Salarios de Especialistas en IA en 2024–2025: Un Informe Integral

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 experiencia

Por 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:

• Ingeniero de Aprendizaje Automático (Machine Learning Engineer): Los ingenieros de ML diseñan y despliegan modelos e infraestructuras de aprendizaje automático. Están en altísima demanda tanto en tecnología como en otras industrias. En EE. UU., los ingenieros de ML suelen comenzar alrededor de $100,000 y pueden ganar $180,000+ con experiencia, especialmente en mercados competitivos ^{[55] [56]}. A nivel global, este puesto lleva uno de los salarios medianos más altos: una gran encuesta de trabajos de IA/ML encontró una mediana de $189,000 para roles de “Ingeniero de Aprendizaje Automático” (datos de más de 4,500 participantes) ^{[57] [58]}. Esto está a la par o incluso por encima de muchos cargos de ingeniería de software, reflejando la prima sobre las habilidades de ML.
• Científico de Datos: Los científicos de datos (que analizan datos y construyen modelos predictivos) han sido un rol destacado durante años y continúan siendo bien remunerados. En EE.UU., los científicos de datos ganan en promedio alrededor de $116,000 (Glassdoor) con rangos comunes de ~$90k a $150k ^[59]. Con experiencia o en industrias de altos salarios, los científicos de datos en EE.UU. pueden ganar más de $150k ^{[60] [61]}. A nivel global, los roles de “Científico de Datos” muestran un salario medio de alrededor de $152,000 ^[62], aunque este número, proveniente de un índice global, probablemente se incline hacia los puestos de alto salario en EE.UU. En Europa, los científicos de datos ganan algo menos (mediana de €67k en Alemania ^[63]), pero incluso allí, con diez años de experiencia se puede llegar a ganar unos €90,000 ($100k) al año ^[64]. El Dr. Tobias Zimmermann, experto en mercado laboral en Stepstone, señala: “Los científicos de datos tienen una gran demanda… No es sorpresa que estén bien pagados. Con diez años de experiencia, pueden esperar ganar alrededor de 90,000 euros al año” ^[65].
• Científico/Investigador en IA: Estos son los expertos con doctorado que están impulsando las fronteras de la IA (a menudo trabajando en equipos de I+D o laboratorios). Perciben salarios muy altos, especialmente en las mejores empresas. La mediana global para roles de “Científico de Investigación” (IA) es de aproximadamente $184,300 ^{[66] [67]}, basado en miles de datos. En la práctica, en grandes empresas tecnológicas de EE.UU., un científico de investigación puede comenzar con una compensación total de ~$200,000 y escalar mucho más alto. Por ejemplo, en Google un Científico de Investigación puede ganar desde aproximadamente $193,000 en el nivel inicial (L3) hasta $893,000+ para niveles senior (L8) ^[68]. Los roles de investigación en IA en la industria suelen incluir acciones, lo que aumenta el salario total. (En secciones posteriores se discutirá cómo los investigadores de élite en los mejores laboratorios pueden incluso obtener paquetes de siete cifras). En el ámbito académico o en organizaciones sin fines de lucro, los investigadores en IA ganan mucho menos (ver “Academia vs Industria” abajo), por lo que muchos de los mejores investigadores transitan a roles en la industria.
• Programador de IA/Aprendizaje Automático / Ingeniero de Software: Los desarrolladores que se especializan en integrar modelos de IA en software (a veces llamados simplemente ingenieros de IA o desarrolladores de software de IA) ganan salarios comparables a otros ingenieros de software, con un extra si tienen habilidades en IA muy demandadas. En EE.UU., los desarrolladores de software de IA suelen empezar alrededor de $85,000 y pueden superar los $130,000 en posiciones senior ^{[69] [70]}. Según una fuente, los ingenieros de IA (un término amplio) pueden ganar aproximadamente 5% más de salario y un 10–20% más en acciones que otros ingenieros de software en startups, debido a sus habilidades especializadas ^{[71] [72]}. Una encuesta global sitúa la mediana del salario de “Ingeniero de IA” en alrededor de $152,000 ^[73]. De igual manera, los “Científicos Aplicados” (título frecuente para desarrolladores de algoritmos de IA en empresas) tienen una mediana de unos $160,000 ^[74]. En resumen, un ingeniero con sólidos conocimientos en IA/ML generalmente ganará más que otro ingeniero comparable sin esa especialidad.
• Papeles emergentes (Ingeniero de prompts, Ético de IA, etc.): La revolución de la IA generativa ha dado lugar a nuevos títulos de trabajo como “Ingeniero de Prompts” (diseñando y optimizando prompts para grandes modelos de lenguaje), puestos que apenas existían hace unos años. De manera sorprendente, algunas de estas posiciones ofrecen salarios extremadamente altos. En 2023, las ofertas de trabajo para ingenieros de prompts de IA anunciaban salarios desde $200,000 hasta más de $300,000 ^[75], con empresas como Anthropic que supuestamente pagan entre $250k y $375k por ingenieros de prompts experimentados ^[76]. Si bien no todo “ingeniero de prompts” ganará tanto, esto indica cuán demandadas se han vuelto las habilidades en IA generativa. De igual manera, las organizaciones están contratando Responsables de Ética en IA y expertos en políticas de IA para garantizar un desarrollo responsable de la IA. Estos roles también son bien remunerados, aunque no con los salarios exorbitantes de los puestos técnicos de I+D; en EE. UU., un Responsable de Ética en IA puede empezar en torno a los $95,000, llegando hasta $135,000+ dependiendo de la experiencia ^[77]. (Su importancia está creciendo con las nuevas regulaciones de IA, aunque todavía no posean salarios a nivel de ingeniería.)
• Otros roles relacionados: Existen muchos otros roles especializados en IA: Ingenieros de MLOps (operaciones de machine learning) que gestionan el despliegue de modelos de IA (a menudo con salarios similares a los de software/DevOps, en las seis cifras bajas a medias en EE. UU.), Ingenieros de Datos que se encargan de los flujos de datos para IA (media global ~$140k ^[78]), Ingenieros de Visión por Computadora (en EE. UU. suelen estar en el rango de ~$100k–$150k) ^[79], Ingenieros en Robótica (~$80k–$140k en EE. UU.) ^[80], etc. Una intersección de nicho es la IA en Ciberseguridad: están surgiendo posiciones como “Especialista en Seguridad de IA”, con salarios promedio en EE. UU. de aproximadamente $130k–$180k dado el doble requerimiento de conocimientos en IA y seguridad ^{[81] [82]}. En resumen, cualquier puesto que combine experiencia en IA con otro dominio (sea seguridad, salud, finanzas, etc.) tiende a estar altamente remunerado, ya que estas combinaciones de habilidades son poco frecuentes.

