El mercado laboral ya no se entiende como una lista fija de habilidades profesionales sino como un genoma dinámico de capacidades. Un 'mapa del genoma' de estas 'skills' permitiría a las empresas detectar brechas de talento. Además, entender nuestro 'ADN profesional' y adaptarlo a las necesidades cambiantes de cada sector es clave para proteger nuestra empleabilidad futura.
Las habilidades profesionales que exigen los reclutadores y las empresas se tienen o no se tienen... Pero además, no resulta fácil saber cuáles son y cuánto pesan en las clasificaciones de capacidades, porque estas listas cambian casi cada semana y es complicado estar al día.
Las clasificaciones habituales suelen mezclar habilidades universales (por ejemplo, la comunicación o el trabajo en equipo), habilidades del momento (dominio de la inteligencia artificial) y habilidades técnicas por industria o sector, pero sin ponderar qué es realmente diferencial para cada contexto.
En un "genoma de habilidades", el ADN son las skills normalizadas . El mapa no es una lista plana. Así, hay quien piensa que sería una buena idea contar con una lista de top skills que no fuera estática, sino una ponderación que pueda recalcularse regularmente sobre la base de evidencias reales, cada vez que cambian las vacantes de puestos publicadas, según cambian las frecuencias y las diferentes habilidades. Se trata de revisar el genoma (por sectores, ocupaciones o empresas) con señales del mercado, no con simples intuiciones, porque cuando decimos que un "genoma de habilidades" se puede actualizar dinámicamente, hablamos de que no depende de una lista fija que alguien revisa una vez al año, sino de un sistema que se recalcula con datos nuevos a medida que el mercado cambia.
Así, llamar "mapa del genoma" a una clasificación de habilidades no es una metáfora gratuita: describe una forma específica de representar el trabajo como un conjunto estructurado de rasgos (skills) con pesos determinados, del mismo modo que un genoma representa un organismo como un conjunto de "secuencias" que, combinadas, explican identidad, parentescos y evolución.
Necesidades de talento
Un mapa del genoma de las habilidades puede ayudar a las empresas a conocer mejor sus necesidades de talento y las capacidades que son imprescindibles. Para empezar, permite pasar del "necesito 20 personas" a "necesito estas diez habilidades, con estos pesos, en determinadas áreas". Además, detecta brechas de habilidades con más precisión y facilita la posibilidad de comparar oferta y demanda y priorizar.
Tiene sentido hablar de mapa del genoma porque un genoma biológico y un genoma de habilidades comparten una misma idea: describir identidades complejas mediante componentes básicos, normalizados y que se pueden combinar.
No es una suma de ránkings tradicionales, sino una síntesis de señales a escala masiva (vacantes, perfiles, taxonomías públicas y privadas) que permite identificar las habilidades nucleares y emergentes que caracterizan el trabajo en 2026, y hacerlo de manera comparable entre sectores y empresas.
Este enfoque genómico es una ayuda práctica para que las empresas identifiquen las necesidades de talento con más precisión.
Así, es posible elaborar un mapa para 2026 del genoma de habilidades profesionales (25 capacidades) que actualiza las clasificaciones periódicas, inspirado en el LinkedIn Skills Genom, pero también en las taxonomías de habilidades basadas en vacantes de Lightcast Open Skills y de Indeed Skill Taxonomy, en la base de datos ocupacional O*NET, en las taxonomías privadas de Revelio Labs (compara habilidades entre empleos, empresas y sectores a partir de perfiles y otras fuentes) y de SkyHive. Sin olvidar la WEF Global Skills Taxonomy o el Open Skills Network, que conecta la demanda empresarial con las credenciales y la formación.
El 'mapa'...
En este mapa del genoma de las capacidades profesionales, el pensamiento analítico (descomponer, estructurar, decidir con evidencia) sigue estando entre las habilidades centrales más demandadas por las empresas. Se trata de una habilidad transversal a muchos sectores.
