El Barómetro E&E de las habilidades más demandadas revela que el éxito profesional depende de veinte habilidades clave. Desde arquitectos de IA hasta gestores de sostenibilidad, los nuevos roles demandan una mezcla única de dominio técnico y criterio humano especializado. Hacia 2030, el cuarenta por ciento de las competencias laborales cambiarán. Descubra cómo las compañías líderes ya reclutan perfiles híbridos que integran datos, ciberseguridad y gestión del cambio para liderar la actual revolución tecnológica global.
Una oferta de empleo puede explicar el futuro del trabajo mejor que muchas predicciones.
Sanofi busca en Barcelona un profesional para algo llamado Data Classification, Standards and Definitions Partner-Job Architecture & Skills. Su misión es construir las reglas con las que la farmacéutica organizará los datos sobre habilidades, tareas y puestos de trabajo de toda la compañía, precisamente para avanzar hacia una organización basada en capacidades y preparar esa información para su utilización por sistemas de inteligencia artificial. El puesto paga entre 49.600 y 66.133 euros. La misma empresa ofrece entre 69.200 y 103.800 euros por un responsable de People Data Reporting and Visualisation que combina analítica, tecnología y dirección de personas.
Airalo busca desde España un Customer Retention Director. No es un ingeniero. Debe entender comportamiento de clientes, analizar cohortes, dirigir experimentos, coordinar Producto, CRM y Datos y convertir todo ello en crecimiento. La banda española publicada es de 86.400 a 124.000 euros. En Madrid, Santander busca simultáneamente un AI Governance Specialist capaz de coordinar riesgos legales, éticos, operativos, reputacionales, de datos, modelos y ciberseguridad alrededor de la IA.
A primera vista se trata de tres profesiones diferentes, pero en realidad cuentan una misma historia: el mercado empieza a pagar especialmente bien a quien puede situarse en la intersección de varias capacidades que antes vivían en departamentos separados.
Ese es el hilo que une la última edición del Barómetro E&E de las habilidades más demandadas.
El World Economic Forum calcula que cerca del 40% de las capacidades utilizadas en el trabajo cambiarán hasta 2030. Entre las que más crecerán coloca IA y big data, redes y ciberseguridad y alfabetización tecnológica. Pero, al mismo tiempo, mantiene entre las competencias esenciales el pensamiento analítico, la creatividad, la resiliencia, el liderazgo y la colaboración. Su conclusión es significativa: las profesiones en expansión necesitarán una mezcla de capacidades tecnológicas y humanas.
La OCDE habla ya de un mercado laboral skills-first, donde el título universitario y el nombre del puesto siguen importando, pero explican cada vez peor todo lo que una persona sabe hacer. Cuando las tareas cambian deprisa, las empresas necesitan identificar capacidades mucho más concretas y combinarlas de nuevas maneras.
Ahí están apareciendo los nuevos puestos de éxito:
1. AI Engineer y Agentic AI Engineer: no basta con saber usar IA
Habilidades que combina: 1 alfabetización en IA + 3 pensamiento analítico + 6 aprendizaje permanente + 8 cloud + 9 agentes + 11 gobernanza + 13 software + 15 datos.
(El número corresponde a la posición que ocupa cada habilidad en la clasificación de esta semana del Barómetro E&E de las habilidades más demandadas)
Es probablemente la combinación más evidente del Barómetro, pero también una de las que más rápidamente está cambiando.
Accenture busca actualmente en Madrid un AI Software Engineer al que no le pide hacer demostraciones con un modelo de lenguaje. La descripción insiste precisamente en lo contrario: construir sistemas de agentes que funcionen en empresas reales, gestionar RAG, memoria, herramientas, proveedores de modelos, costes, latencia, métricas de calidad y seguridad y saber qué ocurre cuando el agente falla en producción. Exige experiencia con LangGraph, CrewAI o AutoGen, además de Python, Kubernetes, Docker, CI/CD e infraestructura como código.
Es la diferencia entre la habilidad 1 —saber utilizar IA— y la combinación profesional de las habilidades 1, 8, 9, 11, 13 y 15.
