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

• TINO FERNÁNDEZ @tinofernandez

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Esta nueva edición del Barómetro E&E de las habilidades más demandadas mantiene la estabilidad en las 20 primeras posiciones. Pero la estabilidad del ránking no impide que se aceleren los cambios relevantes: las habilidades se especializan, la IA redefine funciones y algunas capacidades ganan impulso cada nueva semana.

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.

Ya no basta con preguntarse qué trabajos destruirá la IA. Hay una transformación, menos espectacular y probablemente más importante, que empieza a apreciarse en las ofertas de empleo, en los salarios y en las competencias que reclaman las empresas: el mercado está cambiando el precio de las habilidades.

Saber de inteligencia artificial tiene un valor creciente. También lo tienen la ciberseguridad, los datos, el desarrollo de software o determinadas capacidades digitales avanzadas. Pero la evidencia disponible apunta a que el profesional más difícil de encontrar, y el más valioso no es necesariamente el que domina una única tecnología. Es quien puede combinar ese conocimiento con juicio, capacidad analítica, comunicación, liderazgo, conocimiento del negocio y gestión del riesgo.

No es únicamente una impresión de los departamentos de recursos humanos. Los grandes estudios del mercado laboral están empezando a encontrar esa combinación en los datos.

Las 20 habilidades profesionales más demandadas (Semana del 29 de agosto al 4 de septiembre)

Los datos de esta clasificación se recogieron el 28 de agosto y reflejan la situación del mercado laboral mundial durante la semana del 24 al 30 de agosto de 2026. El ranking se actualizará semanalmente, conservando el histórico de datos y comparaciones para detectar tendencias y relaciones cada vez más precisas.

Por tercera semana consecutiva no se registran cambios en las 20 principales posiciones de las habilidades profesionales del Barómetro de E&E. Pero aunque el ranking no se mueva, en el mercado que hay debajo sí hay cambios: varias habilidades se están especializando y profesionalizando.

La inteligencia artificial sigue en cabeza, pero cada vez importa menos "saber usar IA" de forma genérica y más aplicarla con criterio a procesos reales. En ciberseguridad, la demanda se concentra en áreas más específicas, como identidad, riesgo y regulación. Los agentes de IA dejan de ser una prueba experimental y empiezan a incorporarse a entornos de producción. La gobernanza gana peso como función propia, mientras que en software aumenta la demanda de perfiles senior capaces de revisar, integrar y supervisar código generado con IA.

También cambian las habilidades humanas. Pensamiento analítico, creatividad, liderazgo, comunicación o empatía no desaparecen: adquieren nuevas funciones. Sirven para verificar resultados, decidir qué automatizar, explicar riesgos, gestionar cambios o mantener la confianza.

1. ALFABETIZACIÓN EN IA. Habilidad técnica y digital. Se consolida como habilidad básica, no como especialidad. La novedad no es que haya que "saber IA", sino que la alfabetización empieza a parecerse a una competencia transversal exigible a multitud de profesiones. El salario específico se normaliza cuando se separa alfabetización de ingeniería avanzada. El World Economic Forum sitúa la inteligencia artificial entre las competencias que más crecerán en los próximos años, mientras que ManpowerGroup señala que, en 2026, las capacidades relacionadas con IA se han convertido en una de las carencias de talento más mencionadas por los empleadores.

Sectores en los que más conviene dominar esta habilidad: Banca y seguros necesitan profesionales capaces de aplicar IA a riesgo, fraude, atención al cliente o análisis financiero. Las consultoras la incorporan a proyectos de transformación empresarial. Industria y energía la utilizan para mantenimiento, producción y optimización. Salud y farmacéuticas la aplican al análisis de información clínica y científica. Y comercio y marketing la emplean cada vez más para segmentación, previsión, personalización y creación de contenidos.

Empresas que ya están exigiendo o desarrollando esta habilidad: La demanda de perfiles de IA en España ya se aprecia en ofertas concretas de grandes compañías. Santander busca en Madrid Frontier Agentic AI Engineer para su AI Lab, un puesto orientado al diseño y despliegue de sistemas de IA de agentes en producción y que exige experiencia previa en ingeniería de software, modelos de lenguaje y entornos regulados. Swiss Re también mantiene abierta en Madrid una posición de AI Engineer centrada en inteligencia artificial generativa, machine learning, sistemas multimodales y flujos basados en agentes. La propia compañía publica para este puesto una horquilla salarial de entre 42.000 y 70.000 euros brutos anuales en España, según experiencia y especialización. Además, su portal de empleo en Madrid incluye otros perfiles avanzados, como Lead AI Architect. Accenture aparece igualmente entre las compañías con mayor presencia en este mercado, cofertas como AI Manager, Manager Generative AI | LLM & Agentic AI, Senior AI & ML Engineer / Generative AI o Data & AI Architect Agentic Commerce, en Madrid y Barcelona.

La señal más interesante no es solo que haya más puestos con la etiqueta "IA", sino la variedad de perfiles que aparecen alrededor de ella. La inteligencia artificial empieza a incorporarse a funciones de software, datos, producto, consultoría, banca, seguros, riesgo o gestión. Eso refuerza la idea de que la demanda no se limita a especialistas capaces de construir modelos; crece también para profesionales que saben integrar la IA en problemas reales de negocio y trabajar con ella de forma segura y útil.

Salario: La inteligencia artificial empieza a extenderse a funciones que no son estrictamente técnicas. Entre los perfiles más demandados aparecen los AI/ML engineers, científicos de datos, especialistas en IA generativa, arquitectos de soluciones, responsables de producto con conocimiento de IA y consultores capaces de trasladar estas tecnologías a problemas concretos de negocio.

Los salarios varían mucho según la especialización y la experiencia. En España, ofertas publicadas en 2026 por Michael Page sitúan posiciones de ingeniero de inteligencia artificial en Madrid entre 50.000 y 55.000 euros brutos anuales, mientras que otros puestos centrados en IA generativa, LLM y Python alcanzan horquillas de 50.000 a 60.000 euros. En Sevilla, la consultora publica posiciones de ingeniería de IA entre 45.000 y 50.000 euros.

Las cifras pueden subir de forma considerable en perfiles con más experiencia o mayor responsabilidad. Hays señala que determinados especialistas en inteligencia artificial en España pueden alcanzar los 72.500 euros anuales, y sitúa a los ingenieros de IA entre los perfiles tecnológicos mejor remunerados del mercado español.

La señal internacional es todavía más clara. El Global AI Jobs Barometer 2026 de PwC, elaborado a partir de más de 1.000 millones de anuncios de empleo en 27 países y territorios, calcula que las ofertas que requieren capacidades específicas de inteligencia artificial presentan una prima salarial media del 62% frente a empleos comparables que no las exigen. La prima ha aumentado desde el 57% registrado el año anterior.

PwC observa que los trabajos en los que la IA automatiza tareas rutinarias pero aumenta el peso del criterio y la experiencia humana están creciendo más rápidamente y registrando una evolución salarial mejor que aquellos en los que la tecnología simplemente reduce el nivel de conocimiento necesario para realizar el trabajo. Entre las capacidades que ganan importancia aparecen precisamente el juicio, la creatividad y el liderazgo.

Formación requerida: No todos los profesionales necesitan aprender inteligencia artificial al mismo nivel. Para quienes quieran desarrollar modelos o trabajar como ingenieros de IA, la base sigue siendo técnica: estadística, matemáticas, programación, manejo de datos y evaluación de modelos. Python y SQL continúan siendo herramientas especialmente útiles, pero deberían ir acompañadas de conocimientos sobre machine learning, calidad de datos y funcionamiento y límites de los sistemas de IA.

La Universitat Politècnica de Catalunya imparte un Máster Universitario en Inteligencia Artificial de 90 créditos, desarrollado junto con la Universitat de Barcelona y la Universitat Rovira i Virgili, que incluye aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, sistemas multiagente, deep learning, big data y aplicaciones de IA en ámbitos como la salud.

