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Formas de ganar dinero para mamás en permiso de maternidad: ¿qué opciones están disponibles en el año 2025?

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La licencia por maternidad, aunque llena de felicidad por el tiempo con el bebé, puede ser un desafío para el presupuesto familiar. Sin embargo, hoy en día ser padre no significa renunciar a la autorrealización y la independencia financiera. Por el contrario, es una excelente oportunidad para adquirir nuevas habilidades o monetizar las que ya tienes, sin alejarte de tu hijo. En este artículo exploramos diversas y accesibles formas de ingreso para las mamás en licencia por maternidad, que te permitirán no solo mejorar tu situación económica, sino también encontrar nuevas fuentes de inspiración y desarrollo.

Programación

La informática no se trata solo de gráficos y oficinas. En 2025, la industria ofrece formas de ingreso para las mamás en licencia por maternidad que pueden transformar el tiempo de cuidado del bebé en un punto de entrada a uno de los sectores mejor remunerados.
El desarrollo frontend muestra resultados después de 6 a 8 meses de formación. La tarifa promedio de un desarrollador principiante es de $760 a $1,010 por 4 a 6 horas al día. Los proyectos de Python en automatización pueden generar hasta $1,520 al mes, incluyendo tareas de web scraping, desarrollo de bots de Telegram e integración de API.

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Plataformas de aprendizaje como Hexlet, Yandex Practicum, SkillFactory ofrecen cursos en un modelo de «aprendizaje en flujo», que te permite combinar el aprendizaje de JavaScript, HTML, React y bases de datos con el horario de sueño de tu hijo. Casos reales: una graduada de SkillFactory consiguió un trabajo en una startup como desarrolladora junior tres meses después de completar el curso, con trabajo remoto y horario flexible.

Marketing digital

SMM, targeting, contenido: las formas de ingreso para las mamás en licencia por maternidad cada vez se basan más en el marketing digital. Las empresas no reducen sus presupuestos de promoción en línea, sino que los externalizan. Trabajar de forma remota durante la licencia por maternidad puede generar entre $445 y $1,270 al mes, ocupándote de la configuración de anuncios, gestión de cuentas y análisis.

El umbral de entrada es mínimo. Cursos de Netology y Skillbox ofrecen estrategias listas para usar en Instagram, VKontakte y TikTok. Los especialistas en SMM suelen cobrar en promedio $190 a $254 por proyecto. Los servicios adicionales de diseño de contenido y visual también generan ingresos. A menudo, los clientes buscan un especialista que combine las funciones de SMM y gestor de contenido.

Prestación de servicios contables y legales

Las formas de ingreso para las mamás en licencia por maternidad también abarcan profesiones más tradicionales como contadores y abogados. Con la educación adecuada, puedes prestar servicios a empresarios individuales y microempresas de forma remota. Los contadores a domicilio atienden de 5 a 15 clientes y ganan entre $760 y $1,900 al mes. Los abogados ofrecen consultas por mensajería y brindan asesoramiento en línea, desde revisión de contratos hasta preparación de demandas.

Frente creativo: blogs, diseño, administración

El modelo de ingresos multifacético surge de la combinación de creatividad y tecnología. Las formas de ingreso para las mamás en licencia por maternidad en este campo se basan en la sistematicidad y el interés por lo visual. El diseño web puede generar ingresos de hasta $635. Los principiantes suelen trabajar en proyectos como landing pages, tarjetas para marketplaces, portadas y presentaciones. El uso de Figma y Canva es un buen punto de partida.

Los administradores de escuelas en línea, blogs y marketplaces pueden ganar entre $380 y $890 al mes gestionando procesos de forma remota. Sus funciones incluyen la comunicación con clientes, moderación, carga de contenido y soporte técnico. El trabajo en casa para las mamás puede implicar la gestión de chats, CRM y apoyo a canales de Telegram.

