La verdadera brecha competitiva en el sector tecnológico ya no se mide por el tamaño de las plantillas. Sino por la capacidad de integración hombre-máquina. Datos recientes de la industria, medidos y compartidos por la empresa chilena especialista en IA. Y en servicios de tecnología, Kibernum.

Indican que los especialistas IT que incorporan Inteligencia Artificial (IA) en sus flujos de trabajo. Están logrando un incremento de hasta el 30% en su productividad operativa, transformando el desarrollo de software y el análisis de datos.

Este fenómeno da paso al modelo de talento aumentado, que se refiere a un nuevo perfil de profesional.

Certificados con el uso de la IA, que cuenta con otra metodología de trabajo y otro mindset para reconfigurar su rol. Automatizando tareas repetitivas y la generación asistida de código, potenciando así, la capacidad de resolución de las personas.

Para Jorge Pinto, especialista en formación de talento para clientes en KIBERNUM. El mercado está subestimando el impacto estructural de este cambio en el talento.

“La discusión pública se ha centrado erróneamente en el reemplazo de puestos de trabajo. Lo que estamos viendo en la práctica es una bifurcación. La brecha real se está abriendo entre los profesionales que dominan la IA. Y aquellos que operan con metodologías de hace cinco años”, afirma Pinto.

En sectores de alta exigencia como Fintech, Banca tradicional, Retail y HealthTech. Esta diferencia de eficiencia impacta directamente en el time-to-market. Las organizaciones que han logrado que sus equipos orquesten herramientas de IA. Están reduciendo drásticamente sus backlogs y acelerando ciclos de desarrollo complejos.

La habilitación en la práctica

Sin embargo, la adopción no es automática. La transición hacia un equipo de profesionales “aumentado” requiere un cambio en el modelo de gestión del talento.

Según explica el experto, el conocimiento técnico ya no es un activo estático. Sino una competencia que debe actualizarse en ciclos de semanas, meses, no de años.

“El aprendizaje y el otorgar capacitación a los colaboradores, ya no es un beneficio corporativo opcional. Sino que es una condición de supervivencia operativa”, señala Pinto.

“El error recurrente es creer que la IA genera valor por sí sola. El impacto real aparece solo cuando el profesional sabe integrarla. Para resolver desafíos de negocio concretos y en eso hay que enfocarse. Cambiar el mindset de la persona, para reconfigurar su rol y entregar su máximo potencial”, enfatiza el experto.

Un nuevo paradigma de productividad

El escenario actual sugiere que la ventaja competitiva de las empresas tecnológicas en 2026 dependerá de su capacidad para habilitar a su talento actual y que este adopte la IA. La inversión se está desplazando desde la búsqueda masiva de nuevos perfiles, hacia la certificación y el entrenamiento práctico en frameworks de IA de aquellos perfiles que ya existen, pero que pueden reformularse.

“Con el cambio de paradigma, hemos ya experimentado y reformulado ciertos roles. Un Scrum Master que ha pasado por nuestra metodología y adoptó la IA en su trabajo diario, hoy pasa a ser un Velocity Manager, lo mismo con un Product Owner que hoy su rol pasa a ser Value Architect. Con la IA, las capacidades se profundizan y el valor de los roles dentro del equipo se potencia”, señala Pinto.

En este nuevo ecosistema, la colaboración entre la inteligencia humana y la artificial ha dejado de ser una tendencia de futuro, para convertirse en el estándar mínimo de productividad del presente.