La competencia en datos y en IA ya no es una capacidad especializada. Hoy es una expectativa básica en el trabajo. Por desgracia, la mayoría de las empresas no tienen a su plantilla preparada.
Para entender cómo están afrontando este cambio, DataCamp colaboró con YouGov para encuestar a más de 500 líderes de grandes empresas en Estados Unidos y Reino Unido para el informe 2026 State of Data & AI Literacy.
Las conclusiones son claras:
- Las expectativas sobre competencia en datos e IA crecen a gran velocidad
- La capacidad de la plantilla no avanza al mismo ritmo
- Las organizaciones que invierten en formación continua estructurada tienen casi el doble de probabilidades de reportar un ROI significativo en IA
Esto es lo que significan la competencia en datos y en IA en 2026 y lo que revelan las últimas estadísticas sobre la creciente brecha de habilidades en IA.
¿Qué es la competencia en datos?
La competencia en datos es la capacidad de leer, interpretar, analizar y comunicar datos para fundamentar decisiones. En el entorno laboral, va más allá de las habilidades técnicas de análisis. Incluye:
- Comprender cómo se recopilan y estructuran los datos
- Interpretar paneles y visualizaciones
- Evaluar la calidad y la fiabilidad de los datos
- Traducir conclusiones en decisiones de negocio
- Comunicar hallazgos con claridad a los grupos de interés
La competencia en datos en el trabajo ya no es patrimonio exclusivo de los analistas. Cada vez se espera más que RR. HH., finanzas, marketing, operaciones y la dirección trabajen con datos con confianza.
Estadísticas sobre competencia en datos (2026)
Según nuestra encuesta a más de 500 líderes empresariales:
- El 88% afirma que la competencia básica en datos es importante para el trabajo diario
- El 60% detecta una brecha de habilidades en datos en su organización
- Solo el 42% ofrece formación en fundamentos de datos a escala
- El 74% está dispuesto a pagar salarios más altos por una sólida competencia en datos
Estas cifras muestran que la demanda es alta, pero la capacidad a nivel empresarial sigue siendo desigual.
¿Qué es la competencia en IA?
La competencia en IA es la capacidad de comprender, evaluar y aplicar de forma responsable herramientas de inteligencia artificial en contextos reales de trabajo. No significa crear modelos de machine learning. Más bien incluye:
- Comprender conceptos básicos de IA
- Evaluar con criterio las salidas generadas por IA
- Aplicar herramientas de IA a flujos de trabajo de negocio
- Reconocer limitaciones, riesgos y sesgos
- Usar la IA de forma responsable dentro de las directrices de gobernanza
La competencia en IA en el trabajo se está convirtiendo rápidamente en una habilidad básica, especialmente a medida que las herramientas de IA generativa y los copilotos de IA se integran en los flujos de trabajo diarios.
Estadísticas sobre competencia en IA (2026)
Nuestra investigación muestra:
- El 72% de los líderes afirma que la competencia en IA es importante para el trabajo diario
- El 57% considera que su importancia ha aumentado en el último año
- El 59% reporta una brecha de habilidades en IA
- Solo el 35% cuenta con un programa maduro de competencia en IA a escala organizativa
- El 69% está dispuesto a pagar primas salariales por sólidas habilidades en IA
Las expectativas crecen más rápido que los sistemas de formación para darles respuesta.
La brecha de habilidades en datos e IA: por qué persiste
A pesar de las altas expectativas, casi dos de cada tres líderes señalan una brecha de habilidades en datos o en IA en su organización. Y, ojo, la brecha en IA no va principalmente de ingeniería avanzada.
Los líderes identifican los principales puntos débiles en:
- Convertir información en buenas decisiones
- Interpretar paneles e informes de IA
- Comunicar insights con claridad (data storytelling)
- Aplicar herramientas de IA de forma práctica al día a día
- Gestionar la calidad de los datos, la gobernanza y el uso responsable de la IA
Esto sugiere que el verdadero reto es la competencia en IA a nivel básico en la empresa, no las habilidades de desarrollo especializado.
