Los 5 perfiles de IA que las empresas buscan en 2026

Los 5 perfiles de IA que las empresas no encuentran

El 63,2% de los responsables de Recursos Humanos identifica la falta de talento especializado como uno de los mayores desafíos de su organización, según el primer Barómetro AdQualis sobre Tendencias de RRHH 2026, presentado en Barcelona. Y dentro de esa escasez, el hueco más difícil de tapar no son los ingenieros puros: son los perfiles híbridos que combinan capacidades técnicas con visión de negocio.

Ese es exactamente el diagnóstico que plantea Maisa, startup especializada en agentes de IA, en un análisis sobre los roles que ganarán peso en los próximos años. Su CEO y cofundador, David Villalón, sostiene que la IA dejó de ser una fase de experimentación con herramientas aisladas para instalarse dentro de los procesos de negocio. Y que ese salto exige personas que entiendan el proceso completo, no solo la tecnología.

"Para que funcione de verdad dentro de una empresa, hace falta mucho más que una buena herramienta. Hay que entender el proceso completo, las herramientas que intervienen, el impacto para el negocio y cómo hacer que todo funcione de forma fiable", explica Villalón.

¿Cuáles son los 5 perfiles de IA que buscan las empresas?

1. AI Automation Consultants (especialistas de automatización con IA)

Analizan procesos empresariales y determinan dónde y cómo puede incorporarse la IA para automatizarlos. Su función combina conocimiento de negocio, procesos y tecnología: necesitan entender tanto las necesidades de la compañía como las herramientas disponibles para diseñar sistemas que funcionen en entornos reales.

El contexto respalda su relevancia. Según el Barómetro de AdQualis, el 92,1% de los profesionales de RRHH considera que la automatización de procesos administrativos liberará tiempo para funciones de mayor valor estratégico. Sin embargo, solo el 23,7% afirma que su compañía ya está implementando soluciones de IA en la gestión de personas. La demanda existe; la ejecución va por detrás.

2. AI Agent Managers (responsables de agentes de IA)

Supervisan, coordinan y optimizan agentes de IA una vez que estos empiezan a asumir tareas dentro de la organización. Su aparición responde a una necesidad operativa concreta: que esos sistemas funcionen de forma fluida dentro de los procesos y puedan mantenerse y ajustarse a medida que crece su uso.

Es un rol nuevo y, por eso mismo, casi nadie tiene experiencia previa formal en él. Aquí hay una oportunidad real para profesionales que ya conocen la operación de una empresa y quieren moverse hacia el lado técnico.

3. Forward Deployed AI Engineers (ingenieros de IA de despliegue)

Trabajan directamente junto a los equipos de negocio para adaptar, desplegar e integrar sistemas de IA en entornos reales, conectándolos con las herramientas y procesos ya existentes. Villalón los sitúa como pieza clave en la transición de la experimentación a la utilización efectiva.

Este perfil tiene la evidencia de mercado más contundente. Un informe de Scaler y CyberMedia Research titulado India's FDE Opportunity Report 2026, recogido por Business Standard, encontró que el 88% de las empresas encuestadas espera que la demanda de estas capacidades crezca hacia 2030, y que el 60% está contratando o planea contratar talento tipo FDE en los próximos 12 meses. El problema: solo el 1% de los ingenieros encuestados trabaja hoy en roles FDE dedicados.

El mismo informe señala que el 77% de las empresas considera importante la capacidad de llevar soluciones a producción, pero solo el 19% dice que esas habilidades están disponibles en el mercado. La brecha entre lo que se pide y lo que hay es el corazón del problema.

Un estudio de Goodfirms sobre 133 empresas de software e IA, publicado en octubre, refuerza la tendencia: el 69,7% ya opera una función FDE formal o informal, y el 85,7% de las que tienen estos equipos identifica como principal obstáculo encontrar ingenieros con la combinación correcta de profundidad técnica y fluidez de negocio.

4. AI Solutions Architects (arquitectos de soluciones de IA)

Diseñan la arquitectura necesaria para llevar sistemas de IA desde una fase experimental hasta un despliegue empresarial escalable, conectando modelos, datos, herramientas y procesos. Su trabajo requiere una visión amplia del sistema: entender cómo encajan entre sí los distintos elementos tecnológicos y qué impacto tienen sobre el negocio.