PwC ofrece una medida de la escasez. Su Global AI Jobs Barometer 2026, basado en más de 1.000 millones de ofertas, concluye que los puestos que solicitan capacidades específicas de IA están creciendo un 69%, frente al 9% del conjunto del mercado analizado. Además, presentan una prima salarial media anunciada del 62% respecto a puestos comparables sin esas capacidades. La propia PwC advierte de que es una diferencia observada en ofertas, no una prueba de que aprender IA provoque automáticamente esa subida salarial.
El nicho evoluciona además del prompt hacia los agentes. Un profesional valioso ya no es quien encuentra una frase ingeniosa para hablar con un chatbot, sino quien puede diseñar un proceso completo, evaluarlo, poner límites y responsabilizarse de que funcione.
De ahí profesiones como Agentic AI Engineer, Applied AI Engineer, LLM Engineer, MLOps Engineer, Forward Deployed AI Engineer o AI Automation Lead.
2. Cloud Architect, Platform Engineer y SRE: la infraestructura vuelve a ser protagonista
Habilidades: 2 ciberseguridad + 3 análisis + 5 resiliencia + 8 cloud + 13 software + 15 datos + 16 proyectos.
La inteligencia artificial necesita servidores, redes, bases de datos, contenedores, seguridad y sistemas que no se caigan. Por eso una de las grandes carreras de esta etapa ocurre debajo de la aplicación visible.
Airalo busca en España un Senior Site Reliability Engineer que debe diseñar sistemas multirregión en AWS, trabajar con Kubernetes, Terraform, observabilidad, ingeniería del caos y respuesta a incidentes. También debe programar, revisar arquitecturas, gestionar riesgos y comunicarse en inglés. La compañía publica para España una banda de 81.000 a 116.000 euros.
Sanofi ofrece otro ejemplo en Barcelona. Su IIoT DevOps Engineer, con una banda de 49.600 a 74.400 euros, conecta plantas industriales con servicios cloud, datos de producción, CI/CD, DevSecOps, ciberseguridad y requisitos regulatorios farmacéuticos. No es solamente un ingeniero cloud: trabaja en el punto donde confluyen industria, datos, seguridad, software y regulación.
Y un Platform Owner Database de la misma compañía, remunerado entre 69.200 y 103.800 euros, añade ya liderazgo de equipos, comunicación ejecutiva, cumplimiento y responsabilidad sobre plataformas críticas.
Ese recorrido explica una regularidad que aparece en el Barómetro: el salto económico no se produce simplemente por conocer AWS, Azure o Kubernetes. Aparece cuando la persona pasa de manejar una herramienta a responder por una plataforma de la que depende el negocio.
3. Security Architect, Cyber Risk Manager y CISO: cuanto mayor es el riesgo, mayor es el valor del criterio
La ciberseguridad ilustra todavía mejor esa evolución. El Global Cybersecurity Outlook 2026 del World Economic Forum encuentra que el 77% de las organizaciones encuestadas utiliza ya IA para alguna función de seguridad. Pero el 54% identifica la falta de conocimientos como una barrera para desplegarla, el 41% señala la necesidad de supervisión humana y el 39% mantiene dudas sobre sus riesgos. El resultado no es la desaparición del especialista: es su desplazamiento desde tareas repetitivas hacia supervisión, estrategia y gobierno.
Eso abre una escalera profesional: Security Analyst, IAM/PAM Specialist, DevSecOps Engineer, Security Architect, Cyber Risk Manager y finalmente CISO.
La capacidad técnica sigue siendo imprescindible, pero cuanto más se asciende menos basta con detectar una vulnerabilidad. Hay que explicar su impacto financiero, decidir cuánto riesgo aceptar, responder ante un incidente, coordinar a proveedores y hablar con la dirección.
Ahí entran las habilidades 7 y 12 del Barómetro (liderazgo y comunicación) y la 11 (gobernanza).
Un CISO no está mejor remunerado que un analista únicamente porque conozca más herramientas. Está mejor remunerado, porque una decisión equivocada puede costar millones.
4. AI Governance Manager y Model Risk Specialist: regular la máquina se convierte en profesión
Habilidades: 1 IA + 2 ciberseguridad + 3 análisis + 7 liderazgo + 11 gobernanza + 12 comunicación + 15 datos + 19 inglés.
Hace pocos años, "IA responsable" aparecía sobre todo en documentos corporativos. Ahora aparece en nóminas.
