AI Engineer en 2026: Fundamentos Reales y Qué Evalúan las Big Tech [1/4]

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¿Estás aprendiendo Inteligencia Artificial… o solo estás aprendiendo a consumir APIs?

El mercado tecnológico en 2026 cambió de forma radical.
En polos como San Francisco, Austin o Nueva York, ya no se buscan desarrolladores que sepan qué es un token o cómo escribir un prompt. Se buscan AI Engineers capaces de diseñar sistemas resilientes, sostenibles y rentables, incluso cuando los modelos fallan.

En este primer video de la serie “AI Engineering Foundations”, analizamos sin hype ni slogans cuál es la realidad del rol en empresas de primer nivel.
Acá no hablamos de moda: hablamos de ingeniería.

🚀 En este video vas a aprender:

La anatomía del rol
Por qué un AI Engineer es, ante todo, un Software Engineer con mentalidad de sistemas.

Taxonomía técnica clara
Diferencias reales entre Machine Learning clásico, Deep Learning y Generative AI, y cuándo NO usar GenAI.

Métricas que importan en producción
Por qué el accuracy puede ser engañoso y cómo usar Precision, Recall y la matriz de confusión correctamente.

Bias–Variance Tradeoff
La herramienta científica para diagnosticar modelos que fallan y dejar de probar “a ciegas”.

IA sostenible (Green Software)
Cómo optimizar costos y consumo energético usando AWS Graviton, quantization y buenas decisiones de arquitectura.

Seguridad en sistemas con IA
Introducción al OWASP Top 10 para modelos de lenguaje y por qué el modelo debe tratarse como input no confiable.

“Usar IA es llamar a un endpoint.
Diseñar sistemas con IA es saber qué arquitectura construir para que el sistema sea resiliente cuando el modelo falle.”

Tiempo,Título del Capítulo
0:00, El error que te dejará fuera de las Big Tech en 2026.
1:30, Quién soy y qué vas a aprender en esta serie.
2:45, ¿Qué es realmente un AI Engineer hoy? (No es lo que crees).
5:10," El enfoque ""Model-First"": La trampa del desarrollador junior."
7:00, Taxonomía de la IA: De los Sistemas Expertos a la GenAI.
10:15, "Cuándo decir NO a la IA: Costo, Riesgo y TCO."
13:40, "Métricas en producción: Precision, Recall y Concept Drift."
16:20, Diagnosticando modelos: El Bias-Variance Tradeoff.
18:50, Seguridad y Green Software: El compromiso del Ingeniero Senior.
21:30, "Conclusión: Conviértete en el arquitecto, no en el operador."

👤 Sobre mí

Soy Marcos Lozina, Licenciado en Sistemas y profesional certificado en AWS Cloud.
Trabajo en la intersección entre Backend, IA aplicada y Green Software, con un enfoque claro: construir tecnología que no solo sea inteligente, sino escalable, eficiente y responsable.

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