De la retención digital a la fidelización AI-Native_7 claves para la evolución de las empresas.

• Según datos de Manpower, más del 75% de los empleadores reportan dificultades para cubrir puestos principalmente relacionados con software, IA o ciberseguridad.

• La fidelización del talento tecnológico ya no se basa en carreras lineales, jerarquías rígidas o promesas de estabilidad a largo plazo, sino en experiencias flexibles, personalizadas y potenciadas por la IA.
• Integrar la IA como copiloto del profesional o el fomento del aprendizaje continuo son algunas de las claves que permiten a las organizaciones avanzar hacia modelos AI-Native.

El mercado laboral tecnológico atraviesa uno de sus momentos más complejos y transformadores. La escasez de perfiles especializados, la aceleración de la inteligencia artificial y la consolidación de los modelos híbridos han puesto en cuestión las estrategias tradicionales de gestión del talento. Según datos de Manpower, más del 75% de las empresas tiene dificultades para cubrir puestos siendo el top 3 los relacionados con software, data, IA, ciberseguridad o ingeniería, además, según DigitalES el mercado laboral español sufre un déficit de más de 120.000 profesionales tecnológicos, mientras que la UE alcanza el 26% de graduados en disciplinas STEM, en España apenas lo hace el 18,7%.

Este desajuste entre oferta y demanda de talento tecnológico, con la disrupción de la IA en los modelos de trabajo, marca un punto de inflexión en las empresas, que hoy deben reinventar su propuesta de valor hacia el empleado. Ante este escenario, knowmad mood, multinacional tecnológica líder en soluciones de transformación digital, identifica un cambio de paradigma en la gestión del talento tecnológico: en 2026, la ventaja competitiva de las organizaciones residirá menos en ofrecer estabilidad o planes de carrera estándar, sino en su capacidad para convertirse en organizaciones AI-Native, en las que la inteligencia artificial se integra de forma transversal en la cultura corporativa, los procesos de trabajo y el desarrollo profesional de las personas.

Por ello, la compañía ha identificado una serie de palancas clave que permiten a las organizaciones avanzar hacia modelos AI-Native, más alineados con las expectativas del talento y con las exigencias de un mercado cada vez más competitivo:

Pasar de la retención a la propuesta de valor personalizada. El talento tecnológico ya no se fideliza mediante políticas de permanencia, se convence cada día con proyectos atractivos, autonomía y una experiencia cercana y colaborativa. Según el Work Trend Index de Microsoft, el 73% de los empleados afirma que necesita una mejor razón para ir a la oficina que simplemente las expectativas de la empresa; buscan valor y propósito. En este contexto, la IA actúa como el gran habilitador de la hiperpersonalización, utilizando la IA para evolucionar de modelos de gestión masivos a experiencias individuales, donde los algoritmos de skills-matching conecten proactivamente a los profesionales con los retos técnicos que más les apasionan. Así se optimiza la gestión del talento hacia las mejores capacidades de cada profesional.

Integrar la IA como copiloto del profesional. Las organizaciones AI-Native utilizan la IA para aumentar capacidades, no para sustituir personas. Por ejemplo, el despliegue de herramientas como GitHub Copilot para desarrolladores u otras, se estima que reducen el tiempo específicamente en tareas de código repetitivo en un 55%, liberando así más espacio para actividades de mayor valor. De este modo, la IA se integra de forma natural en el día a día de los equipos, actuando como un verdadero copiloto que potencia el desempeño individual y colectivo sin reemplazar el criterio ni la experiencia humana.

Desterrar la carrera profesional lineal. Los itinerarios cerrados ya no encajan con perfiles que evolucionan a gran velocidad y de forma no uniforme. Un claro ejemplo es LinkedIn, que indica que las habilidades necesarias para un mismo puesto han cambiado en un 25% desde 2015, y se espera que esta cifra llegue al 65% para 2030. En este escenario, la IA se convierte en un motor que permite transitar de una carrera lineal a un modelo de aprendizaje adaptativo y personalizado a través de sistemas como la AI-Powered Talent Intelligence, que mapea en tiempo real la brecha entre las capacidades actuales del equipo y las demandas del mercado y lleva el workforce plan de lo global hasta lo individual.

