Barómetro de la IA en el mundo laboral 2026, edición México

Barómetro de la IA en el mundo laboral 2026, edición México
  • Análisis
  • 6 minutos de lectura
  • Junio 2026

La inteligencia artificial está transformando el empleo en México al acelerar la evolución de habilidades, aumentar la demanda de talento especializado y redefinir los perfiles profesionales más expuestos a esta tecnología. El Barómetro de la IA en el mundo laboral 2026 de PwC analiza cómo estos cambios impactan la productividad, los salarios y la fuerza laboral.


¿Cómo afecta la inteligencia artificial al empleo y el talento?

El Barómetro de la IA en el mundo laboral 2026 de PwC analizó mil millones de ofertas de empleo alrededor del mundo para medir cómo la inteligencia artificial (IA) transforma empleos, salarios y habilidades. 

Los hallazgos muestran que las empresas que adoptan la IA con intención logran mayor productividad, elevan salarios y transforman habilidades a otra velocidad. En México la adopción aún es temprana, aunque la demanda de talento capaz de usar y desarrollar esta tecnología crece de forma sostenida.

Hallazgos globales:

  • Desde 2022, los sectores más expuestos a la IA triplicaron su ventaja en crecimiento de productividad frente a los menos expuestos

  • Las compañías con mayores ganancias de productividad usan la IA para amplificar el desempeño humano, no para sustituirlo, y elevan tanto remuneraciones como su plantilla laboral

  • En los trabajos más expuestos a la IA, las habilidades cambian al doble de velocidad, una brecha 75% mayor que la del año anterior

  • Los roles junior expuestos a la IA tienen siete veces más probabilidad de exigir capacidades senior como liderazgo y pensamiento estratégico


¿Cómo está evolucionando la demanda de talento en inteligencia artificial en México?

Aunque la adopción de la inteligencia artificial en las empresas aún está en fases tempranas, la demanda de talento capaz de usar y desarrollar esta tecnología va en crecimiento. Durante 2025, las ofertas de empleo que exigen habilidades en IA sumaron cerca de 35 mil nuevas vacantes.

Número total y proporción de ofertas de empleo que requieren habilidades relacionadas con la IA en México, 2021–2025

Número total y proporción de ofertas de empleo que requieren habilidades relacionadas con la IA en México, 2021–2025

Explora los hallazgos locales

La inteligencia artificial rediseña el perfil de habilidades del talento

Los resultados destacan que las ocupaciones más expuestas a la IA están transformando las habilidades del talento, aunque también podría influir factores del mercado y dinámicas sectoriales.

Hallazgos clave:

  • Las descripciones de puesto pierden precisión. En las ocupaciones más expuestas a la IA, las empresas demandan en promedio 232 habilidades nuevas que no aparecían en 2021 

  • El talento mexicano adopta el uso de la IA. La mayor parte del crecimiento de la demanda en México se concentra en roles de usuario

  • Presión transversal sobre el talento. La transformación de habilidades avanza en todos los niveles de exposición a la IA, no solo en los roles más expuestos, lo que podría indicar que la presión sobre el talento se extiende a lo largo del mercado laboral 


Preguntas frecuentes sobre Inteligencia Artificial en el trabajo

 

El Barómetro de la IA en el mundo laboral 2026, edición México es el estudio de PwC que mide la adopción de Inteligencia Artificial (IA) en el trabajo a partir del análisis de ofertas laborales reales, con corte específico para el mercado mexicano.

El sector de Tecnología, Medios y Telecomunicaciones (TMT) lidera la intensidad de uso de Inteligencia Artificial en México y concentra 11.3% de los roles de desarrollador, la proporción más alta entre todos los sectores analizados en el estudio. 

El uso de talento de roles de desarrollador podría indicar que TMT no solo adopta IA en flujos operativos, sino que construye capacidades técnicas propias para diseñar, entrenar y desplegar modelos. Esto podría deberse a: 

  • Madurez digital instalada: TMT opera sobre infraestructura cloud, arquitecturas de datos consolidadas y pipelines de información en tiempo real, condiciones que reducen la fricción para incorporar machine learning, deep learning y modelos generativos en producto

  • IA como núcleo del modelo de negocio: a diferencia de sectores donde la IA es palanca de eficiencia, en TMT la Inteligencia Artificial es componente del producto vendido (motores de recomendación, personalización, automatización de redes, ciberseguridad, contenido sintético), lo que justifica inversión en perfiles de desarrollador

  • Densidad de casos de uso escalables: la naturaleza digital de los productos TMT permite que un mismo modelo de IA se despliegue sobre millones de usuarios con costo marginal bajo, lo que multiplica el retorno de cada contratación especializada

Las empresas en México necesitan convertir la adopción de la inteligencia artificial en retorno medible. Para lograrlo, deben articular decisiones de negocio, talento y tecnología de forma simultánea bajo cinco enfoques:

  • Priorización de casos de uso: enfocar la IA en procesos con impacto medible en eficiencia, ingresos y/o experiencia

  • Articulación de talento híbrido: combinar conocimiento funcional con IA aplicada vía upskilling y reskilling

  • Enfoque sectorial diferenciado: ajustar la estrategia según la madurez digital de la industria

  • Rediseño de roles: transformar perfiles para liberar productividad, no solo automatizar tareas

  • Gobernanza de datos escalable: construir plataformas interoperables con controles de calidad y riesgo

La adopción efectiva de IA exige decisiones integradas, no iniciativas dispersas.


Ponte en contacto

Eduardo Reyes

Eduardo Reyes

Socio líder de consultoría, PwC México

Claudia Lorena Zarco

Claudia Lorena Zarco

Managing Director - Workforce Solutions, PwC México

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