La revolución de las «skills» en inteligencia artificial para 2025

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la manera en que trabajamos, interactuamos y gestionamos nuestras tareas. Este cambio, impulsado por avances en automatización, algoritmos y aprendizaje automático, no solo transforma los procesos empresariales, sino que también modifica de manera directa las competencias que requiere el mercado laboral.

La demanda de habilidades relacionadas con la IA está experimentando un auge sin precedentes, pero no de la manera esperada. Según el informe Technology Trends for 2025 de O’Reilly, las habilidades fundamentales en IA, como prompt engineering, los principios básicos de IA y la IA generativa, están ganando más relevancia que las competencias específicas de plataformas. Este cambio refleja un nuevo enfoque hacia la preparación de un ecosistema de IA más amplio y diverso.

El auge de las habilidades fundamentales frente a las específicas

La inteligencia artificial (IA) sigue siendo un área de crecimiento explosivo en 2024, impulsando la demanda de habilidades específicas y generales. Un informe de O’Reilly destaca tendencias significativas en la adquisición de conocimientos relacionados con la IA, subrayando cambios clave en el enfoque de aprendizaje y adopción de tecnologías avanzadas.

La demanda de conocimientos fundamentales en IA, como el aprendizaje automático, la ingeniería de prompts y los principios básicos de IA, ha aumentado drásticamente, con crecimientos de hasta 456% en ingeniería de prompts y 386% en principios de IA. En contraste, las búsquedas específicas sobre GPT han disminuido un 13%, reflejando un cambio hacia un enfoque más amplio y adaptativo, aplicable a diversos modelos como Claude, Gemini y Llama.

Nuevas plataformas como LangChain y RAG han irrumpido con fuerza, proporcionando herramientas para construir aplicaciones más robustas sobre modelos de IA existentes. Estas tecnologías permiten integrar datos privados y atribuir respuestas a fuentes específicas, minimizando errores y mejorando la eficacia.

A pesar del entusiasmo, el informe advierte sobre un posible «valle de desilusión» en la adopción de IA, impulsado más por percepciones sociales que por limitaciones técnicas. No obstante, los avances en modelos inteligentes y agentes colaborativos, como las APIs de uso computacional de Anthropic, marcan caminos prometedores hacia aplicaciones prácticas y escalables.

Además de las plataformas, habilidades relacionadas con herramientas como GitHub Copilot y frameworks avanzados como PyTorch están en aumento. Estas tecnologías facilitan la colaboración humano-IA y la creación de aplicaciones más eficientes y seguras.

La demanda de habilidades relacionadas con la inteligencia artificial muestra un crecimiento destacado en varias áreas. El contenido sobre aprendizaje profundo aumentó un 14%, modelos generativos un 26% y GitHub Copilot un impresionante 471%. Aunque PyTorch (+6.9%), Keras (+3.3%) y Scikit-Learn (+1.7%) registraron incrementos modestos, TensorFlow experimentó una disminución del 28%, consolidando a PyTorch como el favorito entre los desarrolladores.

LangChain y RAG emergieron como herramientas clave para construir aplicaciones avanzadas sobre modelos de IA, igualando la popularidad de PyTorch y Keras. Estas tecnologías permiten integrar datos privados, minimizar errores y optimizar recursos, facilitando la creación de aplicaciones más precisas y económicas.

LangChain lidera la tendencia de agentes de IA, softwares capaces de planificar y ejecutar acciones complejas delegadas entre varios modelos de IA. Este avance representa la próxima gran revolución en la inteligencia artificial.

El futuro de la IA dependerá de una combinación de habilidades fundamentales y el dominio de herramientas avanzadas que permitan a los profesionales adaptarse a un ecosistema en constante evolución.

 

Data a gran escala.