En otras palabras, a la mayoría no le faltan herramientas de IA; le falta fluidez aplicada en la plantilla.
ROI de la IA y capacidad de la plantilla: el vínculo clave
Una de las conclusiones más importantes del informe 2026 tiene que ver con el retorno de las inversiones en IA.
En conjunto:
- El 21% de los líderes observa un ROI positivo significativo de sus inversiones en IA
- El 17% no ve ningún ROI positivo
Sin embargo, el panorama cambia drásticamente en las organizaciones con un programa maduro y transversal de formación en competencia en datos o en IA:
- La proporción que reporta un ROI significativo en IA sube al 42%
- La proporción que no ve ROI positivo baja al 11%
Es decir, quienes combinan inversión en IA con desarrollo estructurado de capacidades en la plantilla tienen casi el doble de probabilidades de obtener buenos resultados. Las herramientas por sí solas no generan impacto; la capacidad de la plantilla, sí.
Por qué la mayoría de la formación en datos e IA no funciona
La mayoría de las organizaciones dicen ofrecer algún tipo de formación en datos o en IA.
- El 77% ofrece alguna formación en IA
- El 76% afirma que el personal tiene acceso a recursos de aprendizaje sobre datos
Aun así, solo el 35% declara contar con un programa maduro de formación continua a escala de toda la plantilla.
Los líderes señalan retos recurrentes en los programas corporativos de formación en IA:
- Aprendizaje pasivo basado en vídeos
- Falta de proyectos y laboratorios prácticos
- Poca relevancia para cada rol
- Dificultad para medir el ROI de la formación
- Ausencia de itinerarios de aprendizaje estructurados
El problema no es de conciencia o intención, sino de diseño instruccional. Los modelos tradicionales se crearon para habilidades más estáticas y especializadas, no para capacidades transversales y en rápida evolución como la competencia en IA.
Las habilidades más importantes en datos e IA en 2026
Las habilidades más valoradas no tienen por qué ser profundamente técnicas. Los líderes priorizan:
Fundamentos para la toma de decisiones e interpretación
- Decisiones basadas en datos
- Interpretación de paneles y visualizaciones
- Análisis y manipulación de datos
Fluidez básica en IA
- Comprensión de conceptos de IA
- Uso responsable de la IA
- Aplicación de herramientas de IA en contextos de negocio
- Uso de copilotos de IA
Las habilidades avanzadas de desarrollo, como machine learning engineering o AI engineering, siguen siendo clave para ciertos puestos. Pero la competitividad a escala empresarial depende de la competencia básica en datos e IA a gran escala.
La gran paradoja: altas expectativas, baja preparación
El informe 2026 State of Data & AI Literacy revela una paradoja persistente: los líderes esperan colaboración humano-IA en todas las funciones. Prevén mejoras de productividad de dos dígitos. Reconocen la competencia en datos e IA como habilidades fundamentales.
Aun así, siguen siendo poco frecuentes los programas estructurados de desarrollo de capacidades para toda la plantilla.
Cerrar esta brecha exige pasar de impartir contenidos a construir capacidades:
- De aprendizaje pasivo a práctica aplicada
- De formación uniforme a itinerarios relevantes para cada rol
- De acciones puntuales a aprendizaje continuo e integrado
Las organizaciones que dan este paso tienen muchas más probabilidades de ver un ROI medible en IA.
Descarga el informe completo 2026 State of Data and AI Literacy
Este resumen recoge definiciones clave, estadísticas sobre competencia en datos y conclusiones sobre la brecha de habilidades en IA.
El informe completo de 2026 incluye:
- Desgloses detallados de las brechas de habilidades en IA en la empresa
- Análisis ampliado del ROI de la IA
- Referencias de eficacia formativa
- Casos de éxito de organizaciones globales
- Insights sobre mercado laboral y primas salariales
Descarga el informe completo 2026 State of Data & AI Literacy para comparar tu organización y ver qué necesitas para construir capacidades duraderas en tu plantilla.
