Objetivo: listar 10 roles con alta proyección hacia 2026 y, para cada uno, detallar
habilidades demandadas + acciones concretas para prepararse (cursos, práctica y proyectos).
Nota: no es garantía de empleo; es una guía de preparación basada en tendencias de mercado y necesidades tecnológicas/operativas.
Habilidades clave
- Python (bases sólidas)
- ML (modelos supervisados / no supervisados)
- Deep Learning básico
- MLOps (deploy, monitoreo, versionado)
- Evaluación y uso responsable de IA
Qué hacer (acciones)
- Aprender Python + NumPy + Pandas
- Practicar scikit-learn y/o PyTorch
- Crear 2–3 proyectos reales (clasificación, predicción, NLP)
- Desplegar un modelo como API simple
- Documentar métricas y límites (sesgo, datos, drift)
Habilidades clave
- Redes (TCP/IP, DNS, HTTP)
- Seguridad defensiva (SOC, SIEM, detección)
- Seguridad ofensiva básica (pentest ético)
- Gestión de riesgos y hardening
- Cloud security (IAM, logging)
Qué hacer (acciones)
- Reforzar fundamentos de redes
- Practicar en laboratorios (CTF, simuladores)
- Aprender conceptos SOC: logs, alertas, correlación
- Entender IAM y controles en AWS/Azure
- Certificación inicial (ej.: Security+ o equivalente)
Habilidades clave
- Servicios cloud (compute, storage, networking)
- Alta disponibilidad y resiliencia
- Infraestructura como código (IaC)
- Observabilidad (logs, métricas, trazas)
- Optimización de costos
Qué hacer (acciones)
- Elegir 1 cloud principal (AWS o Azure)
- Implementar una arquitectura simple (app + DB + storage)
- Aprender Terraform / Bicep / CloudFormation
- Practicar seguridad básica (IAM, secretos, redes)
- Certificación associate (opcional pero útil)
Habilidades clave
- SQL avanzado (joins, window functions)
- Modelado de datos (star schema)
- ETL / pipelines (batch y/o streaming)
- Python para data (Pandas)
- Visualización (Power BI / Tableau)
Qué hacer (acciones)
- Dominar SQL con casos reales
- Construir un dataset y pipeline (ingesta→limpieza→modelo)
- Crear dashboards con KPIs y storytelling
- Implementar controles de calidad de datos
- Documentar definiciones y reglas de negocio
Habilidades clave
- Fundamentos de sistemas energéticos
- Análisis de impacto y métricas (ESG)
- Regulación y cumplimiento
- Gestión de proyectos
- Data aplicada a energía (forecast/consumo)
Qué hacer (acciones)
- Estudiar solar/eólica/almacenamiento (básico)
- Aprender reporting ESG y métricas de huella
- Proyectos: optimización de consumo o costos
- Conocer incentivos/regulaciones locales
- Certificaciones verdes (según país/sector)
Habilidades clave
- PLCs y automatización industrial
- Instrumentación (sensores y actuadores)
- Lectura de planos y documentación técnica
- Mantenimiento predictivo básico
- Seguridad industrial
Qué hacer (acciones)
- Tomar cursos técnicos (PLC/automatización)
- Practicar con simuladores de PLC
- Aprender fundamentos de IoT industrial
- Proyectos: monitoreo de máquina (sensores→dashboard)
- Certificación técnica local (según industria)
Habilidades clave
- Conocimiento clínico o de laboratorio (según rol)
- Sistemas de información (EHR, registros)
- Privacidad (manejo responsable de datos)
- Procesos y mejora continua
- Data básica para seguimiento de indicadores
Qué hacer (acciones)
- Formación/certificación del rol clínico elegido
- Aprender flujos digitales y documentación
- Practicar métricas: tiempos, calidad, seguridad
- Proyectos: dashboard simple para procesos
- Actualizarse en herramientas y regulación
Habilidades clave
- Programación (Python/JS/Java/etc.)
- APIs (REST), autenticación
- Testing y debugging
- Git y control de versiones
- Buenas prácticas (seguridad, performance)
Qué hacer (acciones)
- Elegir una ruta: frontend o backend
- Construir 3 apps pequeñas (CRUD, auth, dashboard)
- Aprender bases de datos (SQL + nociones NoSQL)
- Integrar IA como herramienta (asistencia, no dependencia)
- Publicar proyectos (GitHub/portfolio)
Habilidades clave
- Automatización de procesos y control
- Robótica (conceptos, cinemática básica)
- Integración hardware/software
- Sensores, visión, telemetría
- Optimización y confiabilidad
Qué hacer (acciones)
- Aprender automatización + scripting
- Probar simuladores (robots/entornos)
- Proyecto: sensor→decisión→acción→registro
- Aprender seguridad en sistemas físicos
- Documentar y medir performance (latencia, fallos)
Habilidades clave
- Gobernanza de datos (catálogo, linaje, calidad)
- Privacidad (GDPR/CCPA según contexto)
- Gestión de riesgos y auditoría
- IA responsable (transparencia, límites)
- Políticas y procesos internos
Qué hacer (acciones)
- Estudiar principios de privacidad y compliance
- Implementar reglas de clasificación de datos
- Crear un “data dictionary” y estándares
- Proyectos: evaluación de riesgo de un caso de uso IA
- Certificaciones/curso en privacidad (opcional)
Goal: list 10 high-projection roles for 2026 and, for each one, provide
in-demand skills + concrete steps to build them (training, practice, and projects).
