La falta de confianza y la escasez de talento son los principales frenos para la escalabilidad de la IA en España

Formar o incentivar: el desafío de las empresas para atraer talento en Inteligencia Artificial

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Actualizado 16 | 10 | 2025 10:23

Mercado laboral IA España

En un momento en que la inteligencia artificial se ha convertido en el eje de la transformación empresarial y del debate sobre el futuro del trabajo, España encara el reto de adaptarse a un mercado laboral que evoluciona más rápido que su capacidad de respuesta.

En este contexto, la falta de confianza y la escasez de talento son los principales obstáculos para la adopción de la IA en las empresas en España, según un nuevo estudio sobre el Mercado Laboral de la Inteligencia Artificial en España, publicado por Snowflake.

El estudio revela 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 cinco grandes desafíos:

  1. Falta de confianza en la IA (37%)
  2. Escasez de talento (20%)
  3. Calidad de los datos (19%)
  4. Altos costes (11%)
  5. 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«.

Estrategias para atraer y retener talento

El estudio pone de manifiesto 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.

«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.

Otras estrategias que las empresas están utilizando para abordar la actual escasez de talento en IA incluyen:

  1. Ajustar los requisitos del puesto de trabajo para ampliar la bolsa de candidatos (41%)
  2. Externalizar el trabajo relacionado con la IA a terceros o consultores (41%)
  3. 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.

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