Las 10 profesiones tecnológicas que liderarán el empleo en 2026, según MIOTI

Las profesiones tecnológicas que destacarán, según MIOTI. Imagen cedida por la entidad

La economía digital afronta un ciclo de expansión marcado por la irrupción masiva de la inteligencia artificial, el auge del análisis de datos y la automatización inteligente en todos los sectores.

Europa está aumentando sus inversiones tecnológicas a un ritmo histórico, y el informe European Commission-EIB “State of the Digital Decade 2025” menciona que los planes nacionales de digitalización de la UE alcanzarán un volumen aproximado de 288.600 millones de euros para el periodo próximo. Esto ha provocado un incremento notable en la demanda de perfiles altamente especializados, concretamente en áreas donde el mercado laboral presenta fuertes carencias de talento.

España sigue la misma tendencia, con el gran reto de afrontar la escasez de profesionales TIC para el tejido empresarial. Según AECOC, una de las principales preocupaciones de las empresas del sector es la escasez de talento cualificado, seguido de la fidelización de este talento.

“A pesar de la oleada de despidos anunciados en los últimos meses por algunas de las grandes compañías tecnológicas, lo que estamos viviendo no es una contracción del sector, sino una reconfiguración profunda del mercado laboral. Muchos puestos están evolucionando hacia funciones más estratégicas y especializadas, y esto exige que los profesionales se sometan a procesos continuos de reskilling y upskilling para adaptarse a las nuevas necesidades de la industria”, señala Fabiola Pérez, CEO de MIOTI Tech & Business School.

“Estamos en un momento decisivo, en el que la mayoría de las empresas está incrementando su inversión en IA, data, cloud y ciberseguridad. Esto hace imprescindible que los profesionales alineen su formación con las demandas reales del mercado para poder acceder a las oportunidades de mayor crecimiento y valor en los próximos años”.

En este contexto, MIOTI Tech & Business School, escuela centrada en tecnología aplicada a los negocios en Data Science, Inteligencia Artificial y nuevas tecnologías, presenta las 10 profesiones tecnológicas que serán más demandadas en 2026 y que mejor representan la evolución del mercado laboral:

1.       Ingeniero/a en Inteligencia Artificial y Machine Learning: La IA se ha convertido en el núcleo de la innovación empresarial, con aplicaciones que van desde diagnósticos médicos más precisos hasta vehículos autónomos y sistemas de recomendación en banca, retail o logística. Estos ingenieros diseñan y entrenan modelos capaces de aprender de los datos y automatizar decisiones de alto impacto. En España, sus salarios se sitúan mayoritariamente entre 45.000 y 70.000 euros, pudiendo alcanzar los 80.000 euros en roles senior, mientras que en mercados como EE. UU. o Reino Unido suelen moverse entre los 100.000 y 150.000 euros. Para acceder a este perfil se requieren sólidos conocimientos en programación, estadística y técnicas de machine learning y deep learning, además de una actualización constante en nuevas arquitecturas y en aspectos de ética de la IA.

2.       Científico/a de Datos (Data Scientist): El Data Scientist se ha convertido en una figura clave para cualquier organización que quiera tomar decisiones basadas en datos, desde prever la demanda en retail hasta detectar fraude en banca u optimizar procesos en logística y salud. Su trabajo consiste en analizar grandes volúmenes de información, construir modelos predictivos y traducir los resultados en recomendaciones accionables para negocio. En España, sus salarios se sitúan habitualmente entre 35.000 y 60.000 euros, pudiendo alcanzar los 80.000 euros en perfiles senior o especializados, mientras que en otros países europeos como Alemania u Holanda un Data Scientist consolidado suele moverse entre 70.000 y 100.000 euros. Para desempeñar este rol se requieren bases sólidas en matemáticas y estadística, dominio de Python o R, SQL y técnicas de machine learning, así como capacidad para comunicar resultados complejos de forma clara a perfiles no técnicos.

