Las Vacantes de IA Son 75-85% STEM en los 10 Países Estudiados — La Nueva Brecha de Contratación

Entre 75% y 85%. Así de concentrada quedó la contratación relacionada con IA en ocupaciones STEM — en cada uno de los diez países que examinó un nuevo estudio, desde Estados Unidos hasta Indonesia. [Hecho] No un tercio. No "distribuido parejo por toda la economía." Tres cuartas a cuatro quintas partes, empacadas en un solo grupo ocupacional.

Si has escuchado que las habilidades de IA se están volviendo tan universales como las habilidades de hoja de cálculo, los datos de vacantes dicen lo contrario. Y si eso es buena o mala noticia depende por completo de en qué lado de la brecha trabajes.

Qué midieron los investigadores

Rafiazka Hilman y Júlia Koltai — investigadores afiliados al grupo de investigación en ciencias sociales digitales MTA-TK en Budapest, la Universidad de Ámsterdam y ELTE — analizaron vacantes de empleo recopiladas de LinkedIn, Indeed y Glassdoor entre diciembre de 2025 y mayo de 2026. [Hecho] La muestra cubre diez mercados laborales en cinco continentes: Estados Unidos, Reino Unido, Alemania, Países Bajos, Brasil, India, Indonesia, China, Singapur y Sudáfrica.

El proceso de extracción importa, porque los estudios de vacantes de empleo viven o mueren según la calidad de esa extracción. El equipo usó un enfoque de dos etapas: procesamiento de lenguaje natural basado en reglas para sacar menciones de habilidades del texto crudo de las vacantes, seguido de clasificación zero-shot con un LLM de peso abierto (GPT-OSS) para capturar lo que las reglas pasaban por alto. [Hecho] Luego construyeron redes bipartitas que vinculan ocupaciones con habilidades, las proyectaron en mapas de similitud ocupación-a-ocupación, y corrieron detección de comunidades con Louvain y Leiden para ver qué empleos se agrupan — usando similitud de Jaccard para medir cuánto se traslapan las exigencias de habilidades de dos ocupaciones cualquiera.

En términos simples: mapearon a qué empleos se les están pidiendo las mismas cosas, y observaron cómo la demanda de IA redibuja ese mapa.

Un núcleo, cuatro habilidades

El hallazgo de concentración es contundente. En los diez países, entre 75% y 85% de las vacantes relacionadas con IA estuvieron en ocupaciones STEM, con solo variación modesta entre naciones. [Hecho] Las habilidades que los empleadores pedían forman lo que los autores llaman un núcleo compacto de competencias de datos: Python, SQL, machine learning y análisis de datos dominaron los rankings en cada sector y cada país. [Hecho]

Las ocupaciones en el centro de ese núcleo son familiares: científicos de datos, desarrolladores de software, estadísticos y arquitectos de redes de cómputo lideraron la contratación intensiva en IA, con roles de negocio como analistas de investigación de mercado y gerentes de operaciones apareciendo en los bordes — puestos que cada vez toman más prestado del conjunto de habilidades técnicas.

Cuatro habilidades. Un puñado de ocupaciones. Diez economías muy distintas, un solo patrón.

El otro 95%: a donde la contratación de IA no está llegando

Ahora la parte contraintuitiva. Cuatro sectores amplios — salud y educación, servicios, producción y logística, y servicio público y cuidado — cada uno representó menos del 5% de las vacantes de IA. [Hecho]

Lee eso con cuidado, porque va en contra de la narrativa dominante. Si eres enfermero registrado o maestro de escuela, los empleadores en tu campo, a mediados de 2026, en su mayoría no te están pidiendo Python ni machine learning. La predicción popular de que pronto todos los empleos requerirán habilidades de IA no encuentra respaldo en lo que los empleadores realmente escriben en las vacantes hoy. [Afirmación]

Eso no es lo mismo que estar a salvo. Más sobre eso abajo.

El giro del nivel de entrada

El hallazgo más incómodo del estudio tiene que ver con la antigüedad. Cuando los investigadores aplicaron umbrales más estrictos a sus redes, los puestos de nivel de entrada mantuvieron los vínculos más fuertes con la demanda de habilidades de IA, mientras que los puestos de nivel de dirección y ejecutivo se desprendieron del núcleo de habilidades de IA. [Hecho]

La interpretación de los autores: la competencia en IA está funcionando como una condición previa para el acceso ocupacional, no como una herramienta de avance de mitad de carrera. [Afirmación] En otras palabras, el filtro está en la entrada. Un joven de 22 años que solicita su primer puesto de analista enfrenta requisitos de habilidades de IA que el jefe de departamento que lo entrevista nunca tuvo que cumplir — y, según los patrones actuales de vacantes, sigue sin tener que hacerlo.