La Universidad Politécnica de Madrid cuenta con un Máster Universitario oficial en Inteligencia Artificial de 60 créditos para el curso 2026-2027. Su objetivo combina el desarrollo de nuevas técnicas de IA con su aplicación a procesos y soluciones empresariales. La UPM ofrece además programas más aplicados, como Fundamentos y Aplicaciones de la Inteligencia Artificial, que incorpora estadística para ciencia de datos, gobernanza de datos, aprendizaje automático, IA explicable y proyectos prácticos.

Para los perfiles no técnicos, la formación debería ser diferente. Un directivo, un profesional de recursos humanos, un abogado, un comercial o un responsable financiero no necesita necesariamente aprender a programar un modelo. Sí debería saber qué puede hacer la IA, qué no puede hacer de forma fiable, qué datos utiliza, cómo comprobar sus resultados y qué riesgos introduce.

Una formación sólida para profesionales no técnicos debería incorporar también privacidad, seguridad, sesgos, evaluación de resultados, supervisión humana y responsabilidad. Saber utilizar una herramienta es solo el primer nivel. El verdadero valor profesional aparece cuando una persona entiende cuándo utilizarla, cuándo desconfiar de ella y cómo incorporarla de forma segura a su trabajo.

2. CIBERSEGURIDAD. Habilidad técnica y digital. Una de las posiciones más sólidas del ranking. La demanda se desplaza desde la "seguridad informática" genérica hacia identidad, riesgo, resiliencia y cumplimiento. El déficit de talento citado en la nueva edición refuerza el nº2 sin necesidad de moverlo.. ENISA sitúa el ransomware como la amenaza de mayor impacto en Europa y señala el phishing como principal vía de entrada. A ello se suma la regulación: NIS2 amplía las obligaciones de seguridad y notificación en 18 sectores críticos, mientras DORA refuerza la resiliencia digital del sector financiero y el control de proveedores tecnológicos.

Sectores. La demanda es especialmente alta allí donde un ataque puede detener servicios esenciales o comprometer información sensible. NIS2 abarca energía, transporte, salud, banca, infraestructuras digitales, administraciones públicas, industria, telecomunicaciones y otros sectores críticos. El financiero afronta además las exigencias específicas de DORA. La creciente interconexión de proveedores y cadenas digitales amplía el riesgo: ENISA advierte de que los atacantes están explotando cada vez más estas dependencias para multiplicar el impacto de los incidentes. La consultoría crece en paralelo para ayudar a las organizaciones a gestionar seguridad, cumplimiento y resiliencia.

Empresas que están contratando. BASF ha convertido su Digital Hub de Madrid, con cerca de 850 profesionales, en uno de sus centros globales de digitalización y señala la ciberseguridad entre sus áreas prioritarias. GMV trabaja en España en todo el ciclo de seguridad —identificar, proteger, detectar, responder y recuperar—, con servicios de ciberdefensa, resiliencia y cumplimiento de NIS2, DORA o el Cyber Resilience Act. Son buenos ejemplos de cómo la demanda se extiende desde perfiles técnicos hacia especialistas en riesgo, continuidad, gobierno e identidad.

Salarios. La remuneración cambia mucho según especialización y experiencia. Hays sitúa a los analistas y administradores de seguridad más junior entre 27.000 y 37.000 euros anuales y a responsables con más experiencia entre 45.000 y 62.000 euros; un arquitecto de seguridad puede superar los 70.000 euros. Las ofertas reales muestran también una gran dispersión: Michael Page publica en 2026 posiciones de CyberArk Engineer entre 35.000 y 60.000 euros, según experiencia y responsabilidad. No existe, por tanto, un único "salario de ciberseguridad".

Formación recomendada. Para entrar conviene dominar redes, sistemas, Linux, accesos y respuesta a incidentes y practicar en laboratorios. La UC3M ofrece un Máster en Ciberseguridad de 60 créditos con orientación técnica y práctica. Para perfiles iniciales, ISC2 Certified in Cybersecurity (CC) no exige experiencia previa. CISSP está pensado para profesionales experimentados y requiere, con carácter general, cinco años de experiencia en dos dominios; CISM y CISA también exigen trayectoria profesional. La formación debe continuar durante toda la carrera porque amenazas, tecnologías y regulación cambian constantemente.

3. PENSAMIENTO ANALÍTICO Y TOMA DE DECISIONES CON DATOS. Habilidad cognitiva. La IA fortalece en lugar de debilitar esta habilidad. A medida que producir una respuesta se abarata, gana valor comprobar si merece confianza. Sigue siendo probablemente la gran habilidad humana complementaria de la automatización.

No es una habilidad nueva, pero su valor está aumentando. El Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum la sitúa como la competencia esencial más extendida entre los empleadores: el 69% de las empresas encuestadas la considera una capacidad básica para su plantilla. Además, el WEF espera que siga ganando importancia hasta 2030, al mismo tiempo que crecen con rapidez las competencias en inteligencia artificial y big data. El pensamiento analítico empieza a funcionar también como una forma de control de calidad de la IA. No compite con la tecnología: permite utilizarla mejor y evita convertir una respuesta plausible en una decisión equivocada.

Sectores: Es una de las capacidades más transversales del mercado laboral porque resulta útil allí donde hay que interpretar información, comparar alternativas y tomar decisiones con cierto grado de incertidumbre.

En finanzas y seguros se utiliza para evaluar riesgos, detectar anomalías, interpretar escenarios y decidir sobre crédito, inversión o fraude. En consultoría, es la base para estructurar problemas complejos, identificar causas y convertir datos dispersos en recomendaciones para el cliente.

También tiene un peso creciente en operaciones y logística, donde ayuda a prever demanda, optimizar inventarios, rutas o capacidad productiva. En marketing y comercio, permite entender qué está funcionando realmente, separar correlación de causalidad y decidir cómo asignar presupuestos, precios o promociones.

En salud, el valor está en interpretar evidencia clínica, resultados y riesgos sin confundir una predicción con una certeza. Y en hostelería y comercio minorista, aunque a primera vista parezca una habilidad menos técnica, resulta cada vez más útil para prever ocupación o ventas, ajustar precios, organizar plantillas y detectar cambios en el comportamiento del cliente.

Empresas: Las ofertas actuales muestran que el pensamiento analítico se está convirtiendo en una capacidad transversal, no limitada a científicos de datos o perfiles puramente técnicos. Glovo, por ejemplo, busca en Barcelona analistas capaces de trabajar con SQL y Python, construir modelos y automatizaciones, pero también de traducir conjuntos de datos complejos en decisiones comprensibles para responsables de negocio. En una de sus vacantes para Data Analyst Spain, la compañía define el puesto como el "motor analítico" de su mercado español y pide convertir grandes volúmenes de información en conclusiones útiles para áreas tan distintas como comercial, logística, finanzas o asuntos públicos.

La misma combinación aparece en otros puestos de la empresa. En logística, Glovo busca profesionales capaces de analizar métricas, detectar anomalías, diseñar experimentos y presentar conclusiones de forma convincente a interlocutores no técnicos. Es decir, no basta con extraer datos: hay que interpretarlos, explicar qué significan y decidir qué hacer con ellos.

Criteo en Barcelona, incluso para una posición comercial de Account Executive, exige excelentes capacidades analíticas y toma de decisiones basada en datos, además de comunicación y desarrollo de negocio. Esto muestra hasta qué punto el pensamiento analítico se está extendiendo más allá de los departamentos de datos.

Las empresas no buscan sólo personas capaces de manejar una hoja de cálculo, Python o SQL. Buscan profesionales que sepan formular preguntas, interpretar resultados, detectar qué información importa y convertir el análisis en una recomendación útil para el negocio. Esa capacidad empieza a ser valiosa tanto en tecnología como en operaciones, márketing, ventas, recursos humanos o estrategia.

Salarios: El pensamiento analítico aparece en profesiones muy distintas. Es una capacidad central para business analysts y data analysts, pero también para consultores, controllers, analistas de riesgos, responsables de operaciones o product analysts. En todos estos puestos, el trabajo consiste en interpretar información, detectar patrones, evaluar alternativas y convertir el análisis en decisiones.