3.       Data Steward: Este perfil se ha convertido en una figura esencial para cualquier organización que quiera escalar su estrategia digital sin poner en riesgo la fiabilidad, la privacidad o el cumplimiento normativo. Su labor consiste en definir y supervisar las reglas que garantizan que los datos sean consistentes, completos, trazables y seguros, actuando como puente entre negocio, tecnología y compliance. En España, estos perfiles suelen situarse entre 45.000 y 65.000 euros, alcanzando los 70.000–85.000 euros en sectores regulados como banca, seguros, energía o salud; en Europa occidental, los salarios pueden moverse entre 70.000 y 100.000 euros. Para destacar en este rol se requieren conocimientos en gobernanza del dato (DAMA, DCAM), linaje y catalogación, gestión de metadatos, privacidad, técnicas de calidad del dato y una fuerte capacidad para coordinar a múltiples equipos, asegurando que las decisiones empresariales y los sistemas de IA se fundamenten siempre sobre datos fiables y correctamente gestionados.

4.       Especialista en Ciberseguridad: A medida que las empresas digitalizan procesos y datos sensibles, la ciberseguridad se ha convertido en una prioridad crítica ante el aumento de ataques avanzados, muchos de ellos potenciados por IA. Estos profesionales diseñan arquitecturas seguras, realizan auditorías, ejecutan pruebas de penetración y gestionan incidentes para proteger infraestructuras y servicios esenciales. En España, sus salarios suelen situarse entre 42.000 y 65.000 euros, alcanzando los 75.000–80.000 euros en perfiles senior con certificaciones avanzadas, mientras que los responsables de seguridad pueden superar ampliamente los 100.000 euros. Para destacar en este campo se requieren conocimientos en ethical hacking, seguridad cloud, criptografía, análisis forense y una actualización constante ante nuevas amenazas, en un entorno donde la automatización incrementa la velocidad, pero no sustituye el criterio experto.

5.       Arquitecto/a de Nube (Cloud Architect): La migración masiva hacia la computación en la nube ha disparado la demanda de arquitectos capaces de diseñar sistemas escalables, seguros y preparados para integrar servicios avanzados como la IA generativa. Su labor es clave para que las empresas operen con eficiencia, garanticen disponibilidad y gestionen grandes volúmenes de datos en entornos híbridos o multicloud. En España, estos profesionales suelen situarse entre 45.000 y 65.000 euros, llegando a 70.000–80.000 euros en posiciones senior con certificaciones como AWS, Azure o Google Cloud; en Europa occidental, los salarios suelen alcanzar los 70.000–100.000 euros. Para destacar se requieren conocimientos en Kubernetes, Docker, redes cloud, DevOps y arquitectura de microservicios.

6.       AI Product Manager: Este perfil conecta la tecnología con el impacto real en negocio, identificando oportunidades donde la IA aporta valor, diseñando productos que integran modelos avanzados y priorizando casos de uso con métricas claras. Es una figura clave para escalar copilots internos, automatizaciones inteligentes, asistentes conversacionales y soluciones de analítica aumentada. En España, sus salarios suelen situarse entre 50.000 y 80.000 euros, llegando a los 90.000–100.000 euros en banca, telco o big tech; en mercados como Alemania, Reino Unido o EE. UU. se mueven habitualmente entre 100.000 y 150.000 euros. Se requieren conocimientos sólidos en analítica e IA, experiencia en gestión de producto, habilidades de priorización y diseño orientado a negocio, además de la capacidad de coordinar equipos multidisciplinares y evaluar el impacto real de cada solución.

7.       Ingeniero/a de Datos (Data Engineer): El Data Engineer es esencial para que las organizaciones puedan procesar y aprovechar grandes volúmenes de datos, construyendo las infraestructuras que alimentan modelos de IA, analítica avanzada y aplicaciones en tiempo real. Su trabajo garantiza que los datos lleguen limpios, estructurados y disponibles para equipos técnicos y de negocio. En España, estos perfiles suelen situarse entre 40.000 y 60.000 euros, alcanzando los 70.000–80.000 euros en posiciones senior, mientras que en Europa pueden superar los 80.000–100.000 euros. Para desempeñar este rol se requieren conocimientos en Spark, bases de datos cloud, Python, automatización de pipelines y arquitectura distribuida.

