Para entender qué habilidades en datos e IA importan de verdad, encuestamos a más de 500 líderes de empresas en EE. UU. y Reino Unido (en colaboración con YouGov) y les pedimos que clasificaran la importancia de capacidades específicas en datos e IA.
Los resultados revelan un patrón claro y un marco práctico para impulsar la competencia en IA y datos en la empresa.
Un marco de 4 capas de competencia en IA y datos para 2026
Los datos sugieren que la capacidad en la empresa se organiza en cuatro capas diferenciadas, y no todas las habilidades pesan lo mismo.
Capa 1: Habilidades fundamentales de toma de decisiones e interpretación (máximo valor empresarial)
Son las habilidades mejor valoradas de forma consistente entre organizaciones, con el siguiente porcentaje de líderes que las consideran “importantes” o “muy importantes”:
- Toma de decisiones basada en datos — 85%
- Interpretación de visualizaciones y paneles — 82%
- Análisis y manipulación de datos — 81%
- Herramientas de Business Intelligence — 75%
- Creación de visualizaciones de datos — 72%
- Data storytelling — 71%
No son habilidades altamente técnicas; son capacidades interpretativas y de criterio que determinan si los datos influyen en las decisiones o se quedan atrapados en informes.
Considera estas habilidades el núcleo de cualquier marco eficaz de competencia en IA o datos.
Capa 2: Fluidez básica en IA y uso responsable (cada vez más imprescindible)
Las expectativas sobre competencia en IA están subiendo rápido. Los líderes calificaron las siguientes habilidades en IA como “importantes” o “muy importantes”:
- Comprensión básica de conceptos de IA — 78%
- Entender las aplicaciones de negocio de la IA — 74%
- Ética de la IA y uso responsable — 72%
- Uso de copilotos de IA — 70%
Esta capa refleja algo clave: la competencia en IA en el trabajo ya no va de experimentar, sino de usarla de forma aplicada y responsable. Por tanto, cualquier marco moderno de competencia en IA debe incluir tanto el uso como la gobernanza.
Capa 3: Fundamentos técnicos clave (según el rol)
Las siguientes habilidades siguen siendo “importantes” o “muy importantes” para los líderes, pero no son expectativas universales:
- Bases de datos — 69%
- Ingeniería de datos — 66%
- Programación en Python o R — 59%
Por supuesto, estas habilidades son críticas para ciertos roles, pero no son un requisito para toda la organización. Esta distinción importa, porque los líderes entienden que no todo empleado necesita construir sistemas. Sin embargo, la mayoría sí debe interpretarlos y aplicarlos.
Capa 4: Habilidades avanzadas y emergentes de desarrollo de IA
Son habilidades estratégicas, pero esperadas en menos roles. De nuevo, los siguientes porcentajes representan la proporción de líderes que las calificaron como “importantes” o “muy importantes” para el trabajo del día a día:
- Machine learning — 61%
- Desarrollo de productos de software de IA — 60%
- Creación de workflows agentic — 59%
- Prompt engineering y control de sistemas de IA — 67%
- Uso de IA de razonamiento profundo — 69%
Representan capacidades de frontera que, sin duda, aportan valor, pero no son la base de una competencia en IA extendida a toda la plantilla.
Qué implica esto para los líderes empresariales
Las habilidades más importantes en datos e IA en 2026 no son profundamente técnicas, sino interpretativas, aplicadas y basadas en el juicio. Esto tiene implicaciones directas en cómo las organizaciones diseñan programas de formación continua.
Muchas iniciativas de formación en IA se centran en exceso en herramientas o código, pero las habilidades mejor valoradas entre los líderes son:
- Toma de decisiones
- Interpretación
- Comunicación
- Uso responsable
Son las habilidades que determinan si la IA mejora el rendimiento o amplifica el riesgo.
El desglose completo por orden de importancia y las comparativas entre empresas están disponibles en el 2026 State of Data & AI Literacy Report.
Por qué la mayoría de marcos fallan
En 2026, el 60% de los líderes declara una brecha de habilidades en datos y el 59% una brecha en IA.
Muchas iniciativas de formación en datos o IA en la empresa se centran en exceso en la habilitación técnica, dotando a especialistas para crear o desplegar sistemas de IA. Esas inversiones son críticas, especialmente para roles técnicos.
Sin embargo, la brecha aparece cuando la competencia fundamental, extendida a toda la plantilla, no escala al mismo ritmo que la capacidad técnica. Las organizaciones siguen invirtiendo poco en temas como:
- Fluidez fundamental para toda la plantilla
- Data storytelling
- Ciencia de la decisión
- Competencia en IA aplicada
Los sistemas de IA pueden construirse de forma centralizada, pero el valor se materializa de manera transversal. Sin una fluidez interpretativa amplia, el retorno de la inversión técnica se limita.
Cómo diseñar un marco práctico de competencia en IA y datos
Con base en los hallazgos de 2026, un marco empresarial eficaz debería:
- Empezar por habilidades de toma de decisiones e interpretación
- Añadir una capa de fluidez básica en IA y uso responsable
- Diferenciar itinerarios técnicos según el rol
- Reforzar habilidades en el tiempo con práctica aplicada
- Medir la progresión de habilidades y el impacto en el negocio
Este enfoque por capas se alinea con cómo los líderes valoran la importancia y con cómo se materializan las mejoras de rendimiento.
De las habilidades al rendimiento
Los líderes asocian una sólida competencia en datos e IA con resultados medibles:
- El 54% informa de decisiones más rápidas gracias a la competencia en datos, y el 49% de mayor precisión en la decisión
- El 48% informa de decisiones más rápidas gracias a la competencia en IA, y el 46% de una innovación más fuerte
Estas mejoras no provienen de habilidades aisladas; surgen de sistemas de capacidades integrados.
DataCamp for Business está diseñado sobre un modelo de capacidades por capas, desde la toma de decisiones y la interpretación de datos hasta la especialización avanzada en IA.
Con itinerarios de aprendizaje por rol, proyectos prácticos y evaluación de habilidades, las organizaciones pueden construir un marco de competencia en IA y datos alineado con sus prioridades.
Si estás evaluando cómo estructurar la competencia en IA y datos a escala, descubre cómo DataCamp for Business impulsa la formación continua en la empresa.
