El nuevo mapa laboral tech: por qué surgen carreras emergentes

La rápida adopción de tecnologías como la nube, la inteligencia artificial y la automatización está generando un ecosistema profesional en constante evolución. Según el informe “Emerging Jobs Report 2024” de LinkedIn, los roles tecnológicos de más rápido crecimiento han experimentado un incremento medio del 25% interanual en oferta de empleo LinkedIn Emerging Jobs Report 2024. Esto refleja cómo las empresas buscan perfiles capaces de integrar infraestructuras modernas con prácticas de desarrollo y operación ágiles.

Al mismo tiempo, el Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial señala que casi un tercio de los trabajadores necesitarán reciclar sus habilidades antes de 2027 para adaptarse a las nuevas demandas del mercado.

DevOps y Site Reliability Engineering (SRE)

La cultura DevOps nació de la necesidad de acelerar el ciclo de desarrollo sin sacrificar la estabilidad operativa. A principios de la década de 2010, equipos de desarrollo y operaciones trabajaban de forma aislada: los primeros lanzaban nuevas funcionalidades a un ritmo veloz, mientras que los segundos se centraban en la fiabilidad de los sistemas. DevOps surge como puente entre ambas áreas, promoviendo la colaboración continua, la integración y entrega automatizada (CI/CD) y la monitorización permanente.

Site Reliability Engineering (SRE) va un paso más allá: es un rol formalizado que aplica principios de ingeniería de software a las operaciones de infraestructura. Definido por Google en su SRE Book, el enfoque SRE basa sus decisiones en acuerdos de nivel de servicio (SLA/SLO), utiliza presupuestos de error (error budgets) para balancear velocidad y fiabilidad y fomenta la automatización de tareas repetitivas.

Origen y evolución del rol

DevOps se popularizó tras la publicación del “State of DevOps Report” de Puppet, que mostró que las organizaciones con prácticas DevOps maduras desplegaban hasta 208 veces más frecuentemente y tenían un 106 veces menos fallos en producción State of DevOps Report 2023. A partir de ahí, el término pasó de ser un conjunto de prácticas informales a un área estratégica en grandes compañías y startups por igual.

El rol de SRE surgió en Google en 2004 y se extendió gracias a su capacidad de cuantificar la fiabilidad mediante métricas y automatizar procesos. Hoy, muchas empresas tech han incorporado equipos SRE que definen indicadores como el tiempo de actividad, la latencia y la tasa de errores, integrándolos en sus ciclos de desarrollo y operación.

Habilidades técnicas y blandas imprescindibles

En DevOps y SRE convergen habilidades técnicas avanzadas y soft skills colaborativas. En el plano técnico, se exige conocimiento de contenedores (Docker, Kubernetes), plataformas cloud (AWS, Azure, GCP) y herramientas de infraestructura como código (Terraform, Ansible). También es fundamental dominar CI/CD (Jenkins, GitLab CI) y sistemas de monitorización (Prometheus, Grafana).

Las soft skills incluyen la capacidad de comunicación asíncrona en chats y documentación, la resolución de incidentes bajo presión y la empatía para trabajar con equipos distribuidos. Según el “State of DevOps Report”, la colaboración estrecha y el feedback continuo son factores críticos para el éxito en estos equipos.

Salidas profesionales y tendencias de demanda

El mercado laboral refleja un crecimiento sostenido de la demanda de roles DevOps y SRE. En 2024, las vacantes para “DevOps Engineer” aumentaron un 35% y las de “Site Reliability Engineer” un 28% respecto al año anterior, según el “Emerging Jobs Report 2024” de LinkedIn.

Las empresas valoran la combinación de experiencia operativa y mentalidad de desarrollador, buscando perfiles capaces de diseñar pipelines de despliegue, responder a incidentes críticos y optimizar arquitecturas para escalabilidad. A medida que las infraestructuras se despliegan en microservicios y entornos serverless, los roles DevOps y SRE seguirán siendo esenciales para garantizar la continuidad del negocio.

