Las vacantes que piden "saber usar IA" cayeron 25% este año. Las que piden "saber construir con IA" subieron 51%. Son mercados laborales distintos

Durante buena parte de 2024 y 2025, "saber usar herramientas de inteligencia artificial" apareció en miles de descripciones de empleo como una habilidad diferenciadora, casi aspiracional: la señal de que un candidato estaba listo para el futuro del trabajo. El Reporte Global de Fuerza Laboral de Workday, publicado el 5 de octubre con datos de solicitudes de empleo de más de 550 empleadores que usan su plataforma de reclutamiento, documenta que esa narrativa ya cambió en los datos reales de contratación: la demanda de habilidades básicas de IA —uso de prompts simples, manejo general de asistentes conversacionales— cayó 25% desde su pico de enero de 2026. En el mismo periodo, la demanda de habilidades de construcción de herramientas de IA e ingeniería de IA subió 51%. No es que el mercado laboral haya perdido interés en la inteligencia artificial. Es que dejó de tratarla como una sola habilidad.

Lo que el dato mide, y lo que no mide

Es importante ser preciso sobre qué documenta exactamente esta cifra: Workday analizó texto de vacantes de empleo reales publicadas a través de su sistema de reclutamiento, no encuestas de percepción sobre qué tan útil se siente la IA en el trabajo diario. Eso le da al dato un peso distinto al de las encuestas de satisfacción laboral que dominan buena parte de la cobertura sobre adopción de IA: refleja lo que los empleadores están dispuestos a escribir y pagar en el mercado de contratación, no lo que dicen sentir en una encuesta anónima. La caída de 25% en habilidades básicas no significa que menos empresas usen IA generativa —la adopción general sigue siendo alta según prácticamente todas las fuentes disponibles—, sino que menos vacantes consideran necesario pedir explícitamente esa habilidad como requisito, probablemente porque ya se asume como algo que la mayoría de los candidatos trae consigo.

La categoría que sí está ganando terreno, con cifras específicas

Si "saber usar IA" dejó de ser un diferenciador suficiente, lo que lo reemplazó tiene un nombre más específico: construcción de herramientas de IA e ingeniería de IA, categorías que Workday agrupa bajo habilidades de "hacer" en lugar de habilidades de "usar". El crecimiento de 51% en esta categoría, entre septiembre de 2025 y julio de 2026, coincide con una tendencia más amplia que otros análisis del mercado laboral tecnológico también documentan: un análisis de Dice sobre aproximadamente siete millones de vacantes en Estados Unidos encontró que las habilidades de IA aparecieron en 73% de las vacantes tecnológicas para mayo de 2026, frente a apenas 15% en enero de 2024, mientras que los roles de desarrollo de software general cayeron 22% en el mismo periodo. La lectura conjunta de ambos reportes sugiere una bifurcación consistente: no es que el mercado laboral tecnológico se esté encogiendo frente a la IA, es que se está reorganizando alrededor de una distinción más fina entre quién usa la herramienta y quién la construye.

Por qué esta distinción no es solo semántica

La diferencia entre "usar IA" y "construir con IA" no es un matiz de marketing de recursos humanos: corresponde a conjuntos de habilidades técnicas genuinamente distintos, con curvas de aprendizaje y barreras de entrada diferentes. Usar un asistente de IA de forma competente —escribir prompts claros, verificar resultados, integrar la herramienta en un flujo de trabajo existente— es una habilidad que, razonablemente, se vuelve más común y menos escasa cuanto más tiempo lleva la tecnología disponible de forma masiva. Construir con IA —diseñar sistemas que integren modelos de lenguaje en productos, ajustar y evaluar modelos para casos de uso específicos, diseñar la arquitectura de agentes que ejecutan tareas de forma semiautónoma— exige una base técnica que no se adquiere con la misma velocidad ni con los mismos recursos que aprender a usar una interfaz conversacional. La caída de una categoría y el alza de la otra son, en ese sentido, exactamente lo que se esperaría si el mercado laboral estuviera distinguiendo correctamente entre una habilidad que se volvió común y una que sigue siendo escasa.

