La competencia multidisciplinar en IA le permite comprender, desarrollar, aplicar e interactuar con herramientas de inteligencia artificial para potenciar su rendimiento en el trabajo.
La era de la inteligencia artificial (IA) ha llegado al mundo laboral. Nuestros estudios muestran que el 84 % de los CIO considera que la IA será tan importante para su negocio como lo fue en su día internet.
Sin embargo, aún quedan retos por superar: el 95 % de los responsables señala que la integración impide implementar con eficacia la IA en varios ámbitos. Aunque la infraestructura y la ciberseguridad encabezan la lista de obstáculos percibidos, las empresas afirman que encontrar profesionales con competencia multidisciplinar en IA es su tercer mayor problema.
El resultado es una creciente demanda de competencias en IA que puedan ayudar a las empresas a sacar el máximo partido de su inversión en tecnología de cara al futuro. En este artículo veremos las 10 competencias técnicas y no técnicas más demandadas por los empleadores en 2026, y qué puede hacer para desarrollarlas.
Las competencias en IA para empresas permiten a una persona comprender, desarrollar, utilizar e interactuar con herramientas de IA. Desde ingenieros y desarrolladores hasta responsables de producto y jefes de operaciones: profesionales de todo tipo necesitan conocimientos y experiencia práctica para sacar el máximo partido a la fuerza laboral digital. Por ejemplo, puede que tenga saber cómo se utiliza la IA agéntica para impulsar sistemas autónomos, pero también tendrá que trabajar directamente con agentes de IA como Agentforce, para conocer sus posibilidades y limitaciones.
La primera generación de competencias en IA se centró en cómo crear e iterar dentro de marcos inteligentes. Las soluciones de IA se han hecho cada vez más accesibles para que las personas pudieran explorar con ellas y adoptarlas en su vida diaria y profesional, hasta al punto de que ahora son una parte esencial de la fuerza laboral digital. La demanda de alfabetización en IA crece no solo en los departamentos especializados, como la ciencia de datos , sino también en áreas de negocio generales: marketing, ventas, comercio, atención al cliente y mucho más.
Hoy en día, desarrollar una competencia multidisciplinar en IA implica reflexionar con detenimiento cómo "piensan" las herramientas de IA, qué datos utilizan para llegar a sus conclusiones o cómo toman determinadas decisiones. Para algunos perfiles, esto significa saber cómo mejorar los fundamentos de la IA; para otros, consiste en descubrir cómo perfeccionar y modernizar las herramientas que ya existen. Da igual el puesto: pronto todos los empleos serán empleos de IA.
Por este motivo, las competencias en IA para empresas se pueden agrupar en dos grandes categorías: competencias técnicas y alfabetización en IA no técnica.
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No es necesario saberlo todo sobre la IA para empezar a desarrollar competencias útiles, pero hay algunas áreas que resultan fundamentales, como entender cómo "aprende" la IA y cómo utilizarla de forma ética. La rápida implementación de la IA, desde los chatbots de IA hasta los trabajadores digitales en empresas e industrias, significa que los puestos relacionados con la IA demandarán tanto habilidades técnicas como no técnicas.
Estas son las 10 principales competencias de IA para empresas en 2026:
Hay muchos puestos relacionados con la IA que requieren competencias técnicas para desempeñar el trabajo. Nosotros hemos seleccionado cinco:
El machine learning consiste en crear y probar los algoritmos que sustentan las herramientas de IA. Las competencias enML más imortantes son la creación de modelos de aprendizaje y el dominio de múltiples formatos de entrenamiento, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
Estas competencias incluyen las fuentes que utilizan sus herramientas de IA, los modelos de toma de decisiones que aplican, los resultados que generan y la precisión de esos resultados. Es un ámbito fundamental para el futuro de la empresa; de hecho, nuestro estudio revela que el 92 % de los responsables de análisis de datos y TI considera que contar con datos fiables es más necesario que nunca. Los expertos en datos desempeñan una función clave en el desarrollo de modelos de IA precisos y fiables que puedan mejorar la transparencia de la IA.
Para desarrollar herramientas de IA es necesario conocer los lenguajes de programación. Aunque Java y Python siguen siendo los más utilizados, algunas herramientas se programan en C++, Julia o Scala. Las competencias de programación en IA incluyen también la capacidad de usar e integrar modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y modelos de lenguaje grandes (LLM) de código abierto, además de emplear estos modelos como punto de partida para crear herramientas propias.
La recopilación de estadísticas y la ejecución de modelos matemáticos son piezas esenciales de una IA eficaz. Aunque el objetivo final son los resultados que genera la IA, las empresas necesitan saber con qué frecuencia llegan las herramientas a las conclusiones correctas y qué factores han contribuido a ello.
Por su propia naturaleza, no hay dos modelos de IA iguales. Sus objetivos, su programación y sus procesos operativos siempre son distintos. Esto plantea tanto oportunidades como desafíos. Ante una variedad de posibilidades tan amplia, las empresas pueden crear herramientas de IA para casi cualquier fin, siempre que el modelo esté a la altura de la tarea. La creación de modelos de IA implica desarrollar, probar y revisar los modelos para adaptarlos a las necesidades comerciales.