En España, los salarios cambian según la experiencia y el tipo de puesto. Hays sitúa a los analistas de datos en una horquilla aproximada de 30.000 a 40.000 euros brutos anuales, mientras que Michael Page publica actualmente posiciones de Business Analyst en Madrid entre 27.000 y 38.000 euros. En perfiles con mayor especialización o responsabilidad, especialmente en consultoría, finanzas o transformación de negocio, las bandas salariales pueden ser claramente superiores.

La OCDE aporta además una evidencia interesante sobre el valor económico de las capacidades analíticas. Sus estudios internacionales de competencias muestran que un mayor dominio de la competencia numérica —la capacidad de comprender, interpretar y utilizar información cuantitativa— está asociado con salarios más altos. En la última evidencia comparativa, una desviación estándar adicional en numeracy se relaciona con un aumento salarial de alrededor del 9%, una vez consideradas características como educación, edad, sexo, experiencia laboral y origen socioeconómico.

El pensamiento analítico tiene valor cuando permite resolver problemas relevantes y mejorar decisiones. Saber interpretar datos ayuda, pero el mercado remunera especialmente a quien puede combinar esa capacidad con conocimiento del negocio, comunicación y responsabilidad sobre el resultado.

Formación: El pensamiento analítico no se aprende únicamente estudiando estadística ni dominando una hoja de cálculo. Requiere una combinación de conocimientos cuantitativos y práctica: saber formular una pregunta, decidir qué información hace falta, analizarla, poner a prueba una hipótesis y explicar por qué una conclusión es más sólida que otra.

Una buena base debería incluir estadística aplicada, probabilidad y lógica, junto con herramientas que permitan trabajar con datos. Excel sigue siendo útil en numerosos puestos y SQL resulta cada vez más relevante cuando hay que consultar grandes bases de información. La visualización de datos también importa: un buen análisis pierde buena parte de su valor si quien lo realiza no sabe explicar con claridad qué muestran los resultados y qué no permiten concluir.

Pero aprender herramientas no basta. Conviene formarse también en experimentación y toma de decisiones basada en evidencia: entender qué significa una correlación, cuándo puede hablarse de causalidad, cómo funciona una prueba A/B, qué sesgos pueden distorsionar una conclusión o cómo tomar una decisión cuando los datos son incompletos.

Para perfiles de negocio y dirección, metodologías como el método del caso, utilizado de forma habitual por escuelas como IESE y Esade, ofrecen otro tipo de entrenamiento. El alumno debe enfrentarse a situaciones empresariales sin una respuesta única, seleccionar la información relevante, valorar distintas alternativas y defender una decisión. IESE explica que su método del caso sitúa al participante ante problemas reales de dirección para desarrollar precisamente capacidad de análisis, juicio y toma de decisiones.

La formación más útil debería incorporar además proyectos con decisiones reales. Analizar por qué han caído las ventas, decidir si merece la pena lanzar un producto, determinar qué está provocando la pérdida de clientes o evaluar si una campaña ha funcionado obliga a utilizar las herramientas dentro de un problema concreto. Y, sobre todo, permite revisar después dónde falló el razonamiento.

Esta última parte es especialmente importante. Desarrollar pensamiento analítico implica aprender a reconocer supuestos equivocados, sesgos, conclusiones precipitadas y errores de interpretación. En un entorno en el que la inteligencia artificial puede generar análisis y explicaciones en segundos, la formación debería evaluar cada vez menos si una persona sabe manejar una herramienta y cada vez más si sabe formular el problema, cuestionar la respuesta y justificar una decisión con evidencia.

4. PENSAMIENTO CREATIVO E INNOVACIÓN. Habilidad cognitiva/creativa. La creatividad se desplaza de producir a elegir y diferenciar. La escasez ya no es generar veinte ideas, sino identificar cuál resuelve un problema valioso. Hay aquí una evolución conceptual importante.. El World Economic Forum la sitúa como la competencia básica más extendida: el 69% de los empleadores la considera esencial. Con la IA cobra todavía más importancia: producir análisis es cada vez más fácil; comprobar si tienen sentido, detectar errores y decidir qué hacer con ellos sigue requiriendo criterio humano.

Sectores. Es una habilidad prácticamente transversal. En finanzas y seguros permite evaluar riesgo y fraude; en consultoría, estructurar problemas; en operaciones y logística, anticipar demanda y optimizar recursos; y en marketing, comercio o producto, medir resultados y decidir dónde invertir. También resulta esencial en salud, donde una predicción debe interpretarse antes de convertirse en decisión. La OCDE recuerda que la competencia numérica exige localizar, interpretar, cuestionar y utilizar información cuantitativa, capacidades cada vez más relevantes en trabajos intensivos en datos.

Empresas que están contratando. Glovo busca analistas que utilicen SQL y Python, pero cuya misión real es convertir grandes volúmenes de datos en decisiones para comercial, logística, finanzas o asuntos públicos. La compañía habla de transformar datos en "claridad estratégica". Criteo define de forma similar a sus equipos de Analytics: funcionan como puente entre los datos de consumidores y los responsables de negocio para facilitar decisiones basadas en evidencia. El valor, por tanto, está menos en extraer datos que en saber interpretarlos.

Salarios. El pensamiento analítico aparece en data analysts, business analysts, consultores, especialistas de riesgos, controllers o analistas de producto. Hays sitúa el salario de un data analyst en España entre 30.000 y 40.000 euros; Michael Page muestra actualmente vacantes de Business Analyst en Madrid entre 27.000 y 38.000 euros, con cifras superiores en perfiles especializados. La OCDE encuentra además que una desviación estándar adicional en competencia numérica se asocia, de media, con un 9% más de salario, aunque es una asociación estadística, no una subida automática.

Formación recomendada. Una buena base combina estadística aplicada, probabilidad, lógica, Excel o SQL, visualización y experimentación. Pero dominar herramientas no basta: hay que aprender a formular preguntas, distinguir correlación de causalidad, detectar sesgos y defender una decisión con datos incompletos. Para perfiles de negocio, el método del caso resulta especialmente útil. IESE lo utiliza para enfrentar al alumno a problemas empresariales reales, sin una única respuesta correcta, y obligarle a analizar alternativas y decidir. La mejor formación incorpora además proyectos reales y revisión de errores: el razonamiento se entrena tomando decisiones, no solo haciendo ejercicios.

5. RESILIENCIA, FLEXIBILIDAD Y AGILIDAD. Habilidad interpersonal/actitudinal. Pasa de ser una soft skill genérica a una capacidad observable de selección. También mejora metodológicamente la retribución: se reconoce que no existe un "salario de resiliencia". La quinta posición parece estructural, no coyuntural.

Sectores. Resulta especialmente valiosa donde la incertidumbre forma parte del trabajo: tecnología, telecomunicaciones, consultoría, ventas, operaciones, turismo y salud. El WEF detecta un crecimiento especialmente rápido de esta capacidad en telecomunicaciones y servicios de tecnologías de la información. En hostelería ayuda a responder a cambios de demanda e incidencias; en operaciones, a reorganizar recursos; y en consultoría o tecnología, a trabajar con herramientas, clientes y problemas que cambian continuamente. En salud, además, presión e imprevistos hacen especialmente importante combinar adaptación con condiciones laborales sostenibles.

Empresas que valoran esta capacidad. Amazon la incorpora a principios como Learn and Be Curious y Bias for Action: aprender continuamente y actuar aunque no exista información perfecta. Accenture destaca la curiosidad, la anticipación de problemas y la capacidad para desenvolverse ante el cambio. Deloitte incluye resiliencia y "agilidad informada" entre las capacidades humanas que asocia con equipos de alto rendimiento y adaptación tecnológica. Son señales de cultura corporativa, no una estadística sobre todas sus vacantes, pero muestran qué comportamientos buscan desarrollar estas compañías.

