En el dinámico ecosistema tecnológico de 2026, donde la innovación avanza a pasos agigantados, se ha vuelto importante un perfil laboral para las organizaciones: el profesional T-shaped. Este concepto -aunque popularizado entre los años 80 y 90 por la consultora McKinsey y Tim Brown (CEO de la consultora Ideo), respectivamente-, cobra hoy una relevancia crítica debido a la democratización de la inteligencia artificial.

Según un análisis de 2023 de Sofía Morandini, investigadora de la Universidad de Bologna (Italia), las organizaciones necesitan mapear habilidades transversales, identificar brechas y sostener procesos de upskilling y reskilling para que la adopción de IA funcione. Araz Zirar -PHD en administración de recursos humanos y profesor en la Universidad Huddersfield (Reino Unido)- sintetiza esa convivencia humano-IA en tres grandes grupos de habilidades —técnicas, humanas y conceptuales— y subraya que las técnicas ayudan, pero no sustituyen el peso de las humanas y conceptuales, según su investigación de 2023.

¿Qué hace valioso al perfil?

El perfil T-shaped encaja con ese patrón porque une una ‘barra vertical’ de especialización con una ‘barra horizontal’ de conocimiento transversal, colaboración y comprensión sistémica. El paper más directamente relevante sobre T-shaped professionals para interacción humano-máquina -escrito por Paolo Barile, PHD de la Universidad de Salerno (Italia) en 2023- define justamente ese modelo como la combinación de expertise vertical con conocimiento horizontal y transversal, en un contexto donde la transformación digital exige actitud proactiva, creatividad y orientación al cambio. Ese mismo trabajo añade que las habilidades socioemocionales siguen siendo cruciales y aún no son fácilmente computarizables.

La evidencia más amplia sobre mercado laboral apunta en la misma dirección. En la industria 5.0, las vacantes tecnológicas muestran demanda sostenida por pensamiento crítico, resolución de problemas, comunicación, creatividad y flexibilidad, no solo por habilidades digitales. En trabajos relacionados con IA, también han ganado peso comunicación, resolución de problemas, creatividad y trabajo en equipo. Dicho cambio se puede resumir con cuatro capas de alfabetización en IA: capacidades técnicas, capacidades para trabajar con máquinas, comprensión ética y aprendizaje continuo.

Lo que muestran los datos

La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) aporta otra señal clave: en Estados Unidos hubo casi 150 mil vacantes relacionadas con IA en 2018, y con el tiempo aumentó el número de empleos que piden múltiples habilidades de IA al mismo tiempo. En torno a unos 280 millones de ofertas laborales en EE. UU. entre 2010 y 2022, se detectó un aumento de 31 veces en la demanda de talento estadístico especializado en IA, expandido ya a 932 roles distintos. El año pasado, Maayan Nakash -especialista en relaciones laborales-, usando casi 19 mil ofertas de LinkedIn en 2024, realizó un análisis y encontró que el mercado de empleo en IA ya no se limita a roles técnicos: crece también en operaciones, educación, servicio al cliente e industrias creativas, con habilidades frecuentes como comunicación, Python y machine learning.

Además, los roles enfocados en IA requieren más habilidades complementarias, no menos. Un análisis (2024) de 12 millones de vacantes en EE. UU. muestra que los roles centrados en IA son casi dos veces más propensos a pedir resiliencia, agilidad o pensamiento analítico que los roles no IA. Cuando la demanda de IA se duplica en una industria, la demanda de habilidades complementarias aumenta 5% incluso fuera de los roles de IA, y el efecto complementario llega a ser 1.7 veces mayor que el efecto sustitutivo, según Elina Mäkelä, Máster of Science of the Internet, de la Universidad de Oxford.

Comparación de perfiles profesionales frente a la adopción de IA, tomado del análisis realizado por Paolo Barile, PHD de la Universidad de Salerno (Italia).

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