Si bien algunos puestos relacionados con la IA requieren conocimientos técnicos sobre esta tecnología, hay muchas otras competencias en IA que los profesionales no técnicos deberían desarrollar para sacar el máximo partido a sus herramientas. De nuevo, hemos seleccionado cinco:
Cualquiera puede usar herramientas de IA, pero dominarlas y perfeccionar sus resultados requiere tiempo y práctica. Conocer varias herramientas puede convertirle en un trabajador versátil a medida que la IA se integre más en las operaciones empresariales. Hoy en día, casi cualquier herramienta profesional incorpora algún componente de IA: investigación y análisis, atención al cliente, redacción, diseño y mucho más.
La IA es muy buena creando y gestionando contenido, pero suele tener dificultades con el contexto. Los prompts claros, concisos y sin ambigüedades ayudan a obtener las respuestas más precisas y útiles de la IA. El prompt engineering o ingeniería de prompts es la práctica de perfeccionar las consultas a la IA para obtener mejores respuestas con mayor rapidez.
A medida que evolucionan los estándares y las normativas en torno a la IA, la ética de la IA y su uso responsable adquieren protagonismo. Las empresas necesitan expertos que les ayuden a mitigar el riesgo de sesgos, garantizar la precisión de las fuentes de datos y proteger la privacidad de los datos.
La IA sigue siendo, en esencia, una experiencia humana. Las herramientas se diseñan a partir de la toma de decisiones humana, por lo que la perspectiva humana es imprescindible para comprender el comportamiento de la IA. Así pues, es necesario contar con competencias de pensamiento crítico, es decir, profesionales capaces de analizar las prácticas de la IA y comprender por qué toma determinadas decisiones.
Las herramientas de IA pueden ayudar a eliminar los silos de datos y automatizar tareas clave. Por ejemplo, los agentes de IA se benefician de la automatización robótica de procesos (RPA), que permite recopilar y analizar datos tanto de fuentes en la nube como de sistemas heredados. Los profesionales con competencias para conectar las distintas funciones de la IA están cada vez más codiciados.
La IA de Salesforce ofrece una solución fiable y escalable que se integra en nuestra Salesforce Platform. Aplique nuestra IA a los datos de clientes y cree experiencias de IA generativa, predictiva y personalizable que satisfagan todas las necesidades de su empresa sin dejar de lado la seguridad. Incorpore la IA conversacional a cualquier flujo de trabajo, usuario, departamento o sector con Einstein.
Las competencias que ayudan a las empresas a desarrollar estrategias de IA tienen una gran demanda. Pero ¿cómo dar los primeros pasos en este ámbito? Dependiendo de su estilo de aprendizaje y sus preferencias formativas, hay varias opciones disponibles.
La creciente adopción de la IA seguirá impulsando la demanda de competencias técnicas y prácticas en este ámbito en todos los sectores. Las oportunidades de contribuir al desarrollo y la aplicación de la IA en su sector son ilimitadas: desde la creación de mejores modelos hasta la redacción de prompts más eficaces, pasando por el uso ético de esta tecnología. Además, aprender sobre IA es ahora más accesible que nunca, gracias a la proliferación de recursos online gratuitos o de bajo coste y de herramientas prácticas al alcance de todos.
Es hora de aprender y mejorar sus competencias en IA. Empezar con Trailhead es fácil y gratis. Al fin y al cabo, quienes cuenten con los conocimientos técnicos y prácticos para crear, gestionar y mejorar herramientas de IA estarán en una posición privilegiada para liderar la próxima oleada de innovación.
Las competencias en IA permiten a una persona comprender, crear, utilizar e interactuar con herramientas de IA. Abarcan una combinación de conocimientos técnicos, como la programación y el análisis de datos, y competencias interpersonales, como el pensamiento crítico y la comunicación.
Empiece por lo básico. Si usted tiene un perfil técnico, contar con una base sólida en matemáticas y programación es un gran punto de partida. Ahora bien, no todos los puestos relacionados con la IA requieren nociones de desarrollo. Las herramientas de IA actuales son muy intuitivas, por lo que, en ocasiones, la mejor forma de aprender es practicando. Pruebe distintas herramientas para descubrir cómo funcionan. Aunque hay una gran variedad de cursos gratuitos y de pago disponibles, los foros entre pares, las comunidades educativas y los blogs de referencia también pueden ayudarle a mantenerse al día en un ámbito que evoluciona con rapidez.
Hoy en día, prácticamente cualquier tipo de puesto requiere algún tipo de competencia en IA. Las principales competencias técnicas son el machine learning y el deep learning, que enseñan a la IA a aprender a partir de datos. La capacidad de aplicar el procesamiento del lenguaje natural también se valora mucho, ya que permite a las máquinas comprender mejor y generar textos cotidianos y naturales. Otras competencias en IA necesarias incluso para perfiles no técnicos son el prompt engineering, el pensamiento crítico para analizar contenidos y herramientas de IA, y la ética y la gobernanza de la IA.
A medida que la IA evolucione, los profesionales necesitarán competencias técnicas más avanzadas y un enfoque de diseño que tenga más en cuenta a las personas. Será fundamental seguir desarrollando modelos de IA capaces de trabajar con varios tipos de datos, sin dejar de lado la ética y la transparencia. Las competencias en edge computing, el conocimiento multidisciplinar y la capacidad de explicar los mecanismos de IA con claridad también adquirirán protagonismo.
