La inteligencia artificial está cambiando no solo las herramientas que utilizan los equipos de TI, sino también lo que significa estar preparado para trabajar con ellas. Saber cómo desplegar un modelo, automatizar una tarea o integrar una solución ya no será suficiente, y los profesionales también necesitarán entender cómo se gobierna la IA, qué riesgos introduce, cómo se supervisa, cómo se mide su rendimiento y qué impacto tiene en el negocio.
Este cambio nos obligará a replantear la formación tecnológica. Durante años, muchas organizaciones han dividido las competencias en distintas áreas, como el desarrollo y cumplimiento normativo por un lado y la ciberseguridad por otro. La IA rompe esas fronteras, y un único sistema puede depender de la calidad de los datos, incorporar servicios de terceros, afectar a la seguridad, requerir supervisión humana y, en última instancia, tener que aportar un valor medible al negocio.
Por eso, la alfabetización en IA no puede reducirse a aprender a utilizar herramientas de IA generativa. Los especialistas en TI necesitan una comprensión más amplia del ciclo de vida de los sistemas; cómo se asignan las responsabilidades, cómo se evalúan los riesgos, cómo se supervisa a los proveedores o cómo se revisa el rendimiento. Esto empieza con una formación específica que proporcione a los equipos, los conocimientos necesarios para comprender tanto las oportunidades como los requisitos concretos de gobernanza asociados a la IA.
Por este motivo, el valor de las certificaciones también está cambiando. En un mercado en el que las herramientas evolucionan a gran velocidad, demostrar dominio de una única tecnología puede no ser suficiente. Las empresas necesitarán profesionales que demuestren que saben aplicar criterios coherentes, identificar carencias y convertir los principios de gobernanza en procesos repetibles. El foco debe pasar del conocimiento aislado a capacidades que puedan mantenerse y mejorarse con el tiempo. Esto también implica adaptar la formación a los distintos roles, quien desarrolla un sistema de IA no necesita exactamente las mismas competencias que quien lo supervisa, lo audita o decide si debe utilizarse.
Este es uno de los objetivos de CMMI AI Maturity (CMMI AIM), la iniciativa lanzada por ISACA en respuesta a la evolución de las necesidades del mercado. El modelo incorpora una perspectiva de IA en las 31 Áreas de Práctica de CMMI y aborda ámbitos como los datos, el desarrollo, las personas, la ciberseguridad,y los proveedores. Su enfoque formativo está diseñado para ayudar a los profesionales a evaluar cómo opera una organización, identificar debilidades, priorizar mejoras y vincular la adopción de la IA con objetivos medibles.
El profesional de TI del futuro será más híbrido. Seguirá necesitando una base técnica sólida, pero también criterio para interpretar los riesgos, colaborar con otras áreas y comprender las consecuencias de una decisión tecnológica.
La IA no elimina la necesidad de especialización, sino que la hace más exigente. En un entorno en el que la tecnología cambia más rápido que las estructuras diseñadas para gestionarla, los profesionales más valiosos serán aquellos capaces de combinar conocimientos técnicos, responsabilidad y aprendizaje continuo.