Santander busca en Madrid un AI Governance Specialist responsable de definir y operar el marco de gobernanza de IA del grupo, mantener un inventario global de casos de uso, clasificarlos por riesgo y coordinar evaluaciones éticas, legales, reputacionales, operativas, de datos, modelos y ciberseguridad. El puesto acepta perfiles procedentes de Ingeniería, Matemáticas, Empresa o Derecho y exige inglés fluido.
La descripción demuestra que algunas de las mejores profesiones nuevas no pertenecen a una disciplina tradicional. ¿Qué es exactamente ese trabajador? ¿Tecnólogo? ¿Experto en riesgos? ¿Jurista? ¿Consultor? Es las cuatro cosas en distintas proporciones.
La regulación europea está creando además una barrera de entrada. El AI Act obliga ya a las organizaciones que utilizan sistemas de IA a adoptar medidas de alfabetización adecuadas para las personas que trabajan con ellos. El desarrollo regulatorio europeo está trasladando progresivamente cuestiones como riesgo, transparencia, supervisión y documentación desde los códigos voluntarios hacia procedimientos empresariales.
De ahí títulos que hace poco apenas existían: AI Governance Manager, Responsible AI Lead, Model Risk Specialist, AI Compliance Consultant o AI Counsel.
Probablemente será uno de los campos en los que mejor se observe la importancia de combinar una especialidad tecnológica con otra jurídica o regulatoria.
5. Data Engineer, Analytics Engineer y Data Science Lead: antes de la IA está el dato
Habilidades: 1 IA + 3 análisis + 6 aprendizaje + 8 cloud + 12 comunicación + 13 software + 15 datos.
El World Economic Forum coloca a los especialistas en big data en la primera posición de las profesiones que más crecerán porcentualmente hasta 2030. También incluye a especialistas en IA y machine learning y desarrolladores de software entre los puestos con mayor expansión prevista.
Las ofertas actuales permiten entender por qué: Sanofi busca en Barcelona un RWE Data Scientist para aplicar métodos estadísticos, computacionales, machine learning e IA a evidencia médica y desarrollo farmacéutico. La banda publicada está entre 70.800 y 94.400 euros. El puesto exige además colaborar con negocio, investigación, bioestadística, IT y otros equipos de ciencia de datos.
Airalo busca un Analytics Engineering Manager que debe construir la capa semántica, definir modelos y métricas comunes y desarrollar una plataforma de analítica autoservicio para una empresa con más de 20 millones de usuarios. No se trata de hacer un gráfico: debe conseguir que centenares de decisiones empresariales partan de datos definidos de la misma manera.
Y BBVA muestra en su propia estructura profesional la cadena completa: Data Engineer, Expert Data Scientist, Cloud Architect, Security Expert y Head of Global AI Adoption aparecen dentro de su ecosistema Tech & Data.
Aquí aparece otra regla del mercado: el dashboard es el último metro de una carretera mucho más larga. Antes alguien tiene que capturar, limpiar, modelar, gobernar, proteger y explicar el dato.
Por eso Data Engineer, Analytics Engineer, Data Architect, Data Scientist y Head of Data constituyen trayectorias distintas y cada vez más valiosas.
6. Software Engineering Lead y Staff Engineer: la programación no desaparece, se senioriza
Habilidades: 1 IA + 3 análisis + 4 creatividad + 6 aprendizaje + 8 cloud + 12 comunicación + 13 software.
El peor efecto de la IA quizá no sea eliminar profesiones enteras, sino modificar el modo en que se entra en ellas. Stanford Digital Economy Lab, utilizando datos de nóminas de ADP de millones de trabajadores estadounidenses hasta junio de 2026, no encuentra desplazamiento laboral generalizado. Pero sí observa que el empleo de personas de 22 a 25 años en ocupaciones muy expuestas a IA está un 19% por debajo de donde estaría si hubiese evolucionado como entre jóvenes de profesiones menos expuestas. Los trabajadores experimentados no muestran una brecha comparable.
PwC observa algo coherente con ese resultado: los puestos iniciales expuestos a IA tienen siete veces más probabilidades de exigir capacidades tradicionalmente asociadas a perfiles senior, como juicio y liderazgo.
Esto ayuda a explicar el atractivo creciente de Senior Software Engineer, Staff Engineer, Software Architect y Engineering Lead.
