La digitalización energética encara 2026 con un reto urgente: formar al talento que haga funcionar realmente la IA.

• A pesar del entusiasmo en torno a la inteligencia artificial, persiste una gran brecha en su aplicación real en las empresas, con solo un 30% de los profesionales utilizándola en su trabajo y apenas 1 de cada 10 con formación específica. 
• La Ley Europea de Inteligencia Artificial (AI Act) convierte la capacitación en un requisito indispensable, exigiendo que quienes trabajen con sistemas de IA comprendan sus capacidades, riesgos y limitaciones. 
• MIOTI Tech & Business School identifica cuatro claves para integrar con éxito la IA en el sector energético, destacando la formación continua del talento como el pilar para lograr implementaciones efectivas y resultados tangibles.

En España y Europa, la convergencia de la presión competitiva, los objetivos climáticos y las nuevas obligaciones legales marcan 2025-2026 como el bienio de inflexión para la digitalización del sector energético. La inteligencia artificial, especialmente la generativa, se ha posicionado como un habilitador clave de futuro, abriendo posibilidades que van desde el diseño acelerado de infraestructuras hasta la simulación avanzada de escenarios. No obstante, MIOTI Tech & Business School, la escuela de tecnología aplicada a los negocios líder en Data Science, Inteligencia Artificial y nuevas tecnologías, alerta de que la implementación de estos proyectos no será realmente efectiva si no se acompaña de la capacitación integral del talento humano.

“Con el auge de disciplinas como el Big Data y la IA, las empresas se enfrentan a la necesidad de adaptarse rápidamente a un entorno donde las demandas tecnológicas superan las habilidades disponibles”, señala Fabiola Pérez, CEO de MIOTI Tech & Business School. “Este fenómeno, acelerado por la pandemia y enmarcado en la Cuarta Revolución Industrial, ha puesto el foco en las estrategias de reskilling y upskilling de sus trabajadores”.

La compañía destaca que ambas estrategias son complementarias y críticas, ya que mientras la primera permite recolocar talento hacia funciones emergentes, la segunda refuerza la eficiencia del desempeño actual. Además, señala que, más allá de los conocimientos técnicos, la IA exige talentos híbridos que los complementen con soft skills o habilidades humanas, como la adaptabilidad, el pensamiento crítico o la colaboración interdisciplinar.

España y Europa, brecha de habilidades y regulación AI Act

A pesar del entusiasmo del mercado en torno a la IA, existe una brecha significativa en su aplicación práctica. Un estudio reciente de MIOTI revela que, si bien el 80% de los directivos españoles ya convive con la IA en su vida personal, solo un 30% la aplica en su trabajo. La ausencia de formación actualizada es uno de los principales factores que lo dificultan, y es que solo 1 de cada 10 trabajadores ha recibido formación en esta tecnología por parte de su empresa, según GAD3. Incluso entre los directivos, apenas un 11% se ha formado.

Además, con la aprobación de la Ley de IA de la Unión Europea (AI Act), la capacitación se ha convertido en un requisito fundamental, recogido en el artículo 4, para toda empresa que utilice esta tecnología. Algo especialmente importante para las empresas energéticas por su alta tecnificación. Esto implica asegurar que cualquier persona que opere o use sistemas de IA en la organización esté “alfabetizada” en esta tecnología, comprendiendo sus capacidades y limitaciones para usarla de forma segura, ética y conforme a la ley.

Cuatro claves para reconfigurar la fuerza laboral

Ante este contexto, y con el objetivo último de integrar con éxito la IA y desarrollar proyectos efectivos, MIOTI identifica 4 líneas de acción que las compañías del sector energético deberán implementar para preparar a sus plantillas:

1. Análisis de brechas de habilidades: El primer paso es realizar una auditoría exhaustiva de las competencias de la plantilla e identificar qué nuevas habilidades serán necesarias a corto, medio y largo plazo. Este skill gap analysis debe considerar tanto habilidades técnicas como habilidades transversales.
2. Programas de reskilling y upskilling continuos: Sobre la base de esas brechas identificadas, las empresas deben apostar por short programs que actualicen de inmediato las áreas más críticas e, incluso, crear academias internas de datos e IA, establecer programas de mentoría inversa (jóvenes nativos digitales enseñando al personal más senior) y promover proyectos piloto donde los equipos aprenden haciendo, aplicando la IA en casos reales de la operación. La idea es que la adquisición de nuevas habilidades sea práctica, escalable y alineada con los retos específicos de cada empresa.
3. Gestión del cambio y comunicación efectiva: Muchas empresas energéticas tradicionalmente conservadoras y con plantillas veteranas, afrontan la tarea crítica de lograr que sus miembros adopten un modelo de formación continua y curiosidad por la tecnología. Los empleados necesitan escuchar de sus líderes un mensaje tranquilizador y motivador: automatizar tareas no elimina empleos, la colaboración hombre-máquina hará el trabajo más interesante, seguro y valioso para todos. Algunas compañías energéticas están incorporando objetivos de aprendizaje en sus evaluaciones de desempeño y reconociendo públicamente a quienes adquieren nuevas certificaciones.
4. Creación de nuevos roles y atracción de talento especializado: A medida que la IA se integra, surgen perfiles profesionales completamente nuevos. Las empresas punteras ya buscan o reconvierten talento interno en “Entrenadores de IA”, “Auditores de algoritmos”, “Especialistas en ética de IA” o “Arquitectos de gemelos digitales”, entre otros. Estos roles inimaginables hace unos años, hoy resultan esenciales para supervisar sistemas inteligentes, asegurar la transparencia y cumplimiento de los algoritmos, y sacar partido a las inversiones tecnológicas en plantas e infraestructuras.

Finalmente, para que estas estrategias realmente generen un beneficio tangible, se requiere recursos y compromiso al más alto nivel. Un aspecto que falla a menudo y que supone el mayor freno a la innovación es la involucración de la cúpula directiva en los procesos de digitalización, al considerarlos más propios del departamento de TI. De hecho, Accenture subraya que solo el 39% de los ejecutivos del sector energético tiene hoy un plan definido sobre cómo la IA transformará su fuerza laboral, y la mayoría carece de una hoja de ruta al respecto.

“Esta omisión es muy peligrosa, ya que para que la IA cale en la cultura corporativa, los líderes deben ser los primeros en entenderla y promoverla. Si no, se arriesgan a implementaciones fallidas y a no obtener el retorno esperado”, apunta Fabiola Pérez. “La alta dirección debe alinearse como principal impulsor, definiendo la ambición y objetivos estratégicos, comunicándolo con claridad y dando ejemplo actualizando sus propias competencias”.