Las empresas españolas disparan la contratación de especialistas capaces de llevar la inteligencia artificial a sus procesos reales. Los proyectos que requieren estos perfiles crecen un 103 % y los presupuestos destinados a ellos son casi un 50 % superiores.
La integración de inteligencia artificial se dispara en el mercado laboral español
La inteligencia artificial ya no es una promesa tecnológica reservada a los laboratorios ni un experimento para las grandes multinacionales. Las empresas españolas quieren incorporarla a sus operaciones y necesitan profesionales capaces de conseguir que funcione. Esa transformación está provocando un cambio en el mercado laboral: los proyectos que requieren especialistas en inteligencia artificial han aumentado un 103 % durante el último año, según los datos de la comunidad profesional Shakers recogidos por Digital Inside e IT Reseller.
La cifra refleja una evolución importante. Las compañías están pasando de probar herramientas de IA a integrarlas en sus sistemas de gestión, departamentos comerciales, procesos administrativos y operaciones internas. Para conseguirlo, necesitan trabajadores que sepan conectar modelos existentes, coordinar agentes inteligentes, evaluar resultados y desplegar soluciones que funcionen de manera estable.
El nuevo perfil profesional que gana protagonismo recibe el nombre de AI Builder o constructor de inteligencia artificial. Su cometido no consiste necesariamente en desarrollar un modelo desde cero, sino en convertir la tecnología disponible en una herramienta útil para resolver problemas concretos de las empresas.
La transformación abre oportunidades para los profesionales tecnológicos, pero también evidencia una dificultad: España necesita acelerar la formación de talento especializado si quiere aprovechar el crecimiento de la inteligencia artificial y evitar que la falta de trabajadores cualificados frene la competitividad empresarial.
El AI Builder, el nuevo perfil que buscan las empresas
Durante los primeros años de expansión de la inteligencia artificial, buena parte de la atención se concentró en investigadores, científicos de datos e ingenieros especializados en entrenar modelos. Ahora, las necesidades de las empresas están evolucionando.
Las organizaciones no siempre necesitan crear su propio sistema de inteligencia artificial. En muchos casos, pueden utilizar modelos ya desarrollados y adaptarlos a sus necesidades mediante herramientas de integración, programación y automatización.
Ahí aparece el AI Builder, un profesional que combina conocimientos de programación, arquitectura tecnológica y comprensión de los procesos empresariales.
Entre sus principales responsabilidades destacan:
- Integrar modelos de IA en los sistemas y aplicaciones que ya utiliza una compañía.
- Coordinar agentes inteligentes para automatizar tareas y conectar diferentes herramientas.
- Diseñar arquitecturas tecnológicas que permitan que los sistemas funcionen de manera conjunta.
- Evaluar los resultados para detectar errores, respuestas incorrectas y problemas de rendimiento.
- Desplegar soluciones en producción, es decir, conseguir que funcionen de forma estable en el trabajo cotidiano.
- Supervisar la fiabilidad y la seguridad de los sistemas implantados.
La diferencia entre una demostración tecnológica y una solución empresarial operativa es considerable. Una herramienta puede funcionar correctamente durante una presentación y, sin embargo, fallar cuando debe procesar miles de solicitudes, conectarse con bases de datos corporativas o responder a situaciones imprevistas.
Héctor Mata, cofundador y consejero delegado de Shakers, resume esta diferencia al señalar que el AI Builder es el profesional que responde por el comportamiento de la inteligencia artificial cuando abandona la fase de demostración y empieza a utilizarse en el día a día de una compañía.
Los tres perfiles de inteligencia artificial más demandados
El análisis de Shakers identifica tres especialidades que concentran buena parte de la demanda empresarial.
1. AI Solutions Architect: el 36 % de la demanda
El arquitecto de soluciones de inteligencia artificial representa el perfil más solicitado, con un 36 % del total.
Su trabajo consiste en diseñar la estructura tecnológica que permite conectar modelos, aplicaciones, bases de datos y sistemas corporativos. Debe decidir qué herramientas utilizar, cómo intercambiarán información y qué controles necesita cada solución.
Es una figura especialmente importante cuando una empresa pretende implantar IA en varios departamentos o integrar diferentes modelos dentro de una misma infraestructura.
2. Forward Deployed Engineer: el 32 % de la demanda
El ingeniero de despliegue avanzado representa el 32 % de las necesidades identificadas. Su demanda se ha triplicado en apenas un año.