Salarios. No existe un salario específico por "ser resiliente". La capacidad aparece dentro de puestos como project manager, consultor, responsable de operaciones, comercial o jefe de equipo. La retribución depende del sector, la experiencia y la responsabilidad: Michael Page publica en Madrid posiciones recientes de coordinación de proyectos entre 50.000 y 60.000 euros, mientras un IT Project Manager experimentado puede alcanzar 60.000-70.000 euros. La adaptabilidad añade valor, pero no puede aislarse del liderazgo, conocimiento técnico, gestión de equipos o resultados exigidos por el puesto.

Formación recomendada. Esta capacidad se entrena mejor practicando que haciendo un curso genérico de "resiliencia". Son útiles las simulaciones, proyectos con incertidumbre, retrospectivas, rotaciones entre funciones y ejercicios que obliguen a revisar una decisión cuando aparecen datos nuevos. El Center for Creative Leadership recomienda precisamente aprendizaje experiencial, simulaciones, reflexión, coaching y proyectos ligados a problemas reales para facilitar que lo aprendido se traslade al trabajo. Lo que más demuestra esta habilidad es la experiencia: cambios gestionados, errores corregidos, crisis resueltas y capacidad para aprender después de ellas.

6. CURIOSIDAD Y APRENDIZAJE PERMANENTE. Es importante distinguir estabilidad de impulso. Sigue siendo esencial por la obsolescencia de habilidades, pero esta semana tiene menos evidencia nueva que otras capacidades. Es una candidata clara a mantener puesto pero marcar "momentum neutral". La edición más reciente reconoce además limitaciones de cobertura en la investigación específica.

Sectores. Es una capacidad transversal, pero gana especial importancia allí donde conocimientos y tecnologías cambian con rapidez. El WEF prevé un fuerte aumento de su relevancia en educación, seguros, telecomunicaciones, servicios tecnológicos, industria avanzada y salud. En seguros, además, el 83% de los empleadores ya la considera una habilidad esencial. Tecnología, consultoría, finanzas o ciencias de la salud comparten el mismo problema: lo aprendido hace unos años puede no bastar para resolver los problemas actuales.

Empresas que la valoran. Amazon convierte el aprendizaje en uno de sus principios de liderazgo: Learn and Be Curious exige seguir aprendiendo y explorar posibilidades nuevas. Deloitte estructura su desarrollo profesional alrededor de formación, coaching y proyectos exigentes. Accenture va más lejos y define el aprendizaje continuo como un "superpoder": en España registró en 2025 más de 438.000 horas de formación, 3.600 cursos completados y 4.700 certificaciones. Son evidencias de cultura corporativa, no una medición de todas sus vacantes.

Salarios. No existe una retribución específica por "tener curiosidad". Esta capacidad atraviesa puestos técnicos, consultoría, investigación, producto o transformación. La OCDE encuentra, sin embargo, una señal interesante: quienes participaron en formación no formal relacionada con el trabajo cobraban, de media, un 6,2% más que quienes no lo hicieron. La asociación cae alrededor de dos puntos al controlar por ocupación. La propia OCDE advierte de que esto no demuestra que hacer un curso provoque una subida salarial: los trabajadores mejor pagados también suelen tener más acceso a formación.

Formación recomendada. Aprender permanentemente no significa acumular certificados. Funciona mejor con ciclos cortos: elegir una capacidad, estudiarla, aplicarla a un proyecto y comprobar qué ha cambiado. Coursera, LinkedIn Learning, universidades o formación interna pueden servir como vehículos, pero el aprendizaje adquiere valor cuando se transfiere al trabajo. La OCDE recomienda precisamente sistemas que combinen formación en el puesto, upskilling y reskilling. Coursera observa además que la IA está acelerando las prioridades de aprendizaje: en 2026, las inscripciones en IA generativa entre sus usuarios empresariales crecieron un 234% interanual.

7. LIDERAZGO E INFLUENCIA SOCIAL. Habilidad interpersonal. Liderar es marcar prioridades, generar confianza, resolver conflictos y conseguir que otros avancen en una misma dirección, incluso sin autoridad directa. El World Economic Forum la considera la tercera competencia básica más importante, citada por el 61% de los empleadores. La IA añade un nuevo reto: decidir qué trabajo se delega a las máquinas y qué requiere supervisión humana. PwC observa que los empleos junior más expuestos a IA ya demandan con mucha más frecuencia liderazgo y juicio propios de perfiles senior.

Sectores. El liderazgo gana peso donde hay que coordinar equipos, tecnología e intereses diferentes: tecnología, consultoría, industria, finanzas, telecomunicaciones y organizaciones internacionales. Una vacante reciente de Capgemini para liderar transformaciones tecnológicas abarca precisamente servicios financieros, energía, telecomunicaciones, fabricación y sector público, y exige alinear directivos, empleados y clientes durante procesos de cambio. El WEF señala además que liderazgo e influencia social están entre las capacidades cuya importancia más ha aumentado desde 2023.

Empresas que están contratando. Hilti mantiene en España un programa para desarrollar futuros líderes mediante experiencia comercial, proyectos estratégicos, dirección de equipos y exposición internacional; busca expresamente capacidad para influir, colaborar y pensar estratégicamente. Capgemini solicita en una vacante publicada en agosto de 2026 profesionales capaces de liderar transformaciones multinacionales, gestionar stakeholders, entrenar equipos e integrar IA y automatización. Son ejemplos de un liderazgo que combina personas, negocio y tecnología, y no se limita a ocupar una posición jerárquica.

Salarios. No existe un "salario por liderazgo": la retribución aumenta con el alcance de la responsabilidad. En Madrid, Michael Page publica en 2026 una posición de Engineering Manager con 56.000 euros anuales. En un nivel mucho más alto, una vacante de Director de IT responsable de estrategia tecnológica, adquisiciones y transformación internacional ofrece entre 120.000 y 140.000 euros. La diferencia refleja tamaño de equipos, presupuesto, experiencia y responsabilidad sobre resultados, no únicamente capacidad de influencia.

Formación recomendada. Conviene combinar gestión de personas con negociación, comunicación, finanzas y toma de decisiones. IESE utiliza el método del caso para enfrentar a los participantes a problemas reales y entrenar decisiones en un entorno seguro. Pero el liderazgo se desarrolla sobre todo ejerciéndolo: dirigir proyectos, gestionar conflictos y responder por resultados. El mentoring, el coaching y las evaluaciones 360º completan ese aprendizaje; el Center for Creative Leadership destaca que estas últimas permiten contrastar la propia percepción con la de superiores, compañeros y colaboradores.

8. ALFABETIZACIÓN TECNOLÓGICA Y COMPETENCIAS CLOUD. Habilidad técnica/digital. Cloud se consolida como infraestructura, no como moda tecnológica. Su estabilidad se explica porque IA, datos y software dependen de ella. Las nuevas referencias salariales elevan mucho el techo para arquitectos, aunque conviene no mezclar salarios excepcionales de arquitectura con los de Cloud Engineer o DevOps.

Sectores. Las competencias cloud han dejado de pertenecer exclusivamente a las empresas tecnológicas. Se utilizan en banca y seguros, telecomunicaciones, industria, salud, comercio digital, consultoría y administraciones públicas. AWS señala que organizaciones de todos los tamaños y sectores recurren a la nube para desarrollo de software, análisis de datos, recuperación ante desastres o aplicaciones de inteligencia artificial. El WEF identifica además una fuerte transformación digital en servicios financieros, industria, sector público y telecomunicaciones.

Empresas que están contratando. Accenture mantiene una división específica de carreras cloud y busca actualmente en Madrid perfiles como Senior Cloud Architect/Multi-Cloud, capaces de diseñar arquitecturas híbridas en AWS, Azure y Google Cloud. Talan demanda en Madrid Cloud Solution Architects con experiencia en Azure, AWS, DevOps y Terraform. AWS mantiene asimismo vacantes en España para Solutions Architects, especialistas de seguridad y profesionales DevOps vinculados a su infraestructura y a la European Sovereign Cloud.

Salarios. Los principales perfiles incluyen cloud architect, solutions architect, platform engineer, DevOps/SRE, especialista en seguridad cloud y FinOps. En España las bandas dependen mucho de la experiencia: Michael Page publica en 2026 posiciones DevOps con AWS entre 40.000 y 50.000 euros, mientras perfiles senior de Azure alcanzan 50.000-70.000 euros. En arquitectura de soluciones, algunas posiciones especializadas llegan a 65.000-70.000 euros. No existe un único "salario cloud": arquitectura, seguridad, responsabilidad y experiencia marcan diferencias importantes.

