IA clave en la contratación; los títulos siguen contando — Arushree Agarwal (upGrad)

El mercado bursátil indio puede haber perdido algo de su brillo en los últimos meses, ya que inversores institucionales extranjeros retiran capital, en parte porque el capital global se está orientando cada vez más hacia economías más directamente vinculadas al auge de la infraestructura de inteligencia artificial.

Sin embargo, en lo que respecta a la adopción de la IA en el ámbito laboral, India está emergiendo como una de las economías más destacadas del mundo.

India se ha convertido en uno de los mercados más fuertes a nivel mundial para la adopción de la IA en el lugar de trabajo, con empleados que reportan algunos de los mayores aumentos de productividad, satisfacción laboral y optimismo sobre el papel futuro de los agentes de IA, según el informe AI at Work 2026 de Boston Consulting Group.

Entre los empleados de primera línea, el 95% de los encuestados en India dijo usar la IA al menos varias veces a la semana, lo que sitúa a India como el mercado mejor posicionado de los encuestados. La media global fue del 74%.

La brecha fue igualmente llamativa entre directivos y líderes empresariales. India encabezó todos los mercados encuestados, con un 97% que informó uso regular de IA, frente a una media global del 90%.

Al mismo tiempo, los empleadores se enfrentan a una persistente escasez de talento.

Según la encuesta Global Talent Shortage de ManpowerGroup, el 82% de los empleadores en India tienen dificultades para cubrir vacantes en 2026, cifra significativamente superior a la media global del 72%.

Por primera vez, las habilidades relacionadas con la IA han superado a todas las demás competencias como las más difíciles de encontrar para los empleadores, adelantando a la ingeniería tradicional y la experiencia en TI.

La alfabetización en IA y el desarrollo de modelos de IA figuran ahora entre las habilidades más demandadas y, al mismo tiempo, más escasas en el mercado laboral.

La combinación de una adopción acelerada de la IA y una creciente brecha de habilidades está impulsando a las empresas a replantear cómo desarrollan talento internamente.

Arushree Agarwal, CEO de upGrad Enterprise, que colabora con organizaciones en programas de mejora de habilidades y formación corporativa, señala datos que muestran que el 83% de los empleados ahora considera las habilidades en IA como esenciales en todos los niveles laborales, mientras que el 70% de los empleadores prioriza las capacidades de IA durante el proceso de contratación.

En una entrevista con la publicación, Agarwal también se pronuncia sobre algunas de las preguntas más acuciantes que surgen en torno a la IA y el mercado laboral a medida que la tecnología se infiltra en nuestras oficinas y vidas.

«Las evaluaciones de fluidez en IA y las demostraciones prácticas de habilidades encontrarán su lugar en la mayoría de los procesos de contratación —no porque los credenciales formales estén perdiendo valor, sino porque ya no son suficientes por sí solos», dice a Invezz.

Extractos:

Ingeniería y entrega digital registran la mayor demanda de habilidades en IA

Invezz: ¿Cree que existe suficiente interés institucional para dar un paso hacia la formación de empleados en habilidades de IA, o es algo que en gran medida hacen por su cuenta? ¿Qué sectores y, dentro de ellos, qué funciones presentan la mayor demanda de recualificación en IA?

Arushree Agarwal: El interés institucional es inequívoco.

El informe Workforce Wishlist 2025 de upGrad Enterprise cuenta una historia clara: el 83% de los empleados considera las habilidades en IA esenciales en todos los niveles laborales, y el 70% de los empleadores ahora prioriza las habilidades en IA en el momento de la contratación.

Eso no es una señal débil. Es un mandato.

Pero el interés por sí solo no genera capacidad, y ahí es donde la estructura importa enormemente.

En upGrad Enterprise, concebimos el desarrollo de capacidades en IA desde tres prismas: IA para líderes, IA para usuarios e IA para desarrolladores.

No son solo segmentos de audiencia: representan tres puntos de fallo distintos si se descuida alguno de ellos.

