Softtek ha identificado este 26 de agosto cinco perfiles vinculados a la inteligencia artificial que considera estratégicos para las empresas durante el ciclo 2026-2027. La previsión llega semanas después de que la Comisión Europea empezara a aplicar nuevas obligaciones de transparencia y supervisión del Reglamento de IA, y refleja cómo la adopción corporativa de esta tecnología está trasladando la demanda desde el desarrollo técnico hacia la integración, el entrenamiento, la auditoría y el control del riesgo.
La selección incluye ingeniería de prompts, especialistas en ética y sesgo, entrenadores de IA, auditores de IA y arquitectos de soluciones. Softtek plantea estas funciones como respuesta a la entrada de modelos generativos y sistemas automatizados en procesos empresariales que deben ofrecer resultados útiles, convivir con infraestructuras existentes y cumplir requisitos de seguridad, privacidad y transparencia. La compañía no aporta una encuesta, una muestra de ofertas de empleo ni datos propios de contratación, por lo que se trata de una previsión cualitativa y no de una clasificación cuantitativa de los puestos más demandados.
Del uso de modelos a su integración en el negocio
El primero de los perfiles señalados es el de ingeniero de prompts, encargado de traducir necesidades humanas y empresariales en instrucciones que permitan obtener respuestas precisas de los modelos generativos. Aunque esta tarea suele asociarse a la redacción de consultas, también requiere entender el contexto operativo, evaluar resultados y ajustar las instrucciones para reducir respuestas vagas, errores o resultados poco aprovechables.
Su evolución dependerá de cómo incorporen los fabricantes estas capacidades a sus propias herramientas. Parte del trabajo de prompting puede automatizarse o integrarse en puestos ya existentes, desde analistas y desarrolladores hasta profesionales de marketing o atención al cliente. La señal laboral más amplia está en las competencias: el informe laboral de LinkedIn de 2026 registró en Estados Unidos un crecimiento interanual del 70% de los empleos que exigen conocimientos de IA, incluido el prompt engineering, y estimó que en dos años habían surgido 1,3 millones de puestos habilitados por esta tecnología en todo el mundo.
Los arquitectos de soluciones de IA ocupan otra parte de esa capa de integración. Su cometido consiste en conectar los modelos, los datos y la infraestructura tecnológica con problemas concretos del negocio. Esto implica decidir qué componentes desarrollar o contratar, cómo enlazarlos con los sistemas corporativos, qué información pueden utilizar y cómo medir su rendimiento sin alterar procesos que ya funcionan.
Para las empresas, este perfil puede resultar especialmente relevante a medida que los proyectos avanzan desde pruebas aisladas hacia despliegues transversales. La arquitectura condiciona los costes de computación, la dependencia de proveedores, el gobierno de los datos, la escalabilidad y la capacidad de sustituir un modelo cuando cambian las necesidades o las condiciones comerciales.
Entrenar sistemas exige datos, contexto y evaluación
Los entrenadores de IA forman el tercer grupo destacado por Softtek. Trabajan sobre la selección y curación de datos, la retroalimentación y la corrección del comportamiento de los sistemas. Su aportación gana peso cuando un modelo generalista debe adaptarse al vocabulario, las reglas y las excepciones de un sector o de una organización concreta.
Esta función combina conocimiento técnico con experiencia de dominio. Enseñar a un sistema a interpretar una incidencia industrial, clasificar una consulta financiera o responder conforme a los procedimientos internos exige comprender los matices de cada actividad. También requiere establecer criterios de calidad y documentar las correcciones para que la mejora pueda medirse, reproducirse y supervisarse.
La tendencia encaja con una transformación laboral de alcance mayor. El Foro Económico Mundial sitúa la IA y los datos masivos entre las competencias con mayor crecimiento previsto hasta 2030, junto con la ciberseguridad y la alfabetización tecnológica. Esa combinación favorece perfiles híbridos capaces de trabajar con modelos y datos, pero también de interpretar procesos, riesgos y objetivos empresariales.
Auditoría y ética ganan peso con la regulación
Los dos perfiles restantes se concentran en la confianza. Los especialistas en ética y sesgo examinan si las decisiones automatizadas reproducen discriminaciones, ofrecen resultados desiguales o carecen de explicaciones suficientes. Los auditores de IA revisan vulnerabilidades, privacidad, seguridad, trazabilidad y cumplimiento antes de que los sistemas se desplieguen o escalen.
Su relevancia crece a medida que avanza el calendario europeo. Desde el 2 de agosto de 2026, la Comisión y las autoridades nacionales pueden hacer cumplir determinadas disposiciones del Reglamento de IA, mientras que las reglas para sistemas de alto riesgo en ámbitos como el empleo y la educación se aplicarán desde diciembre de 2027. Las compañías deben distinguir, por tanto, entre obligaciones ya exigibles y requisitos que todavía se encuentran en fases posteriores de aplicación.
La presión regulatoria tampoco avanza al mismo ritmo en todos los frentes. DORA ya forma parte del marco operativo del sector financiero, mientras que la Directiva NIS2 fijó octubre de 2024 como límite para su transposición nacional, con una implementación desigual entre países. Esta diversidad obliga a vincular la supervisión técnica con conocimientos jurídicos, de ciberseguridad y de gestión del riesgo.
Verónica Arteaga, People and Culture Director en Softtek, relaciona estos perfiles con esa necesidad operativa: «con la plena exigencia de normativas como DORA y NIS2 a las puertas, las organizaciones ya no buscan la IA solo para ser más rápidas, sino para ser más resilientes y seguras. Los nuevos perfiles, como los auditores y expertos en ética de IA, son la garantía indispensable para blindar la confianza de los clientes y asegurar el cumplimiento legal en un entorno operativo cada vez más regulado».
La contratación se orienta hacia capacidades combinadas
La lista de Softtek dibuja un mercado en el que la especialización técnica aislada pierde terreno frente a equipos multidisciplinares. Un sistema puede requerir arquitectura e integración durante su diseño, entrenamiento y evaluación antes del despliegue, y controles continuos de seguridad, sesgo y cumplimiento durante su vida útil. En organizaciones pequeñas, varias de estas responsabilidades pueden recaer en un mismo puesto; en grandes compañías, tenderán a distribuirse entre tecnología, datos, seguridad, riesgos, recursos humanos y asesoría jurídica.
La derivada empresarial inmediata está en la planificación de capacidades. Antes de abrir cinco categorías nuevas de contratación, las compañías deberán localizar qué competencias ya existen, cuáles pueden desarrollarse mediante formación y qué responsabilidades necesitan independencia para evitar conflictos de interés. La madurez de la IA corporativa dependerá menos del número de herramientas contratadas que de la capacidad para asignar responsables claros a su diseño, sus datos, sus resultados y su supervisión.