Sanofi ofrece en Barcelona entre 59.600 y 89.400 euros por un Software Engineering Lead que trabaja entre software y negocio. En sus equipos, la IA se utiliza ya para refinar requisitos, dividir tareas, generar código, revisarlo, controlar calidad y solucionar errores. Lo que permanece bajo responsabilidad humana es el producto completo.
La programación seguirá siendo importante. Pero escribir líneas de código puede convertirse progresivamente en la parte menos diferenciadora del oficio. Arquitectura, seguridad, diseño, pruebas, comprensión del negocio y capacidad para revisar lo que produce una máquina ganan peso.
7. Deployment Strategist y Forward Deployed Engineer: aparece el profesional "bisagra"
Habilidades: 1 IA + 3 análisis + 4 creatividad + 12 comunicación + 13 software + 15 datos + 19 idiomas + 20 empatía.
Hay profesiones difíciles de clasificar que merecen especial atención precisamente por eso. Palantir tiene dos en Madrid: Forward Deployed Software Engineer y Deployment Strategist.
El segundo caso resulta relevante, porque la empresa lo define como un profesional que utiliza datos para convertir problemas operativos reales en soluciones: desde fabricación hasta salud, defensa o ayuda humanitaria. Trabaja con clientes, datos y tecnología y debe convertir una intuición del usuario en un sistema que funcione. Se trata de una profesión difícil de enseñar en un único grado universitario. Necesita pensamiento analítico para entender el problema; datos y software para construir; comunicación para convencer; creatividad para diseñar una solución; inglés para trabajar internacionalmente y empatía para comprender cómo trabaja realmente el cliente.
Es un gran ejemplo de la lógica que subyace a las 20 habilidades del Barómetro: los profesionales difíciles de sustituir suelen ser también difíciles de encasillar.
8. Product Manager, Product Design Lead y UX Researcher: la escasez se desplaza hacia decidir qué construir
Habilidades: 3 análisis + 4 creatividad + 7 liderazgo + 12 comunicación + 15 datos + 18 UX/UI + 20 empatía.
La IA puede producir una interfaz, escribir una descripción o construir un prototipo a una velocidad desconocida hasta ahora. Eso reduce el coste de producir opciones y aumenta la importancia de seleccionar la correcta. Ahí aparecen Product Manager, Product Designer, UX Researcher, Service Designer y Product Design Lead.
Santander busca un UX/UI Designer en Madrid cuya función cubre investigación, experiencia de usuario y colaboración con producto y tecnología dentro de su transformación digital.
Pero el nuevo producto digital exige algo más que diseñar pantallas. Hay que decidir qué parte de una experiencia debe automatizarse, cuándo necesita el usuario recuperar el control, cómo explicar un resultado probabilístico y cómo detectar si una mejora aparente realmente genera valor. Por eso pensamiento analítico, creatividad y empatía empiezan a resultar inseparables.
La habilidad 4 del Barómetro (pensamiento creativo) gana precisamente valor donde producir alternativas se vuelve barato. La creatividad profesional no consiste en generar ideas indiscriminadamente, sino en formular un problema mejor que los demás y escoger qué merece construirse.
9. Change Manager, Agile Delivery Lead y Transformation Director: comprar IA es fácil; conseguir que se use no
Habilidades: 3 análisis + 5 resiliencia + 7 liderazgo + 10 gestión del cambio + 12 comunicación + 16 proyectos + 19 idiomas + 20 empatía.
Una empresa puede adquirir una herramienta de IA en una tarde. Modificar los procesos que la rodean puede llevar años.
Esa diferencia sostiene otra familia de profesiones con buenas perspectivas: Change Manager, Transformation Manager, Program Manager, Agile Delivery Lead y PMO Director.
Sanofi mantiene en Barcelona posiciones de Agile Delivery Lead, OneLIMS Program Lead y Change Management & Communications Expert. La coexistencia de esos tres títulos dentro de una misma organización explica bien hasta qué punto tecnología, entrega y adopción se han convertido en problemas distintos.
El gestor de proyectos tradicional controla alcance, plazos, presupuesto y riesgo. El responsable de transformación debe añadir la pregunta de si la gente está cambiando realmente su forma de trabajar. Eso requiere comunicación, negociación, liderazgo y empatía. También resiliencia: las transformaciones raramente siguen el plan previsto.