Arquitectos de soluciones en la nube

Los arquitectos de soluciones en la nube son responsables de diseñar, implementar y supervisar infraestructuras escalables, seguras y eficientes en entornos cloud. Este rol ha pasado de ser un perfil de nicho a una función estratégica, pues las empresas migran crecientemente sus aplicaciones y datos a servicios gestionados para ganar flexibilidad, reducir costes operativos y acelerar la innovación.

Además de conocimientos técnicos profundos, los arquitectos cloud deben entender los objetivos de negocio para proponer arquitecturas alineadas con los requisitos de rendimiento, cumplimiento normativo y presupuesto. Su visión de alto nivel conecta a los equipos de desarrollo, operaciones y seguridad, asegurando que cada componente cumpla con los estándares de calidad y resiliencia.

De la infraestructura tradicional al cloud nativo

La transición de centros de datos on-premise a arquitecturas cloud nativas implica repensar patrones de diseño. En lugar de aprovisionar servidores físicos, se adoptan servicios como contenedores gestionados (EKS, AKS o GKE), funciones sin servidor (AWS Lambda, Azure Functions) y plataformas de datos escalables (Amazon RDS, Google BigQuery). Este cambio requiere un enfoque “cloud-first”, donde la automatización mediante infraestructura como código (IaC) —Terraform, AWS CloudFormation— es esencial.

Asimismo, los arquitectos deben diseñar sistemas tolerantes a fallos distribuidos, incorporando zonas de disponibilidad y políticas de recuperación ante desastres. La observabilidad (logging, métricas, trazas) completa el ciclo de vida, permitiendo detectar y solucionar rápidamente incidencias en producción.

Certificaciones clave (con mención a OpenWebinars)

Obtener certificaciones acreditadas es un paso fundamental para validar conocimientos cloud. Entre las más reconocidas destacan:

• AWS Certified Solutions Architect – Associate: cubre diseño de arquitecturas seguras y de alto rendimiento en AWS.
• Microsoft Certified: Azure Solutions Architect Expert: pone énfasis en servicios de infraestructura y PaaS de Azure.
• Google Professional Cloud Architect: evalúa la capacidad de diseñar y gestionar soluciones en Google Cloud.

OpenWebinars ofrece rutas específicas para prepararse a estos exámenes, con laboratorios prácticos, simulacros de examen y tutorías en directo. Esto facilita asimilar no solo la teoría, sino también resolver escenarios reales como el dimensionamiento de clusters Kubernetes o la configuración de políticas IAM.

Casos de uso y ejemplos de éxito

En una fintech, la migración de su plataforma de pagos a una arquitectura serverless en AWS permitió reducir los costes de infraestructura en un 40% y mejorar la escalabilidad bajo picos de transacciones. El arquitecto cloud diseñó flujos de datos mediante AWS Lambda y DynamoDB, garantizando latencias inferiores a 100 ms.

Por su parte, una startup de análisis de datos implementó un data lake en Google Cloud con BigQuery y Dataflow, reduciendo el tiempo de consulta de terabytes de datos de horas a minutos. Gracias a la automatización IaC, el equipo de DevOps despliega nuevos entornos de prueba en 15 minutos, acelerando los ciclos de desarrollo.

Estos ejemplos muestran cómo el rol de arquitecto de soluciones en la nube impulsa la transformación digital, traduce requisitos de negocio en arquitecturas técnicas y optimiza recursos de forma continua.

Especialistas en ciberseguridad avanzada

El incremento de ciberataques dirigidos contra infraestructuras críticas y la proliferación de amenazas automatizadas han elevado la ciberseguridad a una prioridad estratégica. Según el ISC Cybersecurity Workforce Study 2023, el déficit de profesionales en esta área alcanzó 3,4 millones a nivel global, lo que subraya la urgencia de formar especialistas capaces de proteger sistemas y datos.

Al mismo tiempo, la complejidad creciente de las arquitecturas (multicloud, DevOps, IoT) exige profesionales que dominen tanto la parte técnica como las habilidades de comunicación para coordinarse con equipos de desarrollo, legal y negocio. La capacidad de anticipar riesgos, gestionar incidentes y diseñar políticas de seguridad es tan crítica como la pericia en herramientas de escaneo y análisis forense.

