¿Qué es el workflow? La habilidad más demandada por las empresas de tecnología

En el nuevo mercado laboral de la inteligencia artificial, las empresas ya no solo buscan programadores, científicos de datos o expertos en modelos generativos. La habilidad que se está volviendo transversal se llama workflow, es decir, la capacidad de mirar un proceso de negocio, desarmarlo en pasos lógicos y volver a armarlo como una cadena automatizada que conecta personas, sistemas y herramientas, muchas de ellas impulsadas por inteligencia artificial.

La plataforma de empleos tecnológicos Get On Board lleva más de una década siguiendo el mercado laboral en América Latina y, en su informe más reciente, construido a partir de 1 millón de profesionales, 2 millones de postulaciones y 15,000 vacantes tech entre 2023 y septiembre de 2025, muestra que la adopción de tecnologías de inteligencia artificial (IA) en los anuncios de empleo pasó de 6% a 11% en dos años, con un crecimiento de 57% solo en el último año.

En ese universo, Get On Board clasificó 72 tecnologías y prácticas relacionadas con IA en cinco grandes categorías: machine learning “old school”, modelos de lenguaje grandes (LLM), herramientas nativas de IA para usuario final, prácticas adyacentes como chatbots, automatización y agentes, y menciones genéricas de “inteligencia artificial”.

Esa taxonomía permite ver no solo qué modelos se usan, sino qué tipo de trabajo se está automatizando en la práctica, desde la infraestructura hasta las tareas repetitivas de áreas no técnicas.

“Esto es para todos, porque es algo que lo hemos visto de manera bastante transversal (…) son automatizaciones de workflows. Y esto literalmente le sirve a todo el mundo. Todos ustedes que están acá solo pueden ganar aprendiendo automatizaciones de workflows”, dijo Sergio Nouvel, director y cofundador de Get on Board, durante la presentación del estudio Impact of AI 2025.

Workflow no es un cargo ni un lenguaje de programación, sino una metahabilidad (metaskill): entender qué pasa entre que un cliente firma un contrato y recibe una factura; cuando entra un lead de ventas y se convierte en oportunidad o entre que se abre un ticket de soporte y se cierra. La novedad es que, según los datos de Get On Board, 19% de las menciones a IA en empleos no tecnológicos ya alude a herramientas de automatización de workflows.

“El sistema de herramientas de automatización de workflows está evolucionando mucho… muchas son low code o no code, o sea, ni siquiera la gente empieza a programar, solo tiene que tener pensamiento lógico y entender qué quieres que pase”, dijo Nouvel.

Falta de talento

Para las empresas, la automatización de workflows es una respuesta directa a dos presiones simultáneas: la escasez de talento tecnológico y la necesidad de hacer más con equipos pequeños.

Álvaro Echeverría, director general de la startup de logística SimpliRoute, describe un mercado en el que las vacantes tecnológicas tardan de dos a cinco meses en cubrirse y donde casi una de cada dos posiciones se queda abierta en el corto plazo, pese a que México gradúa miles de ingenieros al año.

“Hoy día las vacantes más tecnológicas cuesta bastante cubrirlas. Hay sectores estratégicos como la logística y el e-commerce que dependemos mucho de ese talento para poder hacerlo y muchas de las vacantes, una de cada dos casi, quedan abiertas sin poder cubrirse en el corto plazo”, dijo Echeverría en entrevista.

En ese contexto, automatizar workflows deja de ser un lujo y se vuelve una estrategia de supervivencia. Echeverría explicó que, aunque SimpliRoute es una empresa tecnológica, seguía teniendo muchos procesos manuales internos: facturación, cobranza, comunicación recurrente con clientes, sincronización con sistemas como Salesforce. La respuesta fue convertir esos flujos en cadenas automatizadas, apoyadas en herramientas como n8n, Make o plataformas de agentes.

“Hoy día, por ejemplo, nosotros tenemos todo el proceso de facturación, cobranza y comunicación con el cliente 100% automatizada con un agente, eso hace que al final del día yo pueda mantener un equipo mucho más pequeño que es mucho más productivo y que hace muchas cosas”.

La lectura coincide con el informe de Get On Board. Cuando la IA llega a las descripciones de puesto es porque dejó de ser un experimento y se volvió parte de la operación diaria. El cofundador de la plataforma advirtió que, más allá de los modelos de machine learning o de los LLM, lo que está creciendo más rápido son las menciones de herramientas nativas de IA (con un salto de 1,350% entre 2023 y 2025) y de prácticas adyacentes como automatización y orquestación de procesos.

“Creo que todos tenemos algún proceso en nuestro trabajo que podría funcionar mucho mejor. Y si somos nosotros quienes aprendemos a hacerlo, ganamos una ventaja sobre el resto (…) este es un conocimiento que se va a necesitar cada vez más”, dijo.

Para los trabajadores, esto implica un cambio de identidad profesional. Echeverría distingue entre los especialistas que construyen productos de IA (data scientists con doctorados y formación matemática profunda) y, por otro, el resto del equipo, que debe incorporar la IA y la automatización a su día a día para ganar productividad. Ahí es donde la habilidad de workflow se vuelve universal, diseñar agentes que se encargan de tareas recurrentes, conectar sistemas con integraciones automatizadas y revisar que lo que hace la máquina tenga sentido para el negocio.

“Para trabajar en un startup tienes que ser altamente tecnológico, altamente eficiente y con mucho nivel de automatización de tu trabajo. Es bien difícil que, hoy día, en una empresa tecnológica, puedas trabajar si no te manejas en tu día a día con herramientas para la generación de contenido, para la generación de código, para la automatización de tu trabajo, para generar agentes”, dijo Echeverría.

rodrigo.riquelme@eleconomista.mx