Fomentar el aprendizaje continuo y adaptativo. El desarrollo profesional deja de ser una formación puntual y se convierte en una acción constante, apoyado en datos e inteligencia artificial capaces de identificar brechas de conocimiento, anticipar necesidades futuras y recomendar itinerarios de aprendizaje adaptados a cada profesional. La capacitación en IA adquiere un papel central, ya que permite a los empleados comprender, utilizar y colaborar eficazmente con estas tecnologías en su día a día. Según el Foro Económico Mundial, para 2027 se estima que el 44% de las habilidades básicas de los trabajadores se verán alteradas por la tecnología, lo que refuerza la necesidad de invertir de forma continua en el desarrollo de competencias digitales y en una cultura de aprendizaje permanente.

Diseñar modelos híbridos verdaderamente flexibles. Datos de Gartner afirman que las organizaciones con “flexibilidad radical”, donde el empleado decide qué, dónde y cuándo trabajar, tienen un 40% más de probabilidades de ser consideradas empresas de alto rendimiento. La flexibilidad ya no es solo dónde trabajar, sino cómo, con quién y en qué proyectos participar. Sin embargo, esta soberanía del empleado sobre su tiempo es sostenible cuando la IA actúa como el tejido conector de la organización a través de herramientas de orquestación asíncrona, donde esta tecnología facilita que los equipos colaboren sin necesidad de coincidir en el mismo huso horario, sintetizando reuniones y gestionando flujos de trabajo autónomos.

Gestionar por impacto, no por presencia. Gracias al uso de la IA, la medición del desempeño se centra en el valor real aportado -resultados, calidad y contribución a los objetivos del negocio- y no en el control del tiempo, la localización o la supervisión constante. Las herramientas basadas en IA permiten analizar resultados, detectar patrones de alto rendimiento y ofrecer métricas objetivas que facilitan una gestión más justa, flexible y orientada a resultados, alineando el trabajo de los equipos con el impacto que generan y no con las horas que registran.

Construir culturas tecnológicas centradas en la confianza. Ante todo cambio y sumando los mensajes de destrucción de empleo de la mano de la IA, la desconfianza crece. Recuperar las conversaciones honestas, los foros de diálogo y participación en la adopción y un acompañamiento cercano son fundamentales. La confianza es la base para escalar equipos distribuidos y potenciar la adopción y un uso responsable de la IA. Según el Edelman Trust Barometer, los empleados que confían en sus empleadores muestran un 60% más de compromiso y son mucho más propensos a respaldar prácticas éticas, incluido el uso de la IA, lo que demuestra que la confianza no solo mejora la cultura interna, sino que también potencia la adopción responsable y efectiva de la tecnología. Para lograrlo, la involucración de los managers y mandos es clave por cercanía, ser referentes y vivir el día a día junto con los equipos.

“El modelo tradicional de carrera profesional ha dejado de funcionar en tecnología porque fue diseñado para un entorno estable que ya no existe. Hoy los profesionales tecnológicos no buscan simplemente subir peldaños predefinidos, sino evolucionar de forma continua, aprender nuevas capacidades y participar en retos relevantes que tengan impacto real en el negocio y en la sociedad. En este contexto, la inteligencia artificial se convierte en un habilitador clave: no para sustituir talento, sino para amplificar el potencial de las personas, acelerar el aprendizaje y permitir que cada profesional aporte más valor. Por eso, el gran desafío de las organizaciones no es retener talento mediante estructuras rígidas, sino fidelizar y motivar creando entornos AI-Native donde las personas quieran quedarse porque pueden crecer, reinventarse y desarrollar su carrera a distintos ritmos. No se trata de retener, sino de fidelizar a través de una experiencia profesional flexible, personalizada y alineada con las nuevas expectativas del talento tecnológico”, declara Juan Martínez, Director de Cultura y Desarrollo de Personas en knowmad mood.