Formación recomendada. La base debería incluir Linux, redes, seguridad, contenedores, Kubernetes, automatización e infraestructura como código, además de entender costes y disponibilidad. Después pueden añadirse certificaciones específicas. AWS ofrece Solutions Architect-Professional; Microsoft, Azure Solutions Architect Expert; y Google, Professional Cloud Architect. Las tres exigen comprender arquitectura, seguridad, gobernanza y operación, no solo memorizar servicios. La certificación resulta más convincente cuando se acompaña de experiencia práctica: desplegar una aplicación, automatizar infraestructura y demostrar que puede operarse de forma segura, fiable y eficiente.

9. INGENIERÍA DE PROMPTS Y ORQUESTACIÓN DE AGENTES DE IA. Habilidad técnica/digital. El nombre de la habilidad está envejeciendo rápidamente. La parte relevante ya no es "ingeniería de prompts", sino construir, evaluar y gobernar agentes en producción. Si esta intensidad continúa varias semanas, sería una candidata razonable a disputar posiciones superiores. LinkedIn Economic Graph identifica los agentes de IA como una de las capacidades de mayor crecimiento: en 2025 sus miembros añadieron esta habilidad a sus perfiles más de 70 veces más rápido que un año antes. Las empresas buscan cada vez más ingeniería, evaluación y control, no solo instrucciones bien redactadas.

Sectores. La demanda aparece primero en software y consultoría tecnológica, pero se extiende rápidamente a banca, seguros, pagos, marketing, ventas y operaciones. LinkedIn observa que las ofertas que piden alfabetización en IA crecieron más del 70% interanual, y que capacidades como prompt engineering ya aparecen fuera de los puestos puramente tecnológicos. Santander y Mastercard muestran otro frente: banca y servicios financieros están creando equipos específicos para desarrollar agentes y llevarlos a procesos reales.

Empresas que están contratando. Santander busca en Madrid Frontier Agentic AI Engineer para construir sistemas multiagente con memoria, planificación, herramientas y recuperación de errores. Accenture mantiene también en Madrid una posición de AI Software Engineer orientada explícitamente a arquitecturas agénticas en producción. Mastercard, en su equipo de I+D, busca ingenieros para desarrollar aplicaciones, herramientas y plataformas de Agentic AI. Las tres ofertas dejan una señal clara: el mercado está pasando del experimento con LLM a sistemas que deben funcionar de forma fiable en producción.

Salarios. Los perfiles incluyen Agentic AI Engineer, LLM Engineer, ingeniero de IA generativa y responsables de automatización con IA. En España, Michael Page publica en 2026 puestos de ingeniería de IA con LLM entre 50.000 y 60.000 euros, mientras Tecnoempleo recoge una posición de Senior GenAI Engineer entre 48.000 y 72.000 euros. Las bandas dependen mucho de experiencia, software, cloud y responsabilidad sobre producción. No existe una prima salarial independiente por saber escribir prompts.

Formación. Para estos puestos, saber redactar prompts es solo el comienzo. Hace falta Python, APIs, RAG, bases de datos, evaluación, seguridad y capacidad para medir calidad, latencia y costes. Santander exige además experiencia con marcos como LangGraph, AutoGen, CrewAI o Semantic Kernel. DeepLearning.AI ofrece AI Agents in LangGraph, un curso práctico sobre construcción de agentes, memoria, herramientas y supervisión humana. El mejor portafolio no debería limitarse a una demostración: conviene mostrar qué errores comete el agente, cuánto cuesta, cuándo necesita intervención humana y cómo se controla.

10. ADAPATABILIDAD Y GESTIÓN DEL CAMBIO. Habilidad interpersonal/actitudinal. Esta habilidad se vuelve más estratégica. Ya no significa simplemente "adaptarse": consiste en rediseñar trabajo, puestos y organizaciones. La estabilidad en el nº10 puede ocultar un incremento real de relevancia por el paso de las pruebas de IA a su implantación.

Sectores. La demanda aparece allí donde las organizaciones afrontan digitalización, inteligencia artificial, reorganizaciones o nuevas formas de trabajar: consultoría, banca, seguros, energía, telecomunicaciones, industria y sector público. Capgemini, por ejemplo, desarrolla proyectos de gestión del cambio en servicios financieros, energía, telecomunicaciones, fabricación y administraciones. Deloitte aplica estas capacidades también a transformaciones operativas y estratégicas. En fusiones y adquisiciones resulta igualmente crítica, porque integrar empresas implica alinear estructuras, procesos, sistemas y culturas.

Empresas. La demanda ya se observa en España. Accenture busca en Madrid y Barcelona consultores de Change Management para transformaciones digitales, organizativas, de recursos humanos, ERP, CRM y cloud, con funciones de análisis de impacto, comunicación, formación y seguimiento de la adopción. Deloitte publicó en agosto de 2026 posiciones de Change Management Specialist para transformación digital y consultores de transformación en Madrid. Capgemini busca además perfiles senior capaces de dirigir cambios ligados a IA y automatización.

Salarios. Los perfiles habituales son change manager, consultor de transformación, adoption lead, responsable de PMO o director de transformación. Hays sitúa en España el salario de gestión del cambio desde aproximadamente 39.000 euros, con profesionales experimentados alrededor de 57.000 euros o más y bandas que pueden alcanzar unos 67.000 euros en sectores competitivos como servicios financieros. El salario depende del alcance, experiencia, sector y complejidad de la transformación; no existe una prima independiente por "gestionar el cambio".

Formación recomendada. Conviene aprender análisis de stakeholders, impacto organizativo, comunicación, facilitación, diseño de roles y métricas de adopción. Prosci ofrece el modelo ADKAR, que trabaja cinco condiciones del cambio individual: conciencia, deseo, conocimiento, capacidad y refuerzo. Para perfiles ligados a proyectos ágiles, PMI-ACP acredita experiencia en enfoques como Scrum, Lean o Kanban y exige experiencia previa. Las metodologías ayudan, pero la prueba más convincente sigue siendo haber participado en una transformación y poder demostrar qué cambió y qué nivel de adopción se consiguió.

11. ÉTICA DE DATOS, GOBERNANZA Y USO DE LA IA. Está pasando de obligación abstracta a profesión. Inventariar casos, evaluar riesgo, documentar modelos y aplicar AI Act/ISO 42001 empieza a generar puestos propios. Aunque permanezca décimoprimera, probablemente es una de las capacidades con mayor presión ascendente.

Sectores. Esta capacidad resulta especialmente crítica allí donde la IA puede afectar derechos, seguridad o decisiones importantes: banca y seguros, salud, recursos humanos, administraciones, infraestructuras críticas y proveedores tecnológicos. La Comisión Europea considera de alto riesgo, entre otros, determinados sistemas utilizados en contratación, crédito, servicios esenciales, educación, biometría o infraestructuras críticas. Por eso, cuanto mayor es el impacto potencial de una decisión automatizada, mayor es la necesidad de combinar tecnología con regulación, riesgo y supervisión.

Empresas. La gobernanza de IA ya aparece como función propia. Santander ha buscado en Madrid un AI Governance Specialist para gestionar su inventario global de casos de uso, coordinar evaluaciones de riesgo y operar su marco de gobierno. BBVA ha creado también puestos específicos de AI Governance dentro de su área global de transformación. Iberdrola, por su parte, certificó en 2025 su sistema de gestión de IA bajo ISO/IEC 42001 y mantiene políticas de uso responsable, transparencia y mapeo de riesgos.

Salarios. Los perfiles incluyen AI Governance Manager, especialista en riesgo de modelos, consultor GRC, auditor de IA o experto legal y de privacidad. En España todavía no existe una banda salarial amplia y homogénea específica para esta función. Como referencia, Michael Page publica en Madrid posiciones de riesgo tecnológico y auditoría IT entre 50.000 y 60.000 euros. Las ofertas específicas de gobernanza de IA muestran además que ya se buscan perfiles senior y multidisciplinares, pero el salario depende mucho de experiencia, regulación, tecnología y responsabilidad.

