El mercado ya no busca una habilidad estrella: la ventaja está en combinar

La inteligencia artificial encarece el talento tecnológico y eleva el valor del criterio, la comunicación, el liderazgo y la capacidad para asumir responsabilidades. Los datos de vacantes y salarios empiezan a mostrar un cambio: en muchos empleos, la ventaja profesional ya no reside en dominar una sola tecnología, sino en reunir capacidades que rara vez aparecen juntas. (Pulse aquí para acceder a la información de los puestos de éxito a los que podrá acceder si domina las 20 habilidades destacadas en el Barómetro de E&E). La pregunta ya no es solo qué empleos puede sustituir la inteligencia artificial. Hay otro cambio menos visible, pero quizá más importante, que empieza a reflejarse en las ofertas de trabajo, los salarios y los perfiles que buscan las empresas: algunas habilidades están ganando valor más deprisa que otras. Saber trabajar con inteligencia artificial es cada vez más útil. También lo son la ciberseguridad, los datos, el desarrollo de software o determinadas capacidades digitales avanzadas. Pero el mercado parece estar premiando especialmente a quienes no dependen de una única especialidad. Los perfiles más escasos suelen reunir varias capacidades a la vez: conocimiento técnico, pensamiento analítico, criterio para tomar decisiones, comunicación, liderazgo, comprensión del negocio y gestión del riesgo. Eso ayuda a explicar por qué dos profesionales con una formación técnica parecida pueden tener trayectorias y salarios muy diferentes. La diferencia no está siempre en conocer una herramienta más, sino en saber aplicar ese conocimiento a problemas importantes, explicar sus implicaciones y asumir responsabilidad sobre el resultado. Y esa tendencia empieza a aparecer también en los grandes estudios internacionales sobre empleo y habilidades. El Global AI Jobs Barometer 2026 de PwC, después de analizar más de 1.000 millones de anuncios de empleo en 27 países y territorios, calcula que las vacantes que exigen específicamente conocimientos de inteligencia artificial ofrecen, de media, una prima salarial del 62% respecto a puestos comparables que no los solicitan. Además, el número de empleos que requieren habilidades específicas de IA ha crecido un 69% desde 2019, frente al 9% del conjunto de las vacantes analizadas. Ese 62% no significa que cualquier profesional que aprenda a utilizar ChatGPT vaya a cobrar un 62% más. PwC compara salarios anunciados en empleos que requieren determinadas capacidades de IA con puestos similares que no las requieren. La cifra refleja sobre todo el precio que está pagando actualmente el mercado por un conocimiento todavía relativamente escaso. Y la escasez existe. En la encuesta global de ManpowerGroup de 2026, realizada entre unos 39.000 empleadores de 41 países, el 72% declara dificultades para encontrar el talento que necesita. Por primera vez, las capacidades relacionadas con inteligencia artificial aparecen como las más difíciles de cubrir, por delante de perfiles tradicionales de ingeniería y tecnologías de la información. Pero observar únicamente la prima de la IA puede llevar a una conclusión equivocada. La inteligencia artificial no está creando simplemente una nueva élite de especialistas tecnológicos. Está modificando las capacidades que se exigen dentro de muchas profesiones que ya existían. Otra investigación del Oxford Internet Institute (sobre 12 millones de ofertas de empleo en Estados Unidos entre 2018 y 2023 para observar qué ocurre con otras habilidades cuando aumenta la demanda de inteligencia artificial) cuestiona la idea de que la IA simplemente sustituye capacidades humanas. Allí donde aumenta su presencia también crece la demanda de habilidades complementarias, como alfabetización digital, pensamiento analítico, trabajo en equipo, resiliencia y agilidad. El efecto de complementariedad puede ser hasta un 50% mayor que el efecto de sustitución y reproducen patrones similares al extender el análisis al Reino Unido y Australia. Eso significa que una tecnología capaz de realizar una parte del trabajo puede aumentar simultáneamente el valor de la persona que sabe decidir qué trabajo delegar, cómo comprobarlo y qué hacer después con el resultado. La OCDE llega a una conclusión parecida: Su Employment Outlook 2026, concluye que las habilidades cognitivas y las capacidades relacionadas con la organización y la cooperación no funcionan de manera independiente. Se refuerzan. Los trabajadores con mayor capacidad numérica obtienen mejores retornos salariales cuando trabajan además con autonomía y en entornos de elevada cooperación. En industrias intensivas en tecnología digital, la OCDE recoge también evidencia