La aceleración tecnológica está reconfigurando de raíz el mercado laboral. Las empresas que buscan integrar la inteligencia artificial en sus operaciones están buscando talento especializado; compiten por sumar ingenieros, científicos de datos y profesionales capaces de liderar la adopción de la IA, y esto sucede en sectores como el bancario, el retail, las telecomunicaciones y la manufactura.
Sin embargo, Argentina parece estar teniendo un reto grande en este sentido. Según el Monitor Nacional de Inteligencia Artificial 2025, elaborado por Taquion Group junto a RESTART, iplan y el Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires, apenas el 43% de los trabajadores dice que sus empresas usan la IA, y es un uso limitado, restringido a pruebas o áreas específicas.
Esto debería ser un tema crucial para las empresas del país, si no desean quedarse rezagadas en la transformación digital, especialmente porque más allá de tener habilitada la tecnología, deben contar con equipo humano entrenado para usarla y tomar decisiones sobre los resultados que brinda.
Un nuevo análisis de nuestro socio EPAM Systems Inc., basado en su más reciente estudio From Hype to Impact: How Enterprises Can Unlock Real Business Value with AI, revela que la próxima ola de transformación empresarial dependerá menos de la tecnología y más de las personas que la implementan. La paradoja es que mientras la conversación pública gira en torno a empleos que podrían desaparecer, las empresas están contratando más que nunca.
Según EPAM, el 43% de las compañías planea contratar roles relacionados con IA, cifra que asciende al 47% entre las organizaciones más innovadoras del mercado. Menos del 4% afirma no tener planes de expandir sus equipos. Es, en esencia, una carrera global por el talento.
Entre los perfiles más demandados destacan los Machine Learning Engineers y AI Researchers, reflejando la necesidad de profundizar en capacidades técnicas que permitan diseñar, escalar y optimizar soluciones de inteligencia artificial. Sin embargo, la compañía advierte que la brecha no está solo en la contratación, pues el 42% de las empresas reconoce que su personal necesita upskilling urgente para seguir el ritmo de la digitalización, especialmente en equipos de ingeniería y desarrollo.
El estudio también muestra que, aunque las compañías están ampliando sus equipos, la mayoría sigue enfocando a su talento y a sus proyectos de IA en tareas inmediatas de eficiencia y productividad. EPAM señala que, sin una estructura clara de priorización, estas iniciativas pueden quedarse en «quick wins» y no escalar hacia proyectos de alto impacto que generen verdadero valor de negocio.
Para avanzar, los expertos de esta empresa recomiendan un conjunto de acciones estratégicas que ayudan a que las organizaciones no solo contraten más talento, sino que lo gestionen mejor:
- Priorizar los casos de uso de IA, aplicando un marco que permita identificar cuáles proyectos generan resultados reales y cuáles deben descartarse.
- Inventariar las habilidades internas para entender qué capacidades existen, cuáles faltan y cómo construir una hoja de ruta alineada a los objetivos empresariales.
- Contratar para los roles adecuados, poniendo el foco en perfiles con experiencia en IA, ciencia de datos y arquitectura tecnológica.
- Capacitar a los equipos actuales, integrando programas de upskilling que permitan que el talento interno evolucione hacia los nuevos requerimientos técnicos y operativos.
- Incorporar herramientas de agentic AI que actúen como socios de trabajo para los empleados, multiplicando el alcance de su conocimiento.
- Fomentar una cultura fluida en IA, donde los equipos comprendan tanto las posibilidades como las limitaciones de la tecnología, habilitando su uso responsable y estratégico.
Como señalan dichos expertos , la ventaja competitiva en 2026 no dependerá de cuán bien preparada esté su gente para operar la inteligencia artificial que se integre a las operaciones. Lograr alinear el talento, la cultura y la tecnología es la meta para mantenerse competitivos en la próxima fase de esta transformación digital.
