El aumento y el caso de la ingeniería rápida: cómo una profesión de IA prometedora se volvió obsoleta en muy poco tiempo

El ascenso y la caída del trabajo de IA más popular de 2023

La profesión de la pronta ingeniero anunciada como una profesión prometedora ha pasado por un ciclo de vida notablemente corto. Si bien los grandes modelos de voz como ChatGPT revolucionan el mundo del trabajo, resulta que los roles especializados para la redacción de entradas óptimas ya se han vuelto en gran medida superfluos en 2025. Según los informes actuales de Wall Street Journal, el "trabajo de IA más popular de 2023" ha desaparecido prácticamente del mercado laboral en unos pocos años. El rápido desarrollo de modelos de IA más potentes que están mejorando y mejorando en la comprensión de las intenciones de los usuarios han significado que las habilidades rápidas ahora tienen más demanda como competencia general y menos como perfil de trabajo independiente. Este desarrollo es un ejemplo de la velocidad sin precedentes con la que las tecnologías de IA cambian el mercado laboral.

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La breve historia de la ingeniería rápida

El término "ingeniería rápida" se creó en el curso de la propagación de modelos de idiomas grandes (modelos de idiomas grandes, LLM) y describe el arte de formular instrucciones precisas para obtener respuestas óptimas de los sistemas de IA. Entre 2022 y 2023, el interés en esta actividad aumentó rápidamente y se convirtió en un nuevo perfil de trabajo muy discutido en la industria tecnológica.

La fase alta: estado de ánimo de excavación de oro 2023

A finales de 2023, la ingeniería rápida era uno de los nuevos trabajos más codiciados en el sector de la tecnología. Un video del Wall Street Journal en noviembre de 2023 mostró que las empresas ofrecían salarios de hasta $ 250,000 al año para este papel. El video mostró que la ingeniería rápida era vista como un tipo de trabajo completamente nuevo que solo había sido posible a través de la aparición de grandes modelos de voz como Chatt.

El núcleo de esta actividad era escribir entradas de texto o "aviso" para obtener las mejores respuestas posibles de los sistemas de IA generativos. La lógica detrás de esto era simple: cuanto mejor sea la entrada, mejor será la salida. Los ingenieros rápidos fueron vistos como un traductor entre el hombre y la máquina, que también debería hacer que la tecnología compleja sea accesible para las personas sin conocimiento de programación.

La rápida desilusión

A pesar del entusiasmo inicial y la alta promesa salarial, se produjo rápidamente la desilusión. Al igual que Jared Spataro, director de marketing de KI en Microsoft, notó: "Hace dos años, todos dijeron:" Oh, creo que el ingeniero rápidamente será el trabajo candente ". Eso no resulta ser cierto en absoluto ”. Esta declaración ilustra qué tan rápido han cambiado las expectativas a esta descripción del trabajo.

La realidad en 2025 se ve diferente: Isabelle Bousquette de Wall Street Journal descubrió que no conoce a nadie con el título de trabajo "Ingeniero rápido", y los ejecutivos de tecnología con el que habló tampoco pudieron dar ejemplos. Lo que comenzó como una carrera prometedora se ha disuelto prácticamente en solo dos años.

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Razones para el rápido declive

El rápido descenso de la ingeniería rápida como una descripción de trabajo independiente puede atribuirse a varios desarrollos tecnológicos y organizacionales que han conducido juntos para tener ingenieros rápidos especializados apenas en demanda hoy.

Progreso tecnológico en modelos de IA

Un factor esencial para la disminución es el rápido desarrollo de los modelos de IA en sí. Las versiones más nuevas de los modelos de idiomas grandes se han vuelto significativamente mejores en intuición para comprender las intenciones de los usuarios. Esto reduce la necesidad de expertos altamente especializados que formulen la entrada perfecta.

Los sistemas de IA modernos ahora también pueden hacer preguntas si no entienden completamente una instrucción. Esta capacidad interactiva hace que las técnicas rápidas sofisticadas sean menos importantes porque los modelos pueden usar el diálogo para aclarar.