Por eso las habilidades 5, 7, 10, 12, 16 y 20 aparecen juntas en estos puestos. Y cuanto mayor sea el presupuesto, el número de empleados afectados y el riesgo de fracaso, mayor será normalmente el valor del profesional que responde por la transformación.
10. People Analytics Lead y Skills Architect: Recursos Humanos descubre que las habilidades también son datos
Habilidades: 1 IA + 3 análisis + 6 aprendizaje permanente + 7 liderazgo + 10 cambio + 12 comunicación + 14 talento + 15 datos + 20 empatía.
La OCDE señala que las economías avanzan hacia modelos skills-first porque las titulaciones y los puestos anteriores no capturan todas las capacidades de una persona ni evolucionan con suficiente rapidez. Eso obliga a crear lenguajes comunes de habilidades, sistemas de reconocimiento y nuevas formas de gestionar talento y aprendizaje.
Sanofi ya está contratando exactamente para eso: Su nuevo Data Classification, Standards and Definitions Partner — Job Architecture & Skills debe diseñar reglas de calidad y gobierno de datos sobre puestos, tareas y capacidades y preparar esa información para que sea fiable y utilizable por IA. La compañía describe explícitamente el puesto como estratégico para transformarse en una organización basada en habilidades.
En paralelo, su People Data Reporting and Visualisation Lead, con una banda de 69.200 a 103.800 euros, combina arquitectura tecnológica, analítica de personas y liderazgo.
Eso amplía enormemente las salidas de la habilidad 14 del Barómetro.
Ya no hablamos únicamente de Talent Manager o responsable de formación. Aparecen People Analytics Lead, Workforce Planning Specialist, Skills Architect, Job Architecture Manager, L&D Lead o Workforce Transformation Manager. RRHH empieza a parecerse, en parte, a una disciplina de datos.
11. Sustainability Reporting Manager y Climate Risk Specialist: ESG se especializa
Habilidades: 3 análisis + 6 aprendizaje + 7 liderazgo + 11 gobernanza + 12 comunicación + 15 datos + 17 sostenibilidad + 19 idiomas.
Otra combinación especialmente interesante se está formando alrededor de sostenibilidad.
Fluidra busca desde agosto un Sustainability Reporting Manager en Sant Cugat. El puesto exige CSRD, ESRS, GRI, doble materialidad, grandes volúmenes de datos, Power BI, auditoría, liderazgo de equipos, comunicación con stakeholders e inglés.
Es difícil encontrar una demostración más clara de por qué la sostenibilidad ya no puede entenderse como una especialidad aislada. Necesita regulación, datos, auditoría, comunicación y conocimiento del negocio.
LinkedIn observa que durante los últimos dos años la demanda de contrataciones con capacidades verdes ha crecido aproximadamente el doble que la oferta de esas capacidades (8% frente a 4%) y que los profesionales con green skills registran una tasa global de contratación un 46,6% superior a la media. Por primera vez, además, la mayoría de las contrataciones verdes corresponde a personas que utilizan esas capacidades en ocupaciones que no son propiamente "empleos verdes".
La Agencia Internacional de la Energía calcula que el empleo energético mundial llegó a 76 millones de personas y creció un 2,2% en 2024, casi el doble que el conjunto del empleo.
Así aparecen Climate Risk Analyst, Energy Manager, Sustainable Finance Specialist, ESG Data Manager, Carbon Accounting Specialist o Sustainability Reporting Manager.
La mejor sostenibilidad profesional empieza a hablar el idioma de ingeniería, datos y finanzas.
12. Customer Success, Enterprise Sales y Retention Director: las habilidades humanas también llegan a seis cifras
Habilidades: 3 análisis + 4 creatividad + 5 resiliencia + 7 liderazgo + 12 comunicación + 15 datos + 19 idiomas + 20 empatía.
Uno de los errores más frecuentes consiste en pensar que los salarios altos de la nueva economía pertenecen exclusivamente a ingenieros.
Airalo demuestra lo contrario: Su Customer Retention Director para España, Reino Unido o Dubái debe dirigir CRM, producto y datos, diseñar experimentos, analizar retención y valor del cliente y transformar esos resultados en decisiones. La banda española está entre 86.400 y 124.000 euros. La propia empresa señala empatía e innovación entre sus valores y utiliza inglés como lengua habitual de trabajo.
