Saber cómo consultar ChatGPT, Gemini o Claude no convierte a nadie en un experto en IA generativa ni en herramientas de inteligencia artificial. El ámbito es mucho más amplio y complejo, especialmente en un contexto tecnológico que evoluciona a gran velocidad.
A pesar de que miles de trabajadores han perdido su empleo como consecuencia de la adopción de la IA, el número de ofertas de trabajo que demandan “habilidades en IA” no para de crecer. Según datos publicados en diciembre por la firma de selección de personal Manpower Group, las menciones a competencias en inteligencia artificial en las ofertas de empleo aumentaron un 5% interanual. La compañía atribuye este incremento, en parte, al desarrollo acelerado de la IA y a la creciente demanda de habilidades en aprendizaje automático.
Pero ¿qué se entiende exactamente por habilidades en IA? Computerworld ha hablado con expertos y directivos del sector, que han compartido su visión sobre las competencias que los profesionales deben desarrollar para seguir siendo competitivos en un mercado laboral volátil e incierto.
La conclusión general es clara: no se trata únicamente de dominar habilidades técnicas como el prompt engineering o el llamado vibe coding. Los candidatos deben ser capaces de demostrar un uso tangible de la IA para resolver problemas reales y, además, mostrar la flexibilidad necesaria para adaptarse a tecnologías que cambian de forma constante.
No basta con usar ChatGPT
Saber utilizar herramientas de IA generativa como ChatGPT de OpenAI o Google Gemini es un punto de partida, pero resulta insuficiente. Según Carter Busse, CIO de Workato, los futuros empleados deben ser capaces de utilizar la IA como un socio que ayude a pensar de forma proactiva.
“Si un agente es capaz de anticiparse para ayudar a un humano, eso supondrá un cambio revolucionario”, afirma Busse.
En este contexto, las habilidades en IA implican comprender los procesos subyacentes que se utilizan, reconocer la importancia de los datos y las señales relevantes, y ser capaz de integrar esa información en las herramientas de IA para mejorar la eficacia en el trabajo.
“La IA puede ayudar a los usuarios a darse cuenta del potencial de todos esos datos procedentes de proveedores, clientes, equipos de ventas, finanzas o incluso de la dirección general… y eso es algo muy real”, señala.
El auge de la ingeniería de contexto
Una de las primeras habilidades asociadas a la IA fue la ingeniería de prompts, es decir, la capacidad de obtener los resultados deseados formulando las preguntas adecuadas. Sin embargo, esta competencia básica está siendo desplazada por un concepto más avanzado: la “ingeniería de contexto”.
La ingeniería de contexto puede entenderse como una evolución del prompt engineering. Implica diseñar instrucciones capaces de ofrecer respuestas coherentes y predecibles. El objetivo ideal es que “cada vez que se haga la misma pregunta, se obtenga siempre la misma respuesta”, explica Bekir Atahan, vicepresidente de Experis Services, división de Manpower Group.
Esta habilidad resulta crítica porque los modelos de IA evolucionan rápidamente y las respuestas pueden variar de un día para otro. La ingeniería de contexto busca garantizar resultados consistentes a pesar de la rápida transformación del ecosistema de IA.
“Los seres humanos están pasando de ser operadores a diseñadores de políticas”, afirma Atahan, quien añade: “El futuro del trabajo consistirá en supervisar la inteligencia, no en producir directamente el resultado”.
Para ello, la ingeniería de contexto exige que los empleados sean expertos en su materia y en su dominio funcional, lo que permite mitigar riesgos habituales asociados a la IA, como las alucinaciones o las incoherencias lógicas.
Un experto en la materia comprende las definiciones, limitaciones y umbrales de confianza de un área concreta de conocimiento, lo que facilita la validación de resultados y reduce la ambigüedad. “Cuando la IA se equivoca, alguien tiene que ser capaz de decir: ‘Esto no está bien, corrígelo’, o de establecer las salvaguardas necesarias”, añade Atahan.