El avance de la inteligencia artificial depende en gran medida de la gestión eficiente de datos a gran escala. En este contexto, las habilidades en ingeniería de datos han registrado un aumento del 29% entre 2023 y 2024. Tecnologías clave como SQL (+3.2%), Power BI (+3.0%) y Business Intelligence (+5.0%) reflejan un interés sostenido en herramientas analíticas. PostgreSQL está ganando terreno frente a MySQL (+3.6%), mientras que la arquitectura de Data Lakes creció un notable 59%, en contraste con el estancamiento de los Data Warehouses (-0.3%). Destaca el crecimiento del 102% en ETL (Extract, Transform, Load), esencial para preparar datos para su análisis.

Los Data Lakes y Lakehouses se han convertido en pilares para la infraestructura de datos en IA. Los Data Lakes permiten almacenar datos de múltiples formatos (texto, imágenes, audio, datos estructurados) con un procesamiento mínimo, lo que facilita su uso en aplicaciones específicas más adelante. Los Data Lakehouses integran datos estructurados y no estructurados en una plataforma única, optimizando el análisis y la integración para casos de uso avanzados como la recuperación aumentada de información (RAG).

La creciente importancia de estas tecnologías evidencia la necesidad de infraestructuras flexibles y escalables para manejar la diversidad y volumen de datos que la IA requiere. Esto resalta el papel fundamental de los ingenieros de datos en el ecosistema tecnológico actual.

Ciberseguridad: un componente esencial

El informe también destaca un aumento en el interés por temas de ciberseguridad, especialmente en áreas como la gobernanza, la gestión de riesgos y las estrategias de cumplimiento (GRC). Este cambio responde a la necesidad de adoptar modelos de autenticación estrictos, como el modelo Zero Trust, que garantiza una verificación constante de usuarios y dispositivos para reforzar la seguridad.

En 2024, el contenido relacionado con Security Governance lideró el interés, creciendo un 7.3% y superando a Network Security, que cayó un 12%. Este cambio refleja una transformación clave: la seguridad ya no se aborda de manera aislada, resolviendo vulnerabilidades específicas. Ahora, se considera un asunto estratégico que involucra a toda la organización, minimizando riesgos y evitando errores críticos que impactan tanto en la reputación como en la estabilidad corporativa.

El aumento del 44% en el interés por Governance, Risk, and Compliance (GRC) y del 10% en Compliance refuerza esta tendencia. Además, la seguridad arquitectónica creció un 3.7%, destacando la importancia de diseñar infraestructuras integrales que fortalezcan la protección de toda la organización.

El contenido sobre Application Security también mostró un incremento significativo (17%), reflejando un interés general en asegurar aplicaciones web, en la nube, de inteligencia empresarial, entre otras. Un enfoque clave dentro de esta tendencia es Zero Trust, que creció un 13%. Este modelo se centra en autenticar cada usuario y servicio, humano o no, y asignar privilegios mínimos necesarios. Zero Trust asume que los atacantes pueden superar los cortafuegos y contraseñas, limitando el daño una vez que logran acceso al sistema.

En conjunto, estas tendencias subrayan la evolución hacia una seguridad holística y proactiva, esencial en un entorno digital cada vez más complejo y desafiante.

 

Las certificaciones en seguridad siguen siendo un estándar de referencia en el sector. Entre las más reconocidas destacan la CISSP (Certified Information Systems Security Professional) y la CompTIA Security+, que se mantienen como las credenciales más solicitadas por los empleadores para fortalecer sus equipos de TI.

 

¿Qué habilidades buscan las empresas?

La irrupción de la IA no solo está redefiniendo las habilidades técnicas, sino también el enfoque en tareas de mayor valor. Thomson Reuters destaca que las herramientas de IA permiten a los profesionales centrarse en tareas complejas que requieren habilidades blandas, como la adaptabilidad, la resolución creativa de problemas y el liderazgo.

El futuro no consiste en temer el impacto de la IA en los trabajos, sino en aprovechar su potencial para aumentar la productividad y fomentar la innovación en todos los sectores

Este escenario evidencia la necesidad de planes de formación y desarrollo de talento en las organizaciones. No basta con conocimientos técnicos avanzados; los profesionales también deben complementar su perfil con habilidades de pensamiento crítico, comunicación efectiva y trabajo en equipo.