Trabajo con textos: redacción, reescritura, edición

Si te gusta trabajar con palabras y tienes habilidades lingüísticas, trabajar con textos puede ser una excelente fuente de ingresos durante la licencia por maternidad. Incluye varios enfoques:

  • Redacción. Se trata de crear textos originales y persuasivos desde cero. Escribirás para sitios web, campañas publicitarias, publicaciones en redes sociales, correos electrónicos para llamar la atención del cliente y motivarlo a actuar.
  • Reescritura. Si necesitas modificar un texto existente para hacerlo único manteniendo el sentido, entra en juego la reescritura. Es una excelente manera para principiantes de comenzar una carrera en escritura, practicando la reformulación de información con tus propias palabras.
  • Edición. Para aquellos atentos a los detalles, la edición de materiales es adecuada. Consiste en revisar y corregir textos ya escritos en busca de errores gramaticales, de puntuación, estilísticos y lógicos. El objetivo es hacer que el texto sea perfecto para su publicación.

Todos estos enfoques permiten trabajar de forma remota, planificar tu horario de manera independiente y desarrollar tus habilidades lingüísticas, lo que los hace ideales para las mamás en licencia por maternidad.

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¿Cómo organizar el trabajo para las mamás en licencia por maternidad?

Combinar la maternidad y el trabajo durante la licencia por maternidad es un desafío, pero totalmente posible con el enfoque correcto. Aquí tienes algunos consejos que te ayudarán a organizar eficazmente tu tiempo y energía:

  1. Planifica tu horario teniendo en cuenta el ritmo de tu hijo. Aprovecha el tiempo en que el bebé duerme para las tareas más importantes o que requieren concentración. Piensa en cuándo tu hijo está más activo y cuándo puedes entretenerlo con juegos educativos para reservar horas de trabajo para ti.
  2. Crea un espacio de trabajo cómodo. Incluso un pequeño rincón donde no te distraiga nada puede ayudarte a concentrarte en ser productiva. Puede ser un escritorio separado o simplemente un sillón cómodo con tu computadora portátil.
  3. Utiliza la gestión del tiempo. Técnicas como el Pomodoro (25 minutos de trabajo, 5 minutos de descanso) pueden ser muy efectivas cuando cada minuto cuenta. Divide las tareas grandes en pasos más pequeños.
  4. No dudes en pedir ayuda. Involucra a tu pareja, abuelos u otros familiares si es posible. Incluso una hora de tiempo libre puede ser muy valiosa para el trabajo.
  5. Establece prioridades. Identifica las tareas más importantes del día y comienza por ellas. No intentes hacer todo de una vez para evitar el agotamiento.
  6. Cuida de ti misma. El descanso regular, una alimentación saludable y algo de actividad física son importantes para mantener la energía y la productividad. Una mamá que se cuida puede dar más tanto a su hijo como a su trabajo.
  7. Comienza con pequeños pasos. No intentes cargar con todo de una vez. Empieza con un proyecto o unas pocas horas al día, aumentando gradualmente la carga a medida que te adaptas.

Conclusión

El mundo moderno ofrece a las mamás muchas formas flexibles y rentables de ganar dinero, permitiéndoles combinar el cuidado de sus hijos con el desarrollo profesional. El trabajo remoto abre las puertas a sectores donde se valora la capacidad de aprender, adaptarse y gestionar eficazmente el tiempo. Aprovecha este período como un punto de entrada ideal a un nuevo sistema de coordenadas, donde podrás desarrollar tu potencial, mejorar el presupuesto familiar y encontrar inspiración sin salir de casa.

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Las tecnologías de la información en 2025 muestran un crecimiento exponencial. El desarrollo va más allá de la escritura de código: requiere anticipación, flexibilidad, optimización de procesos y actualización constante. Por lo tanto, cada herramienta para el trabajo de un programador se convierte no solo en un asistente, sino en un elemento conformador del sector productivo.

Entorno de desarrollo: la base del proceso

Las IDE modernas convierten la escritura de código en un proceso preciso y controlado. Visual Studio Code, con su abundancia de extensiones, reemplaza todo un arsenal de programas. JetBrains Rider acelera el desarrollo en .NET. IntelliJ IDEA es la solución principal para Java y Kotlin. En 2025, la programación es imposible sin autocompletado, navegación en el proyecto, refactorización y soporte integrado de git; todo esto lo proporciona el conjunto correcto de herramientas para el trabajo del programador.

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Control de versiones: seguridad en los cambios

Git sigue siendo el estándar. GitHub, GitLab y Bitbucket agregan funcionalidades como ramificación, solicitudes de extracción, revisiones, CI/CD. Ningún proyecto puede competir sin un historial de confirmaciones, pruebas automáticas antes de la fusión y copias de seguridad del sistema.

