El mercado de talento no está cambiando solo porque aparezcan nuevas tecnologías. El cambio es mucho más profundo y la tecnología sólo es un acelerador. El mercado de talento lo está haciendo porque las empresas necesitan una combinación compleja de capacidades para enfrentarse a desafíos cada vez más complejos.
Si estábamos hablando de un skill-based hiring, ahora tenemos que dar un paso más y hablar de capacidades. Es decir, esa combinación de conocimientos, experiencias, habilidades, formas de pensar y formas de trabajar que hacen que un profesional sea capaz de adaptarse, aprender y generar impacto en entornos cada vez más cambiantes.
Y esto no afecta sólo a perfiles tecnológicos. Afecta a prácticamente cualquier rol.
El Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum estima que el 39% de las skills actuales de los trabajadores cambiarán antes de 2030. También señala que las habilidades tecnológicas de mayor crecimiento serán IA y big data, redes y ciberseguridad, y el llamado Tech Literacy. Pero quedarse en esa lectura sería tener una perspectiva limitada: el informe no habla solo de skills técnicas. Habla de un nuevo equilibrio entre tecnología, pensamiento crítico, adaptabilidad y liderazgo humano.
Para las compañías con las que trabajamos, la pregunta ya no es solo “qué sabe hacer esta persona”, sino “qué capacidad tiene para evolucionar con mi negocio”.
Estas son las 10 capacidades (y no sólo tecnológicas) que marcarán la diferencia en 2026.
- De «hacer reporting» a tomar decisiones con datos.
- De usar herramientas a multiplicar la productividad con IA.
- De gestionar cambios puntuales a vivir en el cambio constante.
- De generar ideas a resolver problemas complejos.
- De «saber de tecnología» a entender su impacto en negocio.
- De gestionar equipos a liderar la transformación.
- De delegar en IT a responsabilidad compartida sobre el riesgo digital.
- De comunicar bien a generar confianza.
- De ejecutar funciones a entender el impacto global.
- De ejecutar funciones a entender el impacto global.
De «hacer reporting» a tomar decisiones con datos
Hoy casi todas las empresas tienen datos. El problema es que pocas saben realmente qué hacer con ellos.
Lo que de toda la vida llamamos pensamiento analítico, sigue siendo una de las capacidades que más se destacan en el informe. Es una habilidad que no sólo se queda en profesionales de análisis, controllers o perfiles de datos. Hablamos de que todos los profesionales deberíamos ser capaces de interpretar información, detectar patrones y tomar mejores decisiones.
Pero esto va más allá de hacer reporting, tener un nivel de Excel avanzado, saber hacer macros, e interpretar ciertas métricas. Ahora se busca tener un Data Literacy transversal. ¿Y qué es este Data Literacy transversal? Es la capacidad de entender, interpretar y utilizar datos para tomar decisiones, independientemente del área o del rol.
No significa que todo el mundo tenga que saber programar o hacer modelos complejos. Pero sí leer dashboards con criterio, entender métricas, cuestionar datos, detectar patrones, interpretar insights generados por IA, y convertir información en decisiones de negocio.
Ya no basta con tener datos. Las empresas necesitan profesionales capaces de entenderlos y utilizarlos para tomar mejores decisiones.
De usar herramientas a multiplicar la productividad con IA
Hace solo unos años, el diferencial era saber utilizar herramientas digitales. Hoy eso es el mínimo.
Tener dominio de herramientas digitales, hacer alguna automatización básica, o tener conocimiento del uso operativo de un software es algo que antes se valoraba, pero ahora la verdadera evolución está en saber trabajar junto a la IA: automatizar tareas, acelerar procesos, sintetizar información o generar nuevas formas de trabajo más eficientes.
Ahora se busca tener un auténtico AI Literacy. ¿Y qué es esto? Es la capacidad de entender cómo funciona la inteligencia artificial, qué puede aportar al trabajo y cómo utilizarla de forma útil, crítica y responsable. Y no significa saber desarrollar modelos de IA o programar. Significa tener suficiente comprensión para: trabajar junto a herramientas de IA, entender sus limitaciones, utilizarlas para mejorar productividad, y tomar mejores decisiones gracias a ellas.
