Aprendizaje automático versus ingeniero de inteligencia artificial: ¿cuáles son las diferencias?

Las preguntas confusas en tecnología en este momento son:

¿Cuál es la diferencia entre un ingeniero de inteligencia artificial y un ingeniero de aprendizaje automático?

Ambos son trabajos de seis cifras, pero si eliges el equivocado, podrías perder meses de tu carrera aprendiendo las habilidades equivocadas y perdiendo puestos de calidad.

Como ingeniero de aprendizaje automático en ejercicio, quiero resumir las diferencias y similitudes clave entre los dos roles, para que sepa exactamente qué camino se adapta mejor a sus necesidades.

¡Entremos en ello!

¿Cuál es la diferencia?

Siendo honesto, la industria avanza tan rápido que estos títulos cambian de definición cada trimestre.

Sin mencionar que las empresas ahora incluyen “IA” en la descripción de su trabajo para que el puesto parezca más prestigioso, aunque lo más probable es que usted esté haciendo ingeniería básica.

Sin embargo, permítanme explicarles la diferencia, como lo he visto de primera mano y lo he discutido con otros profesionales respetados en el campo.

En pocas palabras, un ingeniero de IA es un ingeniero de software que se especializa en el uso y la integración de modelos GenAI fundamentales como Claude, GPT, BERT y otros. No “construyen” estos modelos, sino que los utilizan para cumplir un determinado propósito.

Por otro lado, un ingeniero de aprendizaje automático es alguien que realmente desarrolla modelos desde cero o utiliza bibliotecas básicas y construye sistemas completos de un extremo a otro en torno a ellos.

Se trata principalmente de modelos más tradicionales, como árboles potenciados por gradiente y redes neuronales, pero también pueden ser modelos GenAI.

Lo que me parece gracioso de esta convención de nomenclatura es que el aprendizaje automático es en realidad un subconjunto de la IA.

Entonces, un ingeniero de IA es técnicamente un ingeniero de GenAI, en todo caso.

Muy bien, ya basta de pedante, expliquemoslos con más detalle.

Ingeniero de IA

¿Qué es?

Como mencioné, hay que pensar en un ingeniero de IA como un ingeniero de software que tiene una especialidad en IA, bueno, GenAI.

Trabajan principalmente con algo llamado modelos fundamentales, que son enormes redes neuronales entrenadas en océanos de datos como texto, imágenes, videos y audio.

Estos modelos fundamentales pueden realizar muchas tareas, como escribir código, responder preguntas y crear imágenes. Por eso son fundamentales, ya que pueden hacer muchas cosas.

ChatGPT de OpenAI es el modelo fundamental más famoso con el que probablemente esté familiarizado.

Los ingenieros de IA no entrenan estos modelos; los integran en productos de software y flujos de trabajo tradicionales mediante API, autohospedaje, etc.

Por ejemplo, pueden incorporar un chatbot en un sitio web de compras para ayudar a los clientes a encontrar lo que buscan más rápidamente, o agregar un asistente de codificación en un IDE, como Cursor.

La ingeniería de IA se centra más en el producto, es decir, desea implementar algo rápidamente y luego perfeccionarlo.

¿Qué usan?

Este rol está evolucionando bastante, pero en general, se necesita un buen conocimiento de las últimas tendencias en GenAI, LLM y modelos fundamentales:

Sólidas habilidades de ingeniería de software Python, SQL y lenguajes backend como Java o GO son útiles CI/CD Git y GitHub LLM y transformadores RAG Ingeniería rápida Modelos fundamentales Ajuste fino Protocolo de contexto del modelo

Ingeniero de aprendizaje automático

¿Qué es?

Un ingeniero de aprendizaje automático se centra en crear modelos de aprendizaje automático e implementarlos en sistemas de producción. Originalmente surgió de la ingeniería de software, pero ahora es su propio trabajo.

La distinción significativa entre ingenieros de aprendizaje automático e ingenieros de inteligencia artificial es que los primeros crean algoritmos desde cero que se centran en tareas más específicas.

Por ejemplo, los ingenieros de aprendizaje automático crearían sistemas de recomendación específicos, modelos de fraude con tarjetas de crédito y algoritmos de previsión de acciones. Estos no son “fundamentales” y tienen un caso de uso mucho más limitado.

