La inteligencia artificial no afecta a todos los profesionales por igual. Está sustituyendo o acelerando muchas tareas rutinarias que antes requerían equipos numerosos, pero al mismo tiempo aumenta el valor de quienes saben usarla para resolver problemas complejos, tomar decisiones y conectar la tecnología con las necesidades reales del negocio. ¿Se puede crecer contratando menos? De Cursor a Shopify, la era de la IA redefine el mercado laboral: equipos reducidos, agentes autónomos y una apuesta total por profesionales con alta capacidad técnica. Todo esto podría también ampliar la distancia entre los profesionales muy demandados y aquellos que ocupan puestos más fáciles de automatizar.
Cursor, una de las compañías que están redefiniendo cómo la IA cambia productividad, perfiles y tamaño de los equipos, es un ejemplo de empresa que está viviendo antes que muchas organizaciones cambios que después pueden difundirse hacia otros sectores. Por eso Adam Ward, su director de talento, es una voz autorizada para decidir qué capacidades necesita una compañía nacida en la era de la IA y cómo hay que competir por ellas. Ward participó hace una semana en el podcast de Lenny Rachitsky, conocido por sus conversaciones con fundadores, directivos y responsables de producto, tecnología y crecimiento, y allí habló sobre cómo construir organizaciones con una elevada densidad de talento. Y planteó una paradoja que empieza a definir el mercado laboral de la inteligencia artificial: mientras miles de profesionales compiten por encontrar un buen empleo, las empresas tecnológicas libran auténticas batallas por una reducida élite de profesionales capaces de multiplicar su productividad con IA. Su propuesta es construir organizaciones con una elevada "densidad de talento": menos personas, pero con mayor capacidad, autonomía y complementariedad.
El nuevo precio del talento
Esta paradoja nos lleva a dos ejemplos reales: el primero es el de Reino Unido, donde las ofertas de empleo cayeron un 11% durante la primera mitad de 2026 y las dirigidas a graduados alcanzaron su nivel más bajo desde 2020. Además, el porcentaje de vacantes que mencionan la necesidad de dominar la inteligencia artificial llegó a un récord del 9,4%. La conclusión es que hay menos puertas abiertas, pero aumenta el interés por una capacidad muy concreta.
En el otro extremo está la pelea por quienes construyen la propia inteligencia artificial. Reuters documentó ya en mayo de 2025 que investigadores de primer nivel de OpenAI recibían paquetes de compensación superiores a diez millones de dólares anuales y que Google DeepMind había llegado a ofrecer hasta 20 millones al año a determinados investigadores. La carrera ha producido otros movimientos relevantes, como el de Ruoming Pang, que dejó Apple en 2025 para incorporarse a Meta con un paquete que Bloomberg valoró en más de 200 millones de dólares durante varios años y, apenas siete meses después, abandonó Meta para fichar por OpenAI, según informó Reuters en febrero de 2026.
Entre esos dos extremos está apareciendo una nueva economía del talento. La diferencia ya no está sólo entre quienes saben usar IA y quienes no. Está entre los trabajos cuyo valor baja (porque la IA permite hacerlos más rápido, más barato y con menos personas), y los trabajos cuyo valor aumenta porque, cuando producir se vuelve fácil, resulta más importante saber qué producir, tomar buenas decisiones, detectar errores, entender al cliente y convertir la tecnología en resultados de negocio.
El Global AI Jobs Barometer 2026 de PwC aporta una posible explicación, aunque mide un fenómeno distinto al de las cifras británicas. El informe analiza más de 1.000 millones de anuncios de empleo de 27 países y distingue entre trabajos en los que la IA puede reducir la experiencia necesaria para ejecutar determinadas tareas y otros en los que la automatización de lo rutinario aumenta el peso del conocimiento experto.
PwC denomina a esos procesos "democratización" y "profesionalización". Según sus datos, las ocupaciones del segundo grupo crecen dos veces más deprisa y han registrado desde 2021 un crecimiento salarial un 42% superior. También encuentra que las nuevas tareas que aparecen en ocupaciones expuestas a IA tienen 2,5 veces más probabilidades de exigir cualidades como juicio, creatividad o empatía.
PwC no demuestra que todas las ocupaciones expuestas a la IA vayan a pagar más ni que la automatización conduzca necesariamente a empleos de mayor calidad. Lo que su análisis sugiere es que, cuando una tecnología absorbe una parte del trabajo rutinario, las tareas que permanecen pueden cambiar de naturaleza.