previa de una prima adicional cuando un nivel elevado de numeracy (la capacidad de comprender, interpretar y utilizar números en situaciones reales) se combina con capacidades de autoorganización, gestión y comunicación. La cooperación en el trabajo está asociada, de media, con salarios un 6% superiores en los países analizados, aunque la propia OCDE advierte de que se trata de asociaciones estadísticas y no de una demostración automática de causalidad. El mercado no parece decir simplemente "aprenda IA". Está diciendo algo más exigente: aprenda IA y sepa qué hacer con ella. En las profesiones tecnológicas, esa lógica puede observarse con todavía mayor precisión. Diversos estudios de 2026 analizan cómo se remuneran diferentes combinaciones de capacidades en el mercado de trabajo de tecnologías de la información. La conclusión es que existe fuerte complementariedad entre conocimientos de inteligencia artificial y capacidades avanzadas de desarrollo de software. Esto ilustra bien lo que puede convertirse en uno de los principios del nuevo mercado de trabajo: una habilidad tecnológica no posee el mismo valor en cualquier contexto. Su precio depende de aquello con lo que se combine. Conviene introducir una cautela, porque el entusiasmo alrededor de las "habilidades híbridas" puede generar su propio mito. No existe evidencia suficiente para afirmar que añadir una habilidad humana cualquiera a una habilidad tecnológica vaya a producir automáticamente una prima salarial extraordinaria. Las vacantes que requieren conocimientos de IA tienden a pedir también más capacidades cognitivas, ejecutivas, estratégicas y de autogestión y ofrecen una prima salarial. Sin embargo, no hay una complementariedad salarial adicional generalizada entre todas las capacidades de IA y todas las habilidades no técnicas. Las diferencias varían mucho según sector, ocupación y tipo de conocimiento tecnológico. El futuro no pertenece a quien acumule indiscriminadamente veinte competencias en su currículum. Pertenece probablemente a quien construya una combinación coherente alrededor de problemas que el mercado necesita resolver. El Stanford Digital Economy Lab lleva desde 2025 siguiendo datos administrativos de millones de trabajadores para detectar los primeros efectos de la IA generativa. Su actualización de agosto de 2026 no encuentra una destrucción generalizada del empleo atribuible a la inteligencia artificial. Pero sí encuentra una señal muy concreta entre los trabajadores de 22 a 25 años: En las ocupaciones altamente expuestas a la IA, su empleo se sitúa aproximadamente un 19% por debajo de donde estaría si hubiera evolucionado igual que el de jóvenes de la misma edad en profesiones menos expuestas. El ajuste parece producirse principalmente mediante una reducción de nuevas contrataciones y no mediante despidos masivos. Entre profesionales experimentados no aparece una brecha comparable. Hay, además, una diferencia fundamental: las caídas se concentran en ocupaciones en las que tecnología tiende a automatizar tareas humanas. Allí donde la IA actúa como complemento del profesional, el empleo se mantiene estable o aumenta, especialmente entre quienes tienen más experiencia. PwC, tras analizar 2,4 millones de empleos de entrada en Estados Unidos, concluye que los puestos junior más expuestos a IA son siete veces más propensos a exigir capacidades que tradicionalmente se asociaban con profesionales senior: liderazgo, criterio, pensamiento estratégico o interacción personal compleja. Durante décadas, muchas personas aprendían una profesión empezando por las tareas más sencillas: preparar un primer análisis, redactar un borrador, revisar documentos, buscar información, escribir código básico. Una parte de esas tareas es precisamente la que la IA puede asumir con mayor facilidad. El riesgo no es únicamente perder puestos junior sino eliminar peldaños de la escalera que permitía convertirse en senior. Esa es una de las razones por las que prácticas profesionales, mentoría, aprendizaje mediante proyectos y experiencias reales pueden adquirir mucho más peso en los próximos años. La interpretación es coherente con las señales de Stanford y PwC, aunque todavía es pronto para conocer toda su magnitud. El Global Cybersecurity Outlook 2026 del World Economic Forum indica que el 77% de las organizaciones encuestadas ya utiliza inteligencia artificial para alguna función de ciberseguridad, especialmente detección de phishing, respuesta ante intrusiones y anomalías y análisis del comportamiento de usuarios. Pero introducir IA no elimina la necesidad de profesionales. Cambia su trabajo. Entre los principales obstáculos para utilizar inteligencia artificial en ciberseguridad, el 