Según un informe del Info-Tech Research Group, las organizaciones deben adoptar un enfoque estratégico para identificar y desarrollar las habilidades necesarias en IA. Este enfoque debe incluir:

• Habilidades generales de IA: Comprensión de algoritmos, arquitecturas de redes neuronales y conceptos clave.
• Habilidades específicas: Experiencia en IA generativa, prompt engineering y modelos avanzados.
• Habilidades blandas: Pensamiento crítico, resolución de problemas y liderazgo.

La combinación de estas competencias garantizará que los profesionales no solo se adapten a las nuevas tecnologías, sino que también lideren su implementación de manera efectiva.

Oportunidades y desafíos de la adopción de IA

A medida que la IA sigue expandiéndose en todos los sectores, también surgen preocupaciones sobre la legislación y el uso ético de estas tecnologías, especialmente en los procesos de selección de personal. Según un informe de ADP, muchos empleadores temen que las regulaciones futuras compliquen la adopción de la IA en sus operaciones.

Este temor debe transformarse en un incentivo para implementar políticas claras y transparentes sobre el uso de la IA, asegurando un equilibrio entre innovación y protección de los derechos de los empleados.

La transformación del mercado laboral

Los estudios recientes de la OCDE indican que la adopción de la IA ha modificado significativamente las funciones de los trabajadores, reorganizando tareas tradicionales y potenciando la colaboración humano-máquina. Aunque gran parte de la atención se centra en los profesionales especializados en IA, como expertos en machine learning y procesamiento de lenguaje natural, la mayoría de los trabajadores expuestos a la IA no necesitarán habilidades específicas avanzadas.

Esto plantea un desafío clave para los responsables de formular políticas y los líderes empresariales: preparar al talento para colaborar con la IA sin requerir conocimientos profundos sobre su funcionamiento.

Habilidades en alza: el auge de la gestión y los procesos de negocio

Las investigaciones muestran que los perfiles expuestos a la IA presentan una demanda creciente de habilidades de gestión y procesos de negocio. Estas competencias incluyen:

• Gestión de proyectos y recursos humanos: Planificación, presupuestación y coordinación de actividades.
• Administración y soporte al cliente: Tareas de oficina, atención al cliente y soporte administrativo.

En promedio, el 72 % de las vacantes con alta exposición a la IA requieren al menos una competencia de gestión, mientras que el 67 % demanda habilidades relacionadas con procesos de negocio.

Habilidades sociales y emocionales: una demanda persistente

El auge de la IA también ha puesto de relieve la relevancia de las habilidades sociales y emocionales, como la colaboración, la comunicación y la resolución de problemas. Las vacantes altamente expuestas a la IA demandan cada vez más competencias de interacción y adaptabilidad, con un aumento del 8 % en la demanda de estas habilidades.

La brecha de habilidades digitales

El informe también destaca un incremento del 8 % en la demanda de habilidades cognitivas y digitales, como el uso de herramientas de software de oficina, plataformas colaborativas y sistemas de gestión de datos. Sin embargo, alerta sobre una disminución relativa en la demanda de habilidades específicas de programación en ciertas industrias, lo que podría indicar una transición hacia herramientas más accesibles y automatizadas.

Cambios en las organizaciones altamente expuestas a la IA

Las empresas con alta exposición a la IA están experimentando una disminución en la demanda de habilidades tradicionales. En particular, las competencias en gestión y administración de recursos, así como las habilidades de programación básica, han visto una ligera reducción. Sin embargo, esta disminución debe interpretarse en un contexto de crecimiento general en la demanda de competencias digitales.

El papel de la automatización en la creación de empleo

A pesar de los temores persistentes sobre la reducción de empleos debido a la automatización, los datos y las tendencias sugieren un panorama más equilibrado. Si bien es cierto que la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías están reemplazando ciertas tareas repetitivas o mecánicas, también están creando nuevas oportunidades laborales, especialmente en áreas que requieren habilidades técnicas y humanas complementarias.

