23 junio, 2026

La OCDE enfría la fiebre de los cursos de IA: el empleo necesita menos programación y más criterio digital

La OCDE advierte que menos del 1% de trabajadores necesitará IA avanzada. La mayoría deberá reforzar competencias digitales, datos y criterio profesional.

La IA entra en el trabajo por una puerta menos espectacular

El debate sobre inteligencia artificial y empleo suele moverse entre dos extremos: o destruirá millones de puestos de trabajo, o convertirá a cualquier profesional en una versión aumentada de sí mismo.

La OCDE acaba de añadir una capa bastante más incómoda a esa conversación. El problema principal no es que todos tengamos que aprender a programar modelos, sino que buena parte de la población trabajadora aún no tiene las competencias necesarias para usar bien la tecnología que ya tiene delante.

El policy brief AI and skills: What we know so far, publicado por la OCDE el 5 de junio de 2026, resume el asunto con un dato muy claro: menos del 1% de los trabajadores necesitará competencias avanzadas de inteligencia artificial, como programación o desarrollo de modelos. La mayoría necesitará otra cosa: habilidades digitales, capacidad para usar, analizar e interpretar datos, resolución de problemas, creatividad, innovación y criterio profesional.

El matiz importa. Si el diagnóstico es correcto, vender “cursos de IA” genéricos como respuesta universal al cambio tecnológico es una salida bastante floja. El reto no es convertir a todo el mundo en experto en IA. El reto es saber qué parte concreta de cada ocupación puede mejorar con IA, qué tareas no conviene delegar y qué competencias necesita cada trabajador para tomar mejores decisiones con herramientas cada vez más potentes.

La falta de competencias ya frena la adopción de IA

La OCDE señala que la falta de competencias es una de las principales barreras para que muchas empresas incorporen inteligencia artificial. En sectores como manufactura y finanzas, alrededor del 40% de los empleadores que no han adoptado IA citan la falta de habilidades como motivo principal. Entre las pymes que no usan IA generativa, más de la mitad apunta en la misma dirección.

La lectura rápida sería pensar que faltan perfiles técnicos. Y faltan, claro. Pero el informe va más allá. El cuello de botella no se limita a ingenieros, científicos de datos o especialistas en machine learning. También aparece en puestos donde la IA se usa para analizar información, redactar documentos, clasificar datos, atender consultas, planificar tareas o apoyar decisiones.

Ahí está el cambio relevante para el mercado laboral. La IA no afecta solo a los empleos tecnológicos. También afecta a administrativos, docentes, orientadores, técnicos de recursos humanos, comerciales, periodistas, gestores, consultores, personal de atención al cliente y muchos perfiles intermedios que trabajan con información.

En Infoposiciones.net ya se había apuntado esta idea al analizar el informe de Microsoft Research sobre las ocupaciones más afectadas por la IA generativa. El impacto no se concentraba únicamente en programadores, sino también en trabajos de oficina, comunicación, enseñanza y atención al cliente.

Saber programar no será la competencia central para la mayoría

Una de las aportaciones más útiles del informe de la OCDE es que separa dos planos que a menudo se mezclan.

Están, por un lado, las competencias avanzadas de IA: programar, entrenar modelos, mantener sistemas, ajustar arquitecturas o auditar algoritmos desde un punto de vista técnico. Son competencias importantes, pero afectan a una minoría.

Y están las competencias de uso: entender qué puede hacer una herramienta, formular buenas instrucciones, interpretar resultados, detectar errores, contrastar fuentes, proteger datos personales, adaptar la respuesta a un contexto profesional y saber cuándo no usar IA.

La segunda capa será mucho más extendida que la primera.

Esto cambia la orientación laboral. Un administrativo no necesita la misma formación que un analista de datos. Un docente no necesita lo mismo que un técnico de selección. Un comercial no necesita lo mismo que un desarrollador. La formación útil no empieza por “curso de ChatGPT”, sino por una pregunta más precisa: qué tareas de esta ocupación pueden apoyarse en IA y con qué límites.

La OCDE también apunta que la IA está aumentando la demanda de trabajadores con mayor cualificación. En manufactura y finanzas, más de la mitad de los empleadores que ya usan IA declara que la tecnología ha elevado la necesidad de trabajadores con alto nivel educativo. Esto no significa que la IA solo beneficie a titulados superiores, pero sí indica que las empresas valoran cada vez más la capacidad de interpretar, supervisar y decidir.

Datos, interpretación y criterio: la nueva alfabetización laboral

Durante años se habló de alfabetización digital como saber manejar un ordenador, utilizar el correo electrónico, trabajar con hojas de cálculo o moverse por Internet. Con la IA generativa esa definición se queda corta.

La nueva alfabetización laboral combina tres piezas.

La primera es una base digital sólida: herramientas, plataformas, documentos compartidos, buscadores, sistemas de gestión, hojas de cálculo y entornos de trabajo en la nube. Sin eso, la IA se convierte en un accesorio mal usado.

La segunda es saber trabajar con datos. No hace falta ser estadístico, pero sí entender qué significa una tabla, qué muestra un gráfico, qué puede estar sesgado en una muestra, qué dato falta y qué conclusión no se puede sacar.

La tercera es el criterio profesional, probablemente la parte que más se está infravalorando. La competencia clave no es usar ChatGPT, Copilot, Gemini o cualquier otra herramienta, sino valorar si lo que devuelve tiene sentido. La IA puede redactar, resumir, sugerir, ordenar y comparar, pero no conoce por sí sola el contexto real de una empresa, una convocatoria, un candidato, una norma, una oficina de empleo o una decisión profesional concreta.

En ese punto, el trabajador no desaparece. Cambia su función. Pasa de producir cada pieza desde cero a revisar, dirigir, corregir y decidir. Para hacerlo bien necesita saber de su oficio.

La formación genérica en IA se queda corta

La fiebre formativa en torno a la IA ha llenado el mercado de cursos que prometen productividad, empleabilidad y automatización con contenidos muy parecidos: introducción a la IA, prompts básicos, herramientas populares y algunos casos de uso.

Ese tipo de formación puede servir como entrada, pero aporta poco si no aterriza en ocupaciones reales.

Un curso útil para orientación laboral debería responder a preguntas mucho más concretas. Qué tareas de una ocupación tienen más exposición a la IA. Qué herramientas encajan con esas tareas. Qué riesgos aparecen en privacidad, sesgos, errores o dependencia tecnológica. Qué parte del trabajo debe seguir bajo control humano. Qué evidencias pueden demostrar que una persona sabe usar IA con criterio.

La OCDE insiste en que las políticas públicas deben vigilar cómo cambian las demandas de competencias, ampliar el acceso a habilidades relacionadas con IA, especialmente en pymes y colectivos con riesgo de quedarse atrás, y reforzar la formación permanente.

Esa orientación afecta a servicios públicos de empleo, centros de formación, universidades, academias y empresas. También conecta con otros contenidos publicados en Infoposiciones.net sobre el uso práctico de IA en la búsqueda de empleo, como la guía de prompts para preparar currículums, entrevistas y candidaturas.

La IA puede compensar carencias, pero también ampliarlas

El informe de la OCDE recoge otro dato relevante: la IA generativa puede ayudar a las empresas a compensar la falta de personal o de experiencia. Casi dos de cada cinco pymes declaran haber sufrido escasez de trabajadores en los dos últimos años, y una de cada tres señala falta de habilidades o experiencia entre su plantilla. Entre las pymes que ya usan IA generativa y han tenido brechas de competencias, cerca del 40% afirma que la IA ayuda a compensarlas.

La lectura tiene dos caras.

Para una pequeña empresa, la IA puede ser una herramienta útil cuando no puede contratar perfiles especializados en todas las áreas. Puede ayudar a redactar textos, ordenar datos, preparar documentos, analizar consultas o generar primeros borradores.

Pero si la formación se concentra solo en quienes ya tienen más competencias, la brecha crecerá. Los trabajadores con mejor base digital sacarán más partido de la IA. Quienes tengan más dificultades para interpretar información, contrastar fuentes o adaptarse a nuevas herramientas pueden quedar en peor posición.

La IA no reduce automáticamente la desigualdad de competencias. Puede ampliarla si la formación llega tarde o se diseña mal.

Qué cambia para quienes buscan empleo

Para una persona que busca trabajo, el mensaje no debería ser “aprende IA” en abstracto. Eso orienta poco.

Lo útil es revisar cada perfil profesional y detectar dónde puede aportar valor la IA. En un puesto administrativo, puede ayudar en gestión documental, redacción de comunicaciones, organización de datos o apoyo en hojas de cálculo. En recursos humanos, en análisis de descripciones de puestos, preparación de entrevistas o comunicación con candidatos. En marketing, en investigación, planificación editorial, análisis de campañas y generación de borradores. En educación, en diseño de materiales, adaptación de contenidos y evaluación formativa. En orientación laboral, en diagnóstico, itinerarios, análisis de ofertas y preparación de candidaturas.

También cambia la forma de presentar competencias en un currículum. Poner “manejo de IA” empieza a sonar tan genérico como poner “nivel usuario de informática”. Tiene más fuerza explicar usos concretos: análisis de ofertas con IA, adaptación de CV a perfiles profesionales, automatización de informes, generación y revisión de contenidos, análisis de datos con apoyo de herramientas digitales o uso de IA para atención al cliente bajo supervisión humana.

En esa misma línea, Infoposiciones.net ha publicado una guía sobre cómo buscar trabajo en LinkedIn con IA en 2026, con una advertencia útil: no basta con confiar en el algoritmo; hay que trabajar bien el perfil, las habilidades, los filtros y la forma en que se interpreta cada oferta.

Recursos humanos: más IA exige más control humano

La OCDE recuerda que la formación debe formar parte de un paquete más amplio de medidas. Capacitar a trabajadores y empresas no basta. También hacen falta diálogo social, transparencia, explicabilidad, rendición de cuentas, protección de la privacidad y control sobre sesgos y discriminación.

