El cruce de caminos de las empresas para potenciar el talento en IA: ¿'reskilling' de empleados o subir salarios?

Pero, ante problemas, soluciones. Lo que sucede es que, curiosamente, cuando se pregunta a los directivos de grandes compañías por el camino que están eligiendo para sobreponerse a este obstáculo, la respuesta que encontramos es dispar. Hasta el punto, que casi la mitad dicen que la solución está en subir salarios para atraer talento y la otra mitad cree que la solución es volver a formar a sus propios trabajadores. Todo un cruce de caminos.

Esta es una de las conclusiones de un estudio titulado 'Mercado laboral de la inteligencia artificial en España', que ha publicado Snowflake, la multinacional tecnológica especializada en soluciones de nube e IA .

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En principio, algo que nadie discute y queda reflejado en el informe, es que la falta de confianza y la escasez de talento son los principales obstáculos para la adopción de la IA en las empresas en España.

El estudio, llevado a cabo en julio de 2025 y en el que se encuestó a 200 profesionales de nivel directivo de grandes empresas en España, reveló que el 71% de las empresas ya se encuentran en etapas avanzadas de adopción de la IA. A pesar de esta adopción generalizada, un número significativo de encuestados señala que la verdadera escalabilidad de sus proyectos se ve frenada por tres grandes desafíos: la falta de confianza en la IA (37%), la escasez de talento (20%) y la calidad de los datos (19%). Otros desafíos notables citados incluyen los altos costes (11%) y la regulación (10%).

"Este hallazgo pone de manifiesto que la confianza es un gran desafío para la escalabilidad de la IA", afirma José María Alonso, Country Manager para España y Portugal en Snowflake. "Nuestra investigación demuestra que las empresas en España no solo necesitan desarrollar sus capacidades de IA, sino también garantizar su explicabilidad, robustez y alineación ética para que los usuarios y las partes interesadas puedan confiar plenamente en sus decisiones y resultados".

El último estudio de Snowflake indica la existencia de una escasez de talento en IA en España. Una abrumadora mayoría de las organizaciones locales (96%) afirma que la disponibilidad de profesionales influye directamente en sus decisiones de inversión en IA. Para hacer frente a esta situación, las empresas están optando por volver a formar a los empleados (46%) y aumentar los salarios u otros beneficios (45%) con el fin de atraer y retener talento.

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"No se trata solo de encontrar expertos en IA, sino profesionales que entiendan cómo aplicar la IA estratégicamente para asegurar que ésta comprenda y sea relevante para los objetivos de negocio. Está claro que, para aprovechar la oportunidad de la IA, las organizaciones necesitan apoyarse en plataformas de datos que simplifiquen sus arquitecturas de datos, permitiendo que los equipos existentes sean más productivos y reduciendo la dependencia de perfiles de talento altamente especializados y difíciles de encontrar", explica José María Alonso.

Otras estrategias que las empresas están utilizando para abordar la actual escasez de talento en IA incluyen ajustar los requisitos del puesto de trabajo para ampliar la bolsa de candidatos (41%), externalizar el trabajo relacionado con la IA a terceros o consultores (41%) y contratar a personas con diferentes trayectorias profesionales no relacionadas con la IA (39%).

Según el estudio, algunos de los roles que las organizaciones en España han tenido más dificultades para cubrir son aquellos que combinan habilidades técnicas con conocimientos estratégicos, legales y éticos, como consultores de IA (29%), expertos legales en IA (29%) y arquitectos de soluciones de IA (29%). La demanda de expertos en ética de la IA (24%) también es significativa.

Las plataformas de datos modernas, fáciles de usar y que pueden democratizar los datos pueden ayudar a las organizaciones a superar desafíos como la falta de personal especializado y la desconfianza en la IA, al centralizar los datos empresariales en un entorno totalmente gobernado con una capa de IA superpuesta. Esto debería ir acompañado de buenas prácticas de gestión en toda la organización, como el acceso basado en roles para garantizar que el departamento de negocio y los usuarios adecuados puedan acceder a los datos correctos y utilizar la IA para potenciar sus análisis.

“La IA está difuminando cada vez más las líneas que siempre han existido entre los equipos técnicos y de negocio. Estas fronteras tradicionales nunca se debieron a una falta de deseo de colaborar, sino a la falta de un lenguaje y herramientas comunes. Con la IA, el lenguaje natural es ahora el lenguaje universal para los datos, empoderando a los responsables de negocio para que se conviertan en participantes más activos en el análisis de datos, al mismo tiempo que permite a los analistas e ingenieros de datos elevar sus roles, convirtiéndose en socios más estratégicos dentro de sus empresas”, añade José María Alonso.