Note: this is not a job guarantee; it’s a preparation guide based on market trends and real operational/technical needs.
Key skills
- Strong Python fundamentals
- ML (supervised / unsupervised)
- Basic deep learning
- MLOps (deploy, monitoring, versioning)
- Evaluation & responsible AI usage
What to do (actions)
- Learn Python + NumPy + Pandas
- Practice with scikit-learn and/or PyTorch
- Build 2–3 real projects (classification, forecasting, NLP)
- Deploy a model as a simple API
- Document metrics and limitations (bias, drift)
Key skills
- Networking (TCP/IP, DNS, HTTP)
- Defensive security (SOC, SIEM, detection)
- Basic offensive security (ethical pentesting)
- Risk management & hardening
- Cloud security (IAM, logging)
What to do (actions)
- Strengthen networking fundamentals
- Practice in labs (CTFs, simulators)
- Learn SOC concepts: logs, alerts, correlation
- Understand IAM & controls in AWS/Azure
- Entry certification (e.g., Security+)
Key skills
- Core cloud services (compute, storage, networking)
- High availability & resilience
- Infrastructure as Code (IaC)
- Observability (logs, metrics, traces)
- Cost optimization
What to do (actions)
- Pick one main cloud (AWS or Azure)
- Build a simple architecture (app + DB + storage)
- Learn Terraform / Bicep / CloudFormation
- Practice baseline security (IAM, secrets, networks)
- Associate-level certification (optional)
Key skills
- Advanced SQL (joins, window functions)
- Data modeling (star schema)
- ETL / pipelines (batch and/or streaming)
- Python for data (Pandas)
- Visualization (Power BI / Tableau)
What to do (actions)
- Master SQL with real use cases
- Build a pipeline (ingest→clean→model)
- Create KPI dashboards + storytelling
- Add data quality checks
- Document definitions and business rules
Key skills
- Energy systems fundamentals
- Impact analysis & ESG metrics
- Regulations & compliance
- Project management
- Data applied to energy (demand/forecasting)
What to do (actions)
- Study solar/wind/storage basics
- Learn ESG reporting and carbon footprint metrics
- Projects: optimize consumption or costs
- Understand local incentives/regulations
- Green certifications (depending on sector)
Key skills
- PLCs and industrial automation
- Instrumentation (sensors & actuators)
- Reading technical documentation
- Basic predictive maintenance concepts
- Industrial safety
What to do (actions)
- Take technical courses (PLC/automation)
- Practice with PLC simulators
- Learn industrial IoT basics
- Project: machine monitoring (sensors→dashboard)
- Local technical certification (as applicable)
Key skills
- Clinical or lab knowledge (role-dependent)
- Information systems (EHR, documentation)
- Privacy (responsible data handling)
- Process improvement
- Basic analytics for operational metrics
What to do (actions)
- Train/certify for the chosen healthcare role
- Learn digital workflows and records
- Practice metrics: time, quality, safety
- Projects: simple process dashboard
- Stay current on tools and regulations
Key skills
- Programming fundamentals (Python/JS/Java/etc.)
- APIs (REST), authentication
- Testing and debugging
- Git and version control
- Best practices (security, performance)
What to do (actions)
- Pick a path: frontend or backend
- Build 3 small apps (CRUD, auth, dashboards)
- Learn databases (SQL + basic NoSQL concepts)
- Use AI as an assistant (not a dependency)
- Publish projects (GitHub/portfolio)
Key skills
- Process automation and control
- Robotics basics (kinematics concepts)
- Hardware/software integration
- Sensors, vision, telemetry
- Optimization and reliability
What to do (actions)
- Learn automation + scripting
- Use simulators for robotics environments
- Project: sense→decide→act→log
- Learn safety for physical systems
- Measure performance (latency, failure modes)
Key skills
- Data governance (catalog, lineage, quality)
- Privacy (GDPR/CCPA depending on context)
- Risk management and auditing
- Responsible AI principles
- Internal policies and processes
What to do (actions)
- Study privacy principles & compliance basics
- Implement data classification rules
- Create a data dictionary & standards
- Projects: risk assessment for an AI use case
- Privacy training/certification (optional)