Esto afecta de lleno al uso de IA en recursos humanos. Las herramientas algorítmicas ya se usan para filtrar candidaturas, ordenar perfiles, analizar currículums, evaluar pruebas o apoyar decisiones de contratación. Una decisión automatizada mal diseñada puede reproducir desigualdades previas o penalizar trayectorias laborales no lineales.

Infoposiciones.net abordó este problema al analizar el Libro Blanco del proyecto IA+Igual sobre certificación ética de la IA en el ámbito laboral.

La conclusión práctica es sencilla: cuanto más se usa IA para tomar decisiones sobre personas, más necesaria es la supervisión. También la trazabilidad y la posibilidad de impugnar decisiones. La competencia profesional no consiste solo en usar la herramienta, sino en entender qué consecuencias puede tener su uso.

El lado menos cómodo: habilidades sociales y gestión algorítmica

El informe de la OCDE incluye una advertencia sobre las habilidades sociales y emocionales. En algunos países europeos, entre ellos España, aparecen señales de que el uso de software de gestión algorítmica podría reducir la demanda percibida de ciertas habilidades sociales en puestos de gestión, como empatía o escucha activa.

La propia OCDE pide cautela: todavía es pronto para sacar conclusiones firmes. Pero el aviso merece atención. Si una parte de la gestión de personas se desplaza hacia métricas, paneles, alertas y sistemas automáticos de seguimiento, puede cambiar también la forma de dirigir equipos.

Aquí hay un riesgo evidente. La IA puede mejorar la información disponible para tomar decisiones, pero también puede empobrecer la relación laboral si se usa para sustituir conversaciones, contexto y criterio humano por indicadores automáticos. La productividad no es el único dato que importa en el trabajo. También importan la confianza, la salud mental, la percepción de justicia y la calidad de la relación entre trabajadores y responsables.

La formación que sí parece funcionar

El informe destaca que muchas empresas están invirtiendo en recualificación y mejora de competencias. Más de la mitad de los trabajadores que usan IA declara haber recibido formación financiada por su empresa. Además, quienes reciben formación tienden a reportar mejores resultados: más rendimiento, mejores condiciones de trabajo y una experiencia laboral más positiva.

Este punto evita una visión fatalista. La IA no produce los mismos efectos en todos los entornos. Depende de cómo se introduce, quién recibe formación, qué tareas se rediseñan y qué margen conserva el trabajador para decidir.

Una empresa que incorpora IA sin formación puede generar dependencia, errores y desconfianza. Una empresa que forma bien puede convertirla en una herramienta de apoyo. La diferencia está menos en la tecnología y más en la organización del trabajo.

También por eso conviene desconfiar de las soluciones rápidas. Formar en IA no es dar una charla de dos horas sobre prompts. Es revisar procesos, tareas, datos, responsabilidades y riesgos.

Qué deberían hacer los servicios de empleo y la orientación laboral

Para los servicios públicos de empleo, el informe de la OCDE deja varias pistas útiles.

La primera es abandonar la formación indiferenciada. No tiene sentido ofrecer el mismo curso de IA a una persona que quiere trabajar en administración, a otra que busca empleo en logística y a otra que aspira a un puesto de análisis de datos.

La segunda es incorporar la IA al diagnóstico ocupacional. No basta con preguntar si una persona sabe usar una herramienta. Hay que saber qué tareas realiza, qué nivel de autonomía tiene, qué decisiones toma y qué datos maneja.

La tercera es traducir las competencias digitales a evidencias. Un orientador necesita ayudar a la persona demandante a mostrar casos concretos: informes elaborados, hojas de cálculo automatizadas, contenidos revisados, procesos mejorados, análisis de ofertas, preparación de entrevistas o adaptación de candidaturas.

La cuarta es formar también a quienes orientan. Si los profesionales de orientación no entienden cómo está cambiando el trabajo con IA, difícilmente podrán recomendar itinerarios realistas.

Infoposiciones.net ya ha tratado el impacto de la inteligencia artificial en los servicios de empleo, especialmente en herramientas de perfilado, emparejamiento entre oferta y demanda y análisis del mercado laboral.

Una advertencia para empresas, academias y trabajadores

El informe de la OCDE no dice que la programación deje de importar. Tampoco dice que las competencias técnicas sean irrelevantes. Dice algo más concreto: para la mayoría de trabajadores, el punto decisivo será otro.

El mercado laboral no va a dividirse solo entre quienes programan IA y quienes no. La división más probable será entre quienes saben integrar la IA en su trabajo con criterio y quienes la usan como una caja negra.

Eso obliga a revisar muchas promesas comerciales. Un curso de IA que no distingue ocupaciones, tareas, riesgos y niveles de autonomía se queda en la superficie. Una empresa que compra herramientas sin formar a su plantilla probablemente obtendrá resultados desiguales. Un trabajador que delega sin revisar puede ganar velocidad a costa de perder calidad.

La pregunta útil no es si una persona “sabe IA”. La pregunta útil es qué sabe hacer mejor con IA, qué sabe comprobar y qué decisiones no delegaría.