Las empresas llevan años haciendo planificación de plantillas. Calculan cuántas personas necesitan, revisan sus presupuestos, identifican vacantes y ponen en marcha los procesos de selección. Sin embargo, hay una pregunta que muchas organizaciones todavía no saben responder con suficiente precisión: ¿tenemos hoy las capacidades que necesitaremos mañana para cumplir nuestros objetivos de negocio o estamos reaccionando sobre la marcha? Y mejor aún, ¿cómo podemos utilizar los datos para la estrategia de talento?
La transformación digital, la inteligencia artificial y la evolución de los modelos de negocio están cambiando las necesidades de talento a una velocidad que hace cada vez más difícil planificar utilizando únicamente datos históricos, organigramas o previsiones de contratación. Un puesto que hoy parece imprescindible puede transformarse en pocos meses. Una capacidad que antes estaba concentrada en equipos tecnológicos puede empezar a ser necesaria en Finanzas, Marketing, Operaciones o Recursos Humanos. Y un perfil que parece fácil de encontrar puede convertirse en un auténtico cuello de botella cuando varias empresas compiten por las mismas competencias.
Aquí es donde entran en juego dos conceptos cada vez más importantes para la gestión de personas: Workforce Planning y Talent Intelligence. Pero ¿qué significan exactamente? ¿Cómo se aplican en una empresa? ¿Qué datos necesitamos para tomar mejores decisiones? Y, sobre todo, ¿cómo podemos utilizar esta información para anticiparnos a las necesidades de talento en lugar de limitarnos a reaccionar cuando aparece una vacante?
Para responder a estas preguntas, utilizaremos datos del informe Análisis del mercado de talento de Data e IA en España 2026, elaborado por TalentHackers en colaboración con IndesIA, que estará disponible muy pronto (suscríbete a nuestra Newsletter para recibirlo). Un estudio que permite entender cómo está evolucionando el mercado español y, especialmente, cómo trasladar esa información a decisiones reales de planificación de talento. En definitiva, un ejemplo del uso de datos en la estrategia de talento.
¿Qué es el Talent Intelligence y qué tiene que ver con el Workforce Planning?
El Workforce Planning, también conocido como planificación estratégica de plantillas, es el proceso mediante el cual una organización identifica qué personas y capacidades necesita para alcanzar sus objetivos de negocio, tanto en el presente como en el futuro. No es sólo calcular cuántos empleados necesitaremos el próximo año, sino entender qué trabajo tendrá que realizar la organización, qué competencias serán necesarias y cómo conseguirlas. Se trata, por tanto, de planificar capacidades, no puestos de trabajo. Y resulta de una combinación de tres dimensiones: la situación actual, las necesidades futuras y la disponibilidad de talento en la organización.
Si el Workforce Planning nos ayuda a definir qué talento necesita una organización, el Talent Intelligence —o inteligencia de datos aplicada a la gestión de talento— nos proporciona la información necesaria para tomar esas decisiones con conocimiento del mercado. Añade una nueva dimensión: el mercado de talento. Y su valor reside en mirar más allá de la propia organización.
El Talent Intelligence consiste en recopilar, analizar e interpretar datos sobre profesionales, sobre ofertas de empleo, competencias, salarios, empresas, sectores, movilidad y tendencias del mercado laboral para convertirlos en información útil para la toma de decisiones.
¿Por qué cada vez es más importante utilizar datos en la estrategia de talento en España?
Que una compañía identifique que necesita reforzar sus capacidades de datos no debería esperar a tener un proyecto aprobado para empezar a buscar profesionales. Probablemente, en ese punto, ya sea demasiado tarde y la mayoría de los profesionales ya han sido fichados por la competencia. Una competencia por el talento que, por cierto, es cada vez mayor. Y de conseguir esas capacidades, no olvidemos, depende la consecución de los objetivos de negocio.
La compañía necesita anticiparse, identificar posibles candidatos internos e identificar los candidatos externos disponibles y cómo atraerlos. Es decir, debe conocer todas las alternativas disponibles en el mercado.
Y los datos nos están diciendo algo que tiene consecuencias directas para la planificación de las empresas: la demanda de determinadas capacidades está creciendo más rápido que la disponibilidad de profesionales.
Por ejemplo, en el Informe elaborado junto a IndesIA, identificamos un déficit estimado de 10.000 profesionales, un 35% de las vacantes, en España. Una brecha que seguirá incrementándose hasta 2030. En IA, el desequilibrio es mucho mayor. Las ofertas de empleo publicadas en 2025 crecieron un 60% respecto al año anterior.
