Wall Street: ofertas de IA crecen 49% y orquestación 1.721%

Por qué Wall Street cambió de estrategia: de recortar a reclutar talento de IA

En Wall Street llevaban meses afinando el discurso de "hacer más con menos" apoyándose en la inteligencia artificial. La promesa era clara: analistas reemplazados por agentes, plantillas más ligeras y menos papeleo. La realidad, según los datos de la plataforma de contratación Draup publicados por CNBC, es que la banca estadounidense está contratando como nunca a perfiles relacionados con IA. Las ofertas de JPMorgan, Citi y Capital One sumaron 139.819 en lo que va de año, un 49% más que en 2025, y la habilidad más buscada ya no es programar modelos, sino orquestar agentes.

El dato lo resume Vijay Swaminathan, CEO de Draup, en una frase: podría decirse que esta es la habilidad más demandada en Wall Street. Las menciones a "agent orchestration" en las vacantes se dispararon un 1.721% en el último año. Mientras tanto, los grandes bancos eliminaron más de 5.000 puestos en el primer trimestre de 2026, según recogía Forbes, pese a haber obtenido beneficios récord. La conclusión a la que ha llegado Jamie Dimon, CEO de JPMorgan, es que el plan pasa por "contratar a más gente de IA y a menos banqueros en ciertas categorías", con un rango de entre 25.000 y 30.000 salidas anuales por rotación natural.

Qué es la "orquestación de agentes" y por qué se ha vuelto el perfil más codiciado

Orquestar agentes de IA significa diseñar equipos de software que se reparten una tarea: uno revisa datos en bruto, otro analiza un documento, un tercero verifica la normativa que regula la operación. La persona que diseña y supervisa ese flujo no es un ingeniero de machine learning al uso, sino un perfil que Draup y CNBC describen como un forward-deployed engineer: alguien que combina capacidad técnica con un conocimiento profundo del área de negocio (un trading desk, compliance, back office) donde se despliegan los agentes.

Los datos recogidos por LinkedIn que cita CNBC muestran tres tecnologías en pleno despegue: LangGraph (orquestación de flujos multi-paso) creció un 679% en menciones, LlamaIndex (conexión de sistemas de IA a datos internos) un 291% y la generación aumentada por recuperación (RAG) un 259%. El salario medio base de un manager de IA generativa en banca ronda los 190.000 dólares al año, según Draup, y aun así los bancos reconocen dificultades para cubrir las vacantes. JPMorgan ha admitido públicamente que mantiene "planes de reubicación enormes" a medida que la IA asume más trabajo.

El espejo de Meta: lo que pasa cuando recortas antes de aprender

El sector financiero no actúa solo en esta transición. Tiene enfrente el espejo de Meta, que intentó el camino contrario: reducir primero y orquestar después. Reuters publicó en agosto que la compañía de Mark Zuckerberg diseñó en enero el llamado Project OT ("Organization Transformation"), con un plan que contemplaba recortar hasta un 60% la plantilla de algunos equipos y dejar que agentes de IA asumieran su trabajo diario, supervisados por pequeños grupos de "talento denso".

El plan tenía dos oleadas. La primera se ejecutó el 20 de mayo y afectó a unas 8.000 personas, alrededor del 10% de la plantilla. La segunda, prevista para noviembre, fue cancelada la noche anterior por Zuckerberg. Las cifras internas que revisó Reuters son las que explican el volantazo: los cambios de código en plataformas e infraestructura crecieron un 220% interanual, según un post del CTO Andrew Bosworth, pero las funcionalidades nuevas que llegaron a los usuarios solo subieron un 36%. Los incidentes técnicos y de seguridad, incluidas caídas de servicio y posibles fugas de datos, aumentaron un 40%, y el tiempo para resolverlos, un 70%. En junio, según Reuters, hackers explotaron un bot de soporte al cliente basado en IA para acceder a cuentas de Instagram de alto perfil, incluida la página inactiva de la Casa Blanca de Obama.