Este profesional trabaja cerca de los equipos que utilizarán la tecnología. Analiza sus problemas, adapta las herramientas disponibles y desarrolla soluciones que puedan incorporarse a los procesos reales de negocio.
Su crecimiento refleja que las empresas necesitan menos proyectos experimentales desconectados de su actividad y más especialistas capaces de llevar la tecnología hasta el usuario final.
3. AI/LLM Developer: el 14 % de la demanda
El desarrollador de inteligencia artificial y modelos de lenguaje concentra el 14 % de la demanda.
Se encarga de construir aplicaciones que utilizan modelos de lenguaje, conectar servicios y desarrollar funcionalidades basadas en inteligencia artificial generativa.
Su trabajo puede incluir desde asistentes corporativos hasta sistemas de búsqueda documental, automatización de consultas y herramientas de apoyo a los trabajadores.
Además de estas tres especialidades, están apareciendo puestos como AI Reliability Engineer, AI Agent Developer, AI Architect y Context Engineer, relacionados con la fiabilidad, la coordinación de agentes autónomos, el diseño de sistemas y la gestión del contexto que reciben los modelos.
Las empresas destinan un 49 % más de presupuesto a especialistas en IA
El crecimiento de estos perfiles también tiene consecuencias económicas.
Según los datos de Shakers, las empresas destinan un 49 % más de presupuesto medio por proyecto cuando necesitan profesionales especializados en inteligencia artificial, en comparación con los perfiles tecnológicos tradicionales.
Esta diferencia refleja el valor que las compañías atribuyen a las competencias necesarias para integrar sistemas avanzados. También evidencia que la competencia por este talento puede encarecer los proyectos tecnológicos.
La inversión no se limita al salario de los profesionales. Implantar inteligencia artificial requiere infraestructura, licencias, integración con aplicaciones corporativas, mantenimiento, controles de seguridad y supervisión.
Una empresa puede contratar una herramienta de IA en cuestión de horas, pero convertirla en un sistema fiable exige un trabajo mucho más complejo.
El desafío consiste en evitar que la inversión se quede en una sucesión de pruebas sin continuidad. Para conseguirlo, las compañías necesitan profesionales que conozcan tanto las posibilidades de la tecnología como las necesidades de cada actividad económica.
España y Portugal destacan en la puesta en producción de proyectos
Uno de los datos más relevantes del estudio es la capacidad de los especialistas de la península ibérica para convertir iniciativas de inteligencia artificial en soluciones operativas.
Según la investigación de Shakers, el 46 % de los profesionales tecnológicos de España y Portugal afirma que consigue llevar a producción la mayoría o la totalidad de sus proyectos de IA.
El indicador mide la capacidad de completar el paso entre el desarrollo y la utilización efectiva de las soluciones. No significa que el 46 % de todos los proyectos tecnológicos españoles tenga éxito, sino que ese porcentaje de los especialistas consultados declara alcanzar ese nivel de implantación.
La diferencia es importante. Muchas iniciativas de inteligencia artificial fracasan o quedan paralizadas después de una primera fase de experimentación porque no consiguen integrarse en los sistemas existentes, no ofrecen resultados suficientemente fiables o no responden a las necesidades de los trabajadores.
La capacidad de desplegar soluciones reales puede convertirse en una ventaja competitiva para las empresas españolas, siempre que vaya acompañada de controles de calidad, seguridad y protección de datos.
LangChain gana terreno frente a las herramientas tradicionales de entrenamiento
La evolución del mercado también se aprecia en las tecnologías que aparecen en las ofertas de empleo.
El análisis de Digital Inside señala que las herramientas destinadas a conectar y coordinar modelos existentes están ganando terreno frente a las plataformas asociadas al entrenamiento de redes neuronales.
Un ejemplo es LangChain, una tecnología utilizada para desarrollar aplicaciones que conectan modelos de lenguaje con otras herramientas, fuentes de información y sistemas externos. Aparece en 762 ofertas de empleo analizadas.
Por su parte, PyTorch, uno de los entornos de referencia para desarrollar y entrenar modelos de aprendizaje automático, figura en 641 ofertas.
La comparación apunta a un cambio de prioridades: las empresas necesitan cada vez más profesionales capaces de construir aplicaciones sobre modelos disponibles y conectarlos con sus operaciones.
