir la distribución global del trabajo. En resumen: “El trabajo remoto amplía los grupos de talento a nivel global, aumentando la competencia entre empleadores para ofrecer mejores beneficios” [187]. Crea un mercado más grande y competitivo para las habilidades en IA. A corto plazo, esta competencia beneficia principalmente a los trabajadores (ya que varios empleadores pujan por ellos), lo que eleva o equipara la compensación hacia arriba. Los empleadores se benefician al poder cubrir puestos desde cualquier lugar, pero no necesariamente pueden pagar menos por el mejor talento: simplemente tienen acceso a más opciones. Otros factores: Hay influencias adicionales que vale la pena mencionar:
Para concluir esta sección: El aumento salarial en IA está fundamentalmente impulsado por una demanda altísima y una oferta limitada. Las empresas consideran el talento en IA como inversiones clave (de ahí la frase “El talento en IA vale nueve cifras” [197] [198] en algunos casos). Hasta que se resuelva la escasez de talento (lo que podría tomar años, si es que sucede, dada la creciente demanda de IA), podemos esperar que los salarios se mantengan elevados. El trabajo remoto ha intensificado aún más la competencia por el mejor talento a nivel global, lo que lleva a una escala salarial más uniforme (y a menudo más alta) en todas las regiones. Como aconseja un experto en compensación a las startups: “Prepárense para los costos del talento en IA” y estén listos para comunicar claramente el valor de la equidad a los candidatos [199] [200] – lo que implica que los altos salarios ya se dan por hecho y que las empresas deben gestionar sabiamente el resto del paquete de ofertas. Factores Regionales y Económicos que Influyen en los SalariosMás allá de la oferta y demanda inmediata del mercado laboral de IA, varios factores regionales y macroeconómicos también influyen en los salarios de los especialistas en IA:
En esencia, los factores regionales y económicos sí moldean el contexto salarial de la IA, influyendo en dónde va el talento y cómo se asignan los presupuestos, pero la tendencia global general es al alza. Los lugares con ecosistemas tecnológicos de rápido crecimiento verán incrementos salariales más rápidos (Europa del Este es un ejemplo: parte desde salarios más bajos, pero con potencial de grandes incrementos porcentuales año tras año [214]). Las regiones de alto costo mantienen su ventaja pagando salarios nominales altos que a menudo sirven de referencia para otras regiones. Un desarrollo interesante es que los propios gobiernos están reconociendo la importancia de la remuneración para atraer talento. Por ejemplo, el Reino Unido anunció en 2023 una “Visa de Talento en IA” y fondos para 1,000 doctorados en IA, con la intención de formar e importar talento, lo cual, con el tiempo, podría estabilizar los salarios al aumentar la oferta. El Informe sobre Talento en IA de la Casa Blanca reconoce que Estados Unidos se beneficia de atraer estudiantes internacionales de IA que luego trabajan en ese país [215] [216]. Así, las políticas que afectan el flujo de talento pueden aliviar o agravar indirectamente las presiones salariales en una región. En general, las diferencias regionales en los salarios de IA se están reduciendo, y los factores económicos como la inflación son reales pero secundarios frente a los factores tecnológicos y de talento. El salario de un científico de datos puede variar mucho entre Silicon Valley y, por ejemplo, Varsovia hoy en día, pero en cinco años esa brecha podría cerrarse un poco si el trabajo remoto y la inversión en tecnología de Europa del Este continúan (como comentó un analista, la creciente escena de startups en Europa del Este podría ayudar a “igualar a Europa Occidental” en salarios con el tiempo [217]). Aun así, las condiciones locales siempre importarán: probablemente no recibirás un salario de San Francisco por un trabajo de IA en un país con un costo de vida mucho más bajo a menos que trabajes de forma remota para una empresa extranjera. Tendencias recientes, noticias y actualizaciones de políticas que afectan la remuneración en IAEl campo de la inteligencia artificial está evolucionando rápidamente, y lo mismo ocurre con la conversación sobre la remuneración. Estas son algunas de las tendencias y noticias más recientes (2024–2025) que están influyendo en cómo se paga a los especialistas en IA y qué pueden esperar en el mercado laboral:
En resumen, las últimas noticias confirman que la compensación en IA va en fuerte aumento y se está convirtiendo en tema de discusión general. Las empresas compiten abiertamente entre sí en cuanto a salarios; los gobiernos están apresurándose a adaptar políticas; y la fuerza laboral se está ajustando a través del trabajo remoto y la mejora de habilidades. El consenso a finales de 2024 es que estas tendencias continuarán en 2025: “A partir de 2024, las carreras relacionadas con IA son de las más gratificantes, ofreciendo salarios competitivos que crecen con la experiencia y la especialización” [234]. Salvo que explote una burbuja de la IA o haya un gran aumento repentino de talento, se espera que los especialistas en IA sigan siendo de los profesionales mejor pagados del mercado laboral. Citas y perspectivas de expertosPara aportar más perspectiva, aquí tienes algunas citas destacadas de expertos y líderes de la industria sobre los salarios de IA y el mercado de talento:
Estas perspectivas en conjunto pintan un panorama de un mercado laboral en IA sin precedentes: uno donde el talento especializado es valorado al mismo nivel que altos ejecutivos y celebridades, donde la geografía es menos una barrera y donde la demanda supera ampliamente la oferta. Las citas también aseguran que esto no es solo una moda: empresas reales están pagando estas sumas, y expertos reales reconocen la lógica (demanda urgente, habilidades escasas). Como profesional de IA o como alguien considerando este campo, la conclusión es que las oportunidades son inmensas. Sin embargo, con grandes recompensas vienen grandes expectativas: las empresas que pagan $300,000 o $3 millones esperarán resultados de clase mundial. También es una señal para empleadores y responsables de políticas de que invertir en el desarrollo de talento en IA (a través de la educación, etc.) es crucial para evitar limitarse a guerras de ofertas salariales. Conclusión y PerspectivasEn conclusión, el periodo de 2024–2025 está marcado por salarios excepcionalmente altos y en aumento para los especialistas en IA en todo el mundo. Los hallazgos clave de esta revisión integral incluyen:
Mirando hacia adelante, ¿qué podemos esperar? Salvo una inesperada caída en el interés por la IA, la necesidad de experiencia en esta área seguirá creciendo. Las proyecciones para 2026 de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. prevén un aumento del 28% en el empleo de científicos de datos para 2026 [258] [259], lo que indica que la demanda no se desacelerará. Con la llegada de nuevos subcampos de IA (por ejemplo, seguridad de IA, ética de IA, derecho de IA) probablemente veremos emerger nuevas categorías de empleo y estándares salariales correspondientes. Sin embargo, también podríamos ver los comienzos de una normalización: a medida que más universidades generan egresados en IA y más trabajadores se reconvierten en IA, la reserva de talento se expandirá poco a poco. Esto podría aliviar gradualmente la escasez extrema de talento en la cima, quizás estabilizando los salarios. Pero cualquier efecto de este tipo podría verse contrarrestado por el alcance cada vez mayor de la adopción de IA. En esencia, el techo de los salarios en IA podría ya no elevarse tan explosivamente (uno se pregunta, ¿escucharemos de ofertas de $50M próximamente? Tal vez no de manera rutinaria), pero el piso y la mediana probablemente seguirán aumentando a medida que la IA impregne todos los sectores. Para las empresas, el reto será gestionar estos costos: no todos los negocios pueden permitirse un doctorado en IA por medio millón al año. Podríamos ver acuerdos más creativos (contrataciones, colaboraciones con el ámbito académico, etc.) para acceder a habilidades en IA sin necesidad de contratar directamente, lo cual podría moderar las presiones salariales. Las startups quizá se enfoquen en dotar a los ingenieros promedio con mejores herramientas de IA (AutoML, etc.), para reducir la dependencia de especialistas escasos. Pero, por ahora y en el futuro previsible, quienes realmente tienen experiencia en IA están en una posición envidiable. Para profesionales y recién graduados, literalmente nunca ha habido un mejor momento para estar en IA. La carrera es “de las más gratificantes” financieramente [260] y emocionante a nivel intelectual. Como dice una de las preguntas frecuentes: “¿Pueden los científicos de datos ganar mucho dinero? Absolutamente… los puestos senior a menudo ven salarios superiores a $200,000… con las principales empresas pagando salarios medianos por encima de $250,000.” [261]. Esa respuesta quizá ya quede corta visto lo que hemos presenciado. En resumen, los especialistas en IA en 2024–2025 están cosechando los frutos de una tormenta perfecta: tecnología revolucionaria, apetito insaciable de la industria y una oferta limitada de talento. Los salarios han alcanzado máximos históricos y se han convertido en noticia de portada. Aunque a largo plazo los mercados puedan reequilibrarse, a corto plazo el mejor consejo para las organizaciones es presupuestar generosamente para talento en IA, y para los individuos, formarse en IA y negociar con confianza, porque el poder está de su lado. Como dice el refrán, “El talento de calidad no es caro, es invaluable”; y en IA las empresas muestran que realmente lo creen, dado el esfuerzo extraordinario (y los presupuestos) que dedican para asegurar ese talento. State of the AI Engineer job market 2024: Job growth & salaries |
References
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