Las competencias en IA se reparten en dos mercados laborales

Casi dos tercios de los puestos de nueva creación en los centros de capacidades multinacionales de la India exigen ya competencias en IA, según un análisis de contratación que volvió a los titulares la semana pasada. Es una cifra llamativa. También es fácil de usar mal. Si se toma como prueba de que dos tercios de los trabajadores deben convertirse en especialistas en IA, una empresa podría gastar su presupuesto de formación en resolver el problema equivocado.

La cifra procede de ANSR, una empresa que ayuda a multinacionales a crear y gestionar centros globales de capacidades, o GCC (global capability centres). Su informe, publicado el 24 de septiembre y comentado de nuevo por el Financial Express el 21 de octubre, examina más de 5000 vacantes activas y patrones de contratación que abarcan más de 20 000 puestos. ANSR afirma que alrededor del 65 % de los nuevos puestos GCC creados en 2026 requieren competencias en IA, mientras que la demanda de talento en IA y datos creció en torno al 45 % interanual.¹²³ Son los hallazgos de un mercado de contratación concreto y de uso intensivo de tecnología, no un censo del empleo en la India ni una previsión para todas las ocupaciones.

Lo más interesante es lo que ocurre al colocar este mercado especializado junto a la evidencia sobre los lugares de trabajo corrientes. Una investigación de diez países concluye que la mayoría de las vacantes explícitamente relacionadas con la IA siguen concentradas en ocupaciones técnicas. Mientras tanto, un estudio de la Comisión Europea publicado este mes indica que casi uno de cada tres trabajadores de la UE ha usado IA en el trabajo. La aparente contradicción desaparece cuando se distingue entre las personas contratadas para construir sistemas de IA y aquellas cuyo empleo actual implica cada vez más usarlos.

El denominador cambia la historia

Un centro global de capacidades no es una versión en miniatura de toda la economía. Estas unidades suelen crearlas grandes multinacionales para gestionar software, analítica, ingeniería de producto, finanzas y otras funciones centralizadas. Son precisamente los lugares donde la demanda de especialistas en integración de IA puede crecer con rapidez. ANSR señala que alrededor del 62 % de la contratación GCC de su muestra corresponde a perfiles con entre tres y ocho años de experiencia, con una mediana de seis años. Su cifra de crecimiento más alta, en torno al 1000 % en ofertas de ingeniería desplegada en cliente (forward-deployed engineering) e ingeniería de IA, afecta a un conjunto reducido de categorías de puestos.¹² Sin el número inicial de vacantes, un aumento porcentual de esa magnitud no dice cuántas personas se contrataron.

La empresa describe dos perfiles emergentes: los ingenieros AI-native, que integran la IA en el desarrollo de software, y los ingenieros desplegados en cliente, que combinan ingeniería con implantación de negocio. Son ejemplos creíbles de trabajo nuevo o recién destacado en torno a la IA. También exigen una profundidad de conocimiento técnico que un administrador de una ONG, el responsable de una tienda o un trabajador de caso de una administración local difícilmente necesita para usar un asistente de IA de forma responsable.

Hay además un límite en la información disponible. La página pública del informe de ANSR y su anuncio describen la muestra y las cifras principales, pero no publican suficiente detalle sobre la clasificación de las «competencias en IA» para que un lector externo pueda reproducir la medición del 65 % solo con el resumen público. A partir de esos materiales accesibles no queda claro hasta qué punto la categoría distingue entre construir un sistema de IA y usarlo en un puesto convencional. Eso no hace que la cifra carezca de valor. Significa que debe usarse como señal sobre la contratación en los GCC, con su alcance indicado, y no como referencia universal para los presupuestos de formación.

Un núcleo técnico contrata con otra caja de herramientas

Un documento de trabajo de julio de 2026 de Rafiazka Hilman y Julia Koltai ofrece una comparación más amplia. A partir de vacantes en línea de diez países recopiladas entre diciembre de 2025 y mayo de 2026, los investigadores observan que las ocupaciones STEM y técnicas representan aproximadamente entre el 75 % y el 85 % de los anuncios con competencias explícitamente relacionadas con la IA. Las ocupaciones de negocio y gestión forman un segundo grupo más pequeño; los cuidados, el servicio público, la educación, la logística y otros ámbitos suman proporciones mucho menores. El documento identifica un vocabulario técnico común en torno a Python, SQL, aprendizaje automático y análisis de datos.⁴

Esto es evidencia de dónde anuncian los empleadores explícitamente experiencia en IA, no de que la IA sea irrelevante fuera de la tecnología. Los propios autores advierten de que los anuncios en línea pueden sobrerrepresentar el empleo formal, urbano y de oficina, de que la clasificación por palabras clave y modelos puede pasar por alto el uso de IA incorporado en tareas corrientes, y de que los datos cubren un periodo corto. Sus hallazgos son descriptivos. No establecen que la IA haya causado cambios en la contratación, los salarios o la movilidad profesional.