Amenazas emergentes y nuevos perfiles

Las amenazas avanzadas persistentes (APTs), el ransomware como servicio (RaaS) y los ataques a la cadena de suministro representan retos constantes. Para afrontarlos, han surgido especializaciones como:

• Red Team/Blue Team: simulación de ataques y defensa en entornos controlados.
• Threat Hunting: búsqueda proactiva de intrusiones ocultas en redes y sistemas.

Estos roles combinan técnicas de hacking ético con análisis de logs, inteligencia de amenazas y respuesta en tiempo real. Además, la escasez de talento en estas subáreas multiplica el valor de cada certificación y experiencia práctica.

Formaciones y certificaciones recomendadas

Validar tus conocimientos mediante certificaciones reconocidas incrementa tu visibilidad y oportunidades. Algunas de las más valoradas son:

• Certified Information Systems Security Professional (CISSP): abarca un amplio espectro de dominios de seguridad.
• Offensive Security Certified Professional (OSCP): centra en pruebas de penetración y análisis práctico.
• Certified Cloud Security Professional (CCSP): se enfoca en seguridad en entornos multicloud.

OpenWebinars ofrece rutas especializadas para cada una de estas certificaciones, con laboratorios de entornos reales y simulacros de examen que combinan teoría y práctica. De este modo, prepararte no solo con conocimientos académicos, sino con ejercicios hands-on que reproducen escenarios de ataque y defensa.

Perfil y competencias diferenciales

Los especialistas en ciberseguridad avanzada suelen destacar por:

• Pensamiento crítico y capacidad de análisis de grandes volúmenes de datos de seguridad.
• Comunicación efectiva, para reportar hallazgos a audiencias técnicas y no técnicas.
• Gestión de incidentes, organizando equipos y manteniendo la calma bajo presión.

Estos profesionales combinan su experiencia previa en redes, sistemas o desarrollo con un dominio de herramientas (SIEM, IDS/IPS, pentesting) y habilidades interpersonales (liderazgo, negociación de políticas), lo que les permite anticipar vectores de ataque y convertirse en referentes en seguridad avanzada.

Ingenieros de datos y científicos de datos de próxima generación

La explosión de datos y la necesidad de extraer información accionable han hecho de la disciplina de datos uno de los ejes centrales del mundo tech. Los ingenieros de datos diseñan y mantienen canalizaciones que integran, limpian y transforman datos en tiempo real, mientras que los científicos de datos aplican algoritmos de machine learning para extraer patrones y predicciones. Este binomio es esencial para empresas que buscan tomar decisiones basadas en datos, optimizar procesos y ofrecer experiencias personalizadas.

Con la llegada de prácticas como DataOps y MLOps, se incorporan metodologías derivadas de DevOps al ciclo de vida de los datos y los modelos de IA. Esto incluye la automatización de pruebas, validaciones de calidad y despliegues continuos de modelos en producción, garantizando reproducibilidad y trazabilidad en cada paso.

DataOps y MLOps

Las prácticas de DataOps y MLOps aplican los principios de integración continua y entrega continua al dominio de los datos y los modelos de IA. A continuación, detallamos en qué consiste cada disciplina:

• DataOps une desarrollo y operaciones en el área de datos, promoviendo la colaboración estrecha entre equipos de ingeniería, análisis y negocio.
• MLOps extiende estos principios al despliegue y mantenimiento de modelos de machine learning, gestionando pipelines de entrenamiento, evaluación y monitorización de forma automatizada.

Herramientas y metodologías actuales

Estas son algunas de las plataformas y frameworks clave que sustentan los pipelines de datos y machine learning:

• Apache Airflow: orquestación de flujos de trabajo en Python.
• KubeFlow: ejecución de pipelines de machine learning en Kubernetes.
• MLflow: gestión del ciclo de vida de modelos, desde el tracking hasta el despliegue.

Demanda en el mercado y sectores en auge

La demanda de perfiles de datos continúa al alza en sectores como finanzas, salud y retail. Por ejemplo, empresas de e-commerce utilizan científicos de datos para optimizar recomendaciones de productos, mientras que compañías de salud aplican análisis predictivo para mejorar diagnósticos. Estos roles se han convertido en pieza clave en la estrategia digital de las organizaciones, con crecimientos de oferta de empleo que superan el 40% anual en plataformas como LinkedIn.