Un abogado, un ingeniero, un consultor o un responsable de márketing no tiene que desaparecer para que cambie el valor de su trabajo. Si buscar información, preparar un primer borrador, resumir documentos o producir código básico requiere mucho menos tiempo, esas actividades explican una parte menor de lo que la empresa está pagando. Ganan peso otras: decidir qué hacer, detectar un error, comprender el contexto o asumir la responsabilidad por el resultado.
McKinsey estudia el problema desde otro ángulo. En Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI calcula que la tecnología disponible hoy podría automatizar tareas equivalentes hasta al 57% de las horas trabajadas en Estados Unidos.
Ese porcentaje no es una previsión de destrucción del 57% de los puestos. Mide el potencial técnico sobre actividades, no empleos completos. Casi todos los trabajos combinan tareas automatizables con otras que necesitan personas, y las empresas pueden utilizar la productividad adicional tanto para reducir costes como para producir más, mejorar servicios o crear nuevas actividades.
La incógnita está en qué hacen las organizaciones con el tiempo que libera la tecnología. En programación empiezan a aparecer algunas respuestas. Una investigación de MIT Sloan sobre 187.000 desarrolladores de GitHub determina que quienes disponían de Copilot aumentaban un 12,4% la proporción de tiempo dedicada a programar y reducían casi un 25% la destinada a gestión de proyectos.
Cursor intenta llevar esa lógica mucho más lejos. Sus agentes pueden abordar tareas durante horas y la compañía investiga sistemas capaces de trabajar de manera autónoma durante periodos mucho más largos. Es todavía un caso extremo dentro del sector tecnológico, pero permite imaginar qué sucede si parte de la capacidad de ejecución deja de depender directamente del número de personas..
Cambia el organigrama
Que una persona pueda producir más con IA no implica automáticamente que una empresa vaya a contratar menos. Puede optar por utilizar esa capacidad adicional para crecer. Algunas compañías, sin embargo, están ensayando explícitamente otra posibilidad.
En 2025, Tobi Lütke, consejero delegado de Shopify, estableció que los equipos debían explicar por qué una tarea no podía resolverse primero con ayuda de inteligencia artificial antes de solicitar nuevas contrataciones. La regla no constituye una prueba de que ese modelo funcione en cualquier empresa, pero introduce una pregunta que cada vez será más difícil evitar: si agentes y herramientas de IA forman parte del proceso productivo, ¿se necesita el mismo número de personas para obtener el mismo resultado?
Una encuesta de Korn Ferry a más de 1.600 responsables de talento reveló que el 52% esperaba incorporar agentes autónomos durante 2026. Tampoco eso significa que uno de cada dos puestos vaya a ser sustituido por software. Lo que aparece es una tercera opción junto a contratar y externalizar: asignar determinadas actividades a sistemas digitales y reservar a las personas las decisiones, relaciones y responsabilidades que todavía requieren intervención humana.
Para saber si esa lógica puede salir de compañías nacidas alrededor de la IA conviene observar negocios tradicionalmente intensivos en empleo, y aquí India ofrece uno de los laboratorios más interesantes: Durante años, las grandes compañías de servicios tecnológicos aumentaban ingresos y plantilla casi en paralelo: para atender a más clientes y facturar más horas necesitaban incorporar más ingenieros.
Reuters Breakingviews señaló recientemente que esa relación empieza a debilitarse en empresas como Mphasis o Coforge. Herramientas de OpenAI o Anthropic permiten convertir parte del conocimiento y de los procesos en plataformas y agentes reutilizables, de forma que una compañía puede asumir más trabajo sin incrementar su plantilla al mismo ritmo. Esta tendencia plantea un cambio importante para un modelo empresarial que durante décadas vinculó crecimiento y contratación.
También es relevante el caso de Tata Consultancy Services. En una información publicada por Reuters, su presidente, N. Chandrasekaran, planteó que una empresa con 500.000 trabajadores podría llegar a operar también con una cantidad similar de agentes de IA.
La comparación no equivale a sustituir medio millón de empleados. Describe una organización en la que la capacidad productiva podría crecer mediante una combinación de personas y sistemas digitales sin que ambas cifras tengan que aumentar en paralelo.
Otros ejemplos muestran que tampoco existe una única respuesta empresarial. Novo Nordisk utiliza IA en su centro de India para acelerar procesos relacionados con lanzamientos farmacéuticos mientras mantiene prudencia respecto a aumentar plantilla. Y Daimler Truck, por su parte, busca allí especialistas en IA, ciberseguridad y tecnologías digitales y utiliza estas herramientas para acelerar el trabajo de sus ingenieros.
