Maisa: los 5 perfiles de IA más demandados en 2026

¿Por qué los perfiles de IA con más demanda ya no son solo ingenieros?

Las búsquedas de perfiles tecnológicos básicos cayeron del 70% al 30% de los encargos en España en un año, según el análisis de la firma TalentHackers publicado por El Debate. Ese hueco lo están ocupando profesionales que combinan negocio y tecnología, y la española Maisa, especializada en agentes de IA para sectores altamente regulados, ha identificado cinco de ellos como los más buscados en los próximos años.

La tesis de la compañía es simple y tiene consecuencias directas para cualquiera que esté armando equipo: la IA está dejando de ser una herramienta suelta que cada empleado usa por su cuenta y empieza a integrarse en los procesos que sostienen el negocio. Ese desplazamiento es el que reordena la demanda de talento.

Según David Villalón, CEO y cofundador de Maisa, hacen falta profesionales capaces de moverse entre el mundo técnico y el empresarial: "La IA todavía es una tecnología muy nueva y, 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".

El punto que importa para un founder: esa combinación de conocimiento técnico y visión de negocio sigue siendo escasa, y la escasez es exactamente lo que fija el precio.

Los cinco perfiles de IA que Maisa señala como los más buscados

1. Consultor de automatización con IA (AI Automation Consultant). Analiza procesos empresariales y determina dónde y cómo puede entrar la IA para automatizarlos. Su función cruza necesidad de negocio, proceso y herramienta: tiene que entender a la vez qué le duele a la empresa y cómo diseñar un sistema que funcione en un entorno real, no en una demo.

2. Responsable de agentes de IA (AI Agent Manager). Supervisa, coordina y optimiza los agentes una vez que estos ya asumen tareas dentro de la organización. El perfil aparece cuando el sistema deja de ser un piloto y hay que mantenerlo, ajustarlo y evitar que se degrade a medida que crece su uso.

3. Ingeniero de despliegue de IA (Forward Deployed AI Engineer). Trabaja junto a los equipos de negocio para adaptar, desplegar e integrar sistemas en entornos reales, conectándolos con las herramientas y procesos que ya existen. Es la pieza que convierte el experimento en algo que el equipo usa todos los días.

4. Arquitecto de soluciones de IA (AI Solutions Architect). Diseña la arquitectura que lleva un sistema de IA desde la fase experimental hasta un despliegue escalable: conecta modelos, datos, herramientas y procesos. Requiere visión amplia del sistema y criterio sobre el impacto en el negocio.

5. Product manager de IA (AI Product Manager). Traduce necesidades de negocio en productos y sistemas concretos: define qué problema resolver, cómo medir su impacto y cómo integrarlo en el día a día de la compañía. Se sienta justo en la intersección entre negocio y tecnología.

Villalón resume el cambio de enfoque con una frase que sirve como criterio de contratación: "Estamos pasando de preguntarnos qué puede hacer la IA a decidir dónde queremos que trabaje dentro de nuestra empresa".

El mercado español ya paga prima por estos perfiles

No es una proyección teórica. El análisis de TalentHackers publicado por El Debate sostiene que el sector dejó de "comprar puestos" para evaluar capacidades concretas, y sitúa en 70.000 a 150.000 euros anuales la horquilla de los perfiles más tensionados: ingenieros de IA, product managers de IA, arquitectos de cloud, ingenieros de ciberseguridad e ingenieros de datos.

La tensión de oferta tiene número. La Guía Salarial de Talento Tecnológico 2026 de TalentHackers, recogida por Economía Digital, calcula una brecha entre oferta y demanda del -25,46% en inteligencia artificial y del -30,59% en data y business intelligence.

Los rangos concretos ayudan a planificar y a negociar. Para un AI/ML Engineer con 2 a 5 años de experiencia, la misma guía sitúa Madrid en 45.000-65.000 euros anuales, Barcelona en 42.000-60.000, Málaga en 42.000-54.000 y Sevilla en 35.000-52.000. En perfiles de gestión como AI/ML Manager con 2 a 5 años, Madrid llega a 80.000-95.000 euros frente a 65.000-82.000 en Málaga y 60.000-78.500 en Sevilla.

A esto se suma un factor que muchas startups ignoran al presupuestar: la guía vincula la movilidad del talento con el coste de vida y estima en 2.900 euros mensuales los gastos esenciales de una persona independiente en Madrid, frente a 2.250 en Málaga y 2.150 en Sevilla.

