El panorama de las carreras con más futuro en la Inteligencia Artificial está en constante evolución, y si bien los perfiles técnicos como programadores y científicos de datos han sido los protagonistas, hay una nueva perspectiva que está ganando tracción. El consultor Engel Fonseca, con años de experiencia en la implementación de IA en empresas, propone un giro inesperado que sitúa a las ciencias sociales en el epicentro de la próxima ola de innovación en el sector. Este enfoque, que se ha vuelto más relevante en pleno 2025, no solo cambia la forma en que nos preparamos profesionalmente, sino que también redefine el valor que se le da al contexto humano en el desarrollo tecnológico.
¿Por qué las Ciencias Sociales son Clave en el Ecosistema de la IA?
La idea de que las carreras con más futuro en la Inteligencia Artificial se centren en la programación y el análisis de datos puros es incompleta. Fonseca argumenta que la IA, por sí misma, no toma decisiones; simplemente procesa datos. Es la interpretación de esos datos lo que realmente genera un impacto. Aquí es donde las ciencias sociales—como la psicología, la sociología, la economía conductual y la comunicación—juegan un papel fundamental. Estos profesionales tienen la capacidad de formular las preguntas correctas, identificar sesgos y evaluar las consecuencias de las decisiones tomadas por los algoritmos.
La Ley de IA de la Unión Europea, cuyas obligaciones principales entrarán en vigor de forma escalonada entre 2025 y 2026, refuerza esta necesidad. Con multas que pueden alcanzar hasta el 7% de la facturación global de una empresa por infracciones graves, el enfoque en la ética y la transparencia se ha vuelto una prioridad. En este contexto, un profesional con formación en ciencias sociales puede liderar la evaluación de riesgos, documentar decisiones y asegurar la trazabilidad, todo sin sacrificar la innovación. El mensaje es claro: el mercado premia a quienes entienden el dato y, de manera crucial, a la persona que hay detrás.
Roles en Auge: Los Perfiles que unifican Datos y Humanidades
La integración de las ciencias sociales en los equipos de IA no significa una carencia de habilidades técnicas. Por el contrario, la clave está en una combinación poderosa: un conocimiento profundo del comportamiento humano complementado con una comprensión básica de datos y herramientas de IA generativa. Esta sinergia crea roles altamente demandados y mejor remunerados en el mercado actual.
1. Científico de Datos Ético o Analista de Sesgos
Este rol se enfoca en auditar los modelos de IA para asegurar que sus resultados sean justos y no discriminatorios. Un profesional con una base en sociología o psicología puede identificar y mitigar sesgos en los conjuntos de datos, asegurando que el modelo no perpetúe injusticias sociales. El desafío no es solo técnico, sino también ético y social. Se trata de entender cómo un modelo puede afectar a diferentes grupos de personas y de crear métricas para medir y corregir estos efectos.
2. Diseñador de Interacción y Experiencia de Usuario (UX) para IA
Los profesionales con formación en comunicación o psicología pueden traducir las complejas salidas de un modelo de IA en interfaces intuitivas y decisiones de producto comprensibles. Su trabajo es vital para asegurar que las aplicaciones de IA no solo funcionen, sino que sean útiles, éticas y confiables para el usuario final. Un experto en UX con un enfoque en IA se encarga de definir estándares de evaluación, guiar pruebas con usuarios y asegurar que la interacción con la tecnología sea fluida y transparente.
3. Gestor de Riesgo y Cumplimiento para IA
Con la entrada en vigor de regulaciones como la Ley de IA de la UE, este puesto ha cobrado una importancia crítica. Un profesional con un trasfondo en derecho, economía conductual o política puede redactar políticas de uso, documentar los procesos de toma de decisiones del algoritmo y asegurar que la empresa cumpla con las normativas vigentes. Este rol es un puente entre el desarrollo tecnológico y las exigencias legales y éticas del mercado, convirtiéndose en un activo invaluable para cualquier organización.
La visión de Fonseca nos invita a repensar las carreras con más futuro en la Inteligencia Artificial. La trampa es pensar que lo «social» significa falta de técnica. La realidad es que el futuro de la IA reside en el equilibrio: combinar la capacidad de programar y analizar con la profunda comprensión de la persona que hay detrás del dato. La próxima ola de innovación no será solo tecnológica, sino que estará impulsada por una integración más profunda y consciente de las humanidades.