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 Otros

El 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:

• Big Tech (Grandes Empresas de Tecnología): Las Googles, Metas, Amazons y Microsofts del mundo han sido conocidas por ofrecer los salarios más altos y generosos paquetes de acciones al talento en IA. Las empresas de Big Tech generan enormes ganancias y compiten ferozmente por la experiencia en IA para mantener su ventaja, lo que resulta en una compensación muy generosa. Por ejemplo, un científico investigador o ingeniero de IA en una empresa FAANG puede fácilmente tener una compensación total (salario + bono + acciones) de seis cifras medias a altas anualmente. Los datos internos de los niveles de Google muestran que los científicos de investigación ganan desde ~$193,000 (nivel inicial) hasta ~$893,000 (nivel senior) en compensación directa ^[96]. Además, los investigadores de IA de nivel medio a senior en Big Tech hoy en día suelen ver paquetes totales entre $500,000 y $2,000,000 por año, notablemente más altos que hace apenas unos años ^[97]. El Financial Times informó que estos niveles (de medio millón a varios millones en pago) para científicos de investigación aumentaron desde unos $400,000+ hace algunos años ^[98]. En Big Tech, los paquetes de acciones pueden ser un componente enorme: empresas como Google, Meta y Microsoft frecuentemente otorgan participaciones que, para personal senior en IA, pueden duplicar el componente de salario en efectivo ^[99]. Según una fuente de datos, “los mejores ingenieros en las grandes tecnológicas” (ni siquiera exclusivamente de IA) promedian $281,000 en salario más $261,000 en acciones anualmente – alrededor de $542,000 en total ^[100]. Los especialistas en IA, siendo de los más valorados, suelen superar incluso esas cifras (especialmente en roles directamente ligados al desarrollo o investigación de productos de IA).
  • Dentro de Big Tech, los Laboratorios de Investigación en IA (como Google DeepMind, Meta AI, Microsoft Research, etc.) ofrecen algunos de los sueldos más sorprendentes. Estos grupos a veces operan semi-independientemente y pagan lo que sea necesario para atraer a PhDs de clase mundial. Daremos ejemplos específicos en la próxima sección, pero no es raro escuchar que investigadores principales de IA en Big Tech ganan ingresos de siete cifras. Como observó un reclutador tecnológico, “los científicos de investigación de nivel medio a senior hoy pueden esperar un pago total de $500,000 a $2,000,000 en grupos de Big Tech” ^[101]. Esta carrera armamentista ha llevado los sueldos a niveles antes nunca vistos en tecnología (igualando a traders de fondos de cobertura o a atletas profesionales en algunos casos).
• Startups: Las empresas emergentes (startups) también buscan talento en IA, pero sus estrategias de compensación difieren de las de las grandes empresas tecnológicas. Las startups en etapas tempranas pueden no tener el dinero en efectivo para ofrecer salarios al nivel de FAANG, pero a menudo ofrecen participaciones accionarias (acciones de propiedad) que podrían ser muy lucrativas si la startup tiene éxito. En el mercado crecido de 2021–2022, algunas startups de IA bien financiadas sí pagaron salarios muy altos para competir por talento. Sin embargo, para 2024, las startups en general han adoptado un enfoque más eficiente – “hacer más con menos” – enfocándose en la eficiencia y una contratación cuidadosa ^{[102] [103]}. Según los datos de Carta (vía SignalFire), los salarios promedio en startups tecnológicas empezaron a subir de nuevo en 2024 después de una pequeña baja, pero las asignaciones en acciones han disminuido ~35% desde el pico ^{[104] [105]}. Aun así, los roles de IA siguen siendo un punto destacado: “Los ingenieros de IA son los más demandados para 2025, obteniendo una prima salarial del 5% y una prima en acciones del 10–20% por encima de otros roles de ingeniería” ^{[106] [107]}. En la práctica, esto significa que una startup podría pagarle a un ingeniero de IA quizá un poco menos dinero en efectivo que Google, pero tratará de compensarlo con opciones sobre acciones (aunque estas opciones en startups son más arriesgadas). Por ejemplo, una startup de Serie A podría ofrecer a un especialista en IA un salario de $150 000 más acciones que (sobre el papel) podrían valer mucho si la empresa crece. Una tendencia: la compensación basada en la ubicación en startups está siendo menos extrema; alrededor del 85% de las startups aún ajustan el pago según la ubicación, pero la brecha se está reduciendo a medida que el trabajo remoto se normaliza. Algunas ciudades estadounidenses más pequeñas ahora pagan aproximadamente entre el 85–90% de los salarios de San Francisco para roles tecnológicos ^{[108] [109]}. Esto significa que un ingeniero de IA en una startup en, por ejemplo, Austin o Charlotte podría recibir un salario casi al nivel del Silicon Valley, lo que antes era menos común. En general, las startups pueden ser una mezcla: las startups “unicornios” de primer nivel a veces sí pagan salarios cercanos a los de las grandes empresas tecnológicas por contrataciones clave de IA (y en casos raros, incluso más si el talento es crucial), pero muchas startups ofrecerán un sueldo moderado y esperarán que el atractivo del crecimiento y la participación accionaria atraiga al talento.
• Academia (Universidades e Institutos de Investigación): En marcado contraste con la industria, los salarios académicos para expertos en IA son mucho más bajos. Los profesores e investigadores en universidades a menudo ganan una fracción de lo que podrían ganar en el sector privado. En EE. UU., un profesor asistente típico en ciencias de la computación/IA puede ganar entre $120,000 y $150,000 (salario base de nueve meses) en una buena universidad ^[110]. Los profesores titulares en instituciones de élite pueden ganar alrededor de $250,000–$350,000 (y solo las verdaderas estrellas con múltiples subvenciones o roles administrativos pueden acercarse a $500,000) ^[111]. Una estimación publicada para la facultad de IA en Stanford: profesor asistente ~$150,000–200,000; profesor asociado ~$200,000–300,000; profesor titular ~$300,000–500,000+ (con solo los más destacados superando los $500,000) ^[112]. Así que incluso los profesores mejor pagados (quizás $400,000) ganan un orden de magnitud menos que los mejores investigadores de la industria (quienes, como se mencionó, pueden ganar más de $4 millones en total). Más comúnmente, los nuevos doctores a menudo realizan una etapa de investigador postdoctoral en la academia que podría pagar solo $60,000–$80,000 al año ^[113] – esencialmente un orden de magnitud menos de lo que un doctorado podría ganar en un gran laboratorio. Esta brecha ha llevado a una conocida “fuga de cerebros” de académicos en IA hacia laboratorios de la industria. Como señaló irónicamente un usuario de Reddit, “$60K para un postdoc… $500K para un investigador [de la industria] reconocido con décadas de experiencia” ^[114]. Incluso los laboratorios de investigación del sector público y las organizaciones sin fines de lucro no pueden igualar a la industria: el gobierno de EE. UU., por ejemplo, tiene escalas salariales estrictas que legalmente no pueden igualar los salarios que las empresas privadas pagan a los expertos en IA ^[115]. Como resultado, muchos cargos en IA del gobierno no superan los ~$180,000 ^[116], y las agencias luchan por atraer al mejor talento – lo que lleva a depender de contratistas. La disparidad es tan grande que los principales profesores de IA suelen complementar sus ingresos mediante consultoría o creando empresas. No es raro que un profesor de IA tome una licencia y se una a una empresa como Google u OpenAI por un paquete multimillonario – algo simplemente imposible de lograr dentro de la academia. El beneficio de la academia es diferente: libertad para investigar en los propios intereses, la posibilidad de publicar abiertamente y formar a la próxima generación a través de la enseñanza. Pero en términos puramente salariales, la academia queda muy por detrás de la industria en IA. (Un alivio: muchos gobiernos y universidades están explorando formas de ofrecer becas, cátedras dotadas u otros incentivos para retener a los profesores de IA, pero la brecha sigue siendo grande.)