En unos casos la IA contiene la contratación; en otros crea demanda de nuevos perfiles. Las dos dinámicas pueden producirse simultáneamente dentro de una misma organización.
Qué profesiones empiezan a escasear...
Menos necesidad de personas en determinadas tareas no implica que haya menos demanda en todas partes. Parte de la dificultad consiste precisamente en encontrar a quienes puedan incorporar, supervisar y escalar las nuevas tecnologías.
Randstad señala ese problema en The New Career Currency. Según su análisis, en un solo año la demanda de entrenadores de IA aumentó un 281% y la de especialistas en procesos de automatización, un 196%. Al mismo tiempo crecieron requisitos relacionados con inteligencia emocional, creatividad y resolución de problemas.
Los porcentajes describen tasas de crecimiento, no necesariamente grandes volúmenes absolutos de empleo. Una profesión pequeña puede crecer muy deprisa y continuar siendo minoritaria. Lo relevante es la dirección: junto a capacidades puramente técnicas aparecen otras necesarias para integrar la tecnología en organizaciones reales.
Lightcast, tras analizar más de 1.300 millones de vacantes, estima que los puestos que mencionan habilidades de inteligencia artificial ofrecen salarios un 28% superiores, unos 18.000 dólares adicionales al año. Y la Universidad de Oxford encuentra asimismo una prima salarial estimada del 23% para capacidades de IA en ocupaciones científicas, tecnológicas y de ingeniería.
Ninguno de estos estudios demuestra que aprender inteligencia artificial provoque automáticamente un aumento salarial de ese tamaño. Las personas con esas capacidades pueden trabajar además en compañías, ciudades y ocupaciones que ya pagan más. Pero las dos investigaciones son consistentes con la idea de que el mercado está asignando un valor elevado a determinadas habilidades relacionadas con IA.
Una de las figuras que permite observar mejor esta combinación de tecnología y negocio es el Forward Deployed Engineer. Adam Ward lo destacó durante su conversación con Lenny Rachitsky. No es un ingeniero que permanece aislado desarrollando un producto para después entregarlo al cliente. Trabaja cerca de éste, entiende sus procesos y convierte una tecnología general en una solución que pueda funcionar dentro de una organización concreta.
OpenAI cuenta ya con una división de Forward Deployed Engineering y Anthropic incorpora especialistas de Applied AI que trabajan junto a clientes, equipos de producto, ventas e ingeniería.
Reuters ha identificado al FDE como una de las ocupaciones de rápido crecimiento dentro de la industria de la IA. Conviene no asumir que el nombre terminará generalizándose a todo el mercado. Lo que puede resultar más importante que la etiqueta es la combinación de capacidades que representa: conocimiento técnico suficiente para construir, comprensión del negocio para elegir dónde aplicar la tecnología y contacto directo con el problema real.
Las fronteras entre ingeniería, producto, consultoría y negocio empiezan así a hacerse menos nítidas.
Densidad de talento y reclutamiento
La productividad que prometen estas herramientas exige cautela. Un conocido experimento con consultores de Boston Consulting Group mostró que GPT-4 permitía completar más tareas, trabajar más deprisa y mejorar la calidad cuando los problemas se encontraban dentro de las capacidades del modelo. Pero el resultado cambiaba cuando la herramienta se enfrentaba a tareas para las que no era adecuada: algunos profesionales rendían peor porque aceptaban respuestas plausibles pero incorrectas. Por eso, medir simplemente cuánto utiliza IA una persona dice poco sobre su capacidad profesional. Puede resultar más importante saber qué delega, cómo comprueba el resultado y en qué momento decide que debe recuperar el control.
Ahí adquiere sentido la idea de la "densidad de talento" de Adam Ward. No porque exista una fórmula que permita sustituir diez trabajadores medios por cinco extraordinarios, sino porque algunas organizaciones empiezan a valorar su capacidad no únicamente por el número de personas contratadas, sino por la combinación de experiencia, autonomía, herramientas y sistemas que esas personas pueden movilizar.
La pregunta es qué ocurre con quienes todavía están entrando en el mercado laboral.