Aun así, el contraste con la cifra de los GCC importa. Un centro de contratación especializado puede pedir competencias en IA a la mayoría de las nuevas incorporaciones, mientras que el mercado más amplio de esas competencias sigue dominado por el trabajo técnico. Ambas cosas pueden ser ciertas. Un directivo que las reduce a un único eslogan sobre «todos los empleos se convierten en empleos de IA» pierde la distinción más útil: ocupaciones distintas necesitan niveles de capacidad distintos.

Usar IA en el trabajo no es lo mismo que diseñarla

El Centro Común de Investigación (JRC) de la Comisión Europea dibujó otro mapa en su informe AI and Skills, fechado el 15 de octubre. A partir de datos de 2024-2025, indica que alrededor del 30 % de los trabajadores de la UE declaró usar IA en el trabajo. El uso declarado se acercó al 40 % entre los trabajadores de oficina, pero fue de en torno al 6 % en las ocupaciones elementales. En 2025, alrededor del 20 % de las empresas de la UE había adoptado tecnologías de IA.⁵ Esos porcentajes tienen denominadores distintos y miden cosas distintas: el uso por parte de los trabajadores, la ocupación y la adopción por parte de las empresas.

También miden algo diferente de una vacante que exige explícitamente Python o el despliegue de modelos. Un trabajador social puede usar IA para estructurar sus notas y seguir siendo responsable de juicios delicados. Un pequeño fabricante puede usar una herramienta ya hecha para clasificar las consultas entrantes. Un responsable de comunicación puede revisar una traducción redactada por un modelo. Son escenarios ilustrativos, no casos documentados del informe del JRC. Ninguno exige automáticamente un ingeniero de aprendizaje automático en plantilla. Cada uno exige, en cambio, conocimiento del ámbito, verificación, conciencia de la privacidad y una decisión clara sobre qué debe seguir siendo humano.

La OCDE lo señaló en un análisis de 2024 sobre ofertas de empleo: la mayoría de los trabajadores expuestos a la IA no necesitarán competencias especializadas como la ingeniería de aprendizaje automático o de procesamiento del lenguaje natural. Aun así, sus tareas y su combinación de competencias pueden cambiar. La OCDE también observó que las capacidades de gestión y de negocio ocupan un lugar destacado en las ocupaciones expuestas a la IA, mientras que la dirección de la demanda de determinadas competencias no es uniforme.⁶ Un plan de formación construido solo en torno a palabras clave técnicas pasaría por alto gran parte de esta transición.

La oportunidad está en el puente, no solo en el laboratorio

El mercado intermedio entre la ingeniería especializada y el uso cotidiano de herramientas puede ser especialmente decisivo para las organizaciones pequeñas. Un empleado de operaciones competente que sepa identificar un proceso útil, entender sus datos, probar un flujo de trabajo con IA, reconocer los fallos y trabajar con un proveedor técnico externo cumple una función de puente muy valiosa. Puede que ese puesto nunca se anuncie como «ingeniero de IA». Sus responsabilidades, sin embargo, pueden ampliarse. Es una interpretación editorial de la evidencia, no un recuento medido de puestos de nueva creación.

El riesgo va en ambas direcciones. Si los empleadores exigen cualificaciones técnicas avanzadas para puestos que requieren sobre todo un uso cuidadoso de herramientas, pueden elevar innecesariamente las barreras de entrada. Si suponen que unas pocas horas de formación con un chatbot bastan para desplegar decisiones automatizadas en contextos sensibles, pueden generar un trabajo inseguro y exponer a su personal a responsabilidades que exceden su competencia. El documento transnacional de julio plantea una preocupación relacionada: los requisitos específicos de IA son más visibles en un núcleo técnico ya aventajado y pueden reforzar las barreras de entrada. Sus datos no demuestran que esto ocurra en todas las ocupaciones.