• Empresas de Finanzas y Quant: Además de las grandes tecnológicas, el sector financiero (especialmente los hedge funds, bancos de inversión y firmas de trading cuantitativo) es conocido por pagar extremadamente bien a talento en IA y datos. Empresas como Jane Street, Citadel, Two Sigma, etc., contratan expertos en IA/ML (a menudo llamados investigadores cuantitativos o científicos de datos) y pueden ofrecer paquetes que rivalizan con las grandes tecnológicas. De hecho, en roles cuantitativos de entrada (que pueden involucrar IA/aprendizaje automático en trading algorítmico), los sueldos pueden ser altísimos: por ejemplo, se informó que Jane Street ofrecía $325,000 para ingenieros cuantitativos/software recién graduados en 2023 ^[117]. Estas empresas suelen pagar salarios base altos más generosos bonos. Un profesional de IA cuantitativa de media carrera en finanzas podría ganar entre $500k y más de $1M al año si genera ganancias para la empresa. El sector financiero ve la IA como una ventaja competitiva para algoritmos de trading, modelado de riesgo e innovación fintech. Por ello, compiten por los mismos PhD en estadística y expertos en ML. Aunque los roles en finanzas pueden no tener el mismo perfil público que los de IA en Big Tech, la compensación suele estar a la par. También vale la pena señalar que algunos grandes bancos ya contratan directamente ingenieros de IA y científicos de datos para modernizar sus operaciones, aunque los bancos suelen pagar menos que los hedge funds (los roles en bancos pueden estar más alineados con otras grandes empresas: buen sueldo, pero no suelen alcanzar los extremos tecnológicos/cuantitativos). En resumen, las finanzas ofrecen algunos de los paquetes salariales más altos para especialistas en IA, especialmente en hedge funds y trading de alta frecuencia, donde un brillante algoritmo de ML puede generar enormes ganancias.
• Salud y Biotecnología: El sector salud (incluyendo farmacéuticas, empresas de dispositivos médicos y startups de health-tech) ha adoptado la IA para descubrimiento de medicamentos, imágenes médicas, análisis de datos de pacientes, etc. La compensación en salud para roles de IA es variable. Las grandes farmacéuticas (por ejemplo, Roche, Novartis) y las firmas de biotecnología que contratan investigadores de IA pueden pagar bien, aunque generalmente no tan alto como las empresas tecnológicas puras — quizás en un rango medio o bajo de seis cifras para científicos de IA experimentados. Las startups de salud pueden tener menos liquidez, pero si cuentan con una buena financiación, pueden ofrecer paquetes competitivos (además de la motivación de trabajar en tecnología que salva vidas). Un ejemplo es la IA en descubrimiento de medicamentos: un doctorado en IA trabajando en I+D de una gran farmacéutica podría ganar un salario base de $150k y con bonos quizá más de $200k, lo cual es sólido pero inferior al salario FAANG. En IA para imágenes médicas, hospitales y empresas de tecnología médica contratan especialistas en IA para desarrollar algoritmos diagnósticos; estos puestos pueden pagar similar a otros roles de software en salud (posiblemente en el rango de $100k–$150k para personal experimentado, más alto en grandes áreas metropolitanas o empresas grandes). En general, la salud es un área de gran crecimiento para empleos de IA (los hospitales ahora contratan científicos de datos, etc. ^[118]), pero los salarios suelen estar algo limitados por los presupuestos de estas organizaciones y porque muchos puestos están en entornos sin fines de lucro o clínicos. Aun así, a medida que crece la salud privada y tech, vemos un cruce con los salarios tecnológicos — por ejemplo, un científico de IA biomédica en una startup de genómica de vanguardia en Silicon Valley podría recibir pagos similares a otros ingenieros de IA allí (es decir, alto rango de seis cifras si es senior).
• Gobierno y Sector Público: Las agencias gubernamentales y el sector público tienen una gran necesidad de talento en IA (para defensa, políticas, servicios públicos, etc.), pero normalmente ofrecen la compensación más baja entre los sectores. Como se mencionó, el gobierno de EE.UU. enfrenta obstáculos porque las escalas salariales federales para especialistas (incluso en los niveles más altos de GS o SES) alcanzan un máximo muy por debajo de los salarios de la industria, a menudo en los bajos $100,000. Una vacante de “experto en IA” en un empleo gubernamental podría anunciarse, por ejemplo, en $120,000 al año, lo cual no es competitivo frente a empresas privadas que contratarían a la misma persona por $300,000. Un comentarista en Hacker News observó que “el gobierno de EE.UU. no puede pagar legalmente los salarios requeridos para encontrar expertos en IA actualmente”, señalando que gran parte de ese trabajo recae en contratistas que pueden pagar tarifas de mercado ^[119]. Esos contratistas (Booz Allen, etc.) entonces pagan algo mejor, pero aún así los roles de contratación gubernamental para IA pueden estar en los medianos a altos $100,000. Fuera de EE.UU., algunos gobiernos (como ciertos países europeos u organizaciones de la ONU) también tienen salarios fijos que son moderados. Por ejemplo, un puesto de asesor de IA en un ministerio de gobierno en Europa podría pagar el equivalente a $80,000. Hay excepciones —por ejemplo, proyectos de defensa o zonas económicas especiales pueden ofrecer bonos— pero generalmente, el gobierno es la ruta peor pagada para un especialista en IA. Las personas que se unen suelen hacerlo por un sentido de misión o influencia más que por ganancia financiera. Recientemente, se ha llamado a crear escalas salariales especiales para expertos técnicos en el gobierno (para atraer talento en IA) ^[120], pero dichas medidas toman tiempo. Hasta entonces, las agencias gubernamentales corren el riesgo de perder talento en IA frente al sector privado, a menos que se asocien con contratistas u ofrezcan otros beneficios no monetarios.
• Academia y Organizaciones Sin Fines de Lucro: (Ya cubierto anteriormente en la sección de academia — remuneración igualmente baja en comparación con el sector privado. Los laboratorios sin fines de lucro o las ONG pueden pagar levemente mejor que las universidades, pero están lejos de igualar a las grandes tecnológicas. Por ejemplo, el Allen Institute for AI (AI2) o organizaciones benéficas que trabajan en ética de la IA pueden ofrecer cientos de miles de dólares para los mejores investigadores, pero suelen depender del atractivo por su misión.)
• Otras industrias: Prácticamente todos los sectores ahora están contratando especialistas en IA en algún grado. Las empresas de manufactura contratan ingenieros de IA y robótica (a menudo con una remuneración similar a la de otros ingenieros en manufactura, que suele ser menor que la de software, tal vez alrededor de $100,000 en los EE. UU.). Las empresas de retail contratan científicos de datos para motores de recomendación, las empresas de telecomunicaciones para la optimización de redes, etc. Las encuestas salariales de la industria muestran que las industrias mejor remuneradas para roles de ciencia de datos/IA en EE. UU. incluyen telecomunicaciones (~$163k), tecnología (TI) (~$161k), seguros (~$160k) y servicios financieros (~$158k) ^{[121] [122]}; esencialmente sectores donde los datos y la IA impulsan directamente los ingresos. Los sectores con menor remuneración (relativamente hablando) incluyen áreas como la agricultura ($136k) o la educación ($120k) ^{[123] [124]}. Pero incluso en esos sectores “bajos”, los trabajos de IA aún suelen pagar por encima del promedio general del sector; por ejemplo, un especialista en IA en educación que gane $120,000 está ganando mucho más que un maestro típico. Esto resalta que las habilidades en IA tienen un plus en todas partes: una prima salarial de aproximadamente 56% en promedio, según un análisis de PwC, lo que significa que los roles relacionados con IA pagan más de la mitad por encima de otros roles con experiencia similar ^[125].