El Stanford Digital Economy Lab, en el informe Canaries in the Coal Mine? Six Facts About the Recent Employment Effects of AI citado hasta la saciedad en las últimas semanas, detecta una brecha: entre los jóvenes de 22 a 25 años, el empleo en ocupaciones muy expuestas a inteligencia artificial evoluciona peor que en actividades menos expuestas, mientras los trabajadores con más experiencia resisten mejor.
Los autores no demuestran que toda esa diferencia esté causada por la inteligencia artificial ni permiten extrapolar el resultado a todos los países y profesiones. Pero muestran una señal preocupante: algunas tareas de entrada que tradicionalmente permitían adquirir experiencia pueden encontrarse entre las más fáciles de automatizar.
Si esta tendencia se confirma, el problema no consistirá únicamente en cuántos puestos existen, sino también en cómo se construye la experiencia necesaria para llegar a las posiciones que ganan valor.
La economía del talento que puede surgir de la IA no tiene por qué ser simplemente una economía con menos trabajadores. Lo que empieza a resultar más visible es una redistribución: algunas capacidades se abaratan cuando las máquinas pueden ejecutarlas; otras se encarecen precisamente porque permiten decidir qué hacer con esa capacidad tecnológica.
Cómo competir por el mejor talento sin pagar salarios de Silicon Valley
Si los profesionales capaces de combinar tecnología, criterio y negocio escasean, una consecuencia probable es que aumente su precio. La mayoría de las compañías, sin embargo, no puede competir con las compensaciones que ofrecen los grandes laboratorios de inteligencia artificial. Eso obliga a ampliar la búsqueda: mirar más allá del candidato que ya ocupa exactamente el mismo puesto en una empresa conocida, identificar capacidades transferibles y averiguar qué talento existe dentro de la propia organización antes de acudir siempre al mercado externo.
LinkedIn lleva tiempo defendiendo una selección más basada en habilidades demostrables y menos dependiente de títulos, universidades o empleadores anteriores. Su Future of Recruiting 2025, elaborado con datos de la plataforma y una encuesta a 1.271 profesionales de selección de 23 países, muestra que el 93% considera fundamental evaluar correctamente las capacidades de los candidatos. Las empresas que utilizan con mayor intensidad búsquedas basadas en skills presentan además un 12% más de probabilidades de realizar lo que LinkedIn considera una contratación de calidad.
La consecuencia práctica no es prescindir de títulos o experiencia, sino ampliar el campo de candidatos posibles. Una empresa puede estar pagando una prima muy alta por encontrar a alguien que ya tenga exactamente el cargo que busca cuando quizá existan profesionales en otras funciones o sectores con buena parte de las capacidades necesarias.
Y algunas de esas personas pueden estar ya dentro de la compañía. Gartner prevé que las organizaciones tendrán que recurrir mucho más a la movilidad interna para cubrir las habilidades que les faltan y estima que uno de cada cinco trabajadores tendrá que desplazarse hacia otra función antes de 2030.
Para que esa movilidad sea posible, las empresas necesitan conocer mejor las capacidades que ya poseen. Mercer observa que están empezando a construir precisamente esa infraestructura. Su 2025/2026 Skills Snapshot Survey señala que el 38% dispone ya de una biblioteca común de habilidades para toda la organización, frente al 30% en 2023, y que el 55% relaciona directamente las capacidades necesarias con cada puesto.
Un inventario de habilidades no sustituye al conocimiento que tienen los responsables sobre sus equipos, pero puede ayudar a encontrar dentro de la empresa perfiles que antes habrían pasado inadvertidos. También permite detectar qué capacidades pueden desarrollarse internamente y cuáles será necesario incorporar desde fuera.
Queda después otra cuestión: encontrar a una persona valiosa no significa conseguir que quiera trabajar para nosotros. Para profesionales con varias alternativas, el salario continúa siendo importante, pero compite con otros factores. LinkedIn observa que las compañías que ofrecen oportunidades para participar en proyectos innovadores tienen un 11% más de probabilidades de conseguir contrataciones de calidad.
Aprendizaje, autonomía, acceso a problemas difíciles y posibilidad de construir algo relevante pueden formar parte de la propuesta profesional de una empresa, especialmente cuando ésta no puede ganar una competición puramente salarial.
La guerra por el talento de inteligencia artificial no obliga, por tanto, a todas las compañías a perseguir a la misma reducida lista de especialistas. El reto consiste en identificar qué capacidades necesitan realmente, cuáles poseen ya, cuáles pueden desarrollar y en qué casos merece la pena salir al mercado para encontrarlas.
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