Tras unos años de implementación, ahora sí, podemos decir que vivimos en la era de la inteligencia artificial (IA), y la prueba está en que, cada día, los algoritmos y modelos generativos acaparan los titulares de los principales medios de comunicación.
Las herramientas basadas en IA están en nuestro día a día, como por ejemplo, chatbots, asistentes virtuales, sistemas de recomendación o plataformas que son capaces de generar texto, imágenes o música con una precisión increíble. Y no solo eso, sino que estas herramientas están transformando industrias por completo.
Pero, tras estos sistemas hay una figura clave que pasa desapercibida. Nos referimos al ingeniero de sistemas, un profesional que actúa como el principal arquitecto de la infraestructura que hace posible que la inteligencia artificial funcione, aprenda y se mantenga operativa con total precisión.
La realidad es que el trabajo de diseño, mantenimiento y optimización de los entornos tecnológicos donde se entrenan y ejecutan los modelos de IA es imprescindible. Porque, al contrario de lo que se suele pensar, la IA es mucho más que un simple código y datos, sino que requiere de sistemas sólidos, seguros, éticos y altamente eficientes.
Aquí es donde entra en juego el ingeniero de sistemas, un perfil cada vez más demandado en un mercado laboral cada vez más competitivo y exigente que avanza al ritmo de las nuevas tecnologías en general y de la IA en particular.
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La formación que impulsa el futuro tecnológico
Si tú también quieres participar en esta revolución tecnológica a través de su infraestructura, el Grado en Ingeniería de Sistemas de Información de la Universidad CEU San Pablo de Madrid es una de las opciones formativas más completas disponibles en nuestro país.
Cada vez más demandado, este programa formativo combina conocimientos técnicos, habilidades de gestión y una sólida base en tecnologías emergentescomo la inteligencia artificial, el big data o la ciberseguridad, entre otras muchas.
Además, destaca por ser una formación eminentemente práctica que cuenta con una inserción laboral del 100%, unas cifras que demuestran que se trata de una formación estrechamente relacionada con las verdaderas necesidades del mercado actual.
Este grado prepara a los estudiantes no solo para dominar el software y los sistemas, sino también para comprender cómo se integran en el funcionamiento global de empresas e instituciones, a través de una mirada crítica sobre la eficiencia, la ética y la gobernanza de los datos.
Los cimientos invisibles de la IA
Cada vez que una IA responde a una consulta, predice un comportamiento o genera una imagen, está apoyándose en una infraestructura que debe ser rápida, escalable y segura, y que no se construye sola, siendo los ingenieros de sistemas los que se encargan de esta construcción, a través del diseño de arquitecturas perfectamente distribuidas, la gestión de servidores en la nube, la optimización de redes neuronales y la responsabilidad de asegurar que los entornos sean estables en todo momento.
Estos profesionales trabajan con plataformas complejas como TensorFlow, PyTorch, Kubernetes, Apache Kafka o bases de datos NoSQL para dar soporte a los modelos de IA. También desarrollan sistemas de almacenamiento que permiten trabajar con grandes cantidades de datos y crean entornos virtuales de entrenamiento capaces de ejecutar simulaciones a gran escala.
Ejemplos reales los encontramos en herramientas que ya resultan cotidianas como ChatGPT, que requiere de una infraestructura de servidores distribuida por todo el mundo para poder atender millones de consultas al mismo tiempo. O, por otro lado, en plataformas de IA generativa como Midjourney o Runway, que combinan almacenamiento masivo, procesamiento GPU de alta gama y sistemas de respuesta en tiempo real.
Y, la realidad, es que, si no estuviera la figura del ingeniero de sistemas detrás, básicamente, estos servicios no podrían funcionar.
Ética, eficiencia y gobernanza de datos
A medida que la inteligencia artificial avanza y va integrándose en múltiples sectores, los desafíos no solo son tecnológicos, sino también éticos y organizativos. ¿Cómo asegurar que los datos utilizados para entrenar los modelos no están sesgados? ¿Qué sistemas de control deben establecerse para prevenir el uso indebido de algoritmos? ¿Cómo garantizar la trazabilidad y el cumplimiento normativo?
Aquí, de nuevo, el papel del ingeniero de sistemas se vuelve indispensable. Porque no se trata únicamente de construir máquinas que sean eficientes, sino también de establecer controles que garanticen un uso responsable de la IA.
Además, nos encontramos en un momento en el que la eficiencia energética y la sostenibilidad tecnológica son aspectos cada vez más relevantes. Entrenar un modelo de IA puede necesitar grandes cantidades de energía y recursos computacionales.
En este sentido, los ingenieros de sistemas están estudiando nuevas formas de optimizar estos procesos, como el uso de servidores menos contaminantes, sistemas de refrigeración más eficientes o soluciones de edge computing para descentralizar la carga de procesamiento.
En conclusión, la IA no solo necesita datos y algoritmos, sino también cimientos sólidos sobre los que llevarse a cabo. Unos cimientos que se encargan de construir los ingenieros de sistemas, que actúan como los arquitectos en la sombra que hacen posible que la IA funcione, aprenda y evolucione cada día.