Recientemente se publicó el informe Barómetro Global de la IA en el empleo 2025[1] elaborado por PwC, el cual revela que la inteligencia artificial (IA) puede aumentar el valor de las personas, incluso en los puestos de trabajo con mayor potencial de ser automatizados.
Se analizaron cerca de mil millones de ofertas de empleo, en los seis continentes para identificar el impacto global de la IA en la productividad, el empleo, las competencias y los salarios.
- HALLAZGOS CLAVE
Los sectores más expuestos a la IA registran un aumento de ingresos por empleado tres veces superior.
La IA está haciendo que los empleados sean más productivos y generen más valor. Desde 2022, cuando se intensificó la conciencia sobre su potencial, el crecimiento de ingresos en las industrias con mayor capacidad de adopción se ha multiplicado por casi cuatro. Esto sugiere que las inversiones en IA ya están dando resultados. La promesa de esta tecnología es una realidad, y aún estamos en una fase inicial de su adopción.
Los salarios crecen al doble de velocidad en los sectores más expuestos a la IA.
La IA está haciendo que los profesionales sean más valiosos: en las industrias con mayor exposición a esta tecnología, los salarios crecen el doble que en aquellas menos expuestas. Incluso en los puestos con alto potencial de automatización, los trabajadores con habilidades en IA están viendo aumentos salariales, lo que sugiere que la percepción de que la IA devalúa estos roles podría ser incorrecta.
Las habilidades requeridas en empleos expuestos a la IA están cambiando un 66% más rápido que en el resto: 2,5 veces más rápido que el año pasado
El impacto de la IA sobre las competencias está acelerándose. La redefinición de los roles es cada vez más rápida, y los profesionales deben adaptarse con agilidad para seguir siendo relevantes en un entorno laboral impulsado por esta tecnología.
Los trabajadores con habilidades en IA reciben tienen una prima salarial del 56%: el doble que el año pasado
El valor añadido de los profesionales capacitados en IA queda reflejado en la prima salarial que reciben, especialmente en habilidades avanzadas como la ingeniería de prompts. Al comparar a personas en el mismo puesto, quienes dominan estas competencias reciben, de media, sueldos significativamente más altos. Además, todos los sectores analizados ofrecen mejores salarios por contar con capacidades en IA.
- IMPLICACIONES ESTRATÉGICAS PARA LÍDERES
Se destaca la transformación de extremo a extremo es decir integrar IA en todos los procesos, no solo casos puntuales.
Asimismo IA como palanca de crecimiento, ir más allá de eficiencias de personal para generar nuevos productos y mercados.
También una apuesta por los agentes de IA, desplegar agentes autónomos en cadena para multiplicar la capacidad de los equipos.
Es importante asimismo la formación y gestión de brechas mapear habilidades actuales vs. futuras y cerrar brechas.
Construir confianza es otro punto importante sobre todo gobernanza responsable, transparencia y ética para asegurar adopción y dividendos sostenibles.
- HACIA UN “FUTURO SIN MIEDO”
El verdadero reto no es predecir, sino diseñar el futuro: políticas, inversión en capital humano y modelos fiscales que incentiven tanto la tecnología como la gente.
Según PwC, un escenario de alta confianza y adopción de IA podría sumar hasta un 15 % al PIB global; en contextos de baja confianza, el beneficio se reduce a apenas un 1 %.
Con objetivos ambiciosos y gobernanza ética, la IA puede potenciar la productividad, crear empleos de alto valor y distribuir beneficios de forma más equitativa.
- HABILIDADES DE LOS TRABAJADORES DEL FUTURO
En un mundo donde la IA redefine tareas y roles, los trabajadores que triunfen serán quienes combinen su expertise humano con nuevas competencias digitales y meta-cognitivas.
Algunas de las habilidades clave para surfear la ola de la IA son:
– Alfabetización de datos (saber extraer, limpiar y visualizar datos). Interpretar métricas y KPIs para alimentar modelos de IA con insumos de calidad.
– Prompt engineering. Formular consultas precisas a LLMs. Afinar prompts usando diferentes “temperaturas” y muestras de datos.
– Supervisión y auditoría de modelos .Evaluar sesgos, medir precisión y asegurar la trazabilidad de decisiones algorítmicas.
– Pensamiento crítico y resolución de problemas complejos. Analizar resultados de IA sin sesgarse por “lo que dice la máquina”. Descomponer retos en subtareas y elegir qué debe hacer el humano vs. la IA.
– Creatividad y diseño de soluciones. Idear nuevos flujos de trabajo donde agentes IA y personas trabajen en tándem. Prototipar chatbots, asistentes agentivos o dashboards inteligentes.
– Comunicación y storytelling de datos. Traducir salidas técnicas de algoritmos en insights claros para distintos públicos (ej. directivos, contribuyentes). Usar visualizaciones y narrativas que conecten con la toma de decisiones.
– Adaptabilidad y aprendizaje continuo. Adoptar una mentalidad ágil: iterar rápido, fallar pronto y aprender. Consumir micro-cursos, podcasts o newsletters especializados en IA cada mes.
– Ética digital y gobernanza. Conocer marcos de privacidad (GDPR, etc.), sesgos algorítmicos y “derecho a explicación”. Diseñar políticas internas que equilibren innovación y responsabilidad.
– Fundamentos técnicos. Manejo básico de Python, SQL o plataformas low-code/No-code para entrenar y desplegar modelos sencillos. Familiaridad con APIs de IA (OpenAI, Azure AI, AWS) y su ciclo de vida.
– Liderazgo en transformación. Saber traducir oportunidades de IA en casos de negocio con ROI claro. Guiar equipos en la adopción, gestionando el cambio y midiendo resultados.
Dr. Alfredo Collosa
[1] 2025 Global AI Jobs Barometer pwc.com/aijobsbarometer https://www.pwc.com/gx/en/issues/artificial-intelligence/ai-jobs-barometer.html
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fuente: Inteligencia Artificial y el futuro del empleo – Dr. Alfredo Collosa – Mercojuris”> GOOGLE NEWS
