Arquitecto de soluciones de IA

Horario de trabajo

Los arquitectos de soluciones de IA suelen trabajar a tiempo completo, en horario laboral habitual, ya que gran parte de su trabajo consiste en reuniones con partes interesadas de distintos departamentos y zonas horarias. El puesto combina tareas de diseño independientes —dedicadas a investigar plataformas y elaborar diagramas de arquitectura— con un trabajo altamente colaborativo, que se lleva a cabo en talleres con ejecutivos, ingenieros y proveedores. La mayoría trabaja para empresas tecnológicas, consultoras o los departamentos internos de TI de grandes organizaciones, aunque cada vez son más los que ejercen como consultores independientes y asesoran a varios clientes a la vez.

Funciones típicas

• Reunión con líderes empresariales para conocer los objetivos, los puntos débiles y el presupuesto de una iniciativa de inteligencia artificial
• Evaluar plataformas de inteligencia artificial, servicios en la nube y herramientas de proveedores para encontrar la opción más adecuada para un proyecto
• Diseñar la arquitectura general que muestre cómo se conectan los datos, los modelos y las aplicaciones
• Planificar cómo se transferirán los datos desde los sistemas actuales a un flujo de trabajo de IA y de vuelta a los sistemas originales
• Evaluar la infraestructura actual de una empresa para detectar deficiencias que puedan impedir la implantación de la IA
• Elaboración de documentación técnica y diagramas que sirvan de guía a los equipos de ingeniería durante el desarrollo
• Colaborar con ingenieros de datos e ingenieros de aprendizaje automático para comprobar que un diseño es viable
• Revisar los requisitos de seguridad, privacidad y cumplimiento normativo antes de que un sistema entre en funcionamiento
• Estimación de costes, plazos y necesidades de recursos para proyectos de inteligencia artificial
• Presentación de planes de arquitectura y recomendaciones a los directivos y a los equipos técnicos
• Resolución de problemas de integración entre sistemas de IA y software heredado
• Mantenerse al día sobre los nuevos modelos, herramientas y plataformas de IA para recomendar las mejores opciones

Responsabilidades adicionales

• Orientar a ingenieros y arquitectos noveles en el diseño de sistemas de inteligencia artificial
• Redacción de propuestas y respuestas a convocatorias de propuestas (RFP) para nuevas iniciativas de inteligencia artificial
• Negociar con los proveedores de software y de servicios en la nube las condiciones de las licencias y de los servicios
• Llevar a cabo proyectos de prueba de concepto para evaluar un enfoque antes de realizar una inversión a gran escala
• Auditoría de los sistemas de IA existentes para detectar problemas de rendimiento, coste y escalabilidad
• Creación de marcos de gobernanza para la implementación y el seguimiento de los modelos de IA
• Representar al equipo técnico en las reuniones estratégicas interdepartamentales

La mañana de un arquitecto de soluciones de IA suele comenzar revisando los sistemas de IA que se encuentran actualmente en desarrollo, analizando los resultados de las pruebas realizadas durante la noche o consultando los mensajes de los equipos de ingeniería sobre algún obstáculo técnico. Es posible que dedique la primera hora a revisar un diagrama de flujo de datos, actualizar un documento de arquitectura o informarse sobre el lanzamiento de un nuevo modelo que podría modificar su recomendación para un cliente.

A mediodía suele haber muchas reuniones. El arquitecto puede presentar al equipo directivo de un cliente una hoja de ruta propuesta para la IA, explicando en un lenguaje sencillo por qué una plataforma en la nube o un tipo de modelo concretos son adecuados para sus objetivos y su presupuesto. Después, podría reunirse con los ingenieros de datos para determinar cómo el proceso propuesto extraerá realmente la información de una antigua base de datos de clientes sin causar ningún problema.

Las tardes suelen dedicarse a la evaluación práctica y a la redacción. El arquitecto puede probar la plataforma de IA de un proveedor, esbozar un diagrama de arquitectura revisado tras recibir nuevos requisitos o redactar la documentación que el equipo de desarrollo utilizará para comenzar a trabajar. Antes de que termine la jornada, suele ponerse en contacto con las partes interesadas, responder a las preguntas técnicas de los ingenieros y tomar nota de los riesgos pendientes que requieren atención antes del siguiente hito del proyecto.

Habilidades sociales

• Gran capacidad para comunicarse tanto con públicos técnicos como no técnicos
• Pensamiento estratégico y con visión de conjunto
• La persuasión y la capacidad de alcanzar un consenso entre las partes interesadas
• Resolución de problemas y pensamiento sistémico
• Escucha activa para comprender las necesidades reales de la empresa, no solo las que se expresan de forma explícita
• El liderazgo y la capacidad de dirigir equipos sin tener autoridad directa
• Capacidad de adaptación ante los rápidos cambios en la tecnología y los requisitos
• Habilidades de negociación para trabajar con proveedores y equipos internos
• Paciencia a la hora de explicar cuestiones técnicas complejas que implican sopesar diferentes opciones
• Atención al detalle en la documentación y la planificación
• Capacidad para sentirse cómodo ante la ambigüedad y la información incompleta
• Colaboración entre departamentos y disciplinas

