El mundo laboral está cambiando a una velocidad que nadie imaginó, y la inteligencia artificial es el motor de esa transformación. Ya no basta con lo que aprendimos. La clave está en qué tan rápido podemos actualizarnos. Como decía Darwin, no sobrevive el más fuerte, sino el que mejor se adapta.
Y justamente ahí entran dos conceptos fundamentales: Reskilling y Upskilling.
¿Qué significa Reskilling y Upskilling?
En ambos casos, se trata de hacer una actualización profesional, sumar algo nuevo a tu perfil o cambiar de norte. Aunque ambos implican aprendizaje continuo, sus objetivos son distintos, pero complementarios. Veamos:
Upskilling
Significa adquirir habilidades que complementan y mejoran tu rol actual. Es decir, perfeccionamiento. Te conviertes en un experto en tu área, más eficiente en tu trabajo y más valioso para el mercado.
Ejemplo:
Una diseñadora gráfica aprende a usar herramientas de IA para generar bocetos en segundos. No cambia su rol, pero ahora puede explorar más ideas en menos tiempo y concentrarse en los detalles creativos que solo ella puede decidir.
Reskilling
En cambio, el reskilling consiste en aprender habilidades completamente nuevas para cambiar de rol o incluso de área de trabajo. Es un cambio de rumbo. El objetivo es prepararte para un nuevo camino, especialmente si tu puesto actual corre riesgo de automatización.
Ejemplo:
Un asistente administrativo —un rol altamente automatizable— realiza un bootcamp intensivo en análisis de datos y se reubica como Data Analyst Junior.
La demanda por lo humano
Mientras la IA procesa datos, las empresas buscan lo que solo los humanos pueden aportar, como el juicio crítico, la creatividad, la ética y la adaptabilidad.
Por eso, los programas de formación más exitosos integran tanto habilidades técnicas como power skills humanas.
¿Algún plan de acción?
Evalúa tu rol actual
Identifica qué tareas de tu trabajo podrían ser automatizadas. Eso te dará claridad sobre si necesitas upskilling (complementar) o reskilling (cambiar).
Detecta tus brechas competitivas
¿Qué habilidades tecnológicas te faltan? Puede ser desde nociones básicas de IA hasta manejo de herramientas como Python, SQL o modelos LLM.
Conviértete en el director de la IA
No necesitas ser desarrollador si no te interesa. Tu meta es convertirte en el profesional que sabe cómo hacer que la IA trabaje para ti, dentro de tu especialidad.
Piensa en el reskilling y el upskilling como una inversión en tu carrera. Empieza de a poco, aprende todos los días y prepárate para los roles que se están abriendo.