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:

• OpenAI: Como creador de ChatGPT y un laboratorio de IA líder, OpenAI ha estado ofreciendo una compensación muy generosa a sus empleados, especialmente al personal senior. Datos recientes de Levels.fyi indican que un ingeniero de software en OpenAI tiene una compensación total media de alrededor de $875,000 por año (en EE. UU.) ^[129]. El rango es impactante: un ingeniero de nivel de entrada (L2) gana alrededor de $238K, mientras que un ingeniero senior (L6) puede ganar $1.34M por año ^[130]. OpenAI también tiene una estructura de reparto de beneficios con “Unidades de Participación en Beneficios” para empleados, lo que podría aumentar aún más la compensación si la valoración de OpenAI crece. Según Reuters, “Los principales investigadores de OpenAI reciben regularmente paquetes de compensación de más de 10 millones de dólares al año” ^{[131] [132]}. Esta cifra es asombrosa pero fue corroborada por fuentes en medio de la feroz competencia por el talento. Por ejemplo, cuando algunos investigadores de OpenAI fueron cortejados por la competencia, OpenAI ofreció bonos de retención de $1–2 millones más incrementos de acciones de $20 millones o más para persuadirlos a quedarse ^[133]. Estos paquetes de retención indican que el valor total de la compensación de un investigador de OpenAI (salario + acciones) puede ser extremadamente alto, incluso de ocho cifras en algunos casos. La estrategia de OpenAI ha sido ser competitiva pero también enfatizar su misión; un investigador, Noam Brown, señaló que de hecho aceptó menos dinero para unirse a OpenAI debido al trabajo emocionante (aunque incluso “menos” en este contexto probablemente seguía siendo una oferta considerable) ^[134].
• Google DeepMind (Alphabet): La división de investigación de IA de Google, ahora una combinación de Google Brain y DeepMind, es conocida por pagar muy bien a su personal. Hace unos años, se filtró la noticia de que el salario promedio en DeepMind en Londres era de aproximadamente £295,000 (~$400k) incluyendo bonos ^[135]. Google tiene muchos recursos y ha ofrecido sumas impresionantes para asegurar talento. Reuters informó que Google DeepMind ha ofrecido paquetes de compensación de $20 millones al año a sus principales investigadores e incluso ha ajustado los calendarios de adquisición de acciones para hacer las ofertas más atractivas ^[136]. Estos serían casos excepcionales (probablemente destinados a pioneros mundiales en IA), pero muestra lo que está sobre la mesa. Para tener perspectiva, un investigador estándar de Google Research en EE. UU. puede llegar hasta aproximadamente $900k como se menciona ^[137], pero DeepMind ha pagado más allá de las escalas estándar para atraer expertos (especialmente antes de fusionarse completamente con Google). En una anécdota bien conocida, Google pagó más de $100M para adquirir una startup en gran parte para fichar a un investigador de IA en particular (Geoff Hinton en 2013), básicamente una “acquihire” por talento. Ahora, con la competencia intensificándose, Google parece dispuesto a hacer lo que sea necesario: subvenciones de acciones fuera de ciclo, períodos de consolidación más cortos y ofertas multimillonarias para contrataciones clave ^[138].
• Meta (Facebook) IA: Meta ha incrementado drásticamente sus esfuerzos en IA en 2023–2025, lanzando una nueva iniciativa de “supercomputadora de IA” y compitiendo agresivamente por el mejor talento. Según rumores de la industria que luego fueron discutidos públicamente por el CEO de OpenAI, Meta estaba ofreciendo a algunos investigadores paquetes de hasta $100 millones (probablemente distribuidos en varios años) ^{[139] [140]}. A mediados de 2025, Sam Altman (CEO de OpenAI) afirmó que Meta estaba intentando captar investigadores de OpenAI con bonos de firma de $100 millones y salarios anuales aún mayores ^{[141] [142]}. Aunque esta afirmación formaba parte de una narrativa (y Meta no hizo comentarios), análisis posteriores sugieren que Meta sí ha ofrecido $10+ millones por año a ciertos líderes en IA ^{[143] [144]}. De hecho, se dice que el CEO de Meta, Mark Zuckerberg, contactó personalmente a los mejores candidatos con ofertas de $10 millones o más para que se unieran al laboratorio de IA de Meta ^[145]. También se informó que Meta superó la marca de $2 millones/año en ofertas rutinarias para investigadores destacados en 2025 ^[146]. A pesar de estas sumas, OpenAI y otros lograron retener a su personal, lo que indica que el dinero no siempre es decisivo a ese nivel tan exclusivo, aunque resalta cómo “los laboratorios de IA abordan la contratación como un juego de ajedrez… dispuestos a pagar mucho por candidatos con experiencia especializada” ^[147]. (Esa cita vívida es de Ariel Herbert-Voss, ex investigadora de OpenAI, describiendo la guerra por el talento ^[148].) Cabe destacar los niveles en Meta: para roles más típicos, los ingenieros de software de Meta (Facebook) enfocados en IA podrían ganar varios cientos de miles (el nivel E5 en Meta puede rondar los $300-400 mil). Pero el grupo de Investigación en IA de Meta (FAIR) históricamente ha pagado muy bien e incluía a menudo bonos de firma y becas de investigación.
• Microsoft Research / Microsoft AI: Microsoft ha invertido fuertemente en IA (incluyendo una asociación de más de $10 mil millones con OpenAI). La compensación de Microsoft para roles de IA es competitiva con otras grandes tecnológicas, aunque quizás ligeramente por debajo de Google/Meta en los niveles más altos. Un líder de IA a nivel “Partner” en Microsoft puede tener una compensación total en el rango de $1 millón o más, pero menos personas alcanzan las cifras estratosféricas que se ven en OpenAI/Google. Microsoft sí vio la salida de algunos talentos hacia empresas de IA puras (por ejemplo, Sébastien Bubeck dejó MSR para unirse a OpenAI en 2023 ^[149]), lo que indica que los laboratorios más pequeños ocasionalmente superan las ofertas de los grandes incumbentes. Sin embargo, Microsoft tiende a incluir otros incentivos (por ejemplo, financiamiento para investigaciones propias y, ahora, a través de la asociación con OpenAI, la oportunidad de trabajar de cerca en tecnología de vanguardia). Números concretos: Levels.fyi muestra que un “Researcher” de Microsoft en el nivel 66 (aproximadamente senior) puede ganar ~$300 mil, y un nivel Partner (ejecutivo) puede llegar a ~$800 mil-$1 millón incluyendo acciones. Además, Microsoft suele atar los bonos al desempeño de productos de IA (por ejemplo, el pago de un especialista en Azure AI podría incluir bonos por ventas). En resumen, Microsoft paga salarios de primer nivel en IA, pero no ha sido tan destacado en los medios como las guerras de ofertas entre OpenAI, Meta y Google. Esto probablemente se debe a que Microsoft aprovecha estratégicamente su inversión en OpenAI – tercerizando efectivamente a algunos de los investigadores mejor pagados en la nómina de OpenAI, mientras se beneficia de sus innovaciones.
• Amazon y otros: Amazon (AWS) emplea a muchos ingenieros de IA (para los servicios de IA de AWS, Alexa, etc.) y típicamente paga de manera similar a otras grandes tecnológicas para roles senior (altos seis dígitos). Apple también está en el juego: se reporta que los roles de IA/ML en Apple están ligeramente por debajo en pago en comparación con otros (Apple tiende a tener una cultura más secreta y, a veces, menor equity, pero aún así paga cientos de miles). Nvidia, una empresa clave de chips de IA, también ha estado atrayendo investigadores de IA y pagando bien, aunque más en el lado de ingeniería.
• Startups de IA notables: Algunas startups de vanguardia en IA han hecho noticias por su alta compensación. Por ejemplo, Anthropic, un rival de OpenAI, supuestamente ofreció a ingenieros de mediana carrera varios cientos de miles en salario. Más dramáticamente, cuando la startup xAI (el emprendimiento de Elon Musk) se lanzó, presumiblemente tuvo que igualar estas altas ofertas para atraer talento de la competencia. Una startup pequeña usualmente no puede pagar $10 millones/año a alguien, pero podría atraerlos con equity que podría valer decenas de millones si la startup tiene éxito. El boletín Smythos resumió: “En 2025, Meta superó la marca de $2 millones en ofertas y aún así perdía talento frente a sus competidores… Meta no compite en un mercado – intenta remodelarlo inventando un nivel superior de compensación” ^{[150] [151]}. Esto sugiere que incluso startups (respaldadas por grandes fondos) pueden atraer talento si rompen las normas existentes de pago. Un ejemplo: Lightmatter (startup de hardware de IA) contrató a los mejores investigadores de ML de Google dándoles un equity de tipo cofundador. Aunque los salarios exactos no son públicos, esto muestra cómo la compensación puede ser creativa en las startups.