Para la ingeniería de aprendizaje automático, es necesario conocer estos algoritmos a un nivel avanzado, lo que requiere sólidas habilidades matemáticas en estadística, álgebra lineal y cálculo. Esto no es necesariamente cierto para un ingeniero de inteligencia artificial.

La ingeniería de aprendizaje automático se centra más en el modelo: usted crea el modelo desde cero utilizando los datos disponibles, lo prueba fuera de línea y lo envía cuando esté satisfecho con su rendimiento.

También existen otras especialidades dentro del rol de ingeniero de aprendizaje automático, como:

Ingeniero de plataforma ML Ingeniero de hardware ML Arquitecto de soluciones ML

No te preocupes por estos si eres principiante, ya que son bastante específicos y solo son relevantes después de unos años de experiencia en el campo. Sólo quería agregarlos para que conozcas las distintas opciones que existen.

¿Qué usan?

La pila tecnológica para los ingenieros de aprendizaje automático es similar a la de los ingenieros de inteligencia artificial, con mayor énfasis en las habilidades matemáticas.

Python y SQL, sin embargo, algunas empresas pueden requerir otros lenguajes. Por ejemplo, en mi puesto actual, se necesita Rust. Git y GitHub Bash y Zsh AWS, Azure o GCP Fundamentos de ingeniería de software como CI/CD, MLOps y Docker. Excelentes conocimientos de aprendizaje automático, idealmente con especialización en un área como previsión, sistemas de recomendación o visión por computadora. Sólida comprensión matemática de estadística, álgebra lineal y cálculo.

¿Cuál?

Como puede ver, la superposición entre habilidades y trabajo es bastante similar, particularmente las habilidades fundamentales de ingeniería de software.

La principal diferencia radica en el conocimiento GenAI específico del dominio de los ingenieros de IA y el conocimiento matemático y de aprendizaje automático tradicional más profundo de los ingenieros de aprendizaje automático.

Entonces, la pregunta sigue en pie.

¿Cuál deberías elegir?

Analicemos algunas características logísticas más para ayudarle en su decisión.

Fondo

La experiencia para ambos trabajos es similar y generalmente requiere una maestría en una materia STEM y un par de años de experiencia como ingeniero de software o científico de datos.

Es un poco más fácil abordar la ingeniería de IA, ya que aprender a trabajar con modelos fundamentales es una curva de aprendizaje más rápida que comprender todas las matemáticas detrás del aprendizaje automático.

Demanda

La ingeniería de aprendizaje automático es la función más establecida, pero eso se debe principalmente a que los modelos fundamentales no existen desde hace mucho tiempo, por lo que la función de ingeniero de IA no era necesaria.

Sin embargo, como la IA es ahora muy popular, la demanda de ingenieros en IA se está disparando. Sin embargo, debe tener cuidado porque los títulos de los puestos de trabajo en esta industria son vagos y es necesario leer realmente la descripción del puesto para comprender el trabajo que realizará.

Por ejemplo, en mi empresa, técnicamente tenemos ingenieros de inteligencia artificial, pero todavía se les llama ingenieros de aprendizaje automático. Entonces, los títulos son algo erróneos.

Pagar

Según Levels.fyi, el salario medio de un ingeniero de aprendizaje automático es de £105.000 (Reino Unido) y el de un ingeniero de inteligencia artificial es de £75.000 (Reino Unido), pero creo que aumentará en el futuro.

Además, como acabo de decir, muchos ingenieros de aprendizaje automático realizan trabajos de ingeniería de inteligencia artificial, por lo que los salarios son confusos.

¿Elección final?

En mi opinión, ¡elige lo que creas que preferirás!

Si te encantan las matemáticas y comprendes cómo funcionan los algoritmos, entonces la ingeniería de aprendizaje automático es tu mejor opción.

Si no le gusta mucho investigar y desea enviar productos rápidamente utilizando las últimas herramientas de inteligencia artificial, ¡entonces la ingeniería de inteligencia artificial es para usted!

De cualquier manera, ambos puestos pagan bien y tienen excelentes perspectivas profesionales a largo plazo.

Sin embargo, supongamos que siente una mayor atracción hacia una carrera como ingeniero de aprendizaje automático.

En ese caso, recomiendo consultar mi último artículo, donde explico paso a paso cómo volver a convertirme en un ingeniero de aprendizaje automático exitoso.

¡Nos vemos allí!