Demanda de habilidades de inteligencia artificial en México creció 148% en dos años

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Perú pasó de 5.15% en 2023 a 11.13% en 2025, lo que significa que la demanda de habilidades de IA creció en este país 116.03 por ciento. Chile y Argentina fueron los que menos crecieron en este periodo, con un aumento de 96.87 y 81.66%, respectivamente, y se colocan como los países donde la demanda de este tipo de habilidades es menor en la región.

“México, al 2025, es el país donde las startups están mencionando más inteligencia artificial en sus empleos. Consistentemente México es el país que está metiendo más menciones de IA en sus empleos y en más variedad de empleos también”, dijo Sergio Nouvel, director y cofundador de Get on Board, durante la presentación del estudio.

Startups como oráculo del mercado

El reporte sostiene que las startups anticipan las grandes olas. Las startups adoptan nuevas prácticas 2 o 3 años antes que el resto de la industria, de acuerdo con el estudio, que muestra una adopción más temprana y diversa de IA en compañías jóvenes frente a corporativos.

“Si quieren ver para dónde va la cosa, miren lo que están haciendo los startups hoy y probablemente van a poder predecir lo que va a pasar en las grandes empresas y las corporaciones y en el gobierno dos, tres, cuatro años”, dijo Nouvel.

La observación se sostiene con la evidencia del propio estudio. Las startups integran IA más rápido y en más funciones que las grandes empresas, donde el uso se concentra en machine learning formal” o en aplicaciones de grandes modelos de lenguaje (LLMs)

La adopción regional de IA en empleos de tecnología llegó a 11% en 2025, tras un avance de 16% entre 2023 y 2024 y de 57% entre 2024 y 2025.

“Esta información es como un oráculo del futuro, las startups son los early adopters que se atreven a experimentar y equivocarse primero”, dijo Fernanda Aldrette, directora de IA en Bnext.

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IA: del modelo al producto

El reporte muestra que la inteligencia artificial ya forma parte del stack tecnológico de las empresas. “La integración de servicios y sistemas con inteligencia artificial llegó para quedarse, hoy la interacción con servicios no determinísticos de IA es tan cotidiana como hablar de frontend y backend”, advierte el documento.

También identifica un cambio de paradigma: los equipos de ingeniería han pasado de hacer modelos a operar modelos.

“Estamos viendo una migración de roles de machine learning engineer a AI engineer; ya no se trata de cocinar un modelo desde cero, sino de orquestar, enriquecer y extender modelos existentes”, dijo Aldrette.

Cómo se distribuye la adopción

El tipo de tecnología de inteligencia artificial mencionada también cambió. En 2023, 66% de las menciones de IA estaba ligada a machine learning; en 2025, ese porcentaje cayó a 41%, dando paso a los modelos de lenguaje (LLMs) y a herramientas nativas de IA generativa, como ChatGPT, de OpenAI, o Gemini, de Google.

En el caso de las vacantes mexicanas, la IA se asocia cada vez más con automatización de flujos, no-code, RAG y orquestación de agentes, no con el desarrollo de modelos desde cero.

Lo que piden (y lo que no) las empresas

Un hallazgo llamativo del estudio es que solo 1.5% de las vacantes en 2025 menciona explícitamente algún modelo grande de lenguaje, a pesar de que las menciones a LLMs crecieron 400% en el último año.

“Nadie quiere que ChatGPT sea un skill que se pida. Doy por sentado que lo vas a usar, lo que quiero es que apliques tu cabeza, tu experiencia, tus horas de vuelo”, dijo Nouvel.

La categoría de publicidad y medios es donde más rápido se está adaptando el talento de inteligencia artificial.

“Publicidad y medios, por lejos, es la categoría donde más gente se está adaptando más rápido, donde los candidatos calzan mejor”, dijo el directivo. En cambio, diseño UX enfrenta un rezago.

“Mi gremio lamentablemente se está quedando atrás en las tecnologías de IA”, dijo Nouvel.

Seniority y brecha de talento

El reporte advierte que la mayoría de los empleos con IA se destinan a perfiles senior o semisenior, con escaso espacio para posiciones junior. La razón es que los agentes de IA están muy lejos de ser perfectos, por lo que el talento senior tiene las horas de vuelo necesarias para detectar los errores de principiante de la IA.

La misma tendencia se refleja en roles de infraestructura. La tasa de vacantes de DevOps o cloud con IA sigue siendo baja (4.38%), pero su crecimiento interanual fue de 140 por ciento.

Durante el panel, Aldrette alertó que esto implica nuevos riesgos sobre todo a la seguridad de las operaciones que estén automatizadas.

“Hoy los equipos de DevOps deben prepararse más en temas de seguridad. Me pasó en una demo que el sistema respondió en alemán: no se cayó, pero me devolvió una respuesta equivocada. Ese es el tipo de caos con el que tendremos que lidiar”

El crecimiento de 148% no sólo marca un liderazgo cuantitativo, sino un cambio cualitativo. La IA ya no se limita a los laboratorios. Es parte del ciclo productivo.

De acuerdo con Daniel Zavala, organizador de Release Before Ready, “estamos pasando de aplicaciones web tradicionales a productos donde el frontend procesa texto con modelos de lenguaje, y eso redefine qué significa ser full-stack”.

La aceleración mexicana en la demanda de habilidades de IA no es un fenómeno aislado. Más bien se trata de la manifestación laboral de una transformación industrial. México no solo contrata más para IA; está reescribiendo su definición de trabajo tecnológico.

rodrigo.riquelme@eleconomista.mx