Cómo está contratando Maisa: selección en un solo día

La estrategia de contratación de Maisa refleja la misma lógica que describe su CEO. La compañía cuenta con alrededor de 100 personas y prevé duplicar su plantilla en España en los próximos meses, sobre todo en Go-to-Market, producto e ingeniería.

Para lograrlo, según RRHHDigital, celebrará el 15 de octubre en Madrid su primer Career Day: reunirá a unos 100 candidatos para cubrir 10 posiciones de AI Automation Consultant en su equipo de Client Services. El formato concentra en una jornada las conversaciones, la evaluación técnica, una prueba práctica de construcción en directo sobre un problema real y la decisión final, incluida la entrega presencial de las ofertas a quienes resulten seleccionados.

Los requisitos publicados son un buen retrato del perfil híbrido que se está buscando en el mercado: formación STEM en informática, datos, IA o ingeniería de sistemas; soltura escribiendo y depurando Python; experiencia práctica con APIs e integraciones; automatizaciones propias hechas con n8n, Zapier, Make o LangChain; comodidad en el trato directo con clientes; y español e inglés profesional. Los puestos trabajan en la construcción y puesta en producción de Digital Workers —los agentes de IA de Maisa— para banca, seguros y manufactura.

El antecedente de la compañía explica por qué puede permitirse ese nivel de exigencia. Cinco Días reportó que Maisa cerró en agosto de 2025 una ronda semilla de 25 millones de dólares, la mayor registrada hasta entonces en España en este ámbito, liderada por el fondo sueco Creandum y con participación de Forgepoint Capital International a través de su alianza europea con Santander, además de los fondos estadounidenses NFX y Village Global. La firma fue fundada en 2024 por David Villalón y Manuel Romero y opera desde Valencia y San Francisco.

¿Qué significa esto para tu startup?

1. Reescribe tus búsquedas por capacidades, no por títulos. El mercado ya se movió en esa dirección: según el análisis publicado por El Debate, las empresas dejaron de pedir puestos rígidos y empezaron a preguntarse qué capacidad necesitan y quién la tiene dentro o fuera. Si tu oferta pide "ingeniero de IA" sin aclarar si esa persona debe hablar con clientes, integrar APIs o medir impacto en el negocio, vas a filtrar mal y perder semanas en un mercado con brecha negativa.

2. Introduce una prueba práctica en vivo. El formato de Maisa —construir sobre un problema real, con portátiles, delante del equipo— evaluó técnica y negocio en una sola jornada. Para una startup con poco margen de error, un ejercicio de dos horas es más predictivo que tres rondas de entrevista. Define antes el problema y que se parezca al trabajo que hará la persona en su primera semana.

3. Mira fuera de Madrid y Barcelona antes de subir la oferta. Con diferencias de hasta 20.000 euros anuales entre Madrid y Sevilla para el mismo perfil de ingeniería, competir solo por precio en los hubs grandes es la vía cara. La guía de TalentHackers señala a Málaga con demanda pujante en industria 4.0, ciberseguridad e IA, y a Sevilla con demanda en datos, desarrollo y cloud.

4. Decide hoy quién va a cuidar tus agentes. El perfil de AI Agent Manager existe porque un agente en producción se degrada si nadie lo supervisa. Si ya tienes automatizaciones corriendo en el negocio, asigna un responsable —aunque sea a tiempo parcial— con la tarea explícita de revisar errores, ajustar instrucciones y medir desvíos. Sin esa asignación, el ahorro de la automatización se evapora en correcciones manuales.

Conclusión

El mensaje de Maisa no es un catálogo de títulos nuevos, sino la descripción de dónde está el cuello de botella: sobran herramientas y falta gente que entienda el proceso en el que la herramienta tiene que encajar. Para un founder eso abre dos caminos simultáneos: competir por perfiles híbridos —escasos y cada vez más caros— y, sobre todo, formar a los que ya tiene para que entiendan el negocio completo y no solo su parte técnica.

Fuentes

• Qué perfiles profesionales de IA tendrán más demanda - MuyComputerPRO
• Maisa, start-up valenciana de IA, levanta 25 millones en la mayor ronda semilla del sector registrada en España - Cinco Días
• Maisa Career Day, el proceso de selección de un solo día - RRHHDigital
• La IA impacta con fuerza en el empleo tecnológico - El Debate
• Málaga y Sevilla ofrecen talento en IA a menor coste que Madrid y Barcelona - Economía Digital
• Maisa levanta 25M$ en una ronda de capital semilla - Emprendedores