En un contexto profesional, incluye cosas como usar IA de forma segura y ética, saber cuándo utilizar IA y cuándo no, hacer buenas preguntas/prompts, interpretar outputs críticamente, detectar errores o sesgos, automatizar tareas simples, y entender su impacto en el negocio.
Y aquí aparece una diferencia enorme entre quienes simplemente usan herramientas… y quienes saben rediseñar su trabajo gracias a ellas.
Las empresas empiezan a valorar perfiles capaces de multiplicar el impacto utilizando IA, independientemente de si son técnicos o no. Por eso cada vez más empresas lo están considerando una capacidad transversal, no solo técnica.
De gestionar cambios puntuales a vivir en el cambio constante
Antes las organizaciones evolucionaban de forma mucho más lineal. Los cambios eran grandes proyectos concretos: una nueva herramienta, una reorganización o una transformación puntual.
Ahora el cambio es permanente.
Nuevas tecnologías, nuevas prioridades, nuevos modelos de trabajo, nuevos roles… Las empresas necesitan perfiles que no se bloqueen ante la incertidumbre.
La adaptación ya no es una soft skill “nice to have”. Se ha convertido en una capacidad estructural.
Si antes se valoraba tener flexibilidad ante cambios organizativos, capacidad de adaptación puntual o gestión de transiciones concretas, ahora se busca un (auto) aprendizaje continuo, resiliencia a entornos ambiguos, agilidad mental, capacidad para reinventarse rápido y comodidad trabajando en escenarios cambiantes.
De generar ideas a resolver problemas complejos
La creatividad antes se asociaba sobre todo a áreas como marketing, diseño o comunicación. Ahora también se ha convertido en una capacidad transversal.
¿Por qué? Porque la automatización y la IA resuelven cada vez mejor tareas repetitivas. El valor humano se está desplazando hacia aquello que requiere imaginación, criterio y capacidad de conectar ideas.
Las empresas necesitan profesionales capaces de cuestionar procesos, diseñar soluciones nuevas y pensar diferente. Es decir, una innovación más aplicada al negocio que combine criterio humano con IA.
De «saber de tecnología» a entender su impacto en negocio
Antes la tecnología estaba mucho más aislada dentro de departamentos IT.
Hoy la tecnología atraviesa todas las áreas de una organización.
Por eso las empresas ya no solo buscan especialistas técnicos. También buscan perfiles de negocio capaces de entender cómo impacta la tecnología en operaciones, clientes, productividad o estrategia.
Donde antes se valoraba el conocimiento técnico especializado y el uso de herramientas concretas, ahora se busca un Tech Literacy transversal, una comprensión de IA, automatización y ecosistemas digitales, y sobre todo, capacidad de traducir negocio y tecnología. Se trata de una comprensión estratégica de la tecnología.
Aquí ganan muchísimo peso los perfiles híbridos.
De acumular experiencia a evolucionar constantemente
Durante años la experiencia era uno de los principales indicadores de valor profesional. Ahora eso está cambiando.
Porque la velocidad tecnológica hace que parte del conocimiento quede obsoleto mucho más rápido.
Las empresas empiezan a valorar menos “haber hecho lo mismo durante 15 años” y más la capacidad de seguir aprendiendo constantemente. Si antes se valoraban trayectorias lineales, que no hubiera «saltos» profesionales constantes y especialización estable, ahora se valora la curiosidad y mentalidad por seguir aprendiendo y reinventarse, incluso esa capacidad por desaprender lo que ya ha quedado obsoleto.
De gestionar equipos a liderar la transformación
Si alguien está teniendo un verdadero desafío, ese es el líder. En medio de un ecosistema cada vez más complejo, el liderazgo también tiene que vivir una transformación enorme.
Antes un líder gestionaba personas, tareas y resultados. Por eso se valoraba la gestión de equipos, coordinación operativa, control y supervisión.
Ahora además tiene que gestionar incertidumbre, transformación tecnológica, equipos híbridos y convivencia generacional. Se trata de un liderazgo de transformación, de gestión del cambio y con influencia transversal. Que sepa comunicarse en entornos complejos y sea capaz de integrar personas con tecnología.