El análisis de la Comisión Europea del 14 de octubre sobre la adopción de la IA en los sectores estratégicos añade otra limitación. Indica que la adopción pasó del 7 % de las empresas de esos sectores en 2021 al 18 % en 2025, con diferencias sustanciales entre industrias. Señala la escasez de experiencia relevante y la incertidumbre regulatoria entre los obstáculos para la adopción.⁷ Para una organización pequeña, la limitación decisiva puede no ser el número de empleados que saben escribir prompts ni la ausencia de un equipo de ciencia de datos. Puede ser que falte alguien que entienda el flujo de trabajo lo bastante bien como para elegir una aplicación segura y útil y juzgar sus resultados.

Un plan de competencias debe partir del trabajo, no del titular

Una forma práctica de no confundir estos mercados es separar tres tipos de responsabilidad. Algunas personas deben construir e integrar sistemas: necesitan competencias de software, datos, seguridad y evaluación. Otras deben llevar adelante el trabajo con apoyo de la IA: necesitan suficiente dominio de las herramientas para plantear tareas, proteger la información y reconocer errores. Un tercer grupo debe autorizar y supervisar los usos que afectan a clientes, empleados o personas vulnerables: necesita propiedad del proceso, reglas de escalado y la autoridad para decir que no. En una organización pequeña, una misma persona puede cubrir más de un grupo, pero las capacidades no son intercambiables.

Para una empresa de servicios hipotética de 35 personas, esta distinción cambia la decisión de inversión. Antes de encargar un curso para toda la empresa sobre desarrollo avanzado de IA, el responsable podría identificar qué tareas requieren realmente trabajo de integración, cuáles podrían beneficiarse de herramientas aprobadas y cuáles exigen una validación humana independiente. Se podría formar a un empleado con experiencia para probar y documentar un flujo de trabajo; la implantación especializada podría contratarse cuando haga falta. Es un marco de decisión propuesto, no una intervención probada ni una promesa de ahorro.

La medida adecuada del progreso sería entonces si la organización puede completar una tarea definida de forma más fiable, segura o eficiente, y si los empleados entienden los límites de las herramientas que usan. Contar certificados de IA o añadir «IA» a las descripciones de puesto es mucho más fácil. También es menos informativo.

La pregunta equivocada es si todos necesitan competencias en IA

Los datos de contratación de los GCC de la India muestran que la capacidad avanzada en IA se está convirtiendo en una prioridad seria de contratación en una parte especializada y en expansión de la economía. Las vacantes de varios países muestran lo concentrada que sigue esa demanda explícita. Las encuestas europeas a trabajadores muestran una IA que llega mucho más allá de esos cargos técnicos. Ninguna de las tres fuentes anula a las otras. Describen capas distintas del mismo mercado laboral.

Para los líderes que deciden a quién contratar y a quién formar, la pregunta útil no es «¿Qué porcentaje de empleos requiere IA?». Es «¿Quién debe construirla, quién debe usarla bien y quién debe poder cuestionarla?». Confundir esas respuestas podría crear una costosa brecha de competencias fabricada por la propia organización.

Cómo puede ayudar hilighter

Cuando las competencias en IA significan cosas distintas en cada puesto, los equipos necesitan un mapa claro del trabajo, las evidencias y el crecimiento. hilighter ayuda a mapear competencias por puesto, comparar a las personas con los requisitos mediante Competencias y talento, reconocer el aprendizaje en Evidencias y reconocimiento de competencias, definir planes de desarrollo personalizados y explorar una visión indicativa del impacto potencial de la IA en los empleos. Un plan gratuito cubre hasta tres roles.

Fuentes

1. ANSR, Talent Trends in GCCs in India 2026, 24 de septiembre de 2026.
2. ANSR, New ANSR Report Finds AI Skills Driving GCC Hiring in India, nota de prensa, 24 de septiembre de 2026.
3. Financial Express, 65% of new GCC roles need AI skills, 21 de octubre de 2026.
4. Hilman, R. y Koltai, J., Occupational Convergence or Divergence?, documento de trabajo, 30 de julio de 2026.
5. Centro Común de Investigación de la Comisión Europea, AI and Skills, 15 de octubre de 2026.
6. OCDE, Artificial intelligence and the changing demand for skills in the labour market, 10 de abril de 2024.
7. Centro Común de Investigación de la Comisión Europea, AI adoption more than doubles in almost every EU strategic sector, 14 de octubre de 2026.

Fuentes revisadas por última vez: 27 de octubre de 2026. Las cifras de ANSR describen muestras de contratación GCC; la clasificación de «competencias en IA» detrás del 65 % no es totalmente reproducible solo con el resumen público. Las cifras del JRC y de la OCDE miden denominadores distintos (uso por parte de los trabajadores, vacantes, adopción por parte de las empresas).