5. AI Product Managers (responsables de producto de IA)

Traducen las necesidades de negocio en productos y sistemas de IA concretos: definen qué problemas resolver, cómo medir su impacto y cómo integrarlos en el día a día. Se sitúan, según Villalón, en la intersección entre negocio y tecnología, una combinación que gana peso a medida que las compañías incorporan IA a sus procesos.

¿Por qué estos perfiles son tan difíciles de contratar?

La respuesta corta: porque piden dos cosas que rara vez vienen juntas. El Barómetro de AdQualis identifica precisamente los perfiles híbridos que combinan capacidades técnicas y visión de negocio entre los más difíciles de conseguir, junto con los técnicos altamente especializados y ciertas posiciones de liderazgo.

La respuesta larga tiene que ver con la velocidad del cambio. Los títulos son nuevos, las responsabilidades todavía se están definiendo y no existe una cantera formal que los produzca. En India, según datos de Indeed recogidos por The Hans India, las ofertas de empleo para forward deployed engineers crecieron casi 19 veces interanual en junio de 2026, y se mantuvieron más de seis veces por encima del año anterior en agosto. El mercado se está moviendo más rápido que la formación.

Eso tiene una consecuencia directa en los costos. Más del 60% de los encuestados por AdQualis reconoce que la competencia por el talento está incrementando los costos de contratación y retención. Y el informe de Scaler señala que una prima salarial de entre 21% y 30% es el rango más esperado para roles FDE, aunque aclara que se trata de una expectativa y no de un dato verificado de mercado.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si diriges una startup, la escasez de estos perfiles no es una noticia de RRHH: es una restricción de crecimiento. Estas son las decisiones que conviene tomar ahora.

• Define el rol antes de publicar la vacante. El error más común es buscar "alguien de IA" y terminar con un perfil que no encaja en ningún proceso. Antes de contratar, identifica qué proceso concreto quieres automatizar o desplegar. Si el cuello de botella está en analizar procesos, buscas un perfil tipo AI Automation Consultant. Si el problema es que los agentes ya funcionan pero nadie los mantiene, necesitas un AI Agent Manager. El título sale del problema, no al revés.

• Revisa si el trabajo ya se está haciendo bajo otro nombre. El informe de Scaler encontró que, aunque solo el 5% de las empresas tiene roles FDE dedicados, el 56% afirma que un trabajo similar ya se realiza bajo otros títulos. Es muy probable que en tu equipo alguien esté haciendo de facto integración de IA con clientes sin que su puesto lo refleje. Detectar eso te permite formalizar la función y retener a esa persona antes de que la competencia la encuentre.

• Invierte en reconversión interna antes que en contratación externa. Dado que los perfiles híbridos escasean y los costos de contratación suben, formar a alguien que ya conoce tu operación suele ser más rápido y más barato que traer un especialista que tendrá que aprender tu negocio desde cero. La combinación técnica se puede enseñar; el conocimiento del proceso, mucho menos.

• Evalúa por resultados, no por actividad. El estudio de Goodfirms muestra que el 78,6% de las empresas con función FDE mide el éxito contra resultados de negocio acordados previamente (ingresos, eficiencia, reducción de costos), y el 67,9% sigue el tiempo hasta producción. Si contratas para estos roles, define esas métricas desde el día uno. Es la única forma de saber si la inversión está funcionando.

Conclusión

La IA empresarial dejó de ser un proyecto de innovación y se convirtió en un problema de ejecución. Y la ejecución depende de personas que sepan moverse entre el código y el negocio, un perfil que el mercado todavía no produce al ritmo que se demanda.

Para un founder, la lectura práctica es clara: no compitas por el mismo perfil genérico que todos los demás. Define el problema, busca dentro de tu equipo y forma a quien ya entiende tu negocio. En un mercado donde solo el 1% de los ingenieros ocupa estos roles, la ventaja no la tiene quien paga más, sino quien sabe exactamente qué necesita.

Fuentes

• Inteligencia artificial: los 5 perfiles que necesitarán las empresas - Revista Emprendedores
• AdQualis publica su primer Barómetro sobre Tendencias de RRHH 2026 - Europa Press
• Only 1% of engineers work in FDE roles despite rising AI demand: Report - Business Standard
• Nearly 70% of Software and AI Companies Have Adopted Forward Deployed Engineering - Goodfirms
• AI boom creates new career avenue for engineers - The Hans India