1. Mantenimiento y reparación tecnológica: una demanda en auge
El rápido avance de las tecnologías automatizadas ha aumentado la necesidad de técnicos capacitados para instalar, mantener y reparar equipos sofisticados. Desde robots industriales hasta sistemas de IA en empresas, los dispositivos requieren un nivel de mantenimiento especializado que no puede ser automatizado. Esta tendencia ha llevado a un aumento en la demanda de ingenieros, mecánicos y técnicos con conocimientos en sistemas avanzados, electrónica y programación.

2. Diseño, programación y personalización de sistemas automatizados
La creación y personalización de soluciones automatizadas está generando empleos en áreas como el diseño de software, la programación y la configuración de sistemas de automatización industrial. Los ingenieros de automatización, los desarrolladores de software especializado y los diseñadores de sistemas robóticos están en la primera línea de esta demanda.

3. Roles complementarios a la automatización
Además de los trabajos directamente relacionados con el mantenimiento y desarrollo de tecnologías, la automatización también impulsa la creación de roles complementarios. Por ejemplo, los analistas de datos, consultores en transformación digital y gestores de proyectos tecnológicos son esenciales para integrar y optimizar estas herramientas en las organizaciones.

4. Educación y formación en tecnologías avanzadas
El crecimiento de la automatización también está abriendo oportunidades en el sector educativo y de formación profesional. Instituciones académicas, centros de capacitación y empresas tecnológicas están ampliando sus programas para formar a la próxima generación de trabajadores en habilidades relacionadas con la IA, robótica y análisis de datos. Este esfuerzo fomenta el empleo de educadores, diseñadores de planes de estudio y entrenadores técnicos.

5. Sostenibilidad y economía circular
La automatización no solo se limita a aumentar la productividad; también está facilitando la transición hacia modelos más sostenibles. Los sistemas automatizados son clave en la gestión de residuos, el reciclaje y la optimización de recursos. Esto ha generado nuevos empleos en sectores relacionados con la economía circular, como el diseño de procesos sostenibles y la innovación en tecnologías verdes.

6. Innovación en la experiencia del cliente
Las empresas que adoptan la automatización para mejorar la experiencia del cliente están creando roles en áreas como el diseño de interfaces de usuario, la optimización de experiencias digitales y la gestión de relaciones con clientes en entornos híbridos (humanos y automatizados).

La automatización, lejos de ser una amenaza unilateral para el empleo, está configurando un ecosistema donde la tecnología y el talento humano coexisten y se complementan. La clave está en redirigir los esfuerzos hacia la capacitación y la educación continua, asegurando que la fuerza laboral esté preparada para adaptarse y prosperar en este nuevo entorno tecnológico. Al final, el impacto de la automatización en el empleo no se define solo por los trabajos que reemplaza, sino también por los que crea y transforma en el camino hacia un futuro más eficiente e innovador.

La inteligencia artificial está redefiniendo la demanda de habilidades, potenciando aquellas relacionadas con la gestión, la interacción humana y el uso de herramientas digitales. Al mismo tiempo, plantea un escenario donde la colaboración humano-máquina será la norma y no la excepción.  2025  representará un desafío y una oportunidad para las empresas y los profesionales que estén dispuestos a evolucionar. La clave estará en equilibrar la adopción de tecnologías disruptivas con una estrategia sólida de formación y desarrollo humano.

En Dynatec, seguimos comprometidos con analizar y difundir las tendencias más relevantes para ayudar a nuestros clientes y lectores a prepararse para lo que está por venir.

Entendemos que el futuro del trabajo depende de nuestra capacidad para adaptarnos a estos cambios. Por ello, continuamos explorando cómo la innovación tecnológica puede impulsar un desarrollo sostenible y equitativo. Te invitamos a reflexionar y ser parte activa de esta transformación. ¡El futuro está aquí y evoluciona con cada avance!