La importancia de la gobernanza de la IA
Deepak Seth, analista director de Gartner, coincide en que la gobernanza de la IA fue una de las habilidades más demandadas en 2025 y seguirá siéndolo en los próximos años. Según Seth, ser un perfil generalista con conocimientos superficiales de múltiples áreas de la IA aporta menos valor que una especialización clara.
Una buena gobernanza de la IA implica minimizar riesgos, garantizando al mismo tiempo la responsabilidad y la confianza. Tanto la confianza como la soberanía de la IA serán competencias especialmente demandadas en 2026.
“Más allá de los algoritmos y la programación, la próxima ola de talento en IA debe tender puentes entre la tecnología, la gobernanza y el cambio organizativo. La habilidad más valiosa en IA en 2026 no será programar, sino generar confianza”, afirma Seth.
En este sentido, recomienda a los profesionales profundizar en la tecnología más allá de la formación académica tradicional. “Más que hacer un curso, acude a conferencias”, aconseja, y añade: “Si trabajas en finanzas, asiste a eventos del sector financiero”.
Dado que la IA se ha vuelto omnipresente en el mundo empresarial, casi todas las conferencias abordan el tema desde distintas perspectivas. Por eso, resulta clave “entender cómo se está hablando de la IA dentro de cada contexto de negocio”, señala Seth.
Hacer de la IA una aliada
Cuando sea pertinente, los candidatos deben ser capaces de demostrar cómo utilizarían la IA para resolver un problema real. Esto pone de manifiesto su capacidad de adaptación y su disposición a integrar la IA como aliada en los flujos de trabajo corporativos, algo que las organizaciones valoran especialmente.
“Una buena señal es preguntar a los candidatos cómo diseñarían una entrevista o una prueba para casa en la era de la IA generativa. Eso revela rápidamente hasta qué punto comprenden las herramientas y su impacto”, explica Matthew Blackford, vicepresidente de ingeniería de RWS.
Según Blackford, la competencia real en IA se refleja en la curiosidad y en la experiencia práctica. “Los candidatos más sólidos pueden hablar con honestidad de lo que han probado, de lo que no ha funcionado y de lo que han aprendido”, afirma, subrayando que estas habilidades son igualmente relevantes para ingenieros, responsables de producto y líderes tecnológicos.
Muchas empresas están impulsando programas de desarrollo ciudadano para mejorar las competencias en IA de sus empleados. Estos programas fomentan la iniciativa individual para resolver problemas y representan un activo que los profesionales pueden trasladar a futuros puestos.
La empresa de software Ivanti, por ejemplo, cuenta con un Consejo de Gobernanza de IA que anima a los empleados a participar activamente y a desplegar sus capacidades en este ámbito.
“El consejo permite a los empleados presentar herramientas para su evaluación, lo que fomenta la colaboración y la innovación, al tiempo que mantiene la supervisión y la responsabilidad en todos los departamentos”, explica Brooke Johnson, vicepresidenta sénior y directora jurídica de Ivanti.
Mantener el interés y la capacidad de adaptación
Dado que la IA generativa y otras tecnologías de IA aparecieron hace apenas tres años, el número de verdaderos expertos sigue siendo limitado. Además, con la rápida evolución desde la IA generativa hacia la IA agentiva y la emergente IA física, los profesionales deben mantenerse continuamente actualizados.
“Las cosas evolucionan tan rápido que no existe un conjunto de habilidades perfecto. Más que las habilidades concretas, lo que realmente importa son las actitudes: la capacidad de adaptarse al cambio y de aprender con rapidez”, concluye Seth.
Desde un punto de vista técnico, las habilidades en IA representan una evolución natural del oficio a medida que surgen nuevas herramientas y paradigmas. “Lo que marca la diferencia es la capacidad de adaptación y un interés genuino por aprender”, concluye también Blackford.
Fuente: CIO