Una capa directiva sin estrategia desplegará IA sin dirección. Los desarrolladores sin profundidad construirán cosas equivocadas.

Y los usuarios que no sepan aplicar realmente estas herramientas en el día a día harán que incluso las soluciones mejor construidas queden infrautilizadas.

Los tres deben avanzar juntos, o la inversión no se capitaliza.

En cuanto a dónde la demanda es más aguda: sí, las funciones de ingeniería y entrega digital están sufriendo una presión intensa.

Pero el cambio más interesante es la amplitud.

Los equipos de marketing quieren personalización impulsada por IA, los de finanzas buscan automatización, RR. HH. utiliza la IA para analítica del talento y operaciones impulsa la eficiencia mediante la implementación de IA.

El mandato ha pasado de construir capacidad de IA en tecnología a fomentar la fluidez en IA en toda la organización.

La IA ya no es una habilidad especializada.

Se está convirtiendo en una capacidad organizativa, y las organizaciones que la tratan así son las que se adelantan.

Los procesos de contratación pronto incluirán pruebas de fluidez en IA

Invezz: Según los datos, los empleos de nivel inicial y los puestos administrativos junior son los más susceptibles a la disrupción por IA. ¿Cree que las empresas acabarán prefiriendo evaluaciones de habilidades verificadas por IA por encima de los títulos universitarios?

Arushree Agarwal: No será un reemplazo: será una combinación, y esa combinación ya está tomando forma.

La educación formal construye el pensamiento fundamental, el razonamiento estructurado, las capacidades de comunicación y resolución de problemas que siguen siendo verdaderamente importantes.

Eso no desaparece.

Lo que cambia es la importancia de la evidencia de trabajo junto a esos títulos.

Cuando el 83% de los profesionales sitúan la IA como la habilidad más demandada, y esa demanda atraviesa todos los niveles laborales, se sigue que la capacidad de demostrar una verdadera fluidez en IA —no solo afirmarla— pasa a formar parte de casi todas las conversaciones de contratación.

Un título indica que alguien puede aprender. Un portafolio de proyectos reales, la capacidad demostrada de trabajar con herramientas de IA y un historial de aplicaciones impulsadas por iniciativa propia —eso indica que alguien ya la posee.

El recién titulado que entra con un repositorio en GitHub o un proyecto en Kaggle presenta un argumento de distinta naturaleza que el que entra solo con un certificado.

La respuesta honesta es que las evaluaciones de fluidez en IA y las demostraciones prácticas de habilidades encontrarán su lugar en la mayoría de los procesos de contratación —no porque los credenciales formales estén perdiendo valor, sino porque ya no son suficientes por sí solos.

El estándar simplemente se ha movido. Y para las personas, eso no es una amenaza: es una oportunidad.

Los que construyen de forma proactiva esa prueba de trabajo, con o sin patrocinio institucional, son los que ascenderán más rápido en la cadena de valor.

¿Puede la recualificación seguir el ritmo de la IA, que se actualiza a gran velocidad?

Invezz: Las mejoras en la propia IA se producen a velocidad de la luz. ¿Cómo seguirá el ritmo la recualificación?

Arushree Agarwal: Parte de la recualificación en IA consiste en aprender a adaptarse y moverse a esa velocidad vertiginosa: la agilidad con la IA es en sí misma una habilidad que los buenos programas de aprendizaje deben desarrollar.

El objetivo no es enseñar a las personas cada herramienta ni cada actualización de modelo.

El objetivo es construir una mentalidad y una metodología que permitan a las personas aprender, desaprender y reaprender de forma continua a medida que la tecnología evoluciona.

Por eso la calidad de la arquitectura de aprendizaje es tan importante.

Los programas basados en principios fundamentales y en el pensamiento científico dan a los aprendices una base duradera.

Cuando se comprende la lógica subyacente de cómo funciona la IA, adaptarse a nuevas herramientas resulta mucho más intuitivo.

El contenido por sí solo no puede lograr esto. Lo que marca la diferencia es un aprendizaje estructurado, orientado a resultados, que construya capacidad genuina.