Automatización y CI/CD, garantía de funcionamiento continuo

Jenkins ejecuta pipelines con precisión hasta el segundo. GitHub Actions combina compilación, pruebas e implementación en un esquema unificado. GitLab CI agrega control de acceso, revisión automática y pruebas reglamentarias. Cada iteración pasa por una cadena: confirmación, compilación, prueba, implementación. Ningún error llega al entorno de producción. La integración con Docker, Kubernetes, Helm y Terraform convierte CI/CD en el eslabón entre el desarrollo y la infraestructura.

Cada herramienta para el trabajo del programador en este sistema cumple la tarea de control: seguimiento de la consistencia de los artefactos, reversión rápida, disparadores basados en tiempo o condición, registro de todas las etapas. Sin CI/CD, incluso el código perfecto pierde relevancia: no se puede entregar rápidamente y sin fallos.

Prototipado y diseño

Figma crea prototipos interactivos que reflejan la lógica del comportamiento de la interfaz. Storybook recopila una biblioteca viva de componentes, fijando estilos, estados y comportamientos. En conjunto, las herramientas crean no solo la apariencia, sino un entorno digital comprensible para el frontend, los probadores y el cliente.

Los componentes facilitan la comunicación del ingeniero con los diseñadores, reducen la cantidad de correcciones y disminuyen la barrera de entrada al proyecto. La combinación de las capas visual y de código acelera el lanzamiento del MVP, garantiza una UI unificada y elimina las correcciones caóticas después del lanzamiento.

Bases de datos y migraciones: estabilidad en el almacenamiento

PostgreSQL garantiza la fiabilidad del modelo relacional, admite desencadenantes, funciones y búsqueda de texto completo. MongoDB maneja cargas orientadas a documentos y permite la escalabilidad horizontal. Redis proporciona almacenamiento en caché, eventos pub/sub y acceso instantáneo a los datos.

Las herramientas para el trabajo del programador en esta categoría se encargan del almacenamiento, migraciones, reversión, indexación, creación de réplicas y copias de seguridad. pgAdmin y Compass visualizan la estructura y simplifican la administración. Liquibase o Flyway gestionan las migraciones de código, garantizando la integridad entre el desarrollo local y la producción.

Contenerización y orquestación

Docker aísla servicios, facilita el inicio y elimina las discrepancias entre entornos. Kubernetes distribuye la carga entre los nodos, realiza reinicios automáticos y escala los servicios para picos de carga. Helm implementa la infraestructura en minutos, Terraform mantiene el estado de la configuración.

El software convierte el código en una estructura repetible, elimina errores manuales y crea una arquitectura flexible. La actualización de componentes, el monitoreo del estado y la gestión de secretos se realizan de forma centralizada. Sin contenedores, hay implementaciones largas; sin orquestación, hay caos en producción.

Pruebas: filtro de calidad

Cypress prueba escenarios de usuario: clics, formularios, redirecciones. Playwright reproduce el comportamiento en diferentes navegadores. Selenium automatiza las verificaciones de regresión. JUnit, Jest, Mocha son fundamentos de las pruebas unitarias. Pact verifica la integración entre microservicios. Postman realiza pruebas de carga y verificaciones automáticas de API.

Las herramientas para el trabajo del programador en pruebas reducen la probabilidad de errores, proporcionan informes claros y aceleran el ciclo de retroalimentación. Un pipeline correctamente configurado cubre el código con pruebas, las ejecuta en CI y muestra los resultados antes de la implementación.

Depuración y perfilado

Chrome DevTools proporciona consola, perfilador y análisis de red. Postman Console registra solicitudes de API, tiempos y encabezados. Wireshark analiza el tráfico a un nivel bajo. VisualVM perfila la memoria, muestra fugas y ciclos. Los mecanismos de depuración garantizan el control del rendimiento, rastrean las consultas lentas, proporcionan seguimiento de la pila y muestran eventos de GC. Trabajar con el perfilado previene la degradación del producto y permite reaccionar a la situación antes de las quejas de los usuarios.

Plataformas en la nube e infraestructura

AWS CLI gestiona instancias, S3, funciones lambda. Azure Portal implementa máquinas virtuales, configura balanceadores de carga y VNet. GCP Console atiende a Firebase, Cloud Functions, BigQuery. La herramienta para el trabajo del programador en la nube automatiza la infraestructura. El enfoque de IaC (Terraform, Pulumi) garantiza la repetibilidad del entorno. Las funciones sin servidor reducen costos. Kubernetes en la nube reduce la carga en DevOps. El monitoreo y las alertas advierten sobre fallas en tiempo real.

