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23/02/2026 12:06 • Tecnologia
En un mercado laboral transformado aceleradamente por la inteligencia artificial, una cualidad ha emergido como la habilidad más valiosa de 2026: la curiosidad personal. Según un estudio conjunto de KPMG y la Universidad de Melbourne, el 83% de las personas afirma estar interesada en aprender más sobre IA, pero paradójicamente, solo el 13% de los trabajadores ha recibido capacitación formal en esta tecnología, de acuerdo con datos de Randstad.
Esta brecha entre la intención y la acción no puede ser cubierta únicamente por los programas corporativos. Josh Bersin, experto en formación laboral, estima que las empresas gastan USD 400.000 millones anuales en capacitación, sin embargo, el 74% admite que no puede seguir el ritmo de demanda de nuevas habilidades. La conclusión es clara: lo que cada profesional hace con su propio tiempo se ha convertido en el factor diferenciador.
El Informe global de tendencias de aprendizaje y habilidades 2026 de Udemy identificó las competencias tecnológicas con mayor demanda en el mercado laboral:
| # | Habilidad | Categoría |
|---|---|---|
| 1 | GitHub Copilot | Productividad asistida por IA |
| 2 | Microsoft Copilot | Productividad asistida por IA |
| 3 | Certificado en Gobernanza, Riesgo y Cumplimiento (CGRC) | Gobernanza corporativa |
| 4 | Pytest | Testing y desarrollo |
| 5 | Salesforce Certified AI Associate | Inteligencia artificial |
| 6 | Implementing Analytics Solutions (DP-600) | Análisis de datos |
| 7 | AWS Certified Data Engineer – Associate | Cloud computing |
| 8 | Ingeniería de prompts | Inteligencia artificial |
| 9 | Google Gemini | Inteligencia artificial |
| 10 | Bases de datos vectoriales | Almacenamiento y recuperación de datos |
Los investigadores de la Harvard Business School identificaron un fenómeno que llaman "nostalgia operativa": la resistencia de los profesionales senior a adoptar nuevas tecnologías no por incapacidad técnica, sino porque tres décadas de experiencia construida sobre procesos específicos entran en tensión ante herramientas que reorganizan las bases del trabajo.
Este concepto se relaciona con lo que los académicos denominan "change fitness" (capacidad de cambio): no se trata de saber programar ni de dominar todos los modelos de IA, sino de la plasticidad mental para asimilar el cambio continuo. El experto con veinte años de carrera que se acerca a ChatGPT o Midjourney desde la humildad tiene más chances de integrarlo auténticamente que el junior que lo usa de forma mecánica.
Las grandes consultoras globales han tomado cartas en el asunto. Accenture ya monitorea los inicios de sesión semanales de sus empleados senior en herramientas de IA. McKinsey opera con 25.000 agentes de inteligencia artificial junto a 40.000 empleados humanos. El mensaje es inequívoco: adaptarse a la IA dejó de ser opcional.
Según PwC, el 80% de los trabajadores necesitará algún nivel de reskilling en los próximos años. El 77% de los empleadores planea capacitar a su fuerza laboral en IA entre hoy y 2030, según el Foro Económico Mundial. Pero mientras los programas institucionales avanzan, los curiosos están cubriendo la brecha por su cuenta.
Una investigación de Irrational Labs con 767 trabajadores del conocimiento arrojó un hallazgo contra intuitivo: quienes utilizan IA regularmente son más conscientes del riesgo de desplazamiento laboral que la tecnología implica. Esto no ocurre por temor, sino porque comprenden con mayor precisión el alcance real de la herramienta.
El Foro Económico Mundial documentó que la "inestabilidad de habilidades" (rapidez con que las competencias se tornan obsoletas) cayó del 57% en 2020 al 44% en 2023 en los sectores donde el reskilling fue más activo. La tendencia es clara: quienes aprenden mientras actúan sienten menos la inestabilidad.
La experiencia práctica es insustituible. No basta con leer sobre IA: es necesario interactuar, cometer errores, identificar límites y descubrir dónde multiplica las capacidades que antes eran individuales. Ese aprendizaje no se da en módulos corporativos de 45 minutos, sino muchas veces a las 23 horas, cuando alguien prefiere explorar una herramienta nueva en vez de ver otra serie.
Una de las confusiones más bloqueantes es pensar que aprender IA implica convertirse en programador. Lo que el mercado laboral valora aceleradamente es mucho más humano:
La ola de automatización lleva décadas. La introducción de los cajeros automáticos redujo de 21 a 13 la cantidad de cajeros bancarios por sucursal. La automatización industrial eliminó 7,5 millones de empleos en Estados Unidos entre 1980 y 2018. En ambos casos, la economía generó nuevos roles más sofisticados y mejor remunerados para quienes supieron adaptarse.
Con la IA generativa, la diferencia está en la velocidad: ciclos que tardaban décadas hoy suceden en meses. El Foro Económico Mundial proyecta que la IA permitirá ahorrar 78 millones de horas semanales de trabajo rutinario solo en Estados Unidos para 2026.
No saber cómo aprender IA ya no es una excusa válida: hoy hay acceso a YouTube, Gemini como tutor disponible las 24 horas y cursos gratuitos en cada plataforma. La fricción nunca fue tan baja. Lo que quedó claro es una cuestión distinta: la verdadera interrogante es si realmente se quiere lo que viene después de aprender. La curiosidad personal se convirtió en la habilidad más valiosa de 2026, y no hay curso corporativo que pueda reemplazarla.
Fuentes: KPMG, Universidad de Melbourne, Randstad, Josh Bersin (2026), Harvard Business School Working Knowledge, Irrational Labs, Foro Económico Mundial, PwC Global Workforce Survey 2025, Financial Times, Udemy.
