Un nuevo estudio pone en números algo que muchos equipos de selección en Chile ya sienten en el día a día: encontrar talento en inteligencia artificial se volvió uno de los desafíos más duros del mercado laboral tecnológico.
La noticia: 83% de las empresas tecnológicas chilenas no encuentra el talento en IA que necesita
Según el estudio “Escasez de Talento 2026” de ManpowerGroup, a través de su unidad especializada Experis, el 83% de las empresas del sector de Tecnología y Servicios TI en Chile declara no poder encontrar los profesionales que requiere para cubrir posiciones vinculadas a inteligencia artificial. La cifra supera ampliamente el 62% promedio nacional de empresas chilenas que reportan dificultades para contratar personal calificado, y queda cerca del 72% que se registra a nivel internacional, de acuerdo al reporte citado por El Desconcierto.
El fenómeno no es exclusivo de Chile, pero sí golpea con particular fuerza al ecosistema tecnológico local: la brecha entre la velocidad con que las empresas adoptan IA (agentes autónomos, modelos generativos, automatización de procesos) y la cantidad de profesionales capacitados para implementarla, mantenerla y gobernarla con criterio, se está ampliando más rápido de lo que el sistema educativo y el mercado laboral pueden absorber. Un análisis de IT Workers Chile sobre los roles más difíciles de cubrir —Head of AI, GenAI Engineer, MLOps Engineer, AI Product Manager y AI Safety Engineer— estima que el pool de personas calificadas para esos cargos en el país no superaría las 1.200, mientras la demanda ha crecido con fuerza tras la adopción masiva de modelos de última generación y agentes autónomos en las empresas.
Qué significa esto para los procesos de reclutamiento y selección
Cuando la oferta de talento es tan escasa, el proceso de selección tradicional —publicar la vacante, esperar postulantes durante semanas, filtrar CVs manualmente y recién ahí empezar a entrevistar— deja de ser viable. Cada día que una posición de IA queda vacante tiene un costo de oportunidad real: proyectos que no avanzan, equipos que absorben la carga, iniciativas de IA que se retrasan frente a la competencia.
Para los equipos de selección, esta escasez obliga a replantear al menos tres decisiones concretas:
- Sourcing activo en vez de pasivo: publicar una vacante y esperar ya no alcanza cuando el pool calificado es tan reducido. Hay que salir a buscar en comunidades técnicas, redes especializadas y mediante headhunting directo, y responder rápido, porque estos candidatos suelen tener varias ofertas sobre la mesa al mismo tiempo.
- Criterios de selección más realistas: exigir años de experiencia específica en una disciplina que recién se masificó es poco razonable. Evaluar potencial, capacidad de aprendizaje y habilidades transferibles —de ingenieros de software, data engineers o analistas— suele rendir mejor que buscar el perfil “perfecto” que casi no existe en el mercado.
- Mirar hacia adentro: frente a la escasez externa, cada vez más áreas de RRHH están usando sus propios procesos de selección interna para identificar y formar a colaboradores actuales hacia roles de IA, en lugar de competir solo por el talento externo disponible.
En un escenario así, la velocidad del propio proceso de selección se vuelve una ventaja competitiva. Cada etapa que se demora —coordinar una entrevista, aplicar una prueba técnica, consolidar el feedback de varios entrevistadores— es una oportunidad para que el candidato acepte otra oferta.
El rol de la automatización en este escenario
Justamente en contextos de talento escaso es donde la eficiencia del proceso marca la diferencia entre cerrar una contratación clave o perderla. En IntelCV.com trabajamos con esa lógica: automatizamos hasta el 80% del proceso de reclutamiento —recepción y filtro de CVs por un buzón exclusivo por vacante, aplicación automática de tests a los candidatos que califican, coordinación de entrevistas según la disponibilidad del reclutador y un informe completo por candidato— para que los equipos de selección dediquen su tiempo a lo que realmente requiere criterio humano: conversar con los pocos candidatos correctos, y hacerlo antes que la competencia.