No solo hablamos de un incremento de la contratación, sino de una transformación de las capacidades que necesitan las organizaciones. La IA está pasando de ser una iniciativa experimental a formar parte de los procesos, los productos y las operaciones de las empresas, y eso requiere profesionales capaces de diseñar, integrar, desplegar y mantener y gobernar estas soluciones.
Y la composición de los equipos también está cambiando. Un claro ejemplo en Data. Mientras que las contrataciones de Data Engineers (36,3% de las ofertas) y Data Analyst (23,2%) siguen siendo relevantes, el mayor incremento se da en perfiles de arquitectura, gobierno y calidad del dato, así como de su puesta en marcha en productos.
Para las organizaciones, la conclusión es clara: no será suficiente con competir por los especialistas disponibles. También tendrán que desarrollar capacidades internamente. Y no basta con estimar cuántos profesionales necesitaremos. Tenemos que identificar qué especialidades concretas serán críticas.
¿Y cómo utilizo datos en la estrategia de talento y la planificación de plantilla ?
No es necesario empezar con un modelo complejo ni disponer de una plataforma tecnológica avanzada. Lo importante es estructurar el proceso, conectar las decisiones de talento con las necesidades reales del negocio y contar con los datos necesarios. Aquí te dejamos cinco pasos prácticos para realizar un Workforce Planning basado en datos o con Talent Intelligence.
PASO 1. Entender la estrategia y los objetivos de negocio
¿Qué quiere conseguir la compañía en los próximos dos o tres años? ¿Va a entrar en nuevos mercados? ¿Quiere automatizar procesos? ¿Desarrollar nuevos productos? ¿Implantar IA? ¿Reducir costes o mejorar la productividad? Cada objetivo puede implicar necesidades de talento diferentes. El primer entregable debería ser un mapa de capacidades vinculado a los objetivos estratégicos.
Por ejemplo: Ingeniería de datos para integrar información procedente de máquinas y sensores; arquitectura Cloud para construir una infraestructura escalable; Machine Learning para desarrollar modelos predictivos; o MLOps para desplegar y mantener esos modelos.
PASO 2. Identificar qué capacidades tiene realmente la organización
Una vez definidas las necesidades futuras, hay que entender desde dónde partimos. Y el uso de datos en la estrategia de talento nos puede ayudar.
Aquí aparece uno de los errores más habituales: utilizar el puesto de trabajo (role-based) como única referencia para conocer las capacidades de una persona (skill-based). Dos profesionales con el mismo cargo pueden tener competencias muy diferentes. Y una persona que actualmente trabaja en otra área puede tener las capacidades necesarias para asumir una función nueva con un proceso de formación adecuado.
Aquí entran en juego diferentes análisis, de los que hablaremos con mayor profundidad en otros posts:
- Talent Criticality Assessment o assessment de criticidad: consiste en identificar qué profesionales son críticos para una organización, dónde existe mayor dependencia real de conocimiento, y cuáles son sus capacidades o experiencias. Esto nos ayudará a identificar el riesgo de perder talento y capacidades muy importantes para la compañía, y cómo abordar una futura estrategia de adquisición de las mismas.
- AI Augmented Workforce Assessment o assessment de capacidades aumentadas: se trata de evaluar más allá de los conocimientos técnicos, capacidad analítica, liderazgo, etc. Se trata de medir cómo aumenta la capacidad de trabajo de una persona cuando utiliza agentes de inteligencia artificial. El assessment no se limita a comprobar si el empleado sabe utilizar ChatGPT, sino a analizar qué tareas puede realizar con ayuda de agentes, qué procesos pueden ejecutarse más rápidamente, qué nuevas capacidades adquieren los profesionales, cómo cambia su productividad y capacidad de decisión, o qué nivel de supervisión humana sigue siendo necesario.
- Future of Work Assessment o automatización de tareas y roles del futuro: donde se analiza qué partes del trabajo de una persona pueden automatizarse y cómo podrían evolucionar sus funciones. Es importante entender que no se trata de determinar qué puestos van a desaparecer, sino de analizar qué tareas pueden automatizarse, cuáles seguirán necesitando intervención humana y qué nuevas responsabilidades pueden aparecer.
El segundo entregable aquí sería, además de estos assessments, realizar un inventario de skills que contemple: competencias técnicas, metodologías, capacidades funcionales, competencias de liderazgo y nivel de dominio, entre otros. También conviene identificar el grado de aplicación de cada competencia y su relación con el impacto en el negocio. Por ejemplo, saber utilizar Python no significa necesariamente tener capacidad para diseñar una arquitectura de datos o desplegar un modelo de Machine Learning en producción.
Esto será fundamental cuando queramos identificar talento interno con potencial de evolución.
