Las empresas multinacionales que operan en la región (Google, Meta, MercadoLibre, Globant y muchas más) buscan un perfil bastante específico, y no siempre es el que uno imagina. Lo que separa a un candidato que llega a la entrevista de uno que queda filtrado en el primer paso es una combinación de habilidades digitales concretas. Acá te contamos cuáles son y cómo empezar a desarrollarlas.

La región se consolidó como hub de talento tech para empresas globales, lo que abrió muchas oportunidades pero también elevó la vara. Muchos profesionales tienen el conocimiento técnico, pero no saben cómo posicionarse para estos roles ni qué competencias adicionales marcan la diferencia. Entender qué miran estas empresas es el primer paso para prepararte.

Las habilidades más pedidas

Alfabetización en IA

Ya no es un diferencial exótico: es una expectativa. Saber usar herramientas de IA para ser más productivo, entender sus límites y aplicarlas al propio rol aparece cada vez más en las descripciones de puesto. El Future of Jobs Report del World Economic Forum ubica la alfabetización en IA entre las competencias de más rápido crecimiento.

Manejo de datos

Interpretar información, tomar decisiones basadas en datos y manejar herramientas de análisis se valora en casi cualquier rol, no solo en los técnicos. Incluso perfiles de marketing, producto u operaciones necesitan leer y accionar sobre datos.

Inglés técnico

Es el gran filtro invisible. Muchos procesos se caen no por falta de skills técnicas, sino porque el candidato no puede sostener una conversación de trabajo en inglés. En equipos globales, es la lengua franca del día a día.

Agilidad y adaptabilidad

Trabajar con metodologías ágiles, aprender rápido y adaptarse al cambio son competencias que estas empresas priorizan tanto como el conocimiento técnico, porque sus contextos cambian constantemente.

Qué diferencia a quien llega a la entrevista

Más allá del CV, estas empresas evalúan evidencia. Un candidato que muestra proyectos reales, que puede explicar cómo usó IA o datos para resolver un problema, y que se comunica con claridad en inglés parte con enorme ventaja. La diferencia no siempre está en saber más, sino en poder demostrarlo. Este análisis de los perfiles tech más demandados por las empresas ayuda a entender dónde están las oportunidades, y los estudios de McKinsey Digital refuerzan el peso creciente de las habilidades digitales aplicadas.

Cómo prepararte de forma concreta

• Sumá una habilidad de IA aplicada a tu rol: es el diferencial de mayor impacto hoy.

• Aprendé a trabajar con datos: aunque sea a nivel de interpretación y visualización básica.

• Practicá inglés técnico: orientado a tu área y a situaciones de trabajo reales, no genérico.

• Construí evidencia: proyectos, casos y un perfil profesional que muestre lo que sabés hacer.

Si querés mostrar habilidades de IA en una entrevista, este material sobre cómo demostrar tus habilidades de IA en la entrevista es muy útil.

Cursos recomendados de Coderhouse

• Curso de Introducción a la Inteligencia Artificial: para sumar la habilidad más pedida sin importar tu área.

• Carrera de Desarrollo Full Stack: uno de los perfiles técnicos más buscados por empresas globales.

• Carrera de AI Automation: para combinar automatización, IA y datos, un mix muy demandado.

Preguntas frecuentes

¿Necesito un título universitario para entrar a una multinacional tech?

Cada vez menos. Muchas de estas empresas priorizan habilidades demostrables y proyectos reales por encima del título formal, sobre todo en roles técnicos y digitales.

¿Qué habilidad conviene desarrollar primero?

La alfabetización en IA aplicada a tu rol es la de mayor impacto hoy, seguida del inglés técnico, que suele ser el filtro que más candidatos deja afuera.

¿El inglés es realmente indispensable?

En equipos globales, sí. Podés avanzar en algunas etapas sin dominarlo, pero la mayoría de los roles en multinacionales requieren sostener el trabajo diario en inglés.

¿Cómo demuestro estas habilidades si no tengo experiencia laboral?

Con proyectos propios, casos concretos y un portfolio que muestre cómo resolviste problemas usando IA, datos o desarrollo. La evidencia pesa más que la antigüedad.