8.       Ingeniero/a de IA Generativa y Prompt Engineer: El auge de la IA generativa ha creado un nuevo perfil profesional encargado de diseñar prompts eficaces, ajustar modelos y garantizar que las respuestas de los sistemas se alineen con los objetivos del negocio. Este rol ya es clave en sectores como publicidad, consultoría o legaltech, donde se integran asistentes avanzados y automatizaciones basadas en lenguaje. En España, sus salarios se sitúan entre 40.000 y 80.000 euros, mientras que en mercados internacionales más maduros pueden alcanzar los 100.000–150.000 euros. Para destacar en esta disciplina se requieren conocimientos en procesamiento del lenguaje natural, diseño de prompts, Python y frameworks de machine learning, además de criterio para asegurar la calidad, ética y consistencia del modelo en entornos reales.

9.       AI Governance & Compliance Specialist: Con la llegada del AI Act europeo, este rol se ha vuelto fundamental para garantizar que los sistemas de IA se desplieguen de forma segura, trazable y conforme a la normativa. Define políticas internas de uso responsable, evalúa riesgos, documenta modelos, revisa la calidad de los datos y asegura que cada sistema cumpla estándares éticos, legales y técnicos. En España, estos profesionales se sitúan entre 50.000 y 75.000 euros, alcanzando 80.000–120.000 euros en sectores regulados o en posiciones senior; en Europa occidental estos rangos tienden a ser aún más altos. Para desempeñar este rol se requieren conocimientos en gobernanza del dato, auditoría de modelos, evaluación de riesgos, privacidad, documentación técnica y la capacidad de coordinar a áreas legales, tecnológicas y de negocio en entornos donde la IA debe ser fiable y explicable.

10.   Ingeniero/a MLOps (Machine Learning Operations): Garantiza que los modelos de IA funcionen en producción de forma estable y escalable, automatizando su entrenamiento, despliegue y monitorización. En España, sus salarios se sitúan entre 50.000 y 75.000 euros, llegando a 80.000–100.000 euros en compañías con infraestructuras avanzadas; en mercados como Reino Unido, Alemania o EE. UU. alcanzan los 110.000–140.000 euros. Requiere dominio de Kubernetes, arquitecturas cloud, CI/CD para machine learning y herramientas como MLflow, SageMaker, Databricks o Vertex AI.

“Aunque estos diez perfiles serán los que marcarán el rumbo del mercado laboral en 2026, no debemos olvidar que otros puestos tecnológicos, como los desarrolladores full-stack, arquitectos de software, consultores TIC, AI UX designer o especialistas en marketing digital, desempeñarán un papel muy relevante en las empresas y seguirán a la cabeza de los perfiles imprescindibles de las organizaciones de todo el mundo. La transformación digital requiere talento diverso y complementario, y el reto está en conectar estas capacidades para construir organizaciones más competitivas y preparadas para el futuro”, señala Pérez.

“Además, las soft skills como liderazgo, pensamiento creativo y analítico, resiliencia, agilidad y flexibilidad toman más relevancia que nunca en las compañías”, añade Pérez. “La irrupción de la IA no elimina la necesidad de criterio humano: al contrario, lo amplifica. Las organizaciones necesitan profesionales capaces de entender la tecnología, pero también de cuestionarla, aplicarla con responsabilidad y trabajar en equipos multidisciplinares donde negocio, datos y tecnología se integren de forma natural”, continúa.

Para la CEO de Mioti, la combinación entre capacidades técnicas y habilidades humanas marcará la diferencia en un entorno donde el cambio es constante y la velocidad de adopción tecnológica seguirá acelerándose. “Las empresas ya no buscan solo especialistas; buscan personas que sepan aprender rápido, colaborar, tomar decisiones informadas y liderar en escenarios inciertos. La tecnología evoluciona, pero la capacidad de las personas para adaptarse, comunicar y conectar visiones es lo que realmente define la competitividad a medio plazo”, concluye.