Los directores de sistemas de información alertan de que la escasez de talento está frenando la IA en las empresas

La escasez de experiencia ha frenado las iniciativas de IA en muchas organizaciones, pues la limitación de conocimiento de la tecnología ha restringido la capacidad de los profesionales para hacer realidad el potencial de la IA.

Según la encuesta State of the CIO 2026 de CIO.com, la falta de talento interno fue el principal reto al que se enfrentaron los equipos de TI a la hora de implementar estrategias de IA durante los últimos 12 meses, según el 40% de los encuestados.

Ha Hoang, directora de sistemas de información (CIO) del proveedor de resiliencia cibernética de Commvault, sostiene que la escasez es especialmente grave en los puestos situados en la intersección entre la IA y la ciberseguridad. A su juicio, las empresas de ciberseguridad necesitan personas capaces de comprender los datos y las operaciones, y de traducir los conocimientos sobre riesgos en decisiones empresariales, afirma.

Es más, considera que los proveedores como Commvault también necesitan ingenieros y analistas que sepan cómo proteger los modelos de IA, salvaguardar los datos de entrenamiento y detectar amenazas relacionadas con la IA, como la inyección de prompts y el envenenamiento de modelos.

Hoang tiene claro que, “a medida que la automatización impulsada por la IA transforma las operaciones de TI y seguridad, los directores de sistemas de información (CIO) y los directores de seguridad de la información (CISO) necesitarán profesionales capaces de interpretar, ajustar y gestionar los sistemas de IA, no solo de supervisar alertas”. Por eso cree que “necesitaremos menos especialistas aislados y más perfiles generalistas con dominio de la IA que puedan evolucionar al mismo ritmo que la tecnología”.

Se necesita una gran experiencia

Parte del problema es la escasez de personas que comprendan el potencial de la IA y puedan predecir hacia dónde se dirigen las tecnologías de IA, añade Anand Srinivasan, director de estrategia de o9 Solutions, proveedor de una plataforma de planificación empresarial basada en IA.

En su opinión, “el reto no es simplemente una escasez de expertos en IA, sino una brecha estructural más profunda entre cómo están organizadas las empresas y lo que permite la IA moderna”. Es más, considera que “la mayoría de las grandes organizaciones siguen operando mediante modelos de toma de decisiones jerárquicos y compartimentados, diseñados para la estabilidad y la escala, no para la velocidad y la adaptabilidad”.

Hay que considerar que la brecha de conocimientos más crítica no se encuentra sólo en la creación de sistemas de IA, sino también en replantear cómo se toman y ejecutan las decisiones en toda la empresa, según Srinivasan; y añade que la IA puede propiciar grandes cambios en la agilidad y la adaptabilidad, pero sólo si las capacidades de toma de decisiones permiten a las organizaciones convertir la estrategia en acción más rápidamente y con menos riesgo.

Como ejemplo cita a Srinivasan cita a Wayne Gretzky, leyenda del hockey sobre hielo, para ilustrar el problema: “Patinad hacia dónde va el disco, no hacia donde ha estado”. El disco de la IA se mueve muy rápido, señala, y la experiencia en IA es un objetivo en constante movimiento.

En su opinión, “las habilidades en aprendizaje automático tradicional están siendo rápidamente desplazadas por las necesidades de IA generativa, IA agente y gobernanza de la IA”. A lo que añade: “Los trabajadores con habilidades en IA obtienen ahora importantes primas salariales respecto a sus compañeros en los mismos puestos que carecen de esas capacidades”.

Más allá de los retos que plantea una tecnología en rápida evolución, existe un problema de conocimientos superficiales sobre IA, tal y como cree AJ Sunder, director de sistemas de información y director de producto de Responsive, proveedor de software de gestión de respuestas estratégicas. Es más, este experto sugiere que hay mucha gente disponible que tiene algunos conocimientos de IA, pero a muchos les falta una comprensión más profunda de cómo implementarla para satisfacer las necesidades empresariales.

Y dice lo siguiente: “Sin duda, hay escasez de personas capaces de crear sistemas de IA fiables, seguros y escalables para entornos de producción», añade. «Esta abundancia de talento con conocimientos de IA, combinada con la escasez de personas capaces de traducir eso en aplicaciones de IA funcionales, crea un enorme problema a la hora de filtrar el ruido”.

No tiene reparos en reconocer que para Responsive ha sido un reto encontrar trabajadores con ese nivel de experiencia, pero la empresa ha tenido la suerte de encontrar algo de talento externo.

Y la cosa no acaba aquí: “El tipo de problemas de IA que resolvemos requiere experiencia en el manejo de contenido a gran escala, con todas las complejidades que entrañan los desordenados datos empresariales. No hay demasiadas personas con la experiencia suficiente para resolver el tipo de problemas que abordamos a la escala a la que lo hacemos”, apostilla.

Formación práctica

Responsive ha priorizado la formación interna para desarrollar la experiencia dentro de la empresa, con equipos internos impulsando las iniciativas formativas, tal y como explica Sunder. La empresa centrada en la IA partía con cierta ventaja, ya que se había enfocado en esta tecnología antes de la ola actual.

Y añade: “Hemos tenido la suerte de contar con personas con talento que reconocieron rápidamente el ritmo de la IA y el valor del aprendizaje práctico, la experimentación, el ensayo y error, y el desaprendizaje para adquirir nuevos conocimientos. Eso permitió que todos, colectivamente, aprendiéramos, compartiéramos y nos enseñáramos unos a otros”.

Este experto admite que la empresa también forma equipos emparejando a especialistas en IA con expertos del ámbito de negocio, en lugar de colocarlos en grupos aislados. No en vano, Responsive también ha invertido de forma agresiva en herramientas de IA que permiten que un grupo más amplio de ingenieros contribuya a funciones impulsadas por IA sin necesidad de tener una formación profunda en aprendizaje automático.

Así que, como afirma, “no es necesario que todo el mundo sea un experto en IA desde el principio”.

Incluso cuestiona la necesidad de más programas externos de formación en IA, alegando que quizá ya existan demasiados.

“Es necesaria cierta formación estructurada para que la mayoría, si no todos, los miembros del equipo alcancen un nivel básico de conocimientos, y eso ya existe. Más allá de eso, el aprendizaje no estructurado, los ejercicios prácticos y la creación de soluciones útiles que vayan más allá de los tutoriales de hello world son mucho más eficaces que cualquier programa de formación de larga duración. Esto se debe principalmente a la rapidez con la que evolucionan las cosas”, dice para concluir su intervención en este reportaje.

Commvault también se centra en métodos de formación interna y en el reciclaje profesional de los empleados actuales, reconoce Hoang. Incluso está explorando colaboraciones con universidades y bootcamps de ciberseguridad.

Por eso dice que “las habilidades más difíciles de encontrar son aquellas que combinan los fundamentos de la seguridad con la gobernanza de modelos de IA o las herramientas de automatización. Muchos profesionales dominan un aspecto de la ecuación, pero no ambos».

También considera que las empresas también deben ser flexibles en cuanto a su visión de la experiencia en IA.

Y para acabar, Hoang deja esta reflexión: “Muchas organizaciones siguen basándose en descripciones de puestos rígidas que dan demasiada importancia a los años de experiencia o a certificaciones específicas, mientras que los candidatos tienen habilidades transferibles pero carecen del título exacto o de experiencia concreta con determinadas herramientas. Los directores de sistemas de información con visión de futuro están replanteándose el proceso de selección, dando prioridad a la capacidad y a la mentalidad de aprendizaje frente a una experiencia limitada”.