El mercado laboral tecnológico en México vive una contradicción. Mientras las bolsas de trabajo publican miles de vacantes relacionadas con Inteligencia Artificial con sueldos muy por encima del promedio, las posiciones tardan meses en llenarse.

Recursos Humanos de las grandes consultoras señalan que el problema no es la falta de interés, sino la brecha de habilidades prácticas. "Recibimos muchos currículums de personas que saben entrenar un modelo en un cuaderno de Jupyter, pero muy pocos que sepan cómo desplegar ese modelo en una arquitectura de nube, monitorear su deriva (drift) y reentrenarlo automáticamente", explica un reclutador senior.

Esta disciplina, conocida como MLOps (Machine Learning Operations), es el eslabón perdido. Las universidades están actualizando sus planes de estudio, pero la velocidad de la tecnología supera la academia. La certificación privada y la experiencia práctica en proyectos Open Source se están convirtiendo en las credenciales más valoradas para acceder a estos puestos de alta especialización.