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:

• Ingenieros de IA de primer nivel en OpenAI: ~$1M de media, con un rango de ~$240k a $1.3M para junior→senior ^[152].
• Principales investigadores en OpenAI: >$10M/año para algunos “superestrellas” (según Reuters) ^[153].
• Google DeepMind: ofreció hasta $20M/año para ciertos investigadores ^[154].
• Meta AI: ofertas nominales de hasta $10–$25M en total para talento muy solicitado (por ejemplo, acuerdos de varios años o bonificaciones únicas muy grandes) ^{[155] [156]}.
• Científico sénior típico de investigación en IA en las grandes tecnológicas (no el absoluto top) hoy en día: $500k – $800k de compensación total es común ^{[157] [158]}.
• En contraste, un especialista típico en IA en una empresa más pequeña o fuera del top: $150k – $300k dependiendo del rol y la ubicación, lo cual sigue siendo muy alto comparado con la mayoría de los empleos.

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 remoto

Los 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:

• Inflación y costo de vida: La alta inflación en 2022–2023 llevó a muchos empleadores a ajustar los salarios o dar aumentos por costo de vida. Los salarios tecnológicos en general se estancaron en 2023 después de años de crecimiento ^{[188] [189]}, lo que en la práctica fue una reducción salarial en términos reales debido a la inflación. En 2024, el salario promedio en tecnología aumentó solo un ~1.2%, rezagándose frente a la inflación ^{[190] [191]}. Sin embargo, en los puestos de IA, la fuerte demanda a menudo desafió esta tendencia: muchos especialistas en IA todavía vieron incrementos salariales muy por encima de la inflación gracias a promociones u ofertas de la competencia. Dicho esto, la inflación en ciudades de alto costo (SF, NYC) también presionó a las empresas para ofrecer salarios nominales más altos para que los empleados pudieran mantener sus estándares de vida. Algunas compañías instituyeron ajustes generales (por ejemplo, un incremento del 5%) para compensar la inflación a fines de 2022, pero a medida que los presupuestos se ajustaron en 2023, esto no fue universal ^[192]. Así, la inflación jugó un papel pero secundario; el desajuste entre oferta y demanda en IA es la fuerza dominante que impulsa los salarios, no la inflación general.
• Capital de riesgo y clima de financiamiento: En épocas de auge (como 2021), las startups llenas de capital de riesgo ofrecieron una compensación muy alta (incluyendo grandes paquetes de acciones) a los talentos en IA. En épocas más lentas (la recesión tecnológica de 2023), algunas startups redujeron ofertas. El resultado es un poco cíclico. A partir de 2024–2025, con la IA generativa como preferida del capital de riesgo, la financiación para startups de IA volvió a dispararse, al igual que su capacidad de pagar. Sin embargo, los VCs ahora alientan a las startups a ser más eficientes, por lo que vemos contrataciones selectivas (pagando primas solo por roles cruciales). El informe de SignalFire señaló que “las startups de Serie A son 20% más pequeñas que en 2020” en cuanto a plantilla ^{[193] [194]}, lo que significa que contratan a menos personas pero aún así invertirán en el ingeniero o científico de IA clave con un sueldo alto.
• Regulación y Política: Las regulaciones emergentes de IA (como la Ley de IA de la UE) podrían influir indirectamente en los salarios. Por ejemplo, los requisitos de cumplimiento generan demanda de especialistas en ética de IA y expertos legales (hemos visto rangos salariales de ~$95k–$135k para oficiales de ética de IA ^[195]). Si las regulaciones ralentizan la implementación de la IA en una región, las empresas podrían moderar la contratación (posiblemente moderando el crecimiento salarial). Por el contrario, las inversiones gubernamentales en IA (como la Ley CHIPS y de Ciencia de EE. UU. que incluye fondos para investigación en IA, o las estrategias nacionales de IA en varios países) pueden crear nuevos empleos y aumentar la competencia por talento. Las políticas de inmigración también son importantes: los límites de la visa H-1B de EE. UU. significan que algunas empresas no pueden atraer tanto talento extranjero en IA, lo que agrava la escasez y eleva los salarios nacionales. Canadá y el Reino Unido han introducido esquemas de visa más abiertos para profesionales en IA para atraer talento, lo que podría aliviar gradualmente la presión (o en el caso del Reino Unido, ayudar al crecimiento del sector de IA en Londres, aumentando la demanda local). En resumen, la política es un factor de fondo: puede cambiar hacia dónde fluye el talento, pero la escasez global general y la alta demanda permanecen.
• Exhibición de la Industria y Beneficios: Cabe señalar que más allá del salario, muchos especialistas en IA reciben beneficios sustanciales: opciones sobre acciones, presupuestos de investigación, bonos de firma, etc. Por ejemplo, los bonos de retención en IA han sido enormes (bonos de $2M en OpenAI ^[196], o generosos bonos de bienvenida en grandes empresas). Muchas compañías también ofrecen cosas como vacaciones ilimitadas, estipendios para trabajo remoto y otros beneficios para hacer más atractivas sus ofertas. En el ámbito académico, para contrarrestar el atractivo de la industria, las universidades a veces ofrecen cargas de enseñanza más ligeras o permiten a los profesores realizar consultorías adicionales (lo que puede aumentar efectivamente sus ingresos). Todos estos factores contribuyen a la compensación total y la calidad de vida, haciendo que el salario puro sea solo una parte (aunque la más importante) del rompecabezas.

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 Salarios

Más 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:

• Costo de vida e inflación: Las regiones con mayores costos de vida generalmente ofrecen salarios nominales más altos para atraer talento a esos lugares. Por ejemplo, el Área de la Bahía de San Francisco, conocida por sus costos extremos de vivienda, suele ofrecer una prima salarial. Como se mencionó antes, California y algunos otros estados pagan por encima del promedio de EE. UU. (los empleos de IA en California ~14% más altos, Washington ~10% más altos, etc.) ^[201]. De manera similar, dentro de Europa, ciudades como Londres, Zúrich y Ginebra tienen niveles salariales más altos para roles de IA que ciudades más pequeñas, en parte debido a las diferencias en el costo de vida ^{[202] [203]}. La alta inflación de los últimos años ha obligado a los empleadores a aumentar los salarios de manera generalizada. Mientras que muchos trabajadores tecnológicos recibieron solo aumentos modestos de alrededor del 4-5% anual (aproximadamente igualando la inflación) ^[204], algunas empresas ofrecieron ajustes de mercado adicionales para roles críticos, asegurando que no perdieran talento ante competidores que pudieran ajustar sus ofertas a la nueva realidad de costos. Por ejemplo, a finales de 2022, cuando la inflación se disparó alrededor del 8%, hubo reportes de empresas que otorgaron bonos únicos o aumentos salariales a mitad de año para ingenieros y científicos de datos clave. Si la alta inflación persiste, las empresas en áreas de menor costo pueden necesitar aumentar más los salarios para mantener el poder adquisitivo de los empleados, acercándose así a los niveles salariales de las grandes ciudades. Por el contrario, si la inflación se estabiliza, podríamos ver que los salarios reales en tecnología vuelvan a incrementarse tras la leve caída en 2023 ^[205].
• Explosiones tecnológicas locales: Cuando una ciudad o región desarrolla una reputación como centro tecnológico (a menudo con apoyo gubernamental o efectos de clúster), los salarios en ese lugar pueden aumentar drásticamente debido a la demanda concentrada. Por ejemplo, Montreal, Canadá se convirtió en un centro de investigación en IA (con Yann LeCun, etc.), lo que llevó a muchas startups y laboratorios a instalarse allí; como resultado, los salarios locales en IA aumentaron (aunque siguen siendo inferiores a los de EE. UU., la competencia entre empresas de Montreal por talento creció). Toronto también vio crecer los empleos en IA y un aumento en las escalas salariales cuando compañías como Google Brain abrieron oficinas. En Europa, ciudades como Berlín y Ámsterdam surgieron como centros tecnológicos, lo que elevó los salarios allí más cerca de los de Londres. Un análisis de Stepstone en Alemania destacó la transformación del mercado laboral: la demanda de especialistas en IA aumentó en prácticamente todas las industrias, incluso en sectores inesperados como la construcción (crecimiento de 4x entre 2019 y 2023) ^{[206] [207]}. Esta adopción generalizada ejerce presión al alza incluso en ciudades más pequeñas, ya que las empresas locales se dan cuenta de que deben pagar más para contratar o retener talento en IA que fácilmente podría mudarse a una ciudad más grande o trabajar de forma remota. Además, algunos países que ofrecen incentivos a empresas tecnológicas pueden aumentar indirectamente los salarios. Por ejemplo, Irlanda atrajo a muchas empresas tecnológicas con bajos impuestos; Dublín ahora tiene una próspera escena tecnológica y salarios acordes (aunque ligeramente por debajo de los de Londres). Dubái y Abu Dabi cuentan con iniciativas para atraer talento en IA con cero impuestos sobre la renta y lujosas instalaciones de investigación: un científico de IA que se mude allí podría negociar un salario neto muy alto ya que no se descuenta ningún impuesto. Con el tiempo, si estos centros incipientes tienen éxito, podrían convertirse en focos de altos salarios ellos mismos.
• Fuga de cerebros vs Ganancia de cerebros: Las regiones que sufren una fuga de cerebros (pérdida de los mejores talentos en IA hacia otros países) pueden ver una escasez de talento localmente, lo que irónicamente eleva el salario de mercado para quienes se quedan (aunque muchas veces simplemente no pueden cubrir los puestos). Por ejemplo, se señala que más de la mitad de los graduados en IA de Israel se fueron a EE.UU. en los últimos años ^{[208] [209]}. El sector tecnológico de Israel es sólido pero comparativamente más pequeño, por lo que para retener talento podrían necesitar aumentar los salarios o proporcionar otros incentivos como participación accionaria en startups (Israel sí ofrece salarios altos, pero muchos aún así se van por sueldos aún mayores en Silicon Valley). Algunos países de Europa tienen dificultades similares para evitar que los PhD sean atraídos por salarios estadounidenses que duplican los locales. Esta dinámica influye en las empresas locales: muchas firmas europeas han tenido que empezar a ofrecer compensaciones más cercanas a los estándares de EE.UU. para contrataciones críticas en IA, o arriesgarse a perderlas. El impulso de la UE por la “soberanía digital” incluye crear empleos atractivos para retener talento en IA, lo que probablemente significa mejores salarios o financiamiento para puestos de investigación.
• Regulaciones y cautela: Curiosamente, las regiones con regulaciones estrictas o una adopción cautelosa de IA podrían ralentizar la demanda (y con ello el crecimiento salarial) un poco. Por ejemplo, si la Ley de IA de la UE impone costos de cumplimiento estrictos, algunas empresas podrían retrasar proyectos de IA, lo que a su vez podría desacelerar ligeramente la ola de contrataciones en Europa en comparación con el enfoque más laxo de EE.UU. Sin embargo, este efecto parece menor hasta ahora: la demanda europea de habilidades en IA sigue aumentando de forma pronunciada ^[210]. Por otro lado, los requisitos regulatorios crean nuevos roles (cumplimiento, auditoría, ética), como se mencionó. Estos roles (auditores de IA, evaluadores de sesgos, etc.) ahora forman parte del ecosistema laboral de la IA y reciben salarios decentes (a menudo de seis cifras en empresas tecnológicas) – contribuyendo a las tendencias generales de compensación.
• Factores culturales y de estilo de vida: En algunos casos, las preferencias de estilo de vida o cultura en una región pueden influir en cuánto dinero se necesita para atraer talento. Por ejemplo, Europa tiende a ofrecer más vacaciones, beneficios y a veces un mejor equilibrio entre vida laboral y personal, pero salarios ligeramente más bajos que en EE.UU. Algunos profesionales de IA pueden aceptar un poco menos de sueldo por vivir, por ejemplo, en Barcelona o Viena debido a motivos personales y de calidad de vida. Los empleadores allí no pueden alejarse demasiado de las tarifas globales de mercado si quieren al mejor talento, pero pueden lograr contratar a alguien por €70k que rechazó $120k en EE.UU. por razones personales. Estas decisiones individuales no establecen los precios de mercado, pero muestran que el dinero no es el único factor y pueden permitir cierta variabilidad. Aun así, a medida que la IA se convierte en un área estratégica clave, las empresas se enfocan en las recompensas totales: trabajo flexible, proyectos interesantes e impacto social, para atraer talento, ya que no todas las organizaciones pueden competir con salario solamente.
• Ciclos económicos: La economía en general también influye. En las recesiones o crisis tecnológicas, se puede esperar que los salarios se estanquen o incluso disminuyan si se producen despidos. De hecho, los despidos en tecnología de 2023 y las congelaciones de contrataciones atenuaron el crecimiento salarial para los roles generales de software ^[211]. Sin embargo, los roles en IA estuvieron en gran medida protegidos: muchas empresas que recortaron en otras áreas continuaron contratando en sus equipos de IA (por ejemplo, Meta despidió a miles en otros departamentos pero, al mismo tiempo, estaba contratando para su laboratorio de IA). Así, los salarios en IA siguieron aumentando incluso en una economía en enfriamiento. Si llegara una recesión severa, tal vez incluso los empleos en IA sentirían presión, pero hasta 2025 el impulso en IA es tan fuerte que contrarresta los vientos macroeconómicos en contra. Por ejemplo, los salarios promedio de TI solo aumentaron alrededor de un 2% en 2024 (casi planos) ^[212], pero los roles de IA y seguridad siguieron registrando aumentos y alta demanda, según los reportes. Las ganancias en productividad esperadas de la IA también podrían justificar que los empleadores paguen más: un estudio de PwC señaló que la IA aporta un gran aumento de productividad y una prima salarial de ~56% para quienes ocupan roles de IA ^[213]. Así, las empresas pueden racionalizar salarios elevados porque estos empleados generan mucho más valor.

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 IA

El 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:

