El 43% de expectativa de empleo TI para 2026 confirma una ola de IA. En minería y energía, el reto es talento: datos, OT y MLOps.
Talento TI 2026: la IA empuja la minería y energía
El dato es más que una cifra de empleo: 43% de Expectativa Neta de Empleo en TI para el primer trimestre de 2026. Eso es lo que proyecta el último Experis Tech Talent Outlook (publicado el 18/12/2025), y pone a Chile entre los 10 países con mejores proyecciones de contratación tecnológica.
Para la minería y la energía, este número no es “tema de recursos humanos”. Es una señal operativa. Si tu compañía quiere implementar inteligencia artificial en faena, optimizar plantas, automatizar mantenimiento, fortalecer ciberseguridad y reducir riesgos, la disponibilidad de talento TI se convierte en un cuello de botella real. He visto proyectos de analítica e IA frenarse no por falta de presupuesto, sino por falta de perfiles que conecten datos, operación y negocio.
La lectura correcta es directa: si el mercado está saliendo a contratar más TI, es porque la transformación digital dejó de ser promesa y pasó a ser plan de producción. Y en sectores críticos como el minero y energético en Chile, ese plan se ejecuta con IA.
El 43% no habla solo de más gente: habla de especialización
La intención de contratación sube porque los perfiles que se piden son más específicos. El reporte destaca un aumento de 13% respecto al periodo octubre–diciembre de 2025 y un salto de 33 puntos porcentuales frente al mismo trimestre del año anterior. Ese crecimiento no se explica por “más computadores” ni por “más soporte”: se explica por proyectos complejos.
En minería y energía, la IA y los datos ya no están confinados a un laboratorio. Están en:
- Modelos de predicción de fallas en equipos críticos (correas, bombas, molinos, subestaciones).
- Optimización de procesos (set points, consumo energético, recuperación metalúrgica, despacho).
- Monitoreo remoto con visión computacional y sensores.
- Planificación avanzada (producción, mantención, inventarios) alimentada por datos operacionales.
Y todo eso exige especialización. No basta “un informático” genérico. Se requiere gente que entienda cloud, datos industriales, ciberseguridad OT y operación.
Los roles que más se tensan en minería y energía
En procesos de implementación de IA, los cargos que se vuelven escasos se repiten:
- Ingeniería de datos (data engineering): construir pipelines confiables desde SCADA, historiadores, ERPs y sistemas de mantenimiento.
- Arquitectura cloud/híbrida: decidir dónde corre qué (latencia, continuidad, costos, soberanía del dato).
- Ciberseguridad TI/OT: segmentación, monitoreo, respuesta a incidentes, hardening de activos industriales.
- Ciencia de datos aplicada: modelar con sentido de terreno (no solo métricas bonitas).
- MLOps: pasar de “modelo en notebook” a “modelo en producción” con monitoreo y gobernanza.
Frase útil para alinear a gerencias: “La IA no falla por matemáticas; falla por datos, operación y adopción.”
Por qué la IA está empujando la contratación TI en Chile
La IA está cambiando la forma en que se compite y se opera, y eso se traduce en equipos TI más grandes y, sobre todo, mejor armados. El punto no es “subirse a una moda”: es responder a presiones concretas.
1) Productividad y costos: la exigencia de hacer más con lo mismo
En minería, pequeñas mejoras porcentuales valen millones. En energía, la eficiencia y disponibilidad mandan. La IA aporta cuando se aplica donde duele:
- Mantenimiento predictivo para reducir detenciones no planificadas.
- Optimización energética para bajar costos por MWh o por tonelada.
- Control avanzado para estabilizar procesos variables.
Esto no se logra con un piloto aislado. Se logra con capacidades internas: datos, integración, ciberseguridad y despliegue.
2) Continuidad operacional: la digitalización subió a “crítico”
La operación remota y la supervisión digital ya son parte del día a día. Cada capa digital agrega valor, pero también dependencia. Por eso crece la contratación TI: hay que sostener plataformas, datos y seguridad 24/7.
3) Regulación, ESG y trazabilidad: el dato deja de ser “interno”
Trazabilidad, reportabilidad y control de riesgos empujan a ordenar datos y procesos. IA + buen gobierno de datos ayuda, pero primero hay que construir la base: calidad, linaje, accesos, auditoría.
