La IA entusiasma al talento tecnológico, pero endurece el primer empleo

El 22 de octubre de 2026, SEIDOR e ISDI presentaron en Madrid IA y talento 2026, elaborado con respuestas de 1.310 estudiantes y profesionales tecnológicos y digitales en España: el 78 % prevé un efecto positivo o muy positivo de la IA en su carrera, el 37,2 % anticipa más dificultades para acceder al primer empleo y el 87,4 % considera que la formación actual aún no integra plenamente esta tecnología.

La inquietud se refiere al acceso a un primer puesto, incluso entre personas que ven oportunidades profesionales en la IA. En la crónica de Europa Press sobre la presentación, Iván González, directivo de SEIDOR, describió el criterio que, a su juicio, ganará peso al contratar: «no es tan solo el expediente académico, sino, sobre todo, la capacidad de aprender rápido y adaptarse». Las respuestas expresan expectativas del colectivo encuestado; no miden una caída efectiva de las vacantes de entrada.

El uso de la IA llega antes que la experiencia laboral

La familiaridad con las herramientas ayuda a entender el optimismo. El 77 % de las personas encuestadas declara usar IA generativa de manera regular o intensiva. Entre quienes solo estudian, la proporción asciende al 83,7 %, frente al 74,1 % de los profesionales. Es una diferencia relevante para el primer empleo: muchos aspirantes ya utilizan la tecnología antes de incorporarse a una empresa.

La cobertura de Diario en Positivo recoge que buscar información y resolver dudas es el uso más citado, con un 65,3 %, seguido de la ideación de proyectos y soluciones técnicas, con un 41,5 %. En las respuestas publicadas por SEIDOR también aparecen la redacción de contenidos, el análisis de datos y la revisión de código. Esa variedad explica por qué el manejo de IA ya forma parte de la actividad cotidiana de los participantes, aunque usarla con frecuencia no equivale por sí solo a poder evaluar sus resultados.

Dos motivos detrás de la barrera al primer empleo

La preocupación por empezar una carrera tecnológica tiene dos componentes diferenciados. Un 18,7 % espera que la automatización reduzca tareas que podrían corresponder a perfiles de entrada; otro 18,5 % cree que la IA elevará el nivel mínimo exigido. La suma forma el grupo que prevé un acceso más difícil, pero cada respuesta apunta a una presión distinta: menos espacio para aprender mediante tareas iniciales o más capacidades que demostrar antes de ser contratado.

El temor a un umbral más alto es más frecuente entre quienes solo estudian: lo señala el 25,3 % de ese grupo, frente al 15,4 % de los profesionales. La distancia encaja con la situación de quienes todavía no pueden acreditar experiencia de trabajo. A la vez, el 31,4 % del conjunto cree que cambiará lo esperado del talento joven sin reducir las oportunidades, y el 20,3 % piensa que la IA permitirá aprender más rápido. Son respuestas distintas sobre el futuro, no resultados observados de contratación.

Las capacidades que los participantes consideran decisivas

La encuesta sitúa el aprendizaje rápido, la autonomía y la curiosidad entre las capacidades más relevantes para incorporar talento, con un 46,3 % de menciones. Muy cerca aparecen el pensamiento analítico y la orientación a resolver problemas, con un 45,5 %. Los fundamentos técnicos sólidos para emplear la IA con criterio alcanzan el 38,1 %. Estas prioridades proceden de estudiantes y profesionales encuestados, no de un recuento de ofertas laborales de las empresas españolas.

Para quien prepara su entrada al sector, las respuestas permiten concretar qué aportaría cada capacidad más allá de saber utilizar una herramienta:

• Aprendizaje y autonomía: abordar una tarea desconocida, identificar lo que falta por comprender y ajustar el trabajo cuando una primera respuesta resulta insuficiente.
• Pensamiento analítico: descomponer un problema, valorar las alternativas y explicar por qué conviene aceptar, corregir o descartar una respuesta generada por IA.
• Fundamentos técnicos: comprender el código, los datos o el sistema afectados para revisar el resultado y hacerse responsable de la decisión final.

Esta traducción de las respuestas a capacidades demostrables es una lectura editorial, no una lista universal de requisitos de contratación. También evita equiparar la rapidez de una herramienta con la calidad del trabajo: lo que distingue a una persona es su capacidad para formular el problema, comprobar la solución y explicar sus límites.

La formación y el trabajo futuro no avanzan al mismo ritmo

El malestar con la preparación disponible va más allá de la integración general de la IA en los estudios. Un 51,4 % considera que la formación prepara poco, muy poco o nada para trabajar con ella. Las carencias más citadas son la falta de práctica en IA aplicada, con un 53,7 %; el desarrollo insuficiente del pensamiento crítico, con un 45,6 %; y la escasa conexión con necesidades reales de negocio, con un 44,1 %. La combinación ayuda a entender por qué el uso frecuente de herramientas puede coexistir con dudas sobre la preparación para un puesto.

Las respuestas también apuntan al tipo de responsabilidad que podría cobrar peso dentro de las empresas: el 59,3 % señala la supervisión y mejora de resultados generados por IA, y el 46,7 % menciona el gobierno, la seguridad y el uso responsable de la tecnología y los datos. Al mismo tiempo, reducir plantilla es el uso empresarial de la IA que más rechazo despierta entre los participantes, citado por el 67,9 %. Para quienes aspiran a su primer empleo, la dificultad que deja planteada el estudio es cómo adquirir experiencia en esas tareas de revisión y responsabilidad cuando todavía están intentando acceder al trabajo donde podrían desarrollarla.

Lee también:

• MuleSoft AI Pod acelera integraciones, pero debuta con lista de espera
• Complaion capta 13,5 millones: España será su primer mercado exterior
• La contratación privada se frena, pero cambiar de empleo paga un 7% más