• La “guerra por el talento en IA” se intensifica: Como se detalló anteriormente, una de las noticias más importantes ha sido la carrera armamentista entre empresas por talento en IA. A finales de 2023 y en 2024, varios medios de comunicación destacaron los paquetes salariales sin precedentes que se están ofreciendo. Por ejemplo, Reuters (mayo 2025) publicó un artículo que describe la competencia en Silicon Valley por los “investigadores estrella”, señalando que “los principales investigadores de OpenAI pueden ganar más de 10 millones de dólares al año” ^{[218] [219]}. El mismo artículo señaló que Google DeepMind y xAI compiten activamente por talento con enormes paquetes de acciones ^[220]. El Financial Times (junio 2023) acuñó el término “guerras de talento en IA” con reportes de salarios de 500 mil a 2 millones de dólares para científicos de investigación e incluso personas de nivel medio experimentando aumentos significativos ^[221]. Esta narrativa ha convertido a los expertos en IA en las nuevas estrellas del rock de la tecnología, con titulares sobre “sueldos millonarios” que ya son casi rutina en la prensa de negocios ^[222]. Esta publicidad a su vez puede alimentar la tendencia: más profesionales pueden volcarse hacia la IA al escuchar sobre estas recompensas, y los especialistas existentes podrían negociar con más firmeza al conocer su valor de mercado.
• Narrativa Meta vs OpenAI: Un evento muy noticioso fue que Sam Altman (CEO de OpenAI) acusó públicamente a Meta de ofrecer compensaciones “insanas” para atraer personal de OpenAI – citando específicamente ofertas de 100 millones de dólares ^{[223] [224]}. Esto salió a la luz a mediados de 2025 en un pódcast y fue ampliamente difundido. Si bien hay que tomar estas declaraciones en su contexto (pueden referirse a varios años o estar exageradas), de todos modos señala al mundo cuán altas son las apuestas en esta competencia. La ausencia de una negación por parte de Meta le dio credibilidad a que algo de ese estilo estaba ocurriendo ^[225]. Este desarrollo puede impactar las expectativas salariales: si eres un científico de IA de primer nivel, ahora sabes que múltiples empleadores pueden valorarte en ocho o nueve cifras, lo que sin duda fortalece tu capacidad de negociación. Por otro lado, planteó preguntas sobre la sostenibilidad y si estamos en una “burbuja” de IA. Algunos analistas se preguntan si estos niveles salariales son un pico temporal o la nueva normalidad.
• Ajustes económicos en tecnología: 2023 vio muchos despidos en tecnología, pero curiosamente, los puestos de IA a menudo se protegieron o incluso se expandieron. Empresas como Google y Microsoft despidieron trabajadores en áreas tradicionales pero, al mismo tiempo, anunciaron una mayor inversión en IA. Esta dicotomía fue observada en las encuestas salariales: el crecimiento salarial general en tecnología se detuvo en 2023 ^[226], pero la IA siguió siendo un punto brillante. A finales de 2024, las contrataciones volvieron a aumentar a medida que la economía mejoró ligeramente; el Informe de Salarios Tecnológicos de Dice 2024 señaló una recuperación para quienes tienen entre 3 y 5 años de experiencia (casi +6% en salarios) después de una caída el año anterior ^{[227] [228]}, lo que probablemente indica que los profesionales intermedios más buscados (como muchos ingenieros de IA) comenzaron a recibir aumentos nuevamente. Así que, aunque los roles informáticos genéricos pudieron haberse estancado, los roles de IA están en una trayectoria ascendente.
• Leyes de Transparencia Salarial: En EE.UU. y otros lugares, nuevas leyes exigen que las ofertas de trabajo incluyan rangos salariales (por ejemplo, California y Nueva York tienen estas leyes). Esta tendencia hacia la transparencia, vigente entre 2023 y 2024, ha hecho visibles algunos rangos para empleos de IA que antes estaban ocultos. Por ejemplo, los anuncios de empleo pueden mostrar públicamente “Senior ML Engineer: $150k–$250k base + bono”. Esto tiene dos efectos: (1) Empodera a los candidatos con información para negociar (ven el límite superior y apuntan a él), lo que probablemente hace que las ofertas reales tiendan más a menudo hacia el extremo alto del rango. (2) Puede hacer que las empresas ajusten los rangos para seguir siendo competitivas al ver los rangos de otras compañías. Con el tiempo, esta transparencia podría nivelar anomalías y asegurar que las personas reciban pagos más acordes al valor de mercado. También podría reducir la discriminación salarial. En resumen, se espera que las reglas de transparencia salarial en general aumenten el pago de quienes están subpagados y hagan el mercado más eficiente, lo cual en un sector de alta demanda como la IA probablemente signifique un aumento general del salario promedio o, al menos, que más personas alcancen la parte superior del rango.
• Sindicalización y Defensa de los Trabajadores: Aunque no es tan prominente en IA como en otros campos, hay un movimiento creciente de trabajadores tecnológicos organizándose por mejores condiciones. Por ejemplo, los incidentes en el equipo de IA Ética de Google (el despido de Timnit Gebru en 2020, etc.) aumentaron la conciencia sobre la voz de los trabajadores. No ha habido huelgas ni acciones sindicales específicas por salarios más altos en IA, pero el movimiento laboral tecnológico en general podría influir en discusiones futuras (por ejemplo, para asegurar una distribución justa de bonos o acciones). Algunos investigadores podrían resistirse a las horas excesivas o el estrés que a veces acompañan estos empleos bien pagados. Si el balance vida-trabajo se convierte en un punto de venta, algunos podrían intercambiar parte del salario por ello, pero hasta ahora la tendencia es que las empresas ofrezcan tanto altos salarios como beneficios para mantener felices a los trabajadores.
• Tendencias de habilidades que cambian la paga dentro de la IA: Dentro del área de IA, ciertas habilidades actualmente exigen una prima. La experiencia en IA generativa y en modelos de lenguaje grandes es la mercancía más codiciada: si has trabajado en LLMs como GPT o similares, eres extremadamente atractivo en el mercado. Algunos artículos periodísticos mencionan cuántos profesionales se están capacitando en ingeniería de prompts o fine-tuning de LLMs para aprovechar esta ola. IA en ciberseguridad es otra intersección caliente (25% de crecimiento en ofertas que requieren IA en roles de ciberseguridad ^[229]). Es probable que los especialistas con estas habilidades de vanguardia puedan exigir salarios por encima de la media incluso en relación con otros profesionales de IA. Mientras tanto, algunos nichos más antiguos (por ejemplo, IA basada en reglas clásicas o ciertos sistemas heredados) podrían no recibir la misma prima. Esto significa que existe una estratificación interna: por ejemplo, un especialista en visión por computadora podría encontrar más demanda en el sector de vehículos autónomos y ligeramente menos si trabaja en un sector en declive como la vigilancia tradicional (hipotéticamente hablando). Sin embargo, en general, casi todas las subáreas de IA están creciendo. Es solo que en este momento, NLP/LLMs y la IA generativa están creciendo más rápidamente, lo que se refleja en las ofertas salariales.
• Educación y Certificación: Ha habido un aumento de certificaciones en IA, cursos en línea (Coursera, etc.), e incluso programas de maestría especializados para formar profesionales de IA. A medida que más personas obtienen estas credenciales, uno podría preguntarse si esto saturará los puestos de nivel inicial y mantendrá bajos los salarios de los juniors. Hasta ahora, no hay evidencia clara de exceso: la demanda es tan grande que los nuevos graduados con habilidades en IA aún reciben múltiples ofertas. Sin embargo, algunos empleadores podrían volverse un poco más selectivos (prefiriendo a aquellos con experiencia práctica en proyectos). Noticias recientes en el ámbito de la educación tecnológica sugieren que las empresas todavía reclutan ampliamente en universidades de élite (las colocaciones del programa de posgrado en IA de Stanford son principalmente en grandes empresas tecnológicas o startups bien financiadas). Así que el prestigio y la habilidad demostrada siguen siendo claves para obtener los salarios más altos. De hecho, la proliferación de la educación en IA es una respuesta al atractivo de los salarios: todos ven los altos sueldos y quieren entrar.
• Movilidad Global de Talento: Países en todo el mundo están actualizando sus políticas para atraer o retener talento en IA. Por ejemplo, Canadá creó un permiso de trabajo especial para titulares de visa H-1B en Estados Unidos que no fueron seleccionados en la lotería, esperando atraer trabajadores tecnológicos calificados a la creciente escena de IA de Canadá (especialmente Toronto/Montreal). El Reino Unido anunció la “Scale-up Visa” y otras vías para que expertos en IA lleguen rápidamente al país. Emiratos Árabes Unidos lanzó el “Coder program”, invitando a 100,000 programadores (incluidos especialistas en IA) con visas doradas y otros incentivos. Cada uno de estos movimientos podría redistribuir un poco el talento. Si más talento fluye, por ejemplo, hacia Canadá, es posible que los salarios allí aumenten inicialmente por la demanda y luego quizás se estabilicen a medida que aumenta la oferta. Estados Unidos sigue siendo el imán para el mejor talento: alberga aproximadamente el 60% de los investigadores de IA de primer nivel, según un análisis ^{[230] [231]}, pero las trabas de visado han hecho que algunos elijan otros destinos. El efecto neto sigue siendo que las empresas en Estados Unidos suelen patrocinar y pagar lo que sea necesario para conseguir a la persona, sumando los costos legales migratorios como otro costo más de hacer negocios en IA.
• Presión ética y social: Existe una narrativa en los medios sobre si es saludable o sostenible que los expertos en IA cobren como “jugadores de la NBA” mientras otros trabajadores tecnológicos son despedidos, etc. Algunos especialistas en ética han planteado preocupaciones de que estos salarios tan altos pueden distorsionar los incentivos (investigadores persiguiendo dinero corporativo en vez de investigación de interés público). También está el tema de la diversidad: los puestos mejor pagados en IA los ocupan de manera desproporcionada ciertos grupos demográficos (a menudo hombres, occidentales o del este de Asia). Algunas iniciativas buscan ampliar el acceso a la educación en IA para diversificar la reserva de talento. Con el tiempo, una reserva de talento más grande y diversa podría aliviar la escasez de profesionales y quizás moderar los salarios, aunque eso probablemente tome muchos años. Mientras tanto, hemos visto que los salarios en tecnología se convierten en un tema de discusión pública (por ejemplo, críticas como “los salarios en IA son exageradamente altos en comparación con el resto de la sociedad” ^[232]). Tal discurso no ha resultado en políticas que limiten los salarios ni nada por el estilo, es más bien una observación social. De hecho, podría incentivar a que más personas de diferentes orígenes ingresen al campo por la atracción de los altos salarios, lo cual podría ser positivo.
• Incrementos de productividad y estrategias empresariales: Finalmente, una tendencia es que las empresas buscan usar IA para mejorar la productividad, lo que potencialmente reduce la cantidad de empleados necesarios para ciertas tareas. Irónicamente, si las herramientas de IA facilitan algunas tareas de programación o análisis, uno podría pensar que la demanda de especialistas en IA se estabilizaría. Sin embargo, hasta ahora la evidencia sugiere lo contrario: la IA automatiza algunas tareas pero crea otras nuevas (y las empresas todavía necesitan expertos para construir, mantener e interpretar los sistemas de IA). Una encuesta a CFO en 2024 indicó que muchos esperan necesitar menos trabajadores de baja cualificación pero más trabajadores de alta cualificación (IA) para implementar estos sistemas ^[233]. Así que, aunque la IA pueda desplazar algunos trabajos, a la vez está aumentando el prestigio y la necesidad de los roles especialistas en IA, consolidando aún más su alto valor (y salario).