El optimismo moderado de los empleadores sobre el empleo

Un hallazgo adicional del reporte de Workday matiza la lectura más alarmista de estos datos: 40% de los líderes empresariales encuestados espera que la IA eleve la producción de su personal actual, frente a solo 28% que espera que reduzca la plantilla. Es una proporción que, de ser representativa del comportamiento real de contratación, contradice la narrativa de reemplazo masivo de empleo por IA que domina buena parte del discurso público sobre el tema —aunque, como con cualquier encuesta de intención declarada por directivos, conviene tratarla con el mismo escepticismo que cualquier proyección sobre decisiones de personal que todavía no se han tomado.

La brecha entre lo que los trabajadores saben que necesitan y lo que reciben

El reporte documenta también una desconexión específica en cómo los propios trabajadores están viviendo esta transición: en una encuesta de septiembre de 2026, 79% dijo saber qué habilidades de IA necesita desarrollar, pero solo 66% dijo que su empleador lo está ayudando activamente a desarrollarlas. Esa brecha de 13 puntos porcentuales es, en cierto sentido, la versión humana del mismo fenómeno que muestran los datos de vacantes: el mercado laboral ya identificó hacia dónde se está moviendo la demanda —de usar hacia construir—, pero la infraestructura de capacitación dentro de las empresas no necesariamente se está moviendo al mismo ritmo que esa demanda, dejando a una parte significativa de la fuerza laboral consciente del cambio pero sin el apoyo institucional para adaptarse a él.

La competencia por los puestos también cambió de forma

Otro dato del reporte, aunque de origen secundario y por tanto con menos certeza que las cifras directas de habilidades, apunta en la misma dirección: el número mediano de solicitantes por vacante cubierta subió de 58 a 69, mientras el tiempo promedio para cubrir un puesto se mantuvo relativamente estable, cerca de 60 días. Si ese dato se sostiene, describe un mercado laboral donde hay más gente compitiendo por el mismo número de vacantes, sin que el proceso de contratación se haya vuelto más lento —lo cual sugiere que los empleadores no están teniendo más dificultad para encontrar candidatos calificados, sino que están recibiendo más solicitudes de personas que creen estar calificadas, sin que necesariamente lo estén bajo los nuevos criterios que la propia demanda de habilidades está marcando.

Por qué el riesgo real podría estar en la movilidad interna, no en la contratación externa

El reporte también documenta una posible desaceleración en la movilidad interna de las empresas —promociones y cambios de puesto dentro de la misma organización—, un dato que, de confirmarse con fuentes adicionales, importaría tanto o más que las cifras de contratación externa para entender el efecto real de esta transición sobre la fuerza laboral ya empleada. Si las empresas están exigiendo habilidades de construcción de IA para las vacantes nuevas, pero no están invirtiendo al mismo ritmo en ayudar a su personal actual a desarrollar esas habilidades —la misma brecha de 13 puntos que ya documentó la encuesta de trabajadores—, el resultado más probable no es que esos empleados pierdan su trabajo de inmediato, sino que queden estancados: sin ser despedidos, pero también sin acceso a las promociones y movimientos internos que dependen cada vez más de una habilidad que el propio empleador no les está ayudando a adquirir.

Lo que todavía no se puede concluir con estos datos

Ninguno de estos hallazgos resuelve la pregunta más amplia y más debatida sobre la productividad real de la inteligencia artificial en el trabajo diario: otras encuestas recientes, citadas junto a este mismo reporte, encuentran que solo 39% de empleados reporta mejoras de productividad notables por el uso de IA durante el último año, y cierta investigación de comportamiento organizacional sugiere que, en algunos contextos, la IA intensifica la carga de trabajo en lugar de reducirla. Los datos de Workday no contradicen directamente esos hallazgos —miden algo distinto, la demanda de habilidades en el mercado de contratación, no la productividad percibida en el puesto—, pero tampoco los resuelven. Lo que sí deja claro es que, al menos en cómo los empleadores están redactando sus vacantes, la pregunta relevante dejó de ser "¿sabe usar IA?" y se volvió "¿puede construir con ella?" — una distinción que la mayoría de las conversaciones públicas sobre el futuro del trabajo con IA todavía no hace con la misma precisión que el propio mercado laboral.

Fuentes

• Workday Global Workforce Report: AI Is Rewriting Jobs More Than It's Cutting Them — Workday Newsroom
• Workday report shows demand for basic AI skills falls 25% in 2026 — Capital.com
• AI Skills Now Appear in 73 Percent of Tech Job Postings — MetaIntro, citando análisis de Dice