El informe anual de "tendencias tecnológicas" de Deloitte para 2025 identifica tres pilares que impulsan el desarrollo de IA hacia adelante: modelos de idiomas pequeños, modelos multimodales e IA basada en agentes. Estos desarrollos cambian la forma en que interactuamos con la IA y hacemos que la formulación rápida especializada sea cada vez más superflua.

Democratización del conocimiento rápido

Otra razón importante es la amplia mediación de habilidades rápidas dentro de las empresas. En lugar de confiar en especialistas individuales, hoy capacita a los empleados en diversas funciones en el uso efectivo de modelos de IA. Jim Fowler, CTO de Nationwide, lo resume de manera concisa: "Vemos que esto se convierte en una habilidad dentro de un título de trabajo, no un título de trabajo independiente".

Esta democratización del conocimiento corresponde a la tendencia general a ampliar las competencias de IA en lugar de concentrarlas en roles de expertos aislados. Esto permite que más empleados usen herramientas de inteligencia artificial de manera efectiva en sus áreas de trabajo específicas.

Integración en perfiles de trabajo existentes

Lo que alguna vez se pretendió como una profesión independiente se ha convertido en un componente dentro de los roles existentes. Las habilidades de AI-Prompt se consideran como un suplemento para los perfiles de trabajo existentes hoy, no como una carrera profesional separada. Esta integración refleja un enfoque más realista de cómo la IA está integrada en el mundo del trabajo.

Hannah Calhoon, vicepresidente de IA en, de hecho, confirmó: "No hemos visto necesariamente muchas actitudes reales para este papel". Esto indica que, a pesar de las publicas iniciales, la demanda real de ingenieros puros de inmediato era limitada.

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La transformación del mercado laboral por IA

El caso de la ingeniería rápida es ejemplar para los cambios rápidos que la IA causa en el mercado laboral. Este desarrollo encaja en un patrón más amplio en el que la IA se elimina tanto los trabajos como crea otros nuevos, pero a un ritmo que era desconocido hasta ahora.

Cambio en los requisitos para trabajos tecnológicos

El paisaje de JOBL en el sector tecnológico se está volviendo cada vez más complejo y confuso. Según el Wall Street Journal, los nombres de trabajo se han vuelto "más diversos, ambiguos, superpuestos y, a veces, más sin sentido". Esto se aplica particularmente en el área de la IA, donde surgen y desaparecen nuevos roles antes de que se pueda establecer una comprensión general de su significado.

Si bien la ingeniería de inmediato pierde rápidamente la importancia como disciplina independiente, aumenta la demanda de otras habilidades relacionadas con la IA. Los comentarios sobre LinkedIn indican que los ingenieros de sistemas de IA y otras posiciones que requieren un conocimiento técnico más profundo ahora tienen más demanda.

Efectos en el desarrollo de software

La IA no solo cambia los roles alrededor de la IA en sí, sino que también estableció campos profesionales como el desarrollo de software. Las herramientas de codificación basadas en IA, que pueden automatizar partes significativas del proceso de codificación, contribuyen a aumentos de eficiencia de más del diez por ciento y permiten una producción de código más rápida.

Este desarrollo podría conducir a equipos de desarrollo más delgados y requisitos más altos al contratar nuevos empleados, ya que las empresas dependen cada vez más de las herramientas de codificación generativa de IA. Este es otro ejemplo de cómo la IA transforma los campos profesionales existentes.

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El futuro de la rápida competencia

Aunque la ingeniería de inmediato pierde rápidamente la importancia como una profesión independiente, la capacidad de comunicarse de manera efectiva con los sistemas de IA sigue siendo relevante. Sin embargo, adquiere una forma diferente de la esperada originalmente.

Integración en diferentes campos profesionales

En el futuro, se espera que las habilidades rápidas se integren en una variedad de profesiones. Un usuario de LinkedIn comentó: "Cada equipo de marketing necesita a alguien con competencia de IA, pensamiento sistémico, experiencia rápida y mentalidad de prueba y aprendizaje. Se trata menos de títulos de trabajo y más de anclar estas habilidades en un equipo".

