Ingeniero en Inteligencia Artificial: Salario

Según Salary Expert, el salario bruto promedio de un ingeniero en inteligencia artificial en la Ciudad de México es de $ 639,888 (Pesos Mexicanos) o una tarifa por hora equivalente de $ 308 (Pesos Mexicanos).  El tipo de cambio a la fecha de publicación de este artículo es de $20 pesos mexicanos por 1 dólar estadounidense.

De manera que estamos hablando de $31,275 dólares americanos por año o $15.4 dólares por hora.

Esto es un 26% más alto (+$133,106) que el salario promedio de un ingeniero de inteligencia artificial en el resto de México. Además, ganan un bono promedio de $27,643.

Estimaciones salariales basadas en datos de encuestas salariales recopilados directamente de empleadores y empleados anónimos en la Ciudad de México, México. ERI

Un ingeniero de inteligencia artificial de nivel de entrada (1-3 años de experiencia) gana un salario promedio de $ 450,338. En el otro extremo, un ingeniero de inteligencia artificial de alto nivel (más de 8 años de experiencia) gana un salario promedio de $798,060.

Potencial de Incremento del salario de un Ingeniero en inteligencia artificial en la Ciudad de México

Según el mismo estudio, el salario de un ingeniero en inteligencia artificial en la ciudad de México se incrementará en un 17% promedio en los próximos 5 años.

La Inteligencia Artificial está emergiendo en el lugar de trabajo y cambiando carreras y negocios para siempre. Todo esto está sucediendo a una velocidad que a veces puede ser vertiginosa.

Según AI México, hay más de cinco millones de empresas en México. Todos necesitan IA para mantenerse competitivos y modernos.

Solo en la industria manufacturera, se estima que el gasto que el gasto en Inteligencia Artificial superará los 100 millones de dólares para 2025.

Responsabilidades de un Ingeniero de inteligencia artificial en la Ciudad de México

Un Ingeniero de Inteligencia Artificial en la Ciudad de México desarrolla y utiliza simulaciones y modelos. Evalúa herramientas, tecnologías, arquitecturas, modelos y resultados de pruebas. 

Encabeza reuniones sobre IA con partes externas y equipos internos de innovación integrados en el negocio. Colabora con los ingenieros principales para definir los requisitos del subsistema y los criterios de aceptación.

Perfil de un ingeniero en inteligencia artificial en Mexico

Un ingeniero en inteligencia artificial (IA) en México puede tener una variedad de responsabilidades y debe tener una amplia gama de habilidades. Algunas de las responsabilidades comunes de un ingeniero de IA en México incluyen:

• Diseñar y desarrollar sistemas de IA, como redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático.
• Utilizar técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático para resolver problemas y tomar decisiones.
• Trabajar en proyectos de investigación y desarrollo para mejorar y optimizar los sistemas de IA.
• Colaborar con otros ingenieros y científicos de datos para integrar la IA en aplicaciones y sistemas empresariales.
• Diseñar y desarrollar prototipos de sistemas de IA para demostrar sus capacidades y aplicaciones.
• Participar en la toma de decisiones estratégicas sobre el uso de la IA en la empresa.

Para desempeñar estas responsabilidades, un ingeniero de IA en México debe tener una amplia gama de habilidades técnicas y de negocios. Algunas de las habilidades técnicas más importantes incluyen:

• Conocimientos avanzados en matemáticas y estadísticas.
• Experiencia en programación y desarrollo de software, especialmente en lenguajes de programación como Python y Java.
• Conocimientos en redes neuronales y algoritmos de aprendizaje automático.
• Experiencia en el procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos.

Además de estas habilidades técnicas, un ingeniero de IA en México debe tener habilidades de comunicación y trabajo en equipo para colaborar con otros ingenieros y científicos de datos, así como habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas para abordar desafíos complejos.

Perspectivas de la inteligencia artificial en la Ciudad de México y resto del país

México está bien posicionado para lograr un rápido progreso en IA. El país tiene una fuerza laboral joven y talentosa, una ventaja pionera por estar entre los primeros países del mundo en anunciar una estrategia de IA y estrechas relaciones económicas y culturales con países de América del Norte y América del Sur que avanzan a pasos agigantados en la investigación y las aplicaciones de IA. 

El actual gobierno mexicano fue pionero en la creación e implementación de la primera estrategia digital nacional de México, con áreas de enfoque que incluyen conectividad, interoperabilidad, datos, habilidades digitales, inclusión, ciberseguridad y esfuerzos para garantizar la coherencia de la legislación que rige el ecosistema digital. Esto servirá como base para una política sólida de IA que podría desarrollar la nueva administración (después de las elecciones de julio de 2018).

México también tiene un grupo naciente e innovador de nuevas empresas que trabajan para encontrar nuevas soluciones digitales a los desafíos a nivel nacional y local. 

Cuenta con una sólida comunidad académica, que prosperará con el apoyo adecuado. Finalmente, los gobiernos locales como Jalisco ya están adoptando un esfuerzo digital coordinado y están comprometidos a trabajar con la sociedad civil en IA. Jalisco, Ciudad de México y Monterrey están demostrando cómo se puede utilizar la IA para desafíos prioritarios como la movilidad, la salud, la comunicación gubernamental y la agricultura, entre otros.

Hay mucho más que se puede hacer. Las recomendaciones del informe de Oxford Insights y C Minds incluyen:

• La creación de una oficina del gobierno central para implementar y coordinar la política digital y de inteligencia artificial de México;
• El establecimiento de un Centro Nacional Mexicano para la IA, inspirado en el Instituto Turing del Reino Unido, para ayudar a apoyar la colaboración entre la industria, la academia y el gobierno;
• Un énfasis en la educación, incluida la enseñanza del pensamiento computacional en las escuelas y el aumento del número de estudiantes de maestría y doctorado en IA y ciencia de datos;
• Mantener una infraestructura de datos abierta resiliente mientras se protege la privacidad personal;
• Diseñar e implementar un marco de ética para ayudar a guiar la buena toma de decisiones para quienes trabajan en IA.