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 expertos

Para 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:

• “Los laboratorios de IA abordan la contratación como una partida de ajedrez… Quieren moverse lo más rápido posible, así que están dispuestos a pagar mucho por candidatos con experiencia especializada y complementaria, al igual que las piezas del juego.” – Ariel Herbert-Voss, CEO de una startup de IA y ex investigador de OpenAI ^[235]. (Esto describe vívidamente cómo los principales empleadores de IA trazan estrategias y no escatiman gastos para reunir al equipo adecuado de expertos.)
• “Los científicos de datos tienen una gran demanda. Tienen un conjunto de habilidades altamente relevante que se necesita con urgencia en cada vez más empresas… Por lo tanto, no es sorprendente que los científicos de datos estén bien remunerados. Con diez años de experiencia, pueden esperar ganar alrededor de 90,000 euros al año [en Alemania].” – Dr. Tobias Zimmermann, experto del mercado laboral en Stepstone ^[236]. (Destacando que incluso en Europa, donde los salarios son más bajos que en EE. UU., los profesionales experimentados en IA reciben sueldos altos en relación con los ingresos promedio.)
• “En los laboratorios líderes, los salarios base ahora alcanzan los $440,000. Con bonos y acciones, muchos investigadores ganan más de $1 millón por año. En 2025, Meta superó la marca de $2 millones en ofertas… Zuckerberg ha realizado contactos personales con ofertas de $10 millones o más. OpenAI ha contraatacado con bonos de retención de $2 millones y paquetes de acciones valorados en más de $20 millones.” – Ore Bakare, especialista en contenido tecnológico, resumiendo informes de la industria ^{[237] [238]}. (Esta cita, extraída de un artículo de SmythOS, recopila varios hechos sorprendentes que ilustran el estado de la guerra por el talento en 2025.)
• “Los científicos de investigación de nivel medio a senior pueden esperar hoy paquetes de pago total entre $500,000 y $2 millones en los grandes grupos tecnológicos, frente a los $400,000 de… [hace solo un par de años].” – Informe de Financial Times (2023) ^[239]. (Enfatizando la rápida inflación de salarios para investigadores de IA calificados en poco tiempo.)
• “El salario anual medio para trabajos de IA alcanzó los $160,056 en abril de 2025… Esto marca [un aumento significativo].” – Informe de carreras en IA de Lurnable 2025. (Reforzando que no solo los salarios más altos, sino incluso los salarios promedio en IA son muy elevados, superando ampliamente los seis dígitos.)
• “Existe la creencia de que un número muy pequeño de investigadores ‘10,000x’ han realizado contribuciones desproporcionadas… y, por lo tanto, podrían determinar el éxito o el fracaso de un modelo de IA.” – Reuters, parafraseando el sentimiento de la industria ^[240]. (Esto subraya por qué las empresas están dispuestas a pagar sumas astronómicas por ciertas personas.)
• “El trabajo remoto amplía los grupos de talento a nivel global, aumentando la competencia entre empleadores para ofrecer mejores beneficios.” – Insight de WomenTech Network (2023) ^[241]. (Destacando cómo las tendencias de trabajo remoto impulsan a los empleadores a ser más competitivos en cuanto a compensación, ya que el talento puede ser contratado desde cualquier lugar o irse a cualquier lugar.)

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 Perspectivas

En 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:

• Salarios récord: Los expertos en IA y aprendizaje automático se encuentran entre los profesionales mejor pagados en la actualidad. Los salarios promedio en EE. UU. están en la mitad de las seis cifras para muchos puestos ^{[242] [243]}, con posiciones de nivel inicial que a menudo comienzan en seis cifras y cargos senior que llegan a siete cifras ^{[244] [245]}. En otras regiones principales (Europa, Asia), los salarios son más bajos en términos absolutos, pero aún así ofrecen una prima considerable sobre otros campos ^{[246] [247]}.
• Variedad según rol y sector: Existe una clara estratificación: cargos como ingenieros de ML, investigadores de IA y científicos de datos lideran las escalas salariales (especialmente en los sectores tecnológico y financiero), mientras que puestos en el ámbito académico o gubernamental pagan menos (aunque siguen siendo sólidos en comparación con trabajos no tecnológicos). Las grandes empresas tecnológicas establecen los máximos de referencia, con paquetes de compensación en Google, OpenAI, Meta, etc., alcanzando niveles sin precedentes ^{[248] [249]}. Las startups y otras industrias también ofrecen paquetes lucrativos, aunque algo menores, que suelen complementarse con acciones ^{[250] [251]}.
• Demanda y escasez: La actual escasez de talento en IA, junto con una demanda en auge en prácticamente todas las industrias, es el motor fundamental de estas tendencias salariales ^{[252] [253]}. Las organizaciones se apresuran a contratar especialistas en IA para aprovechar nuevas tecnologías como la IA generativa, y al hacerlo están impulsando la compensación cada vez más alto.
• Trabajo remoto y globalización: El trabajo remoto ha convertido la contratación en IA en una competencia global. Personas talentosas pueden acceder a puestos mejor remunerados sin importar su ubicación, obligando a las empresas de todo el mundo a mantener sueldos competitivos ^{[254] [255]}. Esto ha reducido en cierta medida las brechas regionales y ha dado a más profesionales la oportunidad de acceder a roles bien remunerados, al tiempo que permite a las empresas cubrir posiciones desde una reserva de talento global.
• Tendencias recientes: La narrativa de las “guerras de talento en IA” y los salarios millonarios es prominente en las noticias recientes ^{[256] [257]}. Están surgiendo respuestas políticas (como nuevas visas y programas de formación), pero a corto plazo, el entorno de salarios altos persistirá. Las leyes de transparencia y una mayor concienciación han empoderado a los trabajadores de IA para conocer su valor, consolidando aún más las altas expectativas salariales.

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.