No significa que el entrenamiento de modelos haya perdido importancia. La investigación y el desarrollo siguen siendo esenciales para la evolución de la inteligencia artificial. Lo que cambia es el tipo de conocimiento que necesitan muchas compañías para obtener resultados a corto y medio plazo.
Más de un millón de profesionales tecnológicos, pero persiste la falta de talento
El crecimiento de los proyectos de IA coincide con un mercado tecnológico español que ya supera el millón de especialistas.
La VII edición del Estudio de Empleabilidad y Talento Digital, elaborado por la Fundación VASS y la Fundación de la Universidad Autónoma de Madrid, cifra en más de un millón los profesionales de tecnologías de la información que trabajan en España. Representan aproximadamente el 4,7 % del empleo total.
El estudio señala que entre 2020 y 2024 se incorporaron cerca de 279 800 nuevos profesionales al mercado tecnológico.
Sin embargo, el crecimiento no ha eliminado las dificultades de contratación. El informe estima que podrían quedar sin cubrir alrededor de 9 600 puestos técnicos por falta de profesionales con las competencias adecuadas.
El impacto económico de ese desajuste se calcula en unos 2 776 millones de euros anuales. Además, las empresas necesitan invertir una media de 143 horas adicionales de formación para adaptar los conocimientos de los trabajadores a sus necesidades.
La inteligencia artificial añade nuevas exigencias a esta brecha. Ya no basta con disponer de conocimientos generales de informática: las compañías necesitan competencias en arquitectura de datos, aprendizaje automático, desarrollo de aplicaciones, inteligencia artificial generativa y entornos cloud.
La formación y el empleo júnior afrontan un cambio importante
La expansión de la IA no implica que todas las oportunidades laborales crezcan al mismo ritmo.
El informe Radiografía de Empleos y Sectores Emergentes 2026, publicado por la asociación DigitalES, detectó una evolución desigual en las ofertas tecnológicas: las vacantes para programadores júnior cayeron un 33 % en el último año, mientras que las dirigidas a perfiles sénior aumentaron un 13 %.
El dato apunta a una transformación de las puertas de entrada al empleo tecnológico. Las empresas buscan profesionales que puedan aportar conocimientos especializados desde el primer momento y utilizar herramientas avanzadas para acelerar su trabajo.
Al mismo tiempo, la automatización modifica las tareas que tradicionalmente realizaban los trabajadores con menos experiencia. La revisión de código, la validación de soluciones generadas por IA y la supervisión de procesos automatizados pueden adquirir mayor importancia en los puestos iniciales.
Esto plantea un reto para universidades, centros de formación profesional y empresas: si se reducen las oportunidades de aprendizaje práctico para los perfiles júnior, también puede debilitarse la cantera de profesionales sénior del futuro.
La formación debe adaptarse sin perder de vista que la experiencia profesional se construye progresivamente. No basta con enseñar a utilizar herramientas de inteligencia artificial; también es necesario comprender la programación, la arquitectura de sistemas, la gestión de datos y los riesgos asociados a estas tecnologías.
La inteligencia artificial puede impulsar la productividad, pero no basta con contratar expertos
El crecimiento de la demanda de especialistas demuestra que la adopción empresarial de la inteligencia artificial está entrando en una nueva fase. Las compañías necesitan menos demostraciones aisladas y más soluciones integradas en sus procesos.
Pero contratar profesionales no garantiza por sí solo el éxito.
Una implantación eficaz requiere objetivos claros, datos de calidad, protección de información, supervisión humana y mecanismos para evaluar los resultados. También exige que los trabajadores reciban formación para utilizar las nuevas herramientas y comprender sus limitaciones.
La automatización puede reducir tiempos y costes, pero una aplicación mal diseñada puede generar errores, decisiones equivocadas o problemas de seguridad. La responsabilidad sobre esos resultados sigue correspondiendo a las organizaciones que implantan y utilizan los sistemas.
España cuenta con una base de profesionales tecnológicos en expansión, pero los datos de Shakers y los estudios sobre talento digital muestran que la disponibilidad de especialistas continúa siendo un factor decisivo.
La batalla empresarial de la inteligencia artificial ya no consiste únicamente en acceder a los mejores modelos, sino en encontrar a quienes sepan convertirlos en productividad real. Y el país que consiga formar, atraer y retener ese talento tendrá una ventaja importante en la economía digital.
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