La IA facilita el trabajo en ciberseguridad y complica la entrada en la profesión

Imagine la cola de alertas de un analista de seguridad un lunes por la mañana. Un sistema de IA ya ha agrupado las alertas relacionadas, ha recuperado los registros pertinentes y ha propuesto qué comprobar a continuación. Para un equipo desbordado, es un alivio. Para alguien en su primer año, plantea una pregunta más incómoda: si el software se encarga ahora de las investigaciones rutinarias, ¿dónde aprenderá a investigar el próximo analista?

En nuestra opinión, esta no es sobre todo una cuestión de número de empleos. Es una cuestión de qué pasa con el aprendizaje que antes formaba parte del trabajo rutinario. La ciberseguridad hace muy visible el problema, porque la profesión lleva años apoyándose en la gestión repetitiva de alertas como aprendizaje. Pero el mismo patrón aparece allí donde la IA asume las tareas «sencillas» con las que practicaban los recién llegados.

Lo que encontró realmente la nueva encuesta

El 30 de septiembre de 2026, la empresa de automatización de seguridad Swimlane publicó una encuesta realizada por Sapio Research a 500 profesionales y responsables de operaciones de seguridad en Estados Unidos y Reino Unido.¹ Los principales resultados apuntan en dos direcciones:

El detalle más revelador está dentro del grupo del 24 %. Incluso entre quienes dicen que la IA ha limitado su propio aprendizaje, el 91 % declara una mayor satisfacción. El trabajo puede volverse más agradable mientras el acceso a él se complica. Son resultados distintos, y una empresa puede ver con facilidad el primero sin darse cuenta del segundo.

Hay límites importantes. La encuesta abarcó organizaciones de al menos 500 empleados que ya usan IA, y la encargó un proveedor que vende automatización de seguridad. Sus cifras describen experiencias y expectativas de los encuestados, no una caída medida en la contratación de perfiles junior. No deben aplicarse a pequeñas empresas ni a los empleadores en general.

Por qué las alertas rutinarias eran el campo de entrenamiento

Los centros de operaciones de seguridad (SOC) han dado tradicionalmente a los analistas junior un flujo constante de correos sospechosos, inicios de sesión inusuales, alertas de equipos y pruebas desordenadas. Gran parte es repetitivo. También es donde un analista aprende a distinguir una anomalía corriente de una amenaza real, a hacer mejores preguntas y a intuir cuándo una explicación demasiado limpia es errónea.

Las herramientas con IA ya pueden clasificar alertas, resumir pruebas, agrupar incidentes relacionados y redactar recomendaciones de respuesta. Pueden reducir el tiempo dedicado a falsos positivos evidentes, algo útil cuando la alternativa es dejar alertas sin revisar. El riesgo es más sutil que «menos tareas para los junior». Consiste en que las organizaciones mantengan las tareas pero les quiten el aprendizaje. Un junior al que se pide aprobar una recomendación de la IA sin saber qué registros se revisaron, qué explicaciones se descartaron ni cómo podría fallar la conclusión, supervisa sin entender. Eso no es experiencia, y no se convierte en experiencia con el tiempo.

La diferencia entre una IA que aconseja y una IA que actúa lo agudiza. Un sistema que sugiere una línea de investigación es una cosa. Un sistema autorizado a aislar un portátil, desactivar una cuenta o bloquear un proceso de negocio es otra. Cuanto más graves las consecuencias de la acción, más importa lo que la persona que la revisa ha aprendido realmente y puede verificar.

Un problema de competencias más que de plantilla

Otros estudios publicados este año apuntan en la misma dirección: la presión recae más sobre las competencias y las vías de carrera que sobre el número de empleos.