- Hay que citar entre las 25 capacidades principales a la alfabetización en inteligencia artificial y el trabajo asistido por inteligencia artificial (la capacidad para usar la IA para producir, analizar o decidir). Según Indeed, esta habilidad es especialmente valiosa en sectores como el de oficinas (cuello blanco), operaciones, márketing, producto, y atención al cliente.
- La resiliencia, flexibilidad y agilidad implica mantener el rendimiento y el bienestar ante los cambios, aprender rápido y ajustar prioridades sin bloquearse. Supone adaptarse a nuevas herramientas, procesos y roles, gestionar incertidumbre y responder con soluciones prácticas en cualquier sector.
- La ingeniería de prompts (habilidad para diseñar instrucciones y contexto) se valora especialmente en cloud, consultoría, producto digital, o ventas técnicas.
- Arquitecturas LLM (RAG, agentes, evaluación, construir sistemas con LLM conectados a datos): se trata de otra capacidad esencial en este mapa del genoma de habilidades especialmente valorada en sectores como software, fintech, seguridad y salud digital.
- MLOps/LLMOps es el conjunto de prácticas para llevar modelos de machine learning o LLM a producción y operarlos de forma fiable: automatizar despliegues, controlar versiones, monitorizar rendimiento, gestionar costes, seguridad y acceso, registrar trazabilidad y aplicar gobernanza (validación, auditorías y controles). Es una habilidad especialmente valorada en cloud, plataformas de datos e inteligencia artificial aplicada.
- La ingeniería de datos diseña y mantiene sistemas que recopilan, limpian, transforman y entregan datos fiables para analítica y aplicaciones. Incluye construir pipelines ETL/ELT, integrar fuentes, asegurar calidad y rendimiento, y automatizar cargas en plataformas cloud (Azure, por ejemplo). Es clave en banca, retail, industria, SaaS y ciberseguridad.
- SQL es el lenguaje estándar para consultar y analizar datos en bases relacionales y data warehouses. Permite extraer métricas, segmentar, crear modelos analíticos (tablas, vistas, joins), validar la calidad y construir informes. Se usa en supply chain, producto, finanzas y operaciones para decisiones basadas en datos.
- Python es un lenguaje versátil usado para automatizar tareas, analizar datos, construir modelos de machine learning y desarrollar servicios back-end. Con librerías como pandas, numpy o scikit-learn permite limpiar datos, crear métricas y prototipos rápidos. Es clave en datos/ML, operaciones, riesgo y seguridad.
- La habilidad en arquitectura cloud implica diseñar sistemas en AWS, Azure o GCP para que sean seguros, escalables y eficientes: redes, cómputo, almacenamiento, bases de datos, identidad y resiliencia. Incluye patrones de alta disponibilidad y recuperación ante desastres, y gestión de costes (FinOps). Es clave en cualquier sector en modernización tecnológica.
- DevOps y CI/CD se refiere a prácticas para entregar software rápido y con calidad. Automatizan compilación, pruebas y despliegues (pipelines), integran control de versiones, infraestructura y monitorización, y reducen fallos al publicar cambios frecuentes. Son esenciales en software, plataformas y datos y machine learning en producción para escalar y mantener sistemas fiables.
- Kubernetes es una plataforma open source que despliega, escala y mantiene aplicaciones en contenedores, automatizando su operación en servidores. La habilidad referida a kubernetes y contenedores implica la capacidad de empaquetar aplicaciones para que funcionen igual en cualquier servidor. Kubernetes orquesta esos contenedores: los despliega, escala, reinicia si fallan y reparte carga automáticamente. Es clave en SaaS y plataformas cloud en las que hay muchas aplicaciones y se requiere una alta disponibilidad, también en observabilidad y seguridad.