Seguridad y auditoría

SonarQube analiza el código estático, detecta vulnerabilidades y malos olores en el código. Snyk verifica dependencias y notifica sobre paquetes vulnerables. Vault almacena claves, tokens y secretos de forma cifrada. Las tecnologías previenen la infiltración de código malicioso, evitan el uso de bibliotecas obsoletas y garantizan el cumplimiento de los estándares de seguridad (OWASP, SOC2). Sin análisis automático, ningún proyecto pasará una auditoría en sectores como salud, fintech o gobierno.

Crecimiento de la importancia de las metahabilidades

Solo una herramienta para el trabajo del programador no da resultados sin comprender la arquitectura, la lógica empresarial y las prioridades del producto. Las habilidades de pensamiento sistémico, la capacidad de interpretar métricas, y establecer procesos de DevOps aumentan el valor del desarrollador.

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Lo que se convertirá en imprescindible en 2025:

  1. Automatización a través de plataformas sin código.
  2. Integraciones de AIOps.
  3. Herramientas de análisis del comportamiento del usuario.
  4. Frameworks reactivos con enfoque en edge computing.
  5. Enfoque GitOps para la gestión de la infraestructura.

Conclusión

Cada herramienta para el trabajo del programador en 2025 deja de ser una solución aislada. El desarrollo moderno requiere un entorno integral donde cada componente, desde CI hasta pruebas, desde la base de datos hasta la nube, se integre en una arquitectura unificada. Los errores en producción se minimizan gracias a la infraestructura bien establecida. La eficiencia y la velocidad aumentan gracias al software que no complica, sino que simplifica el proceso.

En 2025, las redes neuronales para escribir código se han convertido en una parte integral de la transformación digital en el desarrollo de software. Su uso ya no es experimental: se están implementando activamente en la práctica diaria, optimizando procesos de trabajo y aliviando la carga de los especialistas. Tareas complejas que solían llevar horas ahora se resuelven en minutos. Este enfoque cambia la percepción misma de la programación, ampliando los horizontes de la creatividad técnica.

¿Cómo afectan las redes neuronales al trabajo de los programadores?

La integración de redes neuronales en el desarrollo de código permite delegar acciones rutinarias y centrarse en el diseño de la arquitectura, la lógica empresarial y la experiencia de usuario. El principal efecto se traduce en un aumento de la productividad, una depuración más rápida y una reducción de errores gracias al análisis automático. Estas soluciones no reemplazan al ser humano, sino que potencian sus capacidades.

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Las redes neuronales modernas para TI abarcan diversas áreas, desde la generación de estructuras simples hasta módulos complejos, incluida la documentación, las pruebas, el refactoring y el control de seguridad. El uso de la inteligencia artificial en TI no se limita solo a la generación: analiza el contexto, considera el estilo del proyecto y predice intenciones.

Principales áreas de aplicación

Para comprender el alcance de la implementación, es necesario destacar las principales áreas en las que las redes neuronales para desarrolladores tienen un efecto máximo:

  • Optimización en las primeras etapas de diseño;
  • Creación automática de pruebas y unidades;
  • Análisis de vulnerabilidades con recomendaciones;
  • Traducción entre lenguajes de programación;
  • Generación de documentación en tiempo real.

Así, las herramientas de IA para TI se convierten en asistentes universales en toda la cadena de producción de software, desde la idea hasta el lanzamiento.

Principales redes neuronales para escribir código: funcionalidad y beneficios prácticos

En 2025, las redes neuronales se han convertido en asistentes completos en el trabajo diario de los programadores. A continuación se presentan las soluciones más relevantes:

  • ChatGPT: una herramienta de IA versátil que se aplica activamente en entornos de desarrollo, permitiendo escribir, corregir, explicar y optimizar el desarrollo. Admite múltiples lenguajes de programación, puede mantener diálogos adaptándose al estilo de comunicación;
  • GitHub Copilot: un producto conjunto de OpenAI y GitHub, integrado en la mayoría de los IDE populares. Ofrece autocompletado en tiempo real teniendo en cuenta el contexto, simplificando la escritura de código estándar y ahorrando tiempo en tareas rutinarias, utilizado activamente en el desarrollo frontend y backend;
  • Tabnine: ideal para el desarrollo en equipo. Utiliza modelos privados entrenados en un proyecto específico, respeta estándares internos, cumple con la estilística y admite más de 20 lenguajes de programación;
  • CodeWhisperer: una solución de Amazon, inicialmente orientada a desarrolladores en el ecosistema AWS. Además de la generación, proporciona análisis de seguridad e integración con servicios en la nube;
  • Cody: un asistente inteligente capaz de comprender grandes volúmenes. Explica, comenta, encuentra errores y ofrece correcciones;
  • CodeT5: una red neuronal de investigación con código abierto. Admite tareas de generación, refactoring, corrección y traducción entre idiomas. Se utiliza tanto con fines educativos como en el desarrollo de soluciones personalizadas en entornos empresariales;
  • Fig: facilita el trabajo en la terminal al proporcionar autocompletado de comandos, descripciones de banderas y sugerencias en tiempo real. Se integra fácilmente y se adapta al entorno del desarrollador. Ideal para especialistas en DevOps e ingenieros de sistemas;
  • Documatic: automatiza la búsqueda de documentación, extrayendo rápidamente la información necesaria de fuentes internas y externas, optimizando la comprensión del código ajeno y las bibliotecas;
  • AskCodi: facilita la creación de plantillas, funciones y solicitudes de API. Ofrece explicaciones claras, genera ejemplos y ayuda en entornos educativos. Admite comandos de voz y diálogos de texto, lo que lo convierte en una herramienta flexible para desarrolladores principiantes;
  • Snyk Code: una herramienta de análisis de seguridad integrada en los pipelines CI/CD. Verifica el cumplimiento de los estándares OWASP, detecta inyecciones SQL, XSS y otras vulnerabilidades. Permite a los equipos abordar oportunamente posibles amenazas en la etapa de escritura.

Las redes neuronales descritas para escribir código forman un ecosistema flexible en el que no solo se automatiza, sino que se brinda un acompañamiento inteligente en todas las etapas de trabajo, desde la escritura hasta el lanzamiento final.

Ventajas de la implementación de redes neuronales en el desarrollo

La amplia implementación de tecnologías de IA en la programación proporciona una serie de beneficios tangibles:

  • Aceleración de tareas, desde la escritura de código hasta su mantenimiento;
  • Reducción de operaciones rutinarias y mayor enfoque en la creatividad;
  • Adaptación al nivel del usuario, desde pasante hasta ingeniero senior;
  • Cumplimiento preciso de estilos, decisiones arquitectónicas y mejores prácticas.

Cada una de estas ventajas contribuye a mejorar la eficiencia de la programación sin perder calidad y gestionabilidad.

¿Cuándo las redes neuronales no son suficientes?

A pesar de las amplias capacidades, las redes neuronales para escribir código no son universales y tienen una serie de limitaciones que enfrentan tanto programadores novatos como experimentados. Uno de los principales desafíos es la interpretación de contextos complejos en proyectos a gran escala.

También surgen problemas al generar en áreas nuevas o altamente especializadas donde no hay suficiente material de entrenamiento. En tales casos, la red neuronal puede ofrecer soluciones sintácticamente correctas pero lógicamente incorrectas, lo que requiere verificación y ajustes manuales.

No se puede pasar por alto el factor de seguridad. Al escribir código relacionado con el procesamiento de datos, la autenticación o operaciones financieras, la generación automática puede llevar a vulnerabilidades, especialmente si las recomendaciones no pasan una auditoría.

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Por lo tanto, las redes neuronales para la generación de código actúan como asistentes, no como reemplazos completos de humanos. Su eficacia es alta en tareas rutinarias y en la aceleración de etapas de trabajo, pero los elementos críticos requieren la intervención del programador, su experiencia y comprensión de la especificidad del proyecto.

Redes neuronales para escribir código: lo principal

En 2025, las redes neuronales para escribir código dejaron de ser experimentales y se han integrado firmemente en la vida cotidiana. Resuelven tareas específicas, ayudan en procesos rutinarios, aceleran la llegada de productos al mercado. Con una integración adecuada, la IA se convierte no solo en una herramienta, sino en un socio confiable en el desarrollo digital.