Lejos de Destruir Empleos, la IA Cambia Quién Gana y quién Pierde en el Ecosistema Laboral

La industria tecnológica cambia de base y no es un ajuste menor. La inteligencia artificial ya altera quién hace qué, cuánto tarda y cuánto cobra, y lo hace ahora, en Europa y en Estados Unidos. El desarrollo de software se acelera gracias a la inteligencia artificial. Los equipos reducen horas para levantar nuevas apps, depurar código y probar versiones, y eso mueve piezas dentro de las empresas.

El dinero no desaparece, se redistribuye. La inversión fluye hacia perfiles de mayor especialización y coste, sobre todo quienes crean frameworks de IA y herramientas para redes neuronales. Esos roles, muy técnicos, requieren competencias en ciencias computacionales y matemáticas, lo que levanta una barrera de entrada clara para muchos desarrolladores tradicionales. Vas a poder cruzarla si actualizas tu kit de habilidades a tiempo.

Según PwC, en 2024 los puestos con habilidades en inteligencia artificial pagan de media un 56% más que roles comparables sin esas competencias, frente al 25% del año anterior. El mismo estudio no encuentra evidencia de destrucción neta de empleo.

Entre 2019 y 2024, los empleos menos expuestos crecieron un 65%, y los altamente expuestos también avanzaron un 38%. Estos datos fueron revisados por nuestra redacción a partir de informes públicos de PwC.

Qué aprender para trabajar con inteligencia artificial en desarrollo de software (2025–2027)

Gartner añade el horizonte temporal: para 2027 surgirán nuevos perfiles en ingeniería y operaciones de software, y 80% de la fuerza de ingeniería tendrá que mejorar capacidades ligadas a IA. No se trata solo de usar herramientas, sino de integrar modelos y procesos. Gartner estima que el 80% de la ingeniería tendrá que mejorar capacidades de IA antes de 2027, y que surgirán nuevos roles de operaciones y software.

Si programar ya no basta, ¿qué pides a tu hoja de ruta? Primero, dominar las propias herramientas de inteligencia artificial y meterlas en tus flujos de trabajo. Segundo, entender cómo se orquesta un sistema con modelos, datos y control de calidad. Tercero, practicar nuevas competencias que los equipos ya demandan. Concretamos en tres pasos rápidos que puedes empezar hoy mismo.

1. Domina prompt engineering aplicado a tareas de código y datos.
2. Aprende a diseñar y gestionar agentes de IA en productos.
3. Integra modelos en pipelines con métricas y validaciones.

Con este giro, los perfiles híbridos que mezclan ingeniería de software, ciencia de datos y experiencia en machine learning son los más buscados. Vas a poder diferenciarte si sabes construir y también medir, porque la calidad del modelo pesa tanto como la del código. Los especialistas que desarrollan frameworks de IA o mejoran motores de redes neuronales están viendo salarios más altos por la especialización necesaria.

Hay otra pieza que te interesa. Aunque el total de empleos tecnológicos pueda bajar, los roles vinculados a inteligencia artificial crecen y mejoran el sueldo. La automatización podría reducir entre un 10% y un 20% la demanda de programadores tradicionales, según los analistas, pero no borra oportunidades, ni siquiera para juniors. Desde nuestra experiencia en el sector IT, la demanda sigue robusta y el mercado se está equilibrando.

En paralelo, el sector de la información y las comunicaciones marca el ritmo en adopción de inteligencia artificial, demanda de capacidades y productividad. Las industrias más expuestas triplican el incremento de ingresos por empleado respecto a las menos expuestas, con un 27% frente a un 9%. Y los requisitos de nuevas habilidades evolucionan un 66% más rápido. Aquí encaja la recomendación de Gartner: inversión en plataformas de desarrollo de IA y formación continua.

¿Qué conviene vigilar ahora? Si en las ofertas ves “agentes de IA”, “RAG”, “evaluación de modelos” o “MLOps”, prepárate para entrevistas más técnicas. Si tu equipo empieza a medir “productividad por entrega asistida”, vas a poder justificar la adopción con datos. El próximo hito está en 2027, cuando ese 80% de ingenieros ya debería haber actualizado su perfil para no quedarse fuera de los nuevos ciclos de producto.

La inteligencia artificial no destruye empleos: redefine la inversión, los roles y el salario. Si te mueves a tiempo hacia herramientas, agentes y metodologías, tu valor sube con el del equipo. La clave es clara y práctica: aprende, integra y mide. Con todo, el mercado premia a quien cruza la barrera técnica, y la inteligencia artificial es el vehículo que va a marcar tu próxima oportunidad.