- La detección de amenazas y la respuesta a incidentes supone detectar ataques o actividades sospechosas en sistemas y reaccionar rápido para contener daños. Incluye la monitorización de alertas, investigar qué pasó, aislar equipos, bloquear accesos y recuperar servicios, y es clave en fintech, pagos y ecommerce.
- Zero Trust e IAM significa proteger sistemas asumiendo que nada es "de confianza" por defecto. IAM gestiona identidades: quién eres, qué permisos tienes, y cómo te autentificas. Zero Trust aplica controles continuos: verificación fuerte, mínimo privilegio, segmentación y acceso según contexto. Es clave en SaaS, seguridad o en el sector público.
- La gobernanza de datos es organizar y controlar cómo se usan los datos en una empresa para que sean fiables y seguros. Incluye un catálogo (qué datos existen), reglas de calidad, linaje (de dónde vienen y cómo cambian), responsables y políticas de acceso y privacidad. Se trata de una habilidad especialmente valorada en banca, salud, retail y en el sector público.
- Product management es definir qué producto construir y por qué. Incluye investigar necesidades, priorizar funcionalidades, o medir el impacto en usuarios y negocio. Es clave en tecnología, retail, fintech y logística.
- Privacidad y soberanía del dato es cumplir normas y controles sobre cómo se recopilan, almacenan y comparten datos personales, y dónde pueden alojarse. "Soberanía" implica que ciertos datos permanezcan en países o regiones específicas. Esta habilidad es clave en sectores como tecnología, retail, logística, fintech, o en tecnología de os recursos humanos (HR tech).
- UX research y customer insight es investigar cómo piensan y actúan los usuarios para diseñar mejores productos. Usa métodos cualitativos (entrevistas, tests de usabilidad) y cuantitativos (encuestas, métricas, experimentos) para detectar problemas y oportunidades. Sus hallazgos guían las decisiones de diseño, las prioridades y las mejoras en fintech, SaaS o gaming.
- La gestión ágil de proyectos permite organiza el trabajo en ciclos cortos para entregar valor rápido y adaptarse a cambios. Se valora en tecnologías de la información, producto, operaciones y transformación.
- Stakeholder management y comunicación es gestionar las relaciones con personas clave para alinear objetivos y conseguir apoyo. Implica escuchar necesidades, negociar prioridades, explicar decisiones y coordinar expectativas. Es esencial en producto, plataformas, consultoría y transformación para evitar bloqueos y acelerar decisiones.
- La gestión del cambio supone planificar y acompañar a las personas cuando cambia una herramienta, proceso o forma de trabajar. Incluye comunicar el "porqué", formar, gestionar resistencia, medir adopción y asegurar que el cambio se usa de verdad, y resulta determinante en implantaciones, ventas, operaciones y en el entorno de trabajo digital.
- La habilidad de venta consultiva implica vender entendiendo primero el problema del cliente; descubrir necesidades, cuantificar el impacto, y proponer una solución adaptada. Es clave en B2B SaaS, cloud, ciberseguridad y plataformas.
- Customer Success es asegurar que el cliente adopta el producto y obtiene resultados medibles. Implica onboarding, formación, seguimiento de uso, resolver bloqueos, alinear expectativas y demostrar valor para renovar y crecer. Se valora en SaaS enterprise, HR tech y software ESG.
- Sostenibilidad y ESG supone medir y gestionar el impacto ambiental, social y de gobernanza de una organización. Es clave en industria, energía, construcción, finanzas y supply chain.