Criteo busca en Barcelona un Account Executive para clientes nórdicos. Exige venta consultiva, capacidad para cerrar acuerdos con directivos, comunicación, análisis, decisiones basadas en datos, inglés y al menos una lengua nórdica.
Son buenos ejemplos del papel de las habilidades 12, 19 y 20.
La OCDE descubre que el inglés aparecía expresamente en el 22% de las vacantes europeas analizadas y aproximadamente en una de cada dos ofertas dirigidas a directivos y profesionales. No existe una prima universal por hablar inglés, pero la lengua amplía de forma evidente el mercado de puestos al que una persona puede acceder.
Comunicación y empatía funcionan de manera parecida. No tienen una cotización independiente, pero resultan decisivas cuando hay que ganar un cliente, dirigir una negociación, entender una necesidad ambigua o reconstruir una relación después de un problema.
13. Engineering Manager, Head of Data y director de transformación: el dinero aparece cuando llega la responsabilidad
Hilti ofrece una pista especialmente interesante sobre cómo se construye una carrera directiva. Su Executive Leadership Development Program en España busca profesionales con entre cinco y ocho años de experiencia, formación técnica y conocimiento de negocio. Empiezan trabajando frente al cliente, después dirigen equipos y proyectos estratégicos y pueden avanzar hacia responsabilidades regionales o globales. La empresa pide pensamiento analítico y estratégico, liderazgo, influencia, comunicación y fluidez en inglés y español.
No es casualidad que tantas habilidades del Barómetro aparezcan juntas. A medida que una carrera avanza, la especialidad técnica deja de explicar por sí sola la remuneración. Entran tamaño del equipo, presupuesto, riesgo, clientes, capacidad de influir y responsabilidad sobre resultados.
El recorrido puede ser Software Engineer Staff Engineer Engineering Manager; Data Engineer Data Architect Head of Data; Security Analyst Security Architect CISO; Project Manager Program Manager Transformation Director.
Lo que aumenta no es únicamente el conocimiento. Aumenta la superficie de la que la persona debe responder.
El mapa completo: cuatro tipos de habilidades, no 20 carreras aisladas
Vistas individualmente, las 20 habilidades del Barómetro pueden parecer una lista demasiado heterogénea.
Vistas juntas, forman cuatro grupos bastante claros. El primero aporta escasez técnica: alfabetización en IA, ciberseguridad, cloud, agentes de IA, software y datos.
El segundo aporta criterio: pensamiento analítico, creatividad y gobernanza. Permite decidir si algo funciona, si merece la pena hacerlo y qué consecuencias puede tener.
El tercero aporta capacidad de ejecución: resiliencia, liderazgo, gestión del cambio, comunicación y proyectos.
Y el cuarto amplía el campo profesional: aprendizaje permanente, talento, sostenibilidad, UX/UI, idiomas y empatía.
El World Economic Forum refleja prácticamente la misma mezcla. Entre sus capacidades centrales y crecientes aparecen IA y big data, ciberseguridad, alfabetización tecnológica, pensamiento analítico, creatividad, resiliencia, aprendizaje, liderazgo, gestión del talento, diseño y experiencia de usuario, empatía y multilingüismo.
La conclusión no es que un profesional deba dominar las 20. De hecho, probablemente sería una mala estrategia. Lo importante es elegir combinaciones que conduzcan a problemas valiosos:
IA + software + datos + cloud + gobernanza conduce hacia el puesto de ingeniero de IA.
Ciberseguridad + riesgo + comunicación + liderazgo puede conducir hacia CISO.
Datos + arquitectura + negocio + liderazgo, favorece el camino para llegar a Head of Data.
Análisis + creatividad + UX + empatía, hacia Product Lead.
Proyectos + cambio + liderazgo + comunicación, hacia Transformation Manager.
Talento + datos + IA + aprendizaje, hacia People Analytics o Skills Architecture.
Sostenibilidad + regulación + datos + finanzas, puede llevarle a Climate Risk o Sustainability Reporting.
Comunicación + datos + idiomas + empatía, hacia Enterprise Sales, Customer Success o dirección internacional.
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