Especialistas en IA ética y responsabilidad algorítmica

La creciente adopción de la inteligencia artificial en sectores tan diversos como la sanidad, las finanzas o la justicia ha puesto de relieve la necesidad de garantizar que los sistemas sean transparentes, equitativos y responsables. Los especialistas en IA ética velan por que los algoritmos no reproduzcan ni amplifiquen sesgos, que las decisiones automatizadas sean explicables y que se respeten los derechos de las personas. Este rol adquiere particular importancia ante regulaciones emergentes como la Directiva de IA de la UE, que exige evaluaciones de riesgo y gobernanza de modelos en entornos críticos.

Más allá del cumplimiento normativo, la ética en IA impulsa la confianza de usuarios y clientes. Un sistema que pueda justificar sus predicciones y corregir sesgos inadvertidos contribuye a la adopción responsable de la tecnología, evita reputación negativa y previene sanciones legales. Los especialistas en esta área combinan conocimientos técnicos con sensibilidad social para diseñar procesos de desarrollo de IA más seguros y justos.

Por qué la ética en IA importa hoy

Los errores o sesgos en modelos de IA pueden tener consecuencias graves: desde decisiones de crédito discriminatorias hasta diagnósticos médicos erróneos. Por ejemplo, estudios han demostrado que ciertos sistemas de reconocimiento facial funcionan peor con rostros de piel oscura, lo que puede derivar en identificaciones injustas. Abordar estos problemas requiere:

• Auditorías de datos para detectar distribuciones desiguales o ejemplos mal etiquetados.
• Evaluación continua de métricas de equidad y rendimiento en distintos subgrupos.
• Transparencia en la documentación (datasheets for datasets, model cards) que describan limitaciones y supuestos.

Garantizar prácticas éticas no es un esfuerzo puntual, sino un proceso iterativo de mejora y revisión a lo largo de todo el ciclo de vida del modelo.

Habilidades y conocimientos necesarios

El especialista en IA ética necesita un perfil multidisciplinar. Técnicamente, debe dominar:

• Métodos de mitigación de sesgos (reweighing, adversarial debiasing).
• Herramientas de interpretabilidad (SHAP, LIME) y frameworks de fairness (AI Fairness 360).
• Técnicas de validación robusta y testing de modelos en escenarios adversos.

En el plano humano, requiere soft skills como:

• Comunicación clara, para explicar resultados técnicos a audiencias no técnicas.
• Pensamiento crítico, que cuestione supuestos de diseño y objetivos de negocio.
• Colaboración interdisciplinar, trabajando codo con codo con juristas, sociólogos y responsables de producto.

Este conjunto de competencias permite integrar la ética desde la fase de diseño y no como una capa añadida al final.

Impacto social y oportunidades profesionales

El crecimiento de la IA responsable está generando nuevas oportunidades laborales en empresas de tecnología, consultoras, organismos regulatorios y ONGs. Los especialistas pueden desempeñar roles como:

• AI Ethics Officer o responsable de gobernanza de modelos en grandes corporaciones.
• Consultor en IA responsable, asesorando a startups y pymes en la implementación de buenas prácticas.
• Investigador en equidad algorítmica, desarrollando nuevas metodologías para medir y corregir sesgos.

Según el informe “AI and the Future of Work” de PwC, las inversiones en IA ética aumentarán un 30% anual hasta 2027, creando miles de vacantes especializadas en todo el mundo. Este campo no solo ofrece una carrera con propósito, sino también la posibilidad de influir en la forma en que la tecnología moldea nuestra sociedad.

Otras carreras en alza: blockchain, quantum computing y low-code/no-code

Más allá de las disciplinas clásicas, surgen nuevas áreas con alto potencial de crecimiento. La tecnología blockchain se extiende más allá de las criptomonedas: proyectos de trazabilidad en la cadena de suministro, finanzas descentralizadas (DeFi) y contratos inteligentes requieren desarrolladores con conocimientos de Solidity, arquitecturas de consenso y seguridad criptográfica. A finales de 2024, el número de ofertas de empleo para perfiles blockchain creció un 30% interanual, según el Blockchain Protocol Job Market Report Q1/2024.

