Orientación laboral según IA para 2026

Tres perfiles profesionales que la IA prevé como los más buscados para 2026

Según una consulta a una inteligencia artificial, los perfiles con mayor proyección para 2026 son especialistas en IA/Machine Learning, expertos en ciberseguridad y profesionales de energías renovables; la recomendación es combinar formación técnica y actualización constante.

Ilustración sobre inteligencia artificial y trabajo

Ayer - 11:31 a.m.

Qué perfiles recomendó la inteligencia artificial y por qué

La inteligencia artificial consultada para este análisis planteó tres perfiles profesionales que, según tendencias tecnológicas y demandas del mercado, podrían tener mayor salida laboral en 2026: especialistas en inteligencia artificial/Machine Learning, expertos en ciberseguridad y profesionales vinculados a energías renovables. Aunque la IA no puede predecir el futuro con certeza, ofrece indicadores útiles sobre competencias a priorizar.

1) Especialista en inteligencia artificial / Machine Learning

Características: formación técnica avanzada en ciencias de la computación, estadística o disciplinas afines; experiencia en entrenamiento de modelos, despliegue y mantenimiento de soluciones de IA; familiaridad con arquitecturas modernas y enfoque en MLOps. Competencias clave: programación (Python u otros), ciencia de datos, ingeniería de prompts, modelado, validación y monitorización de modelos.

Áreas de aplicación: prácticamente todas —desde finanzas y salud hasta retail, logística y gobierno— donde la automatización, análisis predictivo y agentes conversacionales se incorporan a procesos productivos.

2) Especialista en ciberseguridad

Características: conocimientos profundos en protección de sistemas, gestión de riesgos y cumplimiento normativo; experiencia en evaluación de vulnerabilidades y respuesta a incidentes. Competencias clave: seguridad de redes, criptografía, pruebas de penetración (hacking ético), detección y respuesta ante incidentes, gestión de identidades y accesos.

Áreas de aplicación: sectores críticos como finanzas, salud, energía, telecomunicaciones y organismos públicos, donde la exposición a ataques y la necesidad de continuidad operativa son altas.

3) Profesional de energías renovables / tecnologías verdes

Características: formación técnica o ingeniería en energía, ambiente o disciplinas afines; capacidad para diseñar e implementar proyectos solares, eólicos y de almacenamiento; conocimientos de auditoría energética y financiamiento verde. Competencias clave: diseño de sistemas, gestión de proyectos, evaluación de impacto ambiental, y habilidades para trabajar en equipos multidisciplinarios.

Áreas de aplicación: empresas energéticas, construcción y arquitectura sustentable, consultoría de sostenibilidad y políticas públicas relacionadas con la transición energética.

Qué habilidades blandas suman

Más allá de las capacidades técnicas, la IA destacó la importancia de la comunicación, el trabajo en equipo, la capacidad para traducir demandas de negocio a soluciones técnicas y la adaptabilidad. La formación continua será central: los roles tecnológicos evolucionan rápido y requieren actualización permanente.

Cómo usar esta orientación si estás eligiendo formación

Priorizar formación práctica y proyectos (portafolio) por sobre solo teoría.
Buscar cursos de especialización en MLOps, ciberseguridad aplicada y diseño de proyectos de energías renovables.
Competencias complementarias: programación, manejo de datos, herramientas de nube y conocimiento del marco regulatorio del sector.

Limitaciones del pronóstico

La IA ofrece escenarios basados en tendencias actuales; no puede prever eventos disruptivos (crisis económicas, rápidos cambios regulatorios o avances tecnológicos imprevistos). Por eso conviene combinar esta orientación con información regional sobre demanda laboral, institutos formativos y políticas públicas que puedan impulsar sectores específicos.

Fuente: consulta a ChatGPT y artículo original en La Gaceta (La Gaceta).