El hecho de que la inteligencia artificial dejó de ser una tendencia futura para convertirse en una herramienta cotidiana en el mundo laboral es una realidad instaurada. Su incorporación en los procesos productivos y administrativos está cambiando la forma en la que se escogen los perfiles más demandados por las empresas, que hoy buscan profesionales capaces de interactuar con estas tecnologías y sacarles provecho en su trabajo diario.
En ese escenario, Randstad –multinacional de RRHH- identificó cinco habilidades vinculadas a la inteligencia artificial que se han vuelto clave en los procesos de reclutamiento. El listado fue creado a partir del análisis del equipo experto en selección y gestión del talento de la organización, y refleja las competencias que actualmente permiten a los candidatos diferenciarse en un mercado laboral cada vez más digitalizado y competitivo.
A diferencia de lo que ocurría hace algunos años, el manejo de herramientas asociadas a la IA ya no es exclusivo de perfiles técnicos como ingenieros o científicos de datos. Hoy, estas capacidades son valoradas de forma transversal en distintos sectores y niveles de las organizaciones, ya que permiten optimizar tareas, automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones.
Esta transformación también se refleja en el uso concreto de la tecnología en el país. En Chile, casi 1 de cada 5 trabajadores utiliza inteligencia artificial de manera habitual, mientras que solo un 39% señala no haber usado nunca este tipo de herramientas. Además, el 14% afirma que ya percibió un impacto de la IA en su trabajo, aunque solo el 4% teme perder su empleo debido a la implementación de estas tecnologías. Estos datos fueron revelados por el Randstad Employer Brand Research, el estudio global de marca empleadora y tendencias de recursos humanos desarrollado por la compañía.
Andrea Avila, CEO de Randstad para Argentina, Chile y Uruguay, sostuvo que “la inteligencia artificial llegó para quedarse y cada vez son más las compañías que la integran en distintas etapas de su operación, automatizando tareas, optimizando procesos y redefiniendo el modo en que trabajamos. Desde la perspectiva del talento, esto exige un cambio de enfoque: ya no se trata sólo de adaptarse a la tecnología, sino de aprender a convivir con ella, potenciar y utilizarla como una aliada estratégica en el desarrollo profesional. Las personas que sumen habilidades en IA a su perfil no solo estarán mejor preparadas para los desafíos del futuro del trabajo, sino que también tendrán un rol activo en la evolución de las organizaciones”.
De esta forma, Randstad dio a conocer las 5 habilidades en IA que son necesarias en estos contextos y que pueden marcar la diferencia en un CV.
1. Manejo de herramientas y plataformas de IA
El uso de asistentes como ChatGPT, Gemini, Copilot o Meta IA se ha expandido rápidamente en entornos de oficina. Estar familiarizado con estas plataformas permite mejorar la eficiencia diaria y facilitar tareas como la redacción, el análisis o la atención al cliente.
Ejemplos para incluir en el CV:
Dominio de herramientas de IA generativa aplicadas a procesos de negocio.
Automatización de reportes y análisis mediante soluciones de IA.
Integración de asistentes virtuales para mejorar la experiencia del usuario.
2. Análisis e interpretación de datos
Comprender datos es clave en un entorno digital. Esta habilidad permite anticipar tendencias, tomar decisiones más estratégicas y optimizar recursos.
Ejemplos para incluir en el CV:
Manejo de herramientas como Power BI, Tableau o similares.
Análisis predictivo aplicado a la planificación comercial o de recursos.
Generación de insights accionables mediante IA.
3. Conocimientos básicos de machine learning
No es necesario ser experto en programación, pero entender cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático es una ventaja competitiva, especialmente para colaborar con áreas técnicas o liderar proyectos transversales.
Ejemplos para incluir en el CV:
Comprensión de modelos predictivos y su aplicación en procesos del negocio.
Trabajo conjunto con data scientists en proyectos de IA aplicada.
Evaluación del impacto de herramientas de ML en el área de desempeño.
4. Automatización de procesos
El conocimiento de tecnologías como RPA (Robotic Process Automation) permite liberar tiempo para tareas de mayor valor y aumentar la productividad en áreas operativas o administrativas.
Ejemplos para incluir en el CV:
Implementación de flujos automatizados en procesos internos.
Optimización de tareas repetitivas mediante bots y scripts inteligentes.
Mejora de tiempos de respuesta en tareas clave a través de soluciones IA.
5. Ética y gobernanza en IA
La rápida adopción de estas herramientas exige un uso ético, responsable y regulado. Conocer principios de gobernanza ayuda a prevenir riesgos asociados a sesgos algorítmicos o uso indebido de datos.
Ejemplos para incluir en el CV:
Desarrollo de políticas internas para uso responsable de IA.
Evaluación de sesgos en algoritmos utilizados en procesos de selección o segmentación.
Implementación de marcos de compliance en el uso de tecnología IA.