Lo que muchas empresas hacen mal (y paga caro) al contratar para IA
Contratar rápido no es lo mismo que contratar bien. Cuando se acelera la búsqueda de talento TI, aparecen errores típicos que en minería y energía salen caros porque el “costo de equivocarse” afecta continuidad y seguridad.
Confundir “proyecto de IA” con “compra de software”
Comprar una herramienta no reemplaza capacidades. Si tu organización no tiene data engineering y MLOps, el proveedor termina administrando “la verdad operacional” y el aprendizaje se queda afuera.
Subestimar el mundo OT
He visto equipos TI diseñar soluciones sin considerar latencia, redes industriales, ventanas de mantenimiento o criticidad de activos. Resultado: modelos que funcionan en oficina pero no en planta.
Fijarse solo en credenciales, no en impacto
Un CV brillante no garantiza resultados. En sectores industriales, importa la capacidad de:
- traducir problemas operacionales a variables medibles,
- trabajar con datos sucios y sistemas heredados,
- documentar y desplegar con disciplina,
- generar adopción (supervisores, mantenedores, planificadores).
Un plan práctico para 90 días: preparar talento TI para IA industrial
Si 2026 viene con más competencia por talento TI, hay que moverse antes. Este plan de 90 días funciona bien para compañías mineras y energéticas que quieren acelerar IA sin improvisar.
Semana 1–2: define 3 casos de uso con dueño y métrica
El filtro es simple: dueño operativo + dato disponible + métrica económica.
Ejemplos típicos:
- Predicción de fallas en un equipo con historial.
- Optimización de consumo energético en un proceso.
- Visión computacional para seguridad (EPP, zonas restringidas).
Semana 3–6: construye la “columna vertebral” de datos
Aquí es donde se gana o se pierde todo:
- Inventario de fuentes (historiador, SCADA, CMMS, ERP, laboratorio).
- Definición de identidades: activos, tags, ubicaciones.
- Pipeline mínimo viable: extracción, limpieza, almacenamiento, catálogo.
Semana 7–10: arma un equipo núcleo (pequeño pero completo)
No necesitas 30 personas para empezar. Necesitas un equipo balanceado:
- 1 líder de producto/operación (con autoridad real)
- 1–2 data engineers
- 1 data scientist aplicado
- 1 MLOps/arquitecto
- 1 ciberseguridad con foco TI/OT
Semana 11–13: despliega en producción y mide adopción
El hito no es “modelo entrenado”. El hito es:
- modelo corriendo con datos reales,
- alertas integradas al flujo de trabajo,
- tablero simple para operación,
- métricas de precisión y negocio,
- plan de mantenimiento del modelo.
Preguntas típicas (y respuestas directas) sobre talento TI e IA
¿Qué pesa más: contratar o reconvertir talento interno?
Ambos, pero la reconversión interna suele dar mejores resultados operacionales. Quien conoce la planta entiende el contexto. Lo ideal es mezclar: contratar roles “núcleo” (data engineering, MLOps, seguridad) y reconvertir perfiles de operación/ingeniería a analítica.
¿Qué habilidad es la más subvalorada en proyectos de IA industrial?
Gobierno y calidad de datos. Sin definiciones comunes de activos, eventos y variables, la IA se vuelve una discusión eterna.
¿Cómo se evita que la IA quede en pilotos?
Con MLOps y con dueños operacionales. Si nadie en operación “se juega” por el caso de uso, la solución no entra a la rutina diaria.
Lo que esta tendencia dice sobre 2026 en minería y energía
Que 43% de los empleadores espere aumentar su equipo TI para 2026 es una señal de madurez digital, no solo de crecimiento. En minería y energía, el paso que viene es claro: menos experimentos sueltos y más capacidades permanentes para operar con datos e IA.
Si tu organización está en la serie “Cómo la IA Está Transformando el Sector Minero y Energético en Chile”, este es el capítulo incómodo pero necesario: la estrategia de IA es, en gran parte, una estrategia de talento TI. Puedes tener presupuesto, herramientas y urgencia, pero sin equipo no hay continuidad.
El siguiente movimiento sensato es revisar tu mapa de capacidades: ¿quién está construyendo la base de datos industrial, quién asegura TI/OT, quién lleva modelos a producción y quién se hace responsable del impacto en terreno? Si la respuesta es difusa, 2026 te va a salir más caro de lo que debería.