Fixar bandes salarials per a llocs emergents vol dir posar preu a un lloc de treball abans que el mercat en tingui un benchmark fiable: construeixes la banda a partir de llocs proxy consolidats, els ponderes segons les competències que el nou lloc necessita realment i afegeixes una prima només on les evidències demostren que cal. Així es fixa el salari d’un lloc nou, com ara AI engineer, prompt engineer o responsable de governança de la IA, d’una manera que pots explicar a la direcció, a les persones candidates i, cada cop més, als reguladors.
El problema és real. Les dades d’ofertes de feina de TalentUp mostren que les ofertes amb denominacions d’IA en set països europeus van passar d’unes 10 a 32 per cada 100 ofertes d’enginyer de programari entre el 2024 i el 2026. Tanmateix, per a moltes d’aquestes denominacions, menys de 20 ofertes per país indiquen un salari, massa poques per a un benchmark fiable. Aquesta guia presenta un mètode de cinc passos amb llocs proxy, les primes salarials del 2026 que veiem a les ofertes, un exemple pràctic i la documentació que necessitaràs quan es transposi la Directiva europea de transparència salarial.
Punts clau
- Fixa la retribució dels llocs emergents a partir de dos o tres llocs proxy, ponderats segons el solapament de competències, no a partir d’una única coincidència de denominació ni del que demana la persona candidata.
- A les ofertes del 2026, els AI engineers es van publicar amb un +6,2% respecte als enginyers de programari a Polònia, un +20,5% a Espanya i un +23,1% al Regne Unit; la prima no és universal.
- La prima es redueix amb la seniority: a Polònia era del +15,4% en el nivell intermedi, però només del +1,5% en el nivell sènior.
- Les bandes dels llocs d’IA no són més àmplies que les dels proxies, així que gestiona la incertesa amb una data de revisió de sis mesos o menys.
- Documenta els proxies, les ponderacions, la prima i les evidències de cada nova banda: amb la Directiva de transparència salarial, un cop transposada, hauràs de poder explicar la retribució amb criteris objectius i neutres pel que fa al gènere.
Per què el benchmarking tradicional no funciona amb els llocs nous
El benchmarking tradicional associa una denominació de lloc a un conjunt de dades, llegeix els percentils 25, 50 i 75 i construeix una banda al seu voltant. Funciona quan la denominació s’utilitza de manera coherent i la mostra és prou gran. Amb els llocs emergents no es compleix cap de les dues condicions.
- Les denominacions volen dir coses diferents. El “prompt engineer” d’una empresa redacta i prova prompts per a un xatbot; el d’una altra construeix fluxos d’agents de diversos passos connectats als sistemes principals. “AI engineer” abasta des d’un aprenent fins a un founding engineer amb 180.000 £ més participació en el capital, tots dos visibles a la nostra mostra del 2026.
- Les mostres són escasses. Entre el gener i el setembre del 2026, TalentUp va trobar 272 ofertes de prompt engineer, 441 de governança/ètica de la IA i 874 d’AI product manager en set grans mercats europeus, però cap país no tenia més de 20 ofertes amb salari per a cap d’aquestes tres denominacions.
- Les persones candidates omplen el buit. Sense un punt de referència, els responsables de contractació s’ancoren en la xifra de la persona candidata, cosa que porta a pagar de més (i a compressió salarial amb la plantilla actual), a pagar de menys i perdre la contractació, o a endarrerir l’oferta.
La solució no és esperar que les enquestes es posin al dia, sinó fer servir un mètode que no depengui d’una coincidència de denominació. Per entendre com estan sorgint aquests llocs, consulta les nostres guies sobre la IA a RH i la fluïdesa en IA.
Tyria Taylor-Matthews, directiva de Total Rewards i tecnologia de RH a Zeus, defensa que la solució és afegir una capa de competències a l’arquitectura de llocs en lloc d’abandonar-la:
Tyria Taylor-MatthewsDirectiva de Total Rewards i tecnologia de RH, Zeus
Les competències crítiques poden sorgir més de pressa del que s’actualitzen les descripcions de lloc. […] Però no crec que la resposta sigui substituir la retribució basada en el lloc. L’oportunitat és connectar-les totes dues. […] Sense arquitectura de llocs, la retribució basada en competències pot esdevenir difícil de governar.
Què mostren les dades de TalentUp sobre la retribució dels llocs d’IA el 2026
+23,1%
ofertes d’AI engineer respecte a enginyer de programari al Regne Unit (n = 60 davant de 607)
+6,2%
ofertes d’AI engineer respecte a enginyer de programari a Polònia (n = 257 davant de 861)
32
ofertes amb denominació d’IA per cada 100 ofertes d’enginyer de programari el 2026, davant d’unes 10 el 2024
Font: base de dades d'ofertes de feina de TalentUp, gener–setembre del 2026. Medianes dels salaris anuals publicats, deduplicades.