Para quienes empiezan su carrera, "aprenderé habilidades de IA cuando ya esté adentro" se está volviendo un plan más arriesgado. Las exigencias se están cargando exactamente en el peldaño de la escalera donde tienes menos palanca.

Convergencia y divergencia — las dos a la vez

Entonces, ¿la IA está homogeneizando el mercado laboral o dividiéndolo? La respuesta del estudio: las dos cosas, de una forma específica y desigual. Dentro del núcleo STEM, las ocupaciones están convergiendo — a científicos de datos, desarrolladores y estadísticos cada vez se les pide el mismo conjunto compacto de habilidades, haciendo sus perfiles más intercambiables. [Hecho] Entre ese núcleo y todos los demás, la distancia crece. Los autores describen un patrón bifurcado: convergencia dentro de un núcleo ya aventajado y expuesto a la IA, y divergencia entre ese núcleo y el resto de la estructura ocupacional. [Hecho]

Y aquí está el hallazgo que eleva esto por encima de otro reporte centrado en Estados Unidos: el patrón se sostuvo tanto en el Norte Global como en el Sur Global. [Hecho] Brasil, India, Indonesia y Sudáfrica mostraron la misma estructura de núcleo-versus-resto que Estados Unidos, Alemania y Singapur. Esto no parece una etapa de desarrollo que las economías de industrialización tardía simplemente vayan a superar — parece ser una característica estructural de cómo la IA entra a los mercados laborales. [Afirmación]

Lo que este estudio no te puede decir

Límites honestos, porque cambian cómo deberías usar estos números.

Primero, las vacantes de empleo miden la demanda de construir y desplegar IA, no de usarla. Un maestro que pasa sus planes de clase por ChatGPT todas las mañanas nunca aparece en estos datos, porque ninguna vacante lo menciona. Una baja penetración de IA en las vacantes no significa un bajo impacto de la IA en el empleo — la automatización a nivel de tarea llega sin que un anuncio de trabajo la anuncie. [Afirmación]

Segundo, la ventana es de seis meses (diciembre de 2025 a mayo de 2026) y las fuentes son tres plataformas con interfaz en inglés. LinkedIn, Indeed y Glassdoor sobrerrepresentan la contratación de cuello blanco, urbana y del sector formal — especialmente en Brasil, India, Indonesia y Sudáfrica, donde el empleo informal es grande. La verdadera concentración a nivel de toda la economía podría diferir en varios puntos porcentuales, aunque la consistencia entre países sugiere que el hallazgo central es sólido. [Estimación]

Tercero, la muestra no incluye Japón, ni Corea del Sur, ni Medio Oriente. Si el patrón se mantiene en mercados del este asiático con ecosistemas de plataformas de contratación distintos sigue sin probarse.

Qué hacer con esto

Si trabajas dentro del núcleo STEM: la convergencia significa que tu perfil de habilidades se traslapa cada vez más con roles adyacentes. La movilidad entre empleos de datos y software está subiendo — y también el grupo de gente que plausiblemente podría solicitar el tuyo. Conforme las cuatro habilidades del núcleo se vuelven el mínimo indispensable, la diferenciación se desplaza hacia el conocimiento del dominio: el científico de datos que entiende operaciones hospitalarias o cadenas de suministro le gana al que solo conoce el conjunto de herramientas.

Si trabajas en los sectores de menos del 5%: la ausencia de requisitos de IA en las vacantes de hoy es un respiro, no inmunidad. Aprovéchalo. Nuestras páginas de ocupación rastrean la exposición a la automatización a nivel de tarea — que llega a los empleos mucho antes que los requisitos de contratación — para enfermeros registrados, gerentes de operaciones y otros mil roles.

Si estás empezando tu carrera: el mensaje práctico más claro del estudio va dirigido a ti. Las exigencias de habilidades de IA se concentran exactamente en tu nivel. El núcleo de cuatro habilidades — Python, SQL, fundamentos de machine learning, análisis de datos — es finito, aprendible y actualmente es el precio de entrada a un conjunto cada vez más amplio de primeros empleos. Con base en estos patrones de vacantes, es más probable que ese precio se extienda a roles adyacentes de nivel de entrada que que desaparezca. [Estimación]

El mercado laboral no está siendo homogeneizado por la IA. Está siendo clasificado — y la clasificación empieza en la puerta de entrada.

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Análisis asistido por IA: este artículo fue investigado y escrito con asistencia de IA, basado en el preprint citado abajo. Todas las estadísticas fueron verificadas contra el estudio fuente; las afirmaciones marcadas como [Afirmación] o [Estimación] son juicios analíticos, no hallazgos reportados por los autores.

Fuentes

• Hilman, R., & Koltai, J. (2026). Occupational Convergence or Divergence? Mapping Labor Market Structural Shifts Driven by AI Penetration. arXiv:2607.28798. https://arxiv.org/abs/2607.28798