Según el informe "Future of Jobs 2023" del Foro Económico Mundial, casi la mitad de las habilidades necesarias para operar en el mercado laboral cambiarán en los próximos cinco años. Traducido a la realidad: el profesional que hoy es clave en una organización, mañana puede necesitar una transformación profunda para seguir generando valor.
McKinsey estima que hasta 375 millones de personas deberán reconvertirse profesionalmente antes de 2030 debido a la IA, la automatización y la disrupción digital. Pero, ¿en qué dirección debe hacerse esa transformación? La respuesta no es solamente aprender a programar. Es aprender a colaborar con las máquinas, a liderar con datos y a pensar con sentido crítico.
1. Power Skills: el verdadero diferencial en la era de las máquinas
Las grandes compañías ya no buscan únicamente habilidades técnicas. Lo que marca la diferencia son los perfiles híbridos, capaces de integrar lo digital con lo humano. Las “power skills” como las bautizó LinkedIn en su informe de Tendencias de Aprendizaje 2024, hoy definen la empleabilidad.
Pensamiento crítico, inteligencia emocional, liderazgo colaborativo, comunicación intercultural, adaptabilidad. Todas apuntan hacia lo mismo: la capacidad de conectar la inteligencia humana con el potencial tecnológico. Porque alguien tiene que interpretar los modelos de IA, identificar sesgos, liderar equipos diversos y comunicar los hallazgos de manera estratégica. Y esa tarea aún no puede delegarse a un algoritmo.
2. Recalificación constante: construir talento como ventaja competitiva
El conocimiento técnico se vuelve obsoleto rápidamente. Según múltiples estudios, en menos de dos años muchas habilidades digitales pierden vigencia si no se actualizan. Por eso los mejores programas de talento no se conciben como cursos puntuales, sino como ecosistemas de formación continua.
Lo que funciona combina formación técnica (IA, data, seguridad, automatización) con desarrollo en habilidades humanas aplicadas a contextos digitales. Y la clave no está solo en el contenido, sino también en el formato: microlearning, simulaciones, mentores internos, aprendizaje colaborativo.
Desde Q-Vision Technologies con IzyAcademy desarrollamos capacidades adaptativas, de forma contextualizada, y con impacto directo en los resultados de negocio. Una plataforma de formación diseñada para escalar habilidades tecnológicas y humanas al ritmo de los equipos, no del mercado.
3. Saberse conectar con la IA, no solo programarla
Un estudio del MIT Sloan Management Review lo deja claro: los profesionales más valiosos del futuro no son quienes saben programar, sino quienes saben interactuar con la tecnología, darle dirección y traducir su valor al lenguaje de negocio.
La interacción humano-IA se convierte entonces en una nueva competencia clave. Saber hacer preguntas que optimicen la respuesta de modelos generativos (como prompt engineering). Crear marcos de supervisión y ética tecnológica. Convertirse en el “puente” entre la ciencia de datos y la toma de decisiones.
Esa nueva capa de talento debe diseñarse desde hoy, antes de que el mercado lo exija de forma masiva. Y ahí es donde los equipos de talento se reinventan como generadores de nuevas capacidades para un futuro cada vez más presente.
4. Diversidad generacional y aprendizaje inclusivo
La demanda por talento digital se cruza con un fenómeno interesante: la coexistencia de varias generaciones en una misma compañía. Nativos digitales, migrantes a la tecnología y perfiles en reconversión deben aprender y enseñar juntos.
En ese sentido, las estrategias de talento más avanzadas apuestan por modelos de aprendizaje inclusivo: mentoría inversa, formación cruzada, plataformas adaptativas y coaching intergeneracional. Lo importante no es que todos aprendan lo mismo, sino que cada uno evolucione a su propio ritmo y contribuya a una cultura organizacional con visión compartida.