PASO 3. Contrastar las necesidades con el mercado laboral
Aquí es donde el Talent Intelligence aporta un valor especialmente importante. Nos va a comprobar que, una vez identificadas las capacidades que necesitamos y no tenemos, están disponibles fuera de la organización. Conviene analizar: cuántos profesionales hay con esas competencias en España, en qué sectores y empresas trabajan, dónde se concentran geográficamente, qué experiencia tienen, cuál es su demanda real, qué salarios ofrece el mercado, qué empresas compiten por ese talento, etc.
No es lo mismo necesitar diez profesionales de desarrollo de software que necesitar diez especialistas en MLOps con experiencia en entornos industriales. La denominación del puesto puede parecer similar, pero la disponibilidad, la competencia y las condiciones de contratación pueden ser completamente diferentes.
Por ejemplo, imaginemos que una empresa quiere crear un equipo de Inteligencia Artificial de diez personas. Antes de abrir las vacantes, en TalentHackers analizamos el mercado español para nuestro cliente y encontramos un escenario en el que el 76,6% de las ofertas de IA presenta riesgo de no cubrirse. Este dato no significa que todas las vacantes de nuestra empresa vayan a quedar desiertas. Sí indica que estamos entrando en un mercado con una tensión importante.
La decisión no debería ser publicar diez ofertas y esperar resultados.
Debería ser conocer todas las alternativas del mercado. Y en este sentido, podemos dividir la necesidad en tres grupos:
- Especialistas imprescindibles que debemos incorporar externamente.
- Profesionales de Data, Cloud o Software que pueden evolucionar hacia funciones de IA mediante formación y experiencia práctica.
- Capacidades que podemos cubrir temporalmente mediante partners especializados mientras desarrollamos el equipo interno.
De esta forma, el plan de contratación deja de depender exclusivamente de encontrar profesionales disponibles en un mercado tensionado.
PASO 4. Identificar las brechas y diseñar diferentes escenarios.
Conocemos las capacidades que necesitamos, las que tenemos y las que podemos encontrar en el mercado gracias al uso de los datos en la estrategia de talento. Ahora toca identificar las diferencias. O, lo que es lo mismo, los skills gaps. Aquí será muy útil construir, como entregable, una matriz que permita comparar la situación actual con las necesidades futuras. Y a partir de esa matriz podemos construir diferentes escenarios: uno conservador priorizando el desarrollo de equipos actuales; uno de crecimiento, donde las nuevas contrataciones acompañan la expansión del negocio; o un escenario de transformación, donde la incorporación de nuevas tecnologías y capacidades requiere una reorganización de los equipos.
PASO 5. Definir un plan de acción y medir los resultados.
El Workforce Planning no termina con un diagnóstico. Tiene que traducirse en decisiones concretas. Para cada brecha identificada debemos decidir qué estrategia aplicar:
- Build: desarrollar las capacidades mediante formación, upskilling o reskilling.
- Buy: incorporar talento externo.
- Borrow: acceder temporalmente a capacidades mediante proveedores, partners o profesionales externos.
- Bot: automatizar tareas o procesos cuando tenga sentido, sin confundir la automatización con la eliminación indiscriminada de puestos.
También es importante establecer indicadores que permitan medir la evolución del plan. Algunos de los más útiles son: el porcentaje de cobertura de capacidades críticas, el tiempo necesario para cubrir posiciones estratégicas, el porcentaje de vacantes cubiertas mediante movilidad interna, el porcentaje de empleados que han desarrollado nuevas competencias, o el coste de adquisición de talento, entre otros indicadores.
La clave es revisar estos indicadores periódicamente. Las necesidades del negocio y el mercado cambian, por lo que el Workforce Planning debe entenderse como un proceso continuo, no como un ejercicio anual que queda cerrado después de aprobar el presupuesto.
Lleva tu Workforce Planning al siguiente nivel
En definitiva, el Workforce Planning basado en datos permite a las organizaciones dejar de reaccionar ante las necesidades de contratación y empezar a anticiparse a ellas. Pero para hacerlo no basta con conocer qué perfiles tenemos o cuáles necesitamos incorporar: también es necesario entender qué profesionales son críticos, cómo están evolucionando las capacidades de los equipos y qué impacto tendrá la tecnología en la forma de trabajar.
En este contexto, el uso de datos en la estrategia de talento o Talent Intelligence permite ir un paso más allá, aportando información para tomar decisiones sobre retención, desarrollo y transformación del talento. En el próximo artículo profundizaremos en cómo aplicar estos modelos a través de tres nuevos enfoques de evaluación: la criticidad y sustituibilidad del talento, las capacidades aumentadas por IA y la automatización de tareas y roles del futuro.
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