• SANS Institute y GIAC (marzo de 2026, 947 encuestados en todo el mundo). El 74 % de las organizaciones dijo que la IA está cambiando el tamaño o la estructura de roles de sus equipos de seguridad, pero solo el 16 % registró una reducción real de plantilla por la IA. Solo el 24 % afirmó tener trayectorias profesionales en ciberseguridad bien definidas y comunicadas con claridad. El 60 % consideró la falta de competencias el mayor problema, frente al 40 % que citó la falta de personal.² El 72 % de los encuestados eran responsables de seguridad, lo que influye en cómo se describen la contratación y el desarrollo.
• ISC2 (abril de 2026). A partir de su estudio sobre la fuerza laboral en ciberseguridad, ISC2 indicó que el 95 % de los encuestados ve al menos una necesidad de competencias en ciberseguridad en su organización, y que el 59 % califica esa carencia de crítica o importante. Advirtió contra la búsqueda de un perfil "imposible de encontrar" que combine los fundamentos de la seguridad con la capacidad de configurar e interpretar sistemas de IA, y recomendó invertir en el personal existente.³
• PwC (junio de 2026, más allá de la ciberseguridad). Al analizar 2,4 millones de ofertas de empleo de nivel de entrada en Estados Unidos, PwC observó que los puestos de entrada más expuestos a la IA tenían siete veces más probabilidades de exigir competencias tradicionalmente asociadas a puestos sénior, como liderazgo, creatividad o interacción cara a cara.⁴ Las ofertas muestran lo que piden las empresas, no a quién contratan ni si la IA causó el cambio.

Estas medidas no son intercambiables. Rediseñar un rol no es un despido, y una brecha de competencias no demuestra que falten candidatos adecuados. Aun así, en conjunto sugieren que muchas empresas están cambiando el trabajo más rápido de lo que construyen las vías para acceder a él. Describimos el mismo patrón en otras profesiones en la IA cambia las tareas más rápido que los puestos.

Los nuevos roles de IA siguen dependiendo de la experiencia de siempre

La automatización también crea trabajo. Los equipos de seguridad pueden necesitar personas que prueben las recomendaciones de la IA, auditen decisiones automatizadas, investiguen fallos de los modelos, diseñen reglas de escalado y expliquen incidentes a colegas no técnicos. El 41 % de Swimlane refleja esa expectativa, pero es una previsión de roles, no un recuento de vacantes ni de contrataciones. Analizamos cómo surge este trabajo de supervisión en la IA crea empleos para mantener la IA bajo control.

Hay una trampa. Esas responsabilidades requieren precisamente el criterio que construían las investigaciones rutinarias. Nadie puede evaluar con fiabilidad un modelo de detección de amenazas habiendo aprendido solo dónde pulsar «aprobar». Hace falta suficiente práctica para detectar un contexto ausente, una suposición errónea y el coste de un error para el negocio.

Para el personal con experiencia, menos clasificación repetitiva puede significar más tiempo para mentoría, pruebas de controles e investigaciones complejas. Para quienes empiezan, la oportunidad solo existe si alguien la diseña. La automatización no crea un aprendizaje por sí sola.

Qué pueden hacer las organizaciones más pequeñas

Una pequeña empresa o una ONG no debería intentar copiar un gran SOC. Muchas dependen de un proveedor externo, de un informático generalista o de un equipo compartido. Pueden beneficiarse de la detección automatizada teniendo aún menos capacidad para revisarla. La muestra de Swimlane no dice nada sobre la frecuencia de estas situaciones, así que sus porcentajes no deben trasladarse a empleadores más pequeños.

Las siguientes sugerencias son propuestas editoriales, no investigación validada. Buscan integrar el aprendizaje en el flujo de trabajo en lugar de convertirlo en un programa aparte:

1. Conservar las pruebas. Cuando un sistema automatizado marque o cierre un incidente, guarde suficientes datos subyacentes para que una persona pueda reconstruir el razonamiento.
2. Revisar algunos casos cada semana. Por ejemplo, una breve sesión semanal sobre una alerta gestionada por la IA, un falso positivo y un caso que escaló. No se trata de crear trabajo inútil, sino de obtener retroalimentación.
3. Rotar a los junior por revisiones supervisadas de recomendaciones de la IA, tanto correctas como incorrectas, y usar simulaciones o revisiones posteriores a incidentes para practicar decisiones que la automatización rara vez expone.
4. Dejar por escrito quién puede autorizar acciones de alto impacto (aislar un dispositivo, desactivar una cuenta) y cuándo es obligatorio escalar.
5. Ser honestos en las ofertas de empleo. Si un puesto junior implica ahora evaluar resultados de la IA, prevea enseñar el conocimiento del dominio que exige esa evaluación. Si no, «junior» se convierte en un salario más bajo con expectativas de sénior.

