El déficit de formación en IA amenaza la agenda 2026 de los CIO en Brasil

La demanda avanza más rápido que la formación

Los datos de PwC indican que la IA dejó de ser un diferenciador limitado a funciones técnicas específicas y pasó a reconfigurar el mercado laboral en múltiples sectores. De acuerdo con el informe, a nivel global, las habilidades exigidas por los empleadores están cambiando 66 % más rápido en las ocupaciones más expuestas a la IA que en aquellas menos impactadas, un ritmo más del doble del observado el año anterior.

El estudio también muestra que el 100 % de los sectores analizados ha ampliado el uso de IA, incluidos aquellos históricamente menos digitalizados, como minería y construcción. Esto refuerza el carácter transversal de la tecnología. Además, los sectores más expuestos a la IA registran un crecimiento de ingresos por trabajador tres veces mayor que los menos expuestos, lo que evidencia ganancias concretas de productividad cuando la tecnología y la cualificación humana avanzan juntas.

Para los CIO, esta combinación de altos premios salariales, expansión sectorial generalizada y aceleración en el cambio de competencias tiene implicaciones directas, pues las decisiones de inversión en IA también dependen, cada vez más, de la capacidad de atraer, desarrollar y retener talento que en Brasil todavía es escaso.

Las licenciaturas avanzan al ritmo de la década académica

La Academia Brasileña de Ciencias (ABC) describe este escenario como una carrera en una pista desigual. En 2020, la Universidad Federal de Goiás creó la primera licenciatura pública brasileña dedicada a la inteligencia artificial. Desde entonces, surgieron iniciativas, en instituciones como la Universidad Federal de Paraíba, que combinan ciencia de datos e IA en programas de cinco años.

El año pasado, universidades como la PUC-Rio anunciaron nuevas licenciaturas en IA que comenzaron a competir por aspirantes con carreras tradicionales, incluida medicina, lo que refleja el creciente prestigio del área. Aun así, la ABC subraya que existe un desfase estructural entre la creación de un programa académico y la incorporación de sus primeros egresados al mercado laboral. Quienes hayan iniciado una licenciatura en 2025, por ejemplo, saldrán al mercado entre 2028 y 2029.

Este ritmo académico contrasta con el horizonte de planeación de las empresas, que necesitan tomar decisiones hoy para garantizar proyectos de IA operativos en 2026 y 2027. Sin coordinación entre gobierno, academia y sector productivo, el riesgo es que la demanda de profesionales en IA crezca, de manera sistemática, más rápidamente que la capacidad de formación estructurada en el país.

Panel revela el costo del retraso

Durante el evento Agentic Summit, organizado por Go Enablers y Zaia, un panel que reunió a Sergio Gaiotto (Claro); Tatiana Oliveira, CEO y fundadora de AI Brasil; Felipe Ribbe, director global de innovación y tecnología de las marcas DTC de Ambev; y Gustavo Bodra, CTO de Startse, funcionó como diagnóstico práctico de cómo este retraso se manifiesta en el día a día de las organizaciones.

Gaiotto señaló que menos del 1 % de los ejecutivos de las grandes corporaciones brasileñas cuenta con formación técnica en IA, de acuerdo con estimaciones discutidas en el panel. Esta brecha dificulta incluso la distinción entre un chatbot básico y un agente autónomo integrado a sistemas críticos, lo que incrementa el riesgo de tomar decisiones mal informadas sobre inversiones tecnológicas.

Tatiana Oliveira agregó que pocas organizaciones brasileñas han completado una trayectoria sólida en datos, con gobernanza consolidada y calidad garantizada, pese a la creciente presión de consejos directivos y CFO para entregar resultados rápidos con IA generativa. En la práctica, los equipos de tecnología son empujados a proyectos de alto impacto, apoyados en bases de datos incompletas y con escasez de arquitectos capaces de diseñar flujos confiables y escalables.

Los participantes del panel subrayaron que, sin un nivel mínimo de alfabetización técnica en el liderazgo, y sin profesionales con dominio de modelos prescriptivos y arquitectura de datos, solo se multiplicarán los pilotos que no escalan y se consumirá presupuesto, sin lograr un retorno proporcional.

Las empresas construyen ecosistemas internos de formación

Ante las limitaciones del sistema educativo, las empresas han comenzado a desarrollar ecosistemas internos de formación en IA. Gustavo Bodra, de Startse, argumentó que esta formación solo es efectiva cuando la organización adopta una estructura ambidiestra, con un grupo enfocado en capturar ganancias de eficiencia y otro dedicado a la creación de nuevas fuentes de valor.

En su análisis, las organizaciones que intentan resolver el problema únicamente mediante contrataciones compran tiempo, pero no modifican la dinámica estructural. Es necesario capacitar a los equipos existentes para usar IA en el flujo diario de trabajo y crear espacios donde equipos multidisciplinarios puedan experimentar con modelos, revisar procesos y aprender de los errores en ciclos cortos. Para los CIO, el desafío consiste en proteger el presupuesto y el tiempo de estos esfuerzos en simultáneo, en un entorno dominado por la presión trimestral por resultados.

Felipe Ribbe presentó un ejemplo concreto de esta estructura ambidextra en un contexto de escasez de talento. Ambev mapeó cerca de seis mil tareas de equipos de tecnología, marketing y operaciones, clasificándolas según su potencial de automatización y su impacto en el negocio. El análisis reveló que 12 % del trabajo se concentraba en comunicaciones repetitivas como videos, correos electrónicos y mensajes con patrones predecibles.

Al automatizar estos flujos con IA, la empresa liberó entre 40 % y 50 % del tiempo de los equipos de TI involucrados, sin necesidad de ampliar la plantilla. Este beneficio no elimina la necesidad de nuevos profesionales, pero crea una “capacidad oculta” que alivia el cuello de botella de corto plazo. En paralelo, Ribbe destacó que la empresa mantiene equipos dedicados a explorar agentes y arquitecturas avanzadas, incluso sin una previsión inmediata de retorno, preservando el espacio para el aprendizaje y la innovación mientras atiende las demandas operativas.

El talento en IA como componente de la arquitectura del negocio

Tanto los datos de PwC, como las advertencias de la Academia Brasileña de Ciencias muestran que la formación en IA no consiste solo en un tema educativo, sino que se está convirtiendo en un componente crítico de la arquitectura del negocio. En pocos años, el mercado brasileño ha transformado la IA en un requisito estándar, sin haber construido una infraestructura de formación comparable a la de las economías líderes.

En el panel de Agentic Summit, los ejecutivos concordaron en que no existe una solución única para este escenario. Los CIO deben asumir que el mercado externo de talento será insuficiente y que la propia empresa tendrá que convertirse en un entorno permanente de formación en IA. Esto implica tratar la educación en IA como parte integral de la arquitectura de datos, la estrategia de automatización y los modelos de gobernanza, y no como un apéndice del área de Recursos humanos.

La ventaja competitiva estará en manos de las organizaciones capaces de construir el puente entre la demanda explosiva de inteligencia artificial y la formación de los profesionales responsables de hacerla funcionar.