- Supply chain & operations optimization implica mejorar cómo una empresa compra, produce y entrega. Incluye planificar la demanda y la producción, gestionar inventarios, programar recursos, optimizar el transporte y reducir el coste y el tiempo. Se valora especialmente en industria avanzada, ecommerce, sector aeroespacial y en farma.
mapa 'genómico' por sectores y principales habilidades diferenciales
Software & 'cloud' (SaaS / plataformas)
- Arquitectura 'cloud' (AWS/Azure/GCP)
- Microservicios y diseño de APIs
- 'Kubernetes' y contenedores
- CI/CD (pipelines)
- 'Infrastructure as Code'
'Data & AI' (analítica avanzada / ML / IA generativa)
- Ingeniería de datos (ETL/ELT, pipelines)
- Modelado de datos ('lakehouse'/'warehouse')
- 'Feature engineering'
- Evaluación/validación de modelos ('metrics', 'drift')
- MLOps/LLMOps ('deploy', 'monitoring')
Ciberseguridad
- Ingeniería de detección de riesgos
- 'Incident response' (IR)
- SIEM/SOAR (casos de uso, 'playbooks')
- IAM (identidad y acceso)
- 'Zero Trust' (modelos y controles)
Servicios financieros (banca, pagos y seguros)
- Gestión de riesgo (crédito/mercado/operacional)
- AML/KYC (prevención de fraude y blanqueo)
- Modelización financiera / estrés / provisiones
- 'Compliance' regulatoria ('reporting')
- Gobernanza de datos en entornos regulados
Salud (proveedores) y 'life sciences' ('farma'/'biotech')
- Informática clínica / 'clinical informatics'
- Sistemas EHR/EMR y flujos asistenciales
- Calidad y seguridad del paciente
- Asuntos regulatorios (FDA/EMA)
- Farmacovigilancia
Industria y Manufactura (Industria 4.0)
- 'Lean' / 'Six Sigma'
- PLC/Scada (automatización industrial)
- Mantenimiento predictivo (sensórica + analítica)
- Robótica industrial
- CAD/CAM / diseño para fabricación
Energía & 'utilities' (incluye renovables)
- 'Power systems' y redes eléctricas
- Integración de renovables (intermitencia, almacenamiento)
- Scada y operaciones de red/planta
- 'Asset management' (mantenimiento, fiabilidad)
- 'Permitting' y regulación energética
Construcción & 'real estate'
- BIM ('Building Information Modeling')
- Planificación de obra (Primavera/MS Project)
- Estimación de costes y 'quantity surveying'
- 'Contract management' (claims, Fidic)
- Seguridad en obra (H&S)
Transporte y Logística
- WMS/TMS (sistemas de almacén/transporte)
- Optimización de rutas y carga
- Gestión de flota (telemetría)
- Aduanas y comercio internacional ('compliance')
- Planificación de demanda / S&OP
'Retail' y ecommerce
- 'Merchandising' y 'category management'
- 'Pricing & promotion optimization'
- 'Demand forecasting retail'
- 'Omnichannel operations' ('store-to-door')
- CRM y fidelización
Servicios profesionales y consultoría
- Diagnóstico y resolución de problemas
- Diseño de modelos operativos
- 'Process mapping' (BPMN) y rediseño
- 'Business case' y modelización de impacto
- Gestión de programas de transformación
Educación y formación (corporativa y reglada)
- 'Instructional design'
- Diseño curricular por competencias
- Evaluación y medición del aprendizaje
- 'LMS administration' (Moodle, Canvas, etc.)
- 'Learning analytics' (datos de aprendizaje)
Sector público y gobierno
- 'Policy analysis' (evidencia, impacto)
- 'Program management' (servicios públicos)
- 'Procurement' público (licitación)
- Evaluación de políticas/programas (M&E)
- Gestión presupuestaria y gasto público
Medios, márketing y creatividad
- 'Performance marketing' (SEM, paid social)
- SEO y optimización de contenidos
- Estrategia de contenidos (plan editorial)
- Gestión de marca
- Analítica de márketing (atribución, MMM donde aplique)
Agroalimentario (agricultura y 'food & beverage')
- Agronomía y gestión de cultivos
- Agricultura de precisión (sensores, GIS)
- Seguridad alimentaria (HACCP, trazabilidad)
- Calidad alimentaria (QA/QC)
- 'Compliance' regulatoria (etiquetado, normas)
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