Esta perspectiva indica un desarrollo más matizado: en lugar de ingenieros dedicados de inmediato, las empresas necesitan empleados en varios departamentos que puedan usar herramientas de IA de manera efectiva. La capacidad de interactuar con la IA se convierte en una competencia básica, similar al conocimiento digital de hoy.

Nuevas especializaciones y tareas más complejas

Si bien la ingeniería rápida simple es obsoleta a través de modelos de IA más avanzados, se crean nuevos y más complejos rodillos. Un comentarista sobre LinkedIn menciona, por ejemplo, que su compañía ha contratado a un "coordinador rápidamente" en lugar de un ingeniero inmediato, cuya tarea es "solicitar el catálogo y guiar al usuario final funcional al crear su aviso".

Otro comentario indica que las indicaciones también están integradas en las tuberías de backend: "Mientras los LLM se usen en la búsqueda, en recomendaciones, resúmenes, trabajo basado en agentes o para la generación de contenido, alguien tiene que diseñar, probar y esperar el comportamiento del modelo a gran escala". Esto indica que la experiencia rápida especializada sigue siendo relevante en ciertos contextos técnicos.

Enseñanza para el mundo del trabajo impulsado por la IA

El aumento rápido y la caída de la rápida ingeniería ofrecen información valiosa sobre la dinámica del mercado laboral impulsado por la IA y brindan enseñanza para empleados y organizaciones.

Velocidad del cambio tecnológico

Quizás el conocimiento más importante es la velocidad sin precedentes con la que se desarrollan los perfiles de trabajo relacionados con la IA. Si bien las revoluciones tecnológicas anteriores a menudo necesitaban décadas para transformar ciertas profesiones, esto sucede en la edad de IA dentro de unos años o incluso meses.

Esta rápida evolución requiere una adaptación continua y disposición para desarrollar constantemente sus habilidades. También subraya la importancia de las competencias centrales transferibles para habilidades de nicho altamente especializadas que podrían desactualizarse rápidamente.

Tendencia a integrarse en lugar de especialización

Otro hallazgo importante es la tendencia a integrar las habilidades de IA en los roles existentes en lugar de crear especializaciones completamente nuevas. Esto corresponde a una visión más realista de cómo la tecnología está integrada en las organizaciones.

Para las instituciones educativas y los programas de capacitación, esto significa que debe transmitir habilidades de IA como un suplemento a las áreas especializadas existentes en lugar de capacitar a especialistas aislados de IA. La capacidad de usar herramientas de IA de manera efectiva en varios contextos profesionales se vuelve cada vez más valiosa que la experiencia técnica pura.

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El desarrollo del mundo laboral de IA

El rápido aumento y caída de la rápida ingeniería como una descripción de trabajo independiente ilustra el poder transformador de la inteligencia artificial en el mercado laboral. En solo unos años, una carrera profesional prometedora ha cambiado de una profesión especial altamente remunerada a una capacidad integrada que es relevante sobre diferentes roles.

Los avances tecnológicos en los modelos de IA, la creciente democratización del conocimiento y la integración de la IA en los perfiles de trabajo existentes han significado que los ingenieros dedicados apenas apenas tengan demanda hoy en día. Sin embargo, la capacidad de comunicarse de manera efectiva con los sistemas de IA sigue siendo valiosa, aunque en una forma diferente de la esperada originalmente.

Este desarrollo subraya la necesidad de que los trabajadores y las organizaciones se adapten y se capaciten aún más continuamente. En un mundo de trabajo que es cada vez más moldeado por la IA, aquellos que pueden anticipar los cambios tecnológicos y desarrollar sus habilidades en consecuencia.

El caso de la ingeniería rápida solo puede ser el comienzo de una transformación más amplia del mercado laboral por IA. Si bien surgen y pasan ciertas especializaciones, la capacidad de adaptarse y aprender continuamente sigue siendo la competencia más importante para el futuro del trabajo.

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