Durante los últimos años, saber utilizar inteligencia artificial podía hacer destacar a un candidato en un proceso de selección. Hoy, esa ventaja empieza a convertirse en otra cosa: una expectativa.
El 2026 State of Marketing Careers Report de la American Marketing Association (AMA) apunta precisamente en esa dirección. Tras encuestar a más de 1.400 profesionales, analizar ofertas de empleo y entrevistar a líderes del sector, la organización concluye que la fluidez en IA está dejando de ser un elemento diferenciador para convertirse en una competencia de base.
La transformación ya se aprecia también en las ofertas de empleo. Según la AMA, la proporción de vacantes de marketing que mencionan inteligencia artificial se duplicó durante 2025. Al mismo tiempo, empiezan a aparecer perfiles que hace pocos años prácticamente no existían, como AI workflow designer o especialistas en agentic commerce.
Otro análisis independiente realizado sobre 180 ofertas de marketing B2B en Estados Unidos encontró referencias a inteligencia artificial en 60 de ellas: aproximadamente una de cada tres. Es una muestra limitada y debe interpretarse como una señal, no como una fotografía completa del mercado laboral. Pero la dirección parece clara: saber trabajar con IA empieza a formar parte del nuevo estándar profesional.
Y esto plantea una pregunta más interesante que “¿sabes usar ChatGPT?”:
¿Qué debería aprender hoy un profesional de marketing para seguir siendo competitivo?
Saber hacer prompts ya no es suficiente
El prompting fue la puerta de entrada a la inteligencia artificial generativa para muchos profesionales. Aprender a formular mejores instrucciones permitió producir textos, resumir documentos, generar ideas o acelerar determinadas tareas.
Pero convertir el prompting en una especialización profesional tiene un problema: cuanto mejores son los modelos, menos valor tiene simplemente saber escribir una instrucción sofisticada.
El verdadero salto está en otra parte.
Un marketer valioso no será necesariamente quien consiga que una IA redacte veinte copies en treinta segundos, sino quien sepa decidir qué hay que hacer, con qué datos, dentro de qué proceso, bajo qué criterios de calidad y para conseguir qué resultado de negocio.
La competencia que empieza a demandar el mercado no es saber conversar con una herramienta. Es saber incorporar la IA al trabajo.
El nuevo stack de skills del marketer
Para seguir siendo competitivo, el perfil de marketing necesita combinar cuatro capas que se potencian entre sí:
- IA y automatización. Entender qué pueden hacer los modelos, cómo integrarlos en workflows y cómo utilizar agentes y automatizaciones para acelerar investigación, producción, personalización, análisis o ejecución de campañas. No se trata de conocer todas las herramientas del mercado, sino de saber identificar dónde la IA genera una ventaja real.
- Analítica y datos. Cuanto más fácil sea producir contenido y ejecutar acciones, más importante será distinguir qué funciona de lo que simplemente genera ruido. Saber interpretar métricas, formular hipótesis, trabajar con datos y conectar actividad de marketing con resultados de negocio ganará peso.
- Estrategia y criterio. La IA puede multiplicar las opciones, pero alguien tiene que decidir cuáles merecen la pena. Posicionamiento, segmentación, propuesta de valor, priorización, conocimiento del cliente y visión de negocio siguen necesitando criterio. De hecho, pueden volverse todavía más importantes en un entorno donde producir es cada vez más barato.
- Creatividad y sensibilidad humana. Si todas las empresas tienen acceso a modelos capaces de generar textos, imágenes e ideas, tener acceso a la tecnología deja de ser una ventaja competitiva. El diferencial vuelve a estar en la originalidad, el gusto, la comprensión cultural, la capacidad de contar historias y la construcción de marcas que resulten relevantes para las personas.
Es significativo que el propio estudio de la AMA llegue a una conclusión similar. Entre las capacidades menos susceptibles de automatización sitúa ámbitos como la estrategia de marketing, la creatividad, el pensamiento crítico, el liderazgo, la inteligencia emocional o la toma de decisiones.
De ejecutar tareas a diseñar sistemas de trabajo
Quizá el cambio más profundo esté aquí.