Habilidades técnicas

• Plataformas en la nube como AWS, Microsoft Azure y Google Cloud
• Marcos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, como TensorFlow y PyTorch
• Arquitectura de datos, flujos de datos y procesos ETL (extracción, transformación y carga)
• Diseño de API e integración de sistemas
• Marcos de arquitectura empresarial como TOGAF
• Normas de seguridad, privacidad y cumplimiento normativo para los datos y los sistemas de inteligencia artificial
• Conocimientos sobre modelos de lenguaje a gran escala, MLOps y prácticas de implementación de modelos
• Diseño de bases de datos, tanto de sistemas relacionales como NoSQL
• Estimación de costes y elaboración de presupuestos para la infraestructura en la nube
• Herramientas de diagramación y documentación para la arquitectura de sistemas

• Arquitecto de IA empresarial: diseña la estrategia y la infraestructura de IA para toda una gran organización
• Arquitecto de IA en la nube: se centra en la implementación de soluciones de IA utilizando las herramientas de un proveedor de servicios en la nube concreto
• Arquitecto de plataformas de datos: especializado en los flujos de datos y el almacenamiento que alimentan los sistemas de inteligencia artificial
• Arquitecto de MLOps: diseña los sistemas que se encargan de implementar, supervisar y mantener los modelos de aprendizaje automático en producción
•  Arquitecto de IA especializado en sectores específicos: se centra en soluciones de IA adaptadas al sector sanitario, financiero, minorista u otros sectores.
• Arquitecto de integración de IA: se centra en conectar las nuevas herramientas de IA con el software heredado ya existente de una empresa
• Arquitecto de seguridad de IA: especializado en la seguridad, la privacidad y la gobernanza de los sistemas de IA
• Arquitecto consultor en IA: asesora a varias empresas clientes sobre estrategia e implementación de IA en calidad de experto externo

• Empresas de tecnología y software
• Empresas de consultoría en gestión y tecnologías de la información
• Proveedores de servicios en la nube
• Servicios financieros e instituciones bancarias
• Sistemas sanitarios y empresas de tecnología sanitaria
• Empresas de comercio minorista y comercio electrónico
• Empresas de fabricación y logística
• Organismos gubernamentales y oficinas de tecnología del sector público
• Empresas de telecomunicaciones
• Compañías de seguros
• Startups que desarrollan productos basados en la inteligencia artificial
• Universidades e instituciones de investigación

Se espera que los arquitectos de soluciones de IA acierten, o se acerquen lo más posible, a la hora de recomendar inversiones tecnológicas de un millón de dólares. Las empresas confían en su criterio para elegir plataformas y diseños que sigan teniendo sentido dentro de unos años, por lo que la presión para investigar a fondo y comunicar con honestidad las ventajas e inconvenientes es constante.

El sector evoluciona rápidamente. Cada pocos meses surgen nuevos modelos de IA, herramientas y buenas prácticas, y un arquitecto que se quede atrás puede acabar recomendando soluciones obsoletas sin darse cuenta. Esto implica dedicar una cantidad considerable de tiempo, al margen del trabajo principal del proyecto, a leer, probar nuevas herramientas y obtener certificaciones, solo para mantenerse al día.

El puesto también requiere sentirse cómodo siendo la persona de la sala que tiene que decir cosas difíciles, como comunicarle a un directivo que su visión sobre la IA aún no es realista ni desde el punto de vista técnico ni financiero. Encontrar el equilibrio entre el optimismo empresarial y la honestidad técnica, al tiempo que se gestiona a numerosas partes interesadas con prioridades diferentes, puede resultar mentalmente exigente y, en ocasiones, estresante, especialmente cuando se acercan los plazos de entrega de proyectos importantes.

• La rápida adopción de la IA generativa y los modelos de lenguaje a gran escala en todos los sectores
• El uso cada vez mayor de la generación aumentada por recuperación (RAG) para conectar los modelos de IA con los datos específicos de cada empresa
• Mayor atención a la gobernanza responsable de la IA, a las pruebas de sesgos y a la explicabilidad
• El auge de los agentes de IA capaces de realizar acciones de varios pasos, en lugar de limitarse a responder preguntas
• Mayor demanda de arquitecturas híbridas que combinan sistemas en la nube y locales
• Ampliación de las prácticas de MLOps para la supervisión y el mantenimiento de los modelos tras su implementación
• La creciente importancia de la normativa sobre protección de datos está marcando la forma en que se diseñan los sistemas de inteligencia artificial
• Mayor uso de plataformas de IA de bajo código y sin código para acelerar la creación de prototipos
• Aumenta la demanda de optimización de costes en IA a medida que se disparan los gastos de procesamiento
• Cada vez son más las empresas que crean centros internos de excelencia en IA dirigidos por arquitectos

Muchos arquitectos de soluciones de IA eran, de pequeños, de esos niños a los que les encantaba averiguar cómo encajaban los sistemas entre sí, ya fuera organizando un armario desordenado por categorías, creando configuraciones elaboradas en videojuegos de estrategia o planificando cómo debía repartirse un proyecto escolar entre un grupo. A menudo disfrutaban tanto creando cosas como explicando a los demás cómo funcionaban.

Muchos también se sentían atraídos al mismo tiempo por las clases de matemáticas, informática o empresariales, y disfrutaban siendo la persona capaz de traducir una idea complicada en algo que un amigo o compañero de equipo pudiera utilizar realmente. Una curiosidad innata por las nuevas tecnologías, combinada con una habilidad especial para la planificación y la persuasión, solía orientarles hacia este tipo de carrera profesional.