54% de las organizaciones señala la falta de conocimientos o capacidades suficientes; el 41%, la necesidad de supervisión humana, y el 39%, la incertidumbre sobre los riesgos. El informe concluye que la automatización está desplazando a los especialistas desde algunas tareas repetitivas hacia supervisión estratégica, gobernanza y políticas de seguridad. La combinación que empieza a resultar escasa es reveladora: conocimiento de ciberseguridad más IA; capacidad técnica más evaluación del riesgo; automatización más supervisión humana; ingeniería más gobernanza. El propio WEF advierte de que, entre las organizaciones con niveles insuficientes de resiliencia cibernética, el 85% declara carecer de personas o capacidades críticas para cumplir sus objetivos de seguridad. Los perfiles donde se detectan mayores déficits incluyen especialistas en inteligencia de amenazas, ingenieros DevSecOps y expertos en identidad y gestión de accesos. A medida que la inteligencia artificial pasa de las pruebas experimentales a procesos que afectan a clientes, trabajadores, dinero o decisiones empresariales, saber construir el sistema deja de ser suficiente. Alguien tiene que decidir qué datos puede utilizar, quién puede acceder, qué resultados deben ser revisados, cuándo debe intervenir una persona y quién responde cuando el sistema se equivoca. Esa dimensión está haciendo crecer otra familia de capacidades: gobernanza de IA, gestión del riesgo, evaluación, cumplimiento, seguridad y supervisión. LinkedIn, al analizar la infraestructura de talento necesaria para desplegar inteligencia artificial, concluía que las organizaciones ya no necesitan únicamente ingenieros o investigadores de IA. El ciclo completo está creando demanda de perfiles técnicos, operativos y de gobernanza capaces de llevar los sistemas desde el desarrollo hasta su utilización segura dentro de la organización. En Europa esa capacidad ha dejado de ser únicamente una recomendación empresarial. El artículo 4 del AI Act establece obligaciones para que proveedores y organizaciones que despliegan sistemas de IA adopten medidas destinadas a garantizar un nivel suficiente de alfabetización en inteligencia artificial entre las personas encargadas de utilizarlos, teniendo en cuenta su conocimiento, experiencia y el contexto de uso. La alfabetización en IA, por tanto, empieza a significar algo bastante más amplio que saber redactar un buen prompt. Incluye comprender limitaciones, riesgos, contexto y responsabilidades. Hay otra razón por la que determinadas habilidades humanas pueden ganar valor. La inteligencia artificial reduce radicalmente el coste de producir una primera versión de muchas cosas: un texto, un resumen, una imagen, una presentación, una previsión, unas líneas de código o una lista de hipótesis. Eso cambia dónde está la escasez. Si producir diez alternativas cuesta unos segundos, el valor deja de concentrarse únicamente en generar y se desplaza hacia formular bien el problema, seleccionar, verificar, editar, contextualizar y decidir. Los datos del AI Jobs Barometer 2026 apuntan precisamente en esa dirección. En los puestos donde la IA automatiza componentes rutinarios y aumenta el peso del conocimiento experto, las empresas demandan con mayor intensidad juicio, creatividad y liderazgo. Y las capacidades exigidas en las ocupaciones más expuestas a IA están cambiando más del doble de rápido que en las menos expuestas. Eso ayuda a explicar por qué comunicación, creatividad o liderazgo no deberían considerarse el refugio sentimental de quienes no saben tecnología. Se están convirtiendo en capacidades complementarias de una economía más tecnológica. Este Barómetro y los análisis correspondientes se han elaborado con información de: World Economic Forum (Future of Jobs Report ); LinkedIn (Skills on the Rise 2026); ManpowerGroup (Global Talent Shortage 2026); Coursera (Job Skills Report 2026); OCDE (Employment Outlook 2026, returns to skills and training y A skills-first labour market); Cedefop (Skills Forecast); PwC (2026 Global AI Jobs Barometer); OIT (Generative AI and Jobs) Stanford Digital Economy Lab (Canaries, actualización agosto 2026); Comisión Europea (AI Act); Tecnoempleo (Informe Empleo Informática agosto 2026); Hays España (Mercado laboral y salarios 2026); Randstad Research (Guía salarial 2026); Michael Page (Estudio de Remuneración 2026); UX Salary Report 2026; DeepLearning; Oxford Internet Institute; OCDE (Employment Outlook 2026); Santander, BBVA, Swiss Re, Infojobs, Accenture, Deloitte, Hays, Capgemini, IESE, Esade, Universitat Politècnica de Catalunya, Universidad Politécnica de Madrid, Universitat de Barcelona, ENISA, Basf, CIPD, CFA Institute, Cyber Resilience Act.