La computación cuántica, aún en fase emergente, ya busca ingenieros capaces de programar en Qiskit o Cirq y diseñar algoritmos de optimización con qubits. IBM y Google lideran varios programas de acceso experimental, y varias startups ofrecen becas para formarse en esta disciplina.

Por último, el movimiento low-code/no-code democratiza el desarrollo de aplicaciones, permitiendo a analistas y responsables de negocio crear soluciones con plataformas como Power Apps o Mendix. Esta tendencia redujo el “time to market” de prototipos en un 60% en 2023, según el estudio Gartner Low-Code Forecast.

Cómo prepararte para estas carreras emergentes

Prepararse para un rol emergente implica diseñar un plan de formación que combine teoría, práctica y networking. Primero, establece objetivos formativos SMART, por ejemplo “Obtener la certificación AWS Solutions Architect en seis meses” o “Desarrollar un proyecto blockchain básico antes de fin de trimestre”.

A continuación, elige tus fuentes de aprendizaje. OpenWebinars ofrece itinerarios especializados en DevOps, datos y ciberseguridad; complementa con cursos oficiales de proveedores (por ejemplo, la certificación IBM Quantum). Añade retos prácticos: participa en hackathons, contribuye a proyectos open-source o publica pequeños estudios de caso en GitHub o tu blog profesional.

Finalmente, construye tu red: únete a comunidades técnicas (Grupos de Telegram, Discord, Meetups locales) y comparte tu progreso. El feedback de colegas y mentores te ayudará a detectar áreas de mejora y a estar al tanto de oportunidades laborales.

Cómo impulsa Randstad Digital el desarrollo de talento tech

En Randstad Digital acompañamos el desarrollo de carreras emergentes en el mundo tech mediante programas de mentoring, evaluación de competencias y formación continua. Nuestra propuesta integra módulos técnicos (DevOps, SRE, IA ética) con talleres de habilidades blandas y governance de proyectos reales, apoyados en feedback 360° para asegurar un aprendizaje práctico alineado con la demanda del mercado.

Además, facilitamos comunidades de práctica y sesiones de networking para que los participantes compartan retos y éxitos, construyendo una red profesional sólida. Con este enfoque, preparamos a los profesionales para asumir roles estratégicos en entornos híbridos, multicloud y éticamente responsables.

Conclusiones

El mundo tech avanza a gran velocidad y las carreras emergentes reflejan las nuevas necesidades de la industria: desde la fiabilidad operativa de DevOps y SRE hasta la responsabilidad algorítmica de la IA ética. Aprovechar estas oportunidades requiere no solo formación técnica, sino también habilidades blandas como la comunicación, la adaptabilidad y el pensamiento crítico.

Invertir en formación continua, combinar plataformas de calidad con proyectos reales y construir una red profesional sólida son las claves para destacar en roles de vanguardia. Sea cual sea la especialidad que elijas, tu perfil se enriquecerá y contribuirás a impulsar la innovación de tu organización.

Te proponemos este plan de acción para explorar nuevas rutas tech:

• Selecciona tu área de interés: Elige una de las carreras descritas (por ejemplo, SRE o IA ética) y define un objetivo de aprendizaje concreto.
• Reserva tiempo de estudio: Bloquea al menos dos horas semanales para completar módulos en OpenWebinars u otra plataforma de tu preferencia.
• Lanza un proyecto piloto: Crea un prototipo (script de CI/CD, modelo explicable de IA, app low-code) que te ayude a interiorizar conceptos.
• Busca feedback: Comparte tu proyecto con la comunidad o un mentor y recoge sugerencias para mejorar.
• Actualiza tu hoja de ruta: Cada mes, revisa tus progresos y ajusta tus metas según los resultados obtenidos o nuevas tendencias detectadas.

Con este plan estructurado, estarás listo para abordar cualquiera de las carreras emergentes y mantener tu perfil tech siempre en la cresta de la ola. ¡A por ello!