El precio interno fue igual de alto: la encuesta de clima Pulse cayó de un 74% de favorabilidad a un 55% en seis meses, y 26 empleados denunciaron a la empresa argumentando que sus sistemas de IA apuntaban a trabajadores en baja médica para los despidos. La compañía registró 1.180 millones de dólares en gastos de reestructuración ligados al recorte de mayo, según su informe del segundo trimestre. Zuckerberg terminó admitiendo en un town hall de julio que se había equivocado con los tiempos.

Qué implica para el resto del sector financiero

El caso Meta se ha convertido en Wall Street en la prueba de que el atajo no funciona. La demanda de orquestadores y, sobre todo, de perfiles que frenen a esos orquestadores, es lo que más ha crecido en las ofertas. Draup contabiliza un 657% más de menciones a "Responsible AI", un 394% más a gobernanza de IA y un 359% más a gestión de riesgos. En total, las referencias a gobernanza superan las 16.000 vacantes, casi el doble que las 8.400 orientadas a entrenar y operar modelos. Una encuesta de KPMG recogida por Xataka asegura que el 51% de los bancos ya prueban agentes de IA en sus operaciones.

Citi ha sido de los primeros en mover ficha: en febrero creó un grupo interno de AI Infrastructure para financiar la construcción de centros de datos, estimando que la inversión necesaria hasta 2030 ronda los 3 billones de dólares. Desde marzo de 2025, según Business Insider, ha gestionado más de 75.000 millones de dólares en financiación de proyectos de centros de datos. Por su parte, Dimon ha elevado en la 14ª edición del JPMorgan Tech Summit de Londres, en octubre de 2026, el riesgo ciber ligado a los nuevos modelos: a su juicio, la salida del sistema Mythos de Anthropic multiplicó por diez las vulnerabilidades. "La IA creó vulnerabilidades que no conocíamos", advirtió, según recogió Bloomberg TV.

Y la apuesta es estructural, no cosmética. El propio Dimon, en la conferencia anual para inversores de JPMorgan en India, prevé que el gasto global en infraestructura de IA supere el billón de dólares en 2027, frente a los 700.000 millones estimados para 2026 y los 300.000 millones del año anterior, según Crowdfund Insider.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si trabajas en una startup que está desplegando agentes de IA, y la mayoría lo hará tarde o temprano, la lección de Wall Street es clara: el cuello de botella no es el modelo, es la orquestación. Y ahí hay dos acciones concretas que puedes tomar esta semana.

• Mapea qué agentes tienes, qué hacen y quién los vigila. Antes de añadir un agente más, dibuja un mapa de los que ya están en producción: qué tarea resuelven, qué datos tocan, qué salida generan y qué humano valida esa salida. El espejo de Meta es exactamente el de un equipo que añadió agentes sin ese mapa: más código, más incidentes, más tiempo apagando fuegos.
• Contrata (o reasigna) a un traductor entre negocio e IA. El perfil más escaso en Wall Street no es el PhD en machine learning, sino la persona que entiende el área (finanzas, operaciones, legal) y a la vez sabe cómo encajar un agente en ese flujo. En una startup eso suele ser un head of operations, un PM senior o un engineering lead con curiosidad funcional. Lo importante es que tenga un nombre, un mandato y tiempo dedicado: sin responsable explícito, los agentes se convierten en proyectos piloto que nadie apaga cuando fallan.

El resto es disciplina: presupuestos de riesgo, límites de acción para cada agente y registros de auditoría antes de que el regulador, o un cliente insatisfecho, los pida. Wall Street lo está aprendiendo por la vía cara; las startups tienen la ventaja de poder copiar el manual sin pagar la factura.

Fuentes

• Xataka — Wall Street ha descubierto que implantar IA no consiste en despedir empleados sino de contratar a los correctos
• Yahoo Finance / CNBC — Wall Street AI hiring surges 49% on demand for agent skills
• Ars Technica — AI agents meant to replace Meta workers made "large-scale, disruptive actions"
• The Next Web — Meta planned to cut some teams by 60% and replace the work with AI
• Business Insider — Citi is stepping up its data center financing push
• Yahoo Finance / Investing.com — JPMorgan's Dimon warns of tenfold rise in cyber risk from AI
• Crowdfund Insider — JPMorgan's Jamie Dimon Predicts AI Infrastructure Outlays Will Top $1 Trillion Next Year