En la UE existe además una base legal. El artículo 4 del Reglamento de IA exige a los proveedores y responsables del despliegue de sistemas de IA adoptar medidas para favorecer la alfabetización en IA de su personal. Desde las modificaciones del "Digital Omnibus" de 2026, el texto aclara que esto no significa garantizar un nivel concreto para cada persona.^{5, 6} Integrar la revisión de resultados de la IA en la formación diaria es una forma práctica de demostrar que esas medidas existen.

La escalera profesional es una decisión de gestión

Los estudios anteriores no demuestran que la IA ya haya eliminado el primer peldaño de las carreras en ciberseguridad. Las cifras nuevas más sólidas son percepciones de encuestas, no pruebas de causa y efecto. Sí muestran tensión suficiente para justificar prudencia y no complacencia.

La pregunta decisiva es qué hacen las organizaciones con el tiempo que ahorra la IA. Pueden usarlo solo para procesar más alertas con menos personas, o también para enseñar a cuestionar las decisiones automatizadas. Si los junior pierden el trabajo repetitivo pero ganan una exposición estructurada a pruebas, criterio y responsabilidad, la profesión puede volverse más atractiva y más capaz. Si pierden tanto las tareas como la formación, la ganancia de productividad de hoy será la escasez de expertos de mañana. Puede que la IA esté facilitando el trabajo de seguridad. Si dificulta las carreras depende, en gran medida, de decisiones que las empresas están tomando ahora.

Preguntas frecuentes

¿Está eliminando la IA los empleos de entrada en ciberseguridad?

Los datos disponibles no lo demuestran. En la encuesta de SANS y GIAC, el 74 % de las organizaciones dijo que la IA está cambiando el tamaño o la estructura de los roles, pero solo el 16 % registró reducciones de plantilla. Lo que sí muestran las encuestas es preocupación por requisitos de entrada más altos y menos oportunidades para que los junior adquieran experiencia básica.

¿Por qué automatizar la clasificación de alertas afecta al desarrollo de competencias?

Las alertas rutinarias son donde los analistas aprenden a reconocer lo normal y lo anómalo. Si la IA se ocupa de ellas y los junior solo aprueban sus conclusiones, pueden asumir decisiones difíciles sin la experiencia necesaria para valorarlas.

¿Cómo puede un equipo pequeño seguir formando a los junior cuando la IA gestiona la rutina?

Conserve las pruebas detrás de las decisiones automatizadas, revise cada semana algunos casos gestionados por la IA con los junior, use simulaciones y revisiones posteriores a incidentes, y defina con claridad quién puede autorizar acciones de alto impacto.

Cómo puede ayudar hilighter

Mantener una escalera profesional empieza por saber qué competencias necesita cada puesto y en qué punto está cada persona. hilighter le ayuda a mapear las competencias por puesto, categoría y nivel de dominio, a implicar a los managers en su evaluación, a comparar las competencias de cada persona con lo que exige un puesto y a crear planes de desarrollo personalizados para quienes asumen nuevas responsabilidades, como revisar resultados de la IA. Su análisis AI Job Impact ofrece una visión orientativa de cómo la IA podría cambiar sus puestos. Hay un plan gratuito, y los planes se tarifican por número de puestos, con empleados ilimitados.

Fuentes

1. Swimlane, Swimlane Research: How AI is Reshaping the SOC Career Ladder, 30 de septiembre de 2026. Encuesta a 500 personas realizada por Sapio Research para Swimlane, proveedor de automatización de seguridad.
2. SANS Institute, SANS Research: The Cybersecurity Talent Shortage Narrative Is Wrong, marzo de 2026; GIAC, 2026 Cybersecurity Workforce Research Report, 11 de marzo de 2026.
3. ISC2, ISC2 Cybersecurity Workforce Study Deep Dive: Aligning Skills, People and Hiring in Cybersecurity, 17 de abril de 2026.
4. PwC, AI reshapes global labour market into two distinct paths, rewarding human skills: PwC 2026 Global AI Jobs Barometer, nota de prensa, 15 de junio de 2026.
5. AI Act Service Desk, Article 4: AI literacy, texto consolidado; Reglamento (UE) 2024/1689 (Reglamento de Inteligencia Artificial), artículo 4.
6. Reglamento (UE) 2026/1744 por el que se modifica el Reglamento (UE) 2024/1689 («Digital Omnibus» sobre IA), Diario Oficial de la Unión Europea, 24 de julio de 2026.

Fuentes y referencias normativas revisadas por última vez el 19 de octubre de 2026.