Hem comparat els salaris publicats per a les noves denominacions d’IA amb els seus proxies més habituals als països europeus amb prou ofertes amb salari. Només es mostren les cel·les amb almenys 40 ofertes amb salari.
| País |
AI engineer |
ML engineer |
Enginyer de programari (proxy) |
Data scientist (proxy) |
AI engineer respecte a enginyer de programari |
| Regne Unit |
91.692 € (n = 60) |
n < 40 |
74.500 € (n = 607) |
73.710 € (n = 71) |
+23,1% |
| Espanya |
66.250 € (n = 46) |
45.000 € (n = 65) |
55.000 € (n = 270) |
42.500 € (n = 64) |
+20,5% |
| Polònia |
66.833 € (n = 257) |
66.646 € (n = 129) |
62.959 € (n = 861) |
65.094 € (n = 116) |
+6,2% |
| Itàlia |
48.000 € (n = 53) |
n < 40 |
50.000 € (n = 236) |
n < 40 |
−4,0% |
Salari brut anual medià publicat en EUR (Regne Unit i Polònia convertits des de la moneda local), tots els nivells de seniority.
Quatre conclusions importen a qui hagi de fixar la retribució d’un lloc nou:
- La prima d’IA és real, però no universal. Ronda una cinquena part al Regne Unit i a Espanya, és petita a Polònia i inexistent a Itàlia. Aplicar una única “prima d’IA” a tots els països seria un error en la majoria.
- Denominacions semblants no es comporten igual. A Espanya, les ofertes d’ML engineer es van publicar un 18,2% per sota de les d’enginyer de programari, mentre que les d’AI engineer eren un 20,5% per sobre. Per si soles, les denominacions són un senyal feble del salari, i per això és important el pas 1.
- La prima es redueix amb la seniority. A Polònia, el mercat amb la mostra més gran amb salari, les ofertes d’AI engineer de nivell intermedi eren un 15,4% superiors a les d’enginyer de programari del mateix nivell (60.924 €, n = 87 davant de 52.774 €, n = 332), però les de nivell sènior només un 1,5% superiors (69.047 €, n = 155 davant de 67.998 €, n = 481).
- Les bandes no són més àmplies per als llocs nous. A Polònia, l’amplitud mediana de la banda publicada era del 25,4% per a AI engineer (n = 251), del 23,6% per a MLOps engineer (n = 42) i del 35,0% per a ML engineer (n = 124), davant del 32,8% dels enginyers de programari (n = 798) i el 29,8% dels data scientists (n = 114). Les empreses no fan servir bandes més àmplies per cobrir la seva incertesa.
La demanda ha crescut ràpidament. A Espanya, el Regne Unit, Alemanya, França, els Països Baixos, Itàlia i Polònia, les ofertes amb denominació d’IA (AI, ML, LLM i MLOps engineers, prompt engineers, AI product managers i llocs de governança de la IA) van passar de 9,9 per cada 100 ofertes d’enginyer de programari el 2024 a 18,3 el 2025 i 32,1 el 2026 (gener–setembre de cada any). Sobre el total d’ofertes, van passar de 12,9 a 35,0 per cada 10.000.
Pas 1: defineix el lloc i assigna-li un nivell
Redacta una definició breu del lloc abans de mirar cap dada salarial. Ha d’indicar quines decisions pren la persona de manera autònoma, quines competències tècniques es requereixen i amb quina profunditat, l’abast de l’impacte (un equip, un producte, tota l’empresa) i com és un bon resultat al cap de sis mesos. Després, assigna-li un nivell dins de la teva arquitectura de llocs actual.
El nivell importa tant com la denominació. Les nostres dades de Polònia mostren que la prima d’IA en el nivell intermedi és deu vegades més gran que en el nivell sènior, així que una banda per a un “AI engineer sènior” calculada amb evidències de nivell intermedi quedarà massa alta.
Pas 2: tria llocs proxy amb dades sòlides
Tria dos o tres llocs consolidats que comparteixin les competències clau, la complexitat i l’abast del nou lloc, i que tinguin una mostra fiable al teu país i al teu nivell.
| Lloc emergent |
Llocs proxy habituals |
| AI engineer / LLM engineer |
Enginyer de programari, ML engineer, data scientist |
| MLOps engineer |
Enginyer DevOps o de plataforma, ML engineer |
| Prompt engineer |
Enginyer de programari, data scientist, especialista de QA o de continguts |
| AI product manager |
Product manager, product owner tècnic |
| Responsable de governança / ètica de la IA |
Responsable de compliment normatiu, delegat de protecció de dades, assessor jurídic |
Fes servir dades dels proxies del mateix país i nivell que la contractació. Les diferències salarials entre països són grans: a la nostra mostra, les ofertes d’enginyer de programari es van publicar amb 74.500 € al Regne Unit i 50.000 € a Itàlia. La nostra guia de benchmarking salarial internacional explica com mantenir un mètode coherent entre països.
Pas 3: descompon les competències i pondera els proxies
Divideix el lloc en blocs de competències i assigna a cada bloc una ponderació que reflecteixi quina part de la feina cobreix. Multiplica la mediