La IA encarece el talento tecnológico, pero los datos muestran que lo que más se paga es reunir capacidades que pocas veces van juntas: conocimiento técnico, criterio, comunicación y responsabilidad.
Dos profesionales con una formación técnica parecida pueden tener carreras y salarios muy distintos. Según el análisis que acompaña al Barómetro E&E de habilidades más demandadas que publica Expansión, la diferencia no suele estar en dominar una herramienta más, sino en saber aplicar ese conocimiento a problemas relevantes, explicar sus consecuencias y hacerse cargo del resultado.
La prima de la IA existe, pero no lo explica todo
PwC calcula que los puestos que exigen habilidades específicas de IA pagan, de media, un 62 % más que empleos comparables, frente al 57 % del año anterior. Además, estas ofertas crecieron un 69 % desde 2019, mientras que el total de vacantes creció un 9 %. La escasez también es real: ManpowerGroup informa que el 72 % de los empleadores tiene dificultades para encontrar talento y que, por primera vez, las capacidades de IA son las más difíciles de cubrir.
Hay que leer ese 62 % con cuidado. No significa que quien haga un curso de IA vaya a cobrar un 62 % más: compara puestos, no personas, y refleja sobre todo el precio de un conocimiento que todavía es escaso.
La IA no reemplaza: suma
Un estudio del Oxford Internet Institute, basado en 12 millones de ofertas de empleo en Estados Unidos, encontró que donde crece la demanda de IA también crece la de habilidades complementarias: alfabetización digital, pensamiento analítico, trabajo en equipo y resiliencia. Ese efecto de complementariedad puede ser hasta un 50 % mayor que el de sustitución.
La OCDE llega a una conclusión parecida: las habilidades cognitivas y las de cooperación se refuerzan entre sí. Por ejemplo, la cooperación en el trabajo se asocia con salarios un 6 % más altos, aunque la propia OCDE aclara que es una asociación estadística y no una relación de causa y efecto.
En otras palabras, el mensaje del mercado no es solo “aprende IA”, sino “aprende IA y sabe qué hacer con ella”.
Cuidado con el mito de lo “híbrido”
El propio análisis pone un límite. No hay pruebas de que sumar cualquier habilidad blanda a una técnica genere automáticamente un mejor salario. Las combinaciones que se pagan dependen del sector, del puesto y del tipo de tecnología. El futuro no es de quien acumula veinte competencias en el currículum, sino de quien construye una combinación coherente alrededor de problemas que el mercado necesita resolver.
Gobernar la IA: una nueva profesión
A medida que la IA pasa de las pruebas a procesos reales, alguien tiene que decidir qué datos usa, quién revisa sus resultados y quién responde cuando se equivoca. Así crece la demanda de perfiles de gobernanza, riesgo y cumplimiento. En Europa, además, el artículo 4 del Reglamento de IA (AI Act) obliga a las organizaciones a asegurar que quienes usan estos sistemas tengan un nivel suficiente de alfabetización en IA.
La ciberseguridad es un buen ejemplo: según el WEF, el 77 % de las organizaciones ya usa IA en esta área, pero el 54 % reconoce que le faltan capacidades para hacerlo. La automatización no elimina a los especialistas; los lleva hacia la supervisión y la gobernanza.
El riesgo para los perfiles júnior
El Stanford Digital Economy Lab no encuentra una destrucción generalizada de empleo por la IA, pero sí una señal en los jóvenes. Entre los trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones muy expuestas, el empleo está alrededor de un 19 % por debajo de lo esperado, sobre todo porque se contrata menos. A eso se suma un dato de PwC: los puestos de entrada más expuestos a la IA tienen siete veces más probabilidades de pedir habilidades que antes se exigían a perfiles sénior. El riesgo no es solo que haya menos puestos júnior, sino que desaparezcan los escalones que permitían llegar a sénior.
Qué significa esto para RR. HH.
- Definir puestos por combinaciones, no por listas. En lugar de sumar requisitos, identificar qué dos o tres capacidades deben ir juntas para resolver el problema central del puesto.
- Formar en IA según el rol. Los perfiles técnicos necesitan profundidad. El resto necesita saber cuándo usarla, cuándo desconfiar de ella y cómo revisar sus resultados. En Europa, además, es una obligación legal.
- Evaluar el criterio, no solo la herramienta. En la selección, conviene pedir casos en los que la persona tuvo que decidir, comprobar resultados y explicar riesgos.
- Proteger la escalera de aprendizaje. Prácticas, mentoría y proyectos reales para que el talento júnior siga ganando experiencia aunque la IA asuma las tareas más simples.
En resumen: la ventaja profesional ya no está en una habilidad estrella, sino en una combinación bien pensada. ¿Tu organización ya define los perfiles de esta manera?
Fuente: análisis del Barómetro E&E de las 20 habilidades más demandadas, Expansión (septiembre de 2026). Leer la nota original