Formación recomendada. Conviene combinar AI Act, GDPR, gestión de riesgos, documentación de modelos, seguridad y auditoría. La certificación AIGP de IAPP está orientada precisamente a profesionales que deben gobernar IA de forma responsable y comprender cómo se aplican las nuevas normas. ISO/IEC 42001 ofrece, además, un marco internacional para implantar sistemas de gestión de IA, con responsabilidades, controles, evaluación y mejora continua. Los perfiles más completos suelen unir tres mundos: tecnología y datos, regulación y capacidad para traducir ambos en procesos de negocio.

12. COMUNICACIÓN EFECTIVA. Habilidad interpersonal. La IA no reduce la necesidad de comunicación: aumenta la necesidad de traducir complejidad. Su valor está especialmente en explicar tecnología, riesgo y decisiones a personas que no comparten el mismo conocimiento técnico.

Sectores. Es una capacidad transversal, especialmente importante en consultoría, ventas, dirección, producto, salud, comunicación corporativa y organizaciones internacionales. En tecnología ayuda a explicar decisiones técnicas; en ventas, a comprender necesidades y persuadir; en salud, a transmitir información compleja; y en equipos globales, a coordinar personas de culturas y funciones diferentes. Una vacante de Criteo en Barcelona combina explícitamente excelentes capacidades de comunicación con análisis y toma de decisiones basada en datos.

Empresas que la valoran. Hilti exige en su programa español de desarrollo de futuros directivos capacidad para influir, involucrar y colaborar, además de excelentes habilidades de comunicación en español e inglés. Criteo pide a sus perfiles comerciales construir argumentos claros, adaptar presentaciones a los objetivos del cliente y relacionarse con interlocutores internos y ejecutivos. Experian, aunque su vacante de dirección global de comunicación ya está cerrada, buscaba precisamente capacidad para simplificar complejidad, generar confianza y movilizar a empleados de distintos países.

Salarios. No existe un "salario por comunicar bien". Esta capacidad aparece en consultores, account executives, product managers, formadores, responsables técnicos o directores de comunicación. La retribución depende del puesto y de la responsabilidad. Michael Page publica en 2026 posiciones de Account Executive en España entre 40.000 y 50.000 euros, y puestos de gestión comercial en torno a 45.000-55.000 euros, a los que puede añadirse remuneración variable. La comunicación aporta valor, pero se remunera junto con experiencia, conocimiento del negocio, negociación y resultados.

Formación. Conviene practicar escritura ejecutiva, presentaciones, escucha activa, negociación, comunicación de crisis y adaptación del mensaje a públicos diferentes. IESE trabaja estructura del discurso, persuasión, storytelling, comunicación no verbal y presentaciones mediante ejercicios grabados y feedback individual. Esade sigue un enfoque igualmente práctico: presentaciones, lenguaje corporal, entrevistas, preguntas difíciles y análisis en vídeo. En esta habilidad, leer teoría sirve poco si no se practica: grabarse, recibir feedback, corregir y volver a comunicar suele enseñar más que acumular certificados.

13. DESARROLLO DE SOFTWARE Y PROGRAMACIÓN. Habilidad técnica. Programar no desaparece; cambia la pirámide. El riesgo está en los trabajos iniciales centrados en ejecución rutinaria. El valor migra hacia quien entiende sistemas completos, seguridad y arquitectura. Es una de las conclusiones laborales más relevantes de la comparación.

Sectores. El software ya no pertenece solo a las empresas tecnológicas. Banca, turismo, industria, salud, comercio y administraciones dependen de aplicaciones, plataformas digitales y sistemas propios. BBVA, por ejemplo, cuenta con áreas específicas de Desarrollo y Arquitectura dentro de Tech & Data; Amadeus mantiene una amplia comunidad de ingeniería que desarrolla el software sobre el que opera buena parte de la industria mundial de viajes. La programación se ha convertido así en infraestructura básica de prácticamente cualquier organización digital.

Empresas que están contratando. Accenture busca actualmente en Madrid AI Software Engineers capaces de construir sistemas de IA que funcionen en producción, no solo prototipos, con responsabilidades de arquitectura, integración, evaluación y monitorización. BBVA mantiene carreras específicas en desarrollo y arquitectura, inteligencia artificial, datos e infraestructura. Amadeus busca perfiles de desarrollo en Java, Python, C++ y tecnologías full stack para sus plataformas de viajes. Las ofertas muestran que programación e IA empiezan a converger en muchos puestos de ingeniería.

Salarios. Los perfiles incluyen backend y full-stack developers, ingenieros móviles, QA automation, platform engineers o especialistas en ML. Hays sitúa en España a un desarrollador de software junior entre 25.000 y 35.000 euros anuales, mientras un perfil senior puede alcanzar unos 55.000 euros y posiciones de team lead o manager acercarse a 65.000 euros. La diferencia no depende solo del lenguaje utilizado: experiencia, arquitectura, cloud, seguridad y responsabilidad sobre sistemas en producción elevan considerablemente la remuneración.

Formación recomendada. Conviene dominar estructuras de datos, Git, pruebas, APIs, bases de datos, seguridad y al menos un lenguaje o stack con profundidad. Un grado, una FP o una formación intensiva pueden abrir la puerta, pero el aprendizaje debe ser práctico. 42 Madrid, por ejemplo, estructura su programa alrededor de proyectos, colaboración y resolución de problemas, sin centrarse en un único lenguaje. El mejor portafolio no es el que acumula más código: debe mostrar software mantenible, probado, documentado y desplegado que resuelva un problema real.

14. GESTIÓN Y DESARROLLO DEL TALENTO. Habilidad interpersonal y de gestión. Recursos Humanos pasa de gestionar vacantes a gestionar capacidades. La IA convierte inventarios de habilidades, movilidad y recualificación en infraestructura estratégica. Es una de las capacidades que, aun sin subir, gana importancia cualitativa.El World Economic Forum calcula que casi el 40% de las habilidades requeridas en el trabajo cambiarán hasta 2030 y que el 77% de los empleadores prevé formar a su plantilla para trabajar mejor con IA. Esto convierte la planificación de capacidades y el reskilling en una función estratégica.

Sectores. Es especialmente relevante en grandes organizaciones con plantillas numerosas y necesidades de capacidades cambiantes: banca, energía, tecnología, industria, retail, consultoría y servicios profesionales. El WEF señala que las brechas de habilidades son ya el principal obstáculo para la transformación empresarial, citado por el 63% de los empleadores. En estos sectores, contratar fuera no basta: las empresas necesitan identificar talento interno, formar a la plantilla y facilitar movimientos hacia funciones con mayor demanda.

Empresas. Iberdrola cuenta con procesos globales de revisión del talento, programas de desarrollo, mentoring, coaching y formación; en 2025 superó los tres millones de horas de formación. BBVA utiliza Campus BBVA para personalizar el aprendizaje y desarrollar competencias técnicas y profesionales, además de programas de movilidad y reskilling. Son ejemplos de cómo grandes compañías están pasando de gestionar puestos a gestionar capacidades y trayectorias profesionales.

Salarios. Los perfiles incluyen talent manager, responsable de aprendizaje y desarrollo, HR Business Partner, especialista en planificación de plantilla y people analytics. En Madrid, Hays publica posiciones de Talent Acquisition Partner entre 35.000 y 40.000 euros; Michael Page sitúa un HR Business Partner entre 36.000 y 43.000 euros, mientras perfiles senior pueden alcanzar 50.000 euros y superar ampliamente esa cifra cuando gestionan grandes plantillas o responsabilidades estratégicas.

Formación recomendada. Una base en recursos humanos, psicología, relaciones laborales o dirección de personas debería complementarse hoy con analítica, diseño de aprendizaje, tecnología y derecho laboral. El CIPD incluye entre sus estándares internacionales planificación de plantilla, desarrollo, people analytics y gestión del talento. En España, la UCJC ofrece un Máster Universitario en People Analytics y Gestión del Talento Digital que incorpora IA, ciencia de datos, selección y analítica aplicada a RR. HH. La formación gana valor cuando se aplica a decisiones reales sobre personas.