Y algo todavía más importante: ayudar a que las personas no se queden atrás mientras la organización cambia.
De delegar en IT a responsabilidad compartida sobre el riesgo digital
Antes la ciberseguridad o los riesgos digitales eran temas casi exclusivos de IT.
Hoy cualquier persona puede convertirse en un punto de vulnerabilidad para una empresa. Por lo que si antes se valoraba tener un conocimiento básico de las políticas, ahora se busca tener una conciencia de ciberseguridad más completa y una cultura digital segura en cualquier rol. Y fundamental, un uso responsable de IA.
Y en un contexto donde los datos, la IA y la automatización son críticos, entender riesgos digitales deja de ser opcional.
De comunicar bien a generar confianza
Curiosamente, cuanto más tecnológico se vuelve el entorno, más importantes son las capacidades humanas.
La IA puede automatizar tareas, pero no reemplaza fácilmente la empatía, la confianza o la capacidad de construir relaciones. Por eso se busca cada vez más en los profesionales inteligencia emocional, capacidad de influencia, escucha activa, gestión de relaciones complejas y humanización de entornos digitales. En definitiva, profesionales que sepan separar el ruido y generar claridad en todo este caos de la IA.
Y eso será especialmente importante en liderazgo, ventas, talento o gestión de clientes.
De ejecutar funciones a entender el impacto global
Antes muchas organizaciones funcionaban en silos. Cada área se centraba en ejecutar su función. Cada uno a «hacer la guerra» por su cuenta.
Ahora eso genera fricción y lentitud.
Las empresas necesitan profesionales capaces de entender cómo una decisión afecta al conjunto: negocio, tecnología, clientes, operaciones y personas. Si antes se pedía ejecución funcional y especialización, con una optimización del área, ahora se busca un pensamiento sistémico y una visión transversal. ¿Para qué? Para generar impacto sin olvidar esa comprensión estratégica del negocio y saber priorizar en entornos que avanzan muy rápido.
Y esto especialmente en un entorno donde todo está más conectado.
¿Qué implica esto para las compañías?
Cómo identificamos estas capacidades
El gran reto para las compañías es que muchas de estas capacidades ya no aparecen claramente en un CV o en el perfil de LinkedIn. La experiencia previa o el dominio de una herramienta concreta ya no son suficientes para entender el potencial real de una persona. Por eso las empresas tendrán que aprender a identificar señales distintas: capacidad de aprendizaje, curiosidad, adaptabilidad, visión de negocio o forma de utilizar datos e IA en el trabajo diario.
Especialmente en perfiles híbridos, el valor ya no estará en una skill aislada, sino en la combinación de capacidades y de habilidades que es complicada de analizar sólo por un perfil. Se necesita un análisis más completo y profundo.
Cómo las evaluamos
Esto también obliga a evolucionar los procesos de evaluación. Las entrevistas tradicionales, centradas únicamente en experiencia pasada o conocimientos técnicos cerrados, empiezan a quedarse cortas. Cada vez será más importante evaluar cómo una persona resuelve problemas ambiguos, cómo aprende, cómo se adapta al cambio o cómo utiliza tecnología e IA para generar impacto.
Veremos más casos prácticos, simulaciones, resolución de problemas reales y evaluaciones orientadas al potencial, no solo a la experiencia acumulada.
Cómo las desarrollamos
La eterna pregunta, ¿se nace con ello o se puede aprender? El cambio más importante estará en el desarrollo del talento y cómo podemos desarrollar estas capacidades o esta combinación de habilidades en nuestros equipos. La buena noticia es que se pueden aprender, pero requiere un enfoque diferente.
Algunas de estas capacidades no se adquieren con formación puntual, sino con exposición continua al cambio, aprendizaje práctico y entornos que fomenten la evolución constante. Las compañías tendrán que pasar de modelos de formación estáticos a culturas de aprendizaje continuo, donde desarrollar capacidades como AI literacy, pensamiento analítico o adaptabilidad forme parte del trabajo diario y no solo de un curso aislado.