Durante mucho tiempo, numerosas posiciones junior de marketing se construyeron alrededor de tareas: escribir contenidos, preparar informes, hacer research, configurar campañas, adaptar creatividades o buscar keywords.
Muchas de esas tareas son precisamente las que la IA puede acelerar más.
Eso no significa que desaparezca el marketer. Significa que cambia la unidad de valor de su trabajo.
El profesional empieza a pasar de ejecutar una tarea a diseñar el sistema que permite ejecutarla: definir el objetivo, aportar contexto, conectar herramientas, establecer reglas, supervisar el resultado y aprender de los datos.
De ahí que comiencen a surgir perfiles como AI workflow designer. No porque las empresas necesiten a alguien que conozca un prompt secreto, sino porque necesitan profesionales capaces de rediseñar procesos completos alrededor de la IA.
El mismo fenómeno explica la aparición de especialistas en agentic commerce: si los agentes empiezan a intervenir en la búsqueda, comparación y compra de productos, marketing tendrá que aprender no solo a comunicarse con consumidores, sino también a ser descubierto, interpretado y seleccionado por sistemas de IA.
La ventaja ya no será “usar IA”, sino saber qué hacer con ella
Hay una paradoja interesante en esta transformación.
Cuanto más accesible sea la inteligencia artificial, menos diferenciador será simplemente utilizarla.
En poco tiempo, decir “sé usar IA” en un CV probablemente aportará tanta información como decir hoy “sé utilizar internet”.
La diferencia estará en poder demostrar algo mucho más concreto:
sé utilizar IA para investigar mejor, tomar mejores decisiones, construir mejores campañas y generar mejores resultados.
Ese es también el cambio que deberían reflejar tanto la formación como los procesos de selección.
No necesitamos marketers que compitan con una máquina produciendo más rápido. Necesitamos profesionales capaces de combinar IA, datos, estrategia y creatividad para hacer un marketing mejor.
Porque la IA puede convertirse en una skill básica.
El criterio para utilizarla seguirá siendo el verdadero diferencial.
Cómo estamos formando en Skiller al marketer que viene
Este cambio en el mercado laboral también obliga a replantear cómo formamos a los profesionales de marketing.
En Skiller partimos de una idea sencilla: aprender IA no puede significar únicamente aprender a utilizar una herramienta o escribir mejores prompts. El objetivo es que el alumno sea capaz de aplicar tecnología, datos y estrategia a problemas reales de negocio.
Trabajamos con herramientas, ejercicios, proyectos y casos reales, acompañados por profesionales en activo que conocen de primera mano cómo están cambiando los equipos de marketing y tecnología.
Nuestra oferta combina precisamente las competencias que están ganando peso en este nuevo mercado: IA aplicada al marketing, automatización y agentes de IA, Data & Analytics, publicidad programática, PPC, Retail Media, Customer Data Platforms, Google Analytics 4 o Google Tag Manager, entre otras especializaciones.
Pero la clave no está en acumular herramientas.
Buscamos que un profesional aprenda a conectar las piezas: detectar un problema, entender los datos, elegir la tecnología adecuada, diseñar un workflow, ejecutar una estrategia, medir qué ocurre y tomar mejores decisiones a partir de los resultados.
Es decir, formar perfiles capaces de combinar:
IA + automatización + datos + estrategia + creatividad + visión de negocio.
Ese enfoque es especialmente importante porque los nuevos roles que empiezan a aparecer en marketing no requieren únicamente conocimiento técnico. Requieren perfiles híbridos. Un AI Marketing Specialist, por ejemplo, necesita entender qué procesos merece la pena automatizar, cómo diseñar workflows y trabajar con agentes, pero también qué audiencia quiere alcanzar, qué KPI importa y cuándo debe intervenir una persona. Esa es también la visión con la que estamos desarrollando la formación en Skiller.
La empleabilidad, por tanto, ya no consiste simplemente en poder añadir “Inteligencia Artificial” al apartado de habilidades de LinkedIn.
Consiste en poder demostrar:
“Sé utilizar la IA, los datos y la tecnología para resolver problemas de marketing.”
Y esa diferencia —entre conocer una herramienta y saber generar impacto con ella— es precisamente donde creemos que debe estar la formación.