15. GESTIÓN Y ANÁLISIS DE DATOS (DATA ANALYTICS/INGENIERÍA). Habilidad técnica/digital. Trabajar con datos ya no consiste solo en construir dashboards. Implica obtener información, limpiarla, comprobar su calidad, organizarla y convertirla en decisiones fiables. A medida que crecen la IA y la automatización, también aumenta la importancia de saber de dónde procede un dato y si puede utilizarse con confianza. El World Economic Forum sitúa a los especialistas en big data como la profesión de crecimiento más rápido hasta 2030.

Sectores. La demanda atraviesa banca, comercio digital, industria, salud, marketing, logística y administraciones públicas. Cabify, por ejemplo, utiliza ciencia de datos en gestión de vehículos y rutas, precios, fraude, experiencia de usuario y optimización de marketing. Glovo aplica analítica a logística, finanzas, operaciones, publicidad y estrategia comercial. La razón es sencilla: cuanto más digital es una actividad, más decisiones deja rastro en forma de datos y mayor es la necesidad de interpretarlos correctamente.

Empresas que están contratando. Glovo mantiene en Barcelona varias posiciones de análisis de datos y busca profesionales capaces de construir modelos en Python y BigQuery y traducir grandes volúmenes de información en decisiones de negocio. Cabify tiene abiertas en Madrid posiciones de Data Scientist y Senior Data Scientist para trabajar en precios, fraude, operaciones y marketing. Las ofertas muestran una evolución clara: las empresas ya no buscan únicamente quien prepare informes, sino profesionales capaces de conectar datos, tecnología y decisiones.

Salarios. Los perfiles incluyen data analyst, analytics engineer, especialista en BI, data engineer, data scientist y arquitecto de datos. Las diferencias son importantes: Michael Page ha publicado en 2026 posiciones de Data Analyst en Madrid entre 28.000 y 32.000 euros, mientras un especialista de Data & Business Intelligence alcanza 40.000-45.000 euros y un arquitecto de datos 50.000-55.000 euros. La retribución aumenta cuando se añaden ingeniería, arquitectura, gobierno del dato y responsabilidad sobre sistemas críticos.

Formación recomendada. Una base sólida debería incluir SQL, estadística, Python o R, modelado de datos y herramientas de visualización como Power BI. Después conviene añadir calidad, gobierno y arquitectura del dato. La UPC estructura su Máster en Data Science precisamente sobre dos pilares: gestión y análisis de datos; IE combina ciencia de datos, IA y conocimiento de negocio. Para rutas más cortas, Microsoft ofrece la certificación Power BI Data Analyst. En todos los casos, lo decisivo es demostrar que se sabe convertir datos imperfectos en conclusiones fiables y útiles.

16. GESTIÓN DE PROYECTOS. Habilidad de gestión. La profesión se está hibridando. Gestionar proyectos de IA exige combinar planificación tradicional con experimentación, producto, datos y gobernanza. No hay señal suficiente para subir, pero sí un cambio claro en el contenido de la habilidad.

Sectores. Es una capacidad transversal, especialmente relevante en tecnología, industria, energía, aeroespacial, construcción, farmacia y consultoría. Airbus busca actualmente en Madrid y Getafe Project Managers para proyectos espaciales y aeronáuticos que deben controlar costes, planificación, riesgos, recursos y requisitos técnicos. En farmacia, Sanofi mantiene en Barcelona puestos como Agile Delivery Lead dentro de Digital, Data & Technology. La metodología cambia según el sector: un proyecto de software puede trabajar por iteraciones; uno aeroespacial o farmacéutico añade controles técnicos y regulatorios mucho más estrictos.

Empresas que están contratando. Airbus mantiene en Madrid posiciones de gestión de proyectos para sus negocios espacial y digital: planificación, presupuesto, riesgos y coordinación forman parte central del trabajo. Sanofi busca en Barcelona un Agile Delivery Lead dentro de su división tecnológica. Las ofertas muestran además que las empresas combinan cada vez más modelos tradicionales y ágiles: Airbus, por ejemplo, pide experiencia en Scrum o SAFe para determinados proyectos, pero mantiene controles de coste, calendario y riesgo propios de programas industriales complejos.

Salarios. Los perfiles incluyen project manager, program manager, Scrum Master, PMO y delivery manager. Las ofertas españolas muestran una banda amplia. Michael Page publica en 2026 puestos de Project Manager en industria y renovables alrededor de 45.000-50.000 euros, una PMO de telecomunicaciones entre 50.000 y 55.000, y un IT Project Manager de software financiero en Madrid entre 60.000 y 62.000 euros. La diferencia depende del sector, complejidad, experiencia y responsabilidad presupuestaria.

Formación recomendada. Conviene dominar planificación, riesgos, presupuestos, negociación y gestión de stakeholders, además de conocer enfoques predictivos y ágiles. PMP acredita experiencia dirigiendo proyectos con modelos tradicionales, híbridos o ágiles; PMI-ACP se centra en Scrum, Lean y Kanban. Para proyectos de IA, PMI ofrece además la certificación PMI-CPMAI, que incorpora datos, evaluación, ética y gobernanza. En España, La Salle imparte un Máster en Project Management acreditado por el GAC de PMI. Agile es una herramienta: no sustituye el control financiero, técnico o regulatorio que exige cada industria.

17. SOSTENIBILIDAD Y GESTIÓN MEDIOAMBIENTAL. Habilidad ESG/habilidades verdes. Pierde parte del impulso regulatorio, pero no desaparece la demanda. La reducción del perímetro de reporting explica por qué no recupera posiciones, mientras energía, riesgo climático y cadenas de suministro sostienen la capacidad.

Sectores. La demanda es especialmente visible en energía y renovables, banca y gestión de inversiones, industria, construcción, auditoría y bienes de consumo. Hays señala que los perfiles relacionados con sostenibilidad y reducción de huella de carbono tienen un papel cada vez más estratégico en el sector energético. En finanzas, CFA Institute forma ya específicamente a profesionales para incorporar factores climáticos y ESG al análisis, valoración y construcción de carteras.

Empresas. Iberdrola mantiene una categoría específica de empleos en Sostenibilidad y Finanzas Sostenibles y busca perfiles con experiencia en regulación ambiental, estrategias ESG, estándares internacionales y financiación sostenible. Fluidra publicó en agosto de 2026 en Barcelona una posición de Sustainability Reporting Manager para dirigir globalmente su reporte ESG y garantizar su adaptación regulatoria. Son puestos que muestran cómo la sostenibilidad se está integrando en finanzas, operaciones y estrategia, y no solo en departamentos medioambientales.

Salarios. Los perfiles incluyen analistas ESG, responsables de sostenibilidad, especialistas en riesgo climático, gestores de energía y expertos en reporte. No existe todavía una única banda salarial fiable para este mercado en España. Las referencias cambian mucho según especialización y responsabilidad: Robert Walters publica actualmente en Barcelona un puesto de gerente de eficiencia energética entre 60.000 y 65.000 euros, mientras los perfiles técnicos o de reporte pueden situarse sensiblemente por debajo. La regulación, el conocimiento financiero y la responsabilidad internacional suelen elevar la banda.

Formación recomendada. Conviene combinar contabilidad de carbono, riesgos climáticos, ESRS/CSRD, doble materialidad, Taxonomía europea y manejo de datos. GRI ofrece certificaciones profesionales en reporte de sostenibilidad y ESRS. Para quienes proceden de finanzas, el Sustainable Investing Certificate de CFA Institute enseña a integrar factores ESG en valoración, inversión y gestión de carteras. Los perfiles técnicos deberían añadir energía, ingeniería o ciencias ambientales. La formación gana valor cuando permite medir impactos, interpretar riesgos y convertirlos en decisiones de inversión u operación.

18. DISEÑO Y EXPERIENCIA DE USUARIO. Habilidad técnica/creativa. No hay evidencia de deterioro de demanda; hay deterioro de cobertura. Es importante no confundir ambas cosas. El puesto 18 se mantiene, pero esta semana la confianza estadística debería ser menor que en otras habilidades. Con la IA aparece un reto nuevo: diseñar cuánto debe automatizarse, qué debe poder corregir el usuario y cómo explicar resultados inciertos. Google PAIR sitúa precisamente la confianza, la explicabilidad, el control y la gestión de errores entre los principios centrales del diseño de productos con IA.

Sectores. La experiencia de usuario es relevante en software, banca digital, comercio electrónico, salud, educación y servicios públicos: cualquier actividad donde una persona interactúe con una aplicación o servicio digital. Accenture integra UX con datos, tecnología, creatividad y estrategia para diseñar experiencias de clientes; Santander, por ejemplo, busca diseñadores para convertir necesidades del cliente y del negocio en productos financieros digitales intuitivos y eficaces.

Empresas que están contratando. Santander mantiene en Madrid una vacante de UX/UI Designer que abarca investigación, pruebas con usuarios, prototipos y diseño de flujos digitales. Accenture cuenta con una familia profesional específica de Customer & User Experience, donde combina diseño, tecnología y datos. Schneider Electric mantiene además en España funciones de experiencia digital orientadas a mejorar la interacción del cliente con sus canales web. La demanda muestra que UX ya no se limita al aspecto visual: conecta investigación, producto y negocio.

Salarios. Los perfiles incluyen UX/Product Designer, UX Researcher, Service Designer y responsables de sistemas de diseño. El UX Salary Report 2026 de User Interviews y Levels.fyi, basado en datos de 2023-2025, sitúa en España la mediana anual en 39.000 euros para profesionales junior e intermedios (103 casos) y en 56.000 euros para perfiles senior o de gestión. Son referencias de mercado, no tarifas fijas: experiencia, empresa, especialización y responsabilidad sobre producto generan diferencias importantes.

Formación recomendada. Conviene aprender investigación de usuarios, arquitectura de información, accesibilidad, prototipado, pruebas de usabilidad y métricas de producto. El certificado de UX de Google cubre investigación, wireframes, Figma, pruebas e iteración y termina con un portafolio. En España, IED Madrid ofrece un máster en producto digital centrado en UX/UI y prototipado; SKEMA y POLIMI combinan además producto, negocio, diseño y tecnología. Lo decisivo es mostrar por qué se tomó cada decisión de diseño y qué evidencia del usuario la respalda.

19. IDIOMAS. Habilidad transversal. El inglés profesional no consiste sólo en defenderse en una conversación. Implica participar en reuniones, negociar, redactar documentos y explicar ideas con precisión en entornos internacionales. La OCDE concluye que el inglés aparecía expresamente en el 22% de las vacantes europeas analizadas y en aproximadamente la mitad de las ofertas para directivos y profesionales. Funciona, por tanto, como una llave de acceso a determinados puestos globales, especialmente cuando se combina con una especialización técnica o de negocio.

Sectores. Es especialmente relevante en tecnología, consultoría, exportación, turismo, aviación, ciencia, servicios financieros y centros internacionales de operaciones. En estos ámbitos es habitual trabajar con clientes, proveedores o equipos de otros países. Amazon, por ejemplo, exige inglés profesional en España para puestos que van desde logística y recursos humanos hasta ingeniería, ventas cloud o análisis de datos. El idioma no sustituye la especialización: permite utilizarla en un mercado de trabajo más amplio.

Empresas que están contratando. Amazon mantiene en Madrid y Barcelona puestos que exigen inglés avanzado junto con capacidades técnicas o comerciales. Hilti pide fluidez en español e inglés para su programa español de futuros directivos, ligado además a movilidad internacional. Criteo exige un nivel alto de inglés y una lengua nórdica para un Account Executive en Barcelona que trabaja con clientes regionales y globales. Son ejemplos claros de cómo el idioma multiplica el alcance de una especialización.

Salarios. No existe una "prima salarial por inglés" que pueda aislarse de forma general. En España, una vacante de Business Support Analyst con inglés C1 ofrece 35.000-38.000 euros, mientras un Channel Account Executive que requiere B2/C1 se mueve entre 40.000 y 60.000 euros. La diferencia responde al puesto, experiencia y responsabilidad, no únicamente al idioma. El valor del inglés está sobre todo en permitir acceder a clientes, equipos y posiciones internacionales que de otro modo quedarían fuera de alcance.

Formación recomendada. Para trabajar en entornos internacionales, un B2 sólido permite participar en reuniones y redactar documentos profesionales; un C1 facilita desenvolverse con confianza en puestos directivos o especializados. Cambridge vincula precisamente esos niveles con estas capacidades laborales. Certificaciones como C1 Advanced, IELTS o Linguaskill pueden acreditar el nivel, pero la formación más útil debe practicar situaciones reales: reuniones, presentaciones, negociación, correos y vocabulario del sector. El objetivo no es aprobar un examen, sino trabajar con precisión en otro idioma.

20. INTELIGENCIA EMOCIONAL Y EMPATÍA. Habilidad interpersonal. Su posición baja puede deberse en parte a un problema de medición. La empatía suele estar embebida en liderazgo, ventas, salud, customer success o gestión de conflictos, no publicada como habilidad autónoma. Por eso probablemente está infrarrepresentada si el barómetro depende demasiado de palabras clave explícitas. Con la IA, esta capacidad gana peso: PwC encuentra que las nuevas tareas incorporadas a los empleos más expuestos a IA tienen 2,5 veces más probabilidades de requerir empatía, juicio y creatividad. A medida que la tecnología asume tareas rutinarias, aumenta el valor de aquello que depende de confianza, interpretación y relación humana.

Sectores. Es especialmente importante en salud, atención al cliente, ventas, recursos humanos, educación, liderazgo y servicios financieros. Son actividades donde entender necesidades, gestionar expectativas o mantener conversaciones difíciles forma parte del resultado. En salud, por ejemplo, Tucuvi exige a sus perfiles de Customer Success una comunicación clara, empática y profesional con personal clínico y responsables de decisión. En tecnología, Palantir pide expresamente "empatía con el usuario" para comprender flujos de trabajo complejos y convertirlos en mejores decisiones.

Empresas que valoran esta capacidad. Palantir busca en España Deployment Strategists capaces de comprender qué motiva a los usuarios y trabajar con un alto grado de empatía. Tucuvi, en su área de salud, combina conocimiento del sector con comunicación empática y gestión de relaciones. Estos ejemplos muestran que la empatía no se limita a recursos humanos o atención al cliente: también aparece en puestos tecnológicos y de producto donde comprender cómo trabaja otra persona es imprescindible para diseñar una solución útil.

Salarios. No existe un "salario por empatía". Esta capacidad aparece en customer success, ventas, salud, recursos humanos o dirección de equipos, y la remuneración depende del puesto. En Madrid, Michael Page publica en 2026 posiciones de Customer Success en salud por unos 35.000 euros, mientras un Service Account Manager tecnológico alcanza 45.000-50.000 euros. Riot publicó además un CSM para Italia y España entre 55.000 y 66.000 euros, variable incluido. Son salarios del rol, no primas aislables por empatía.

Formación recomendada. Conviene trabajar escucha activa, feedback, conversaciones difíciles, regulación emocional y capacidad para comprender perspectivas distintas. La International Coaching Federation incluye la escucha profunda entre sus competencias centrales y exige práctica observada y feedback en sus programas acreditados. El Center for Creative Leadership también vincula empatía y escucha con confianza y mejor liderazgo. Por eso, esta habilidad se desarrolla mejor con simulaciones, conversaciones reales y evaluación externa que con cuestionarios de autopercepción.

Hay prima de IA, pero es sólo una parte de la historia

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.

Desaparecen las tareas que enseñaban a trabajar

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.

Ciberseguridad: un laboratorio de lo que viene

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.

Gobernar la tecnología se convierte también en una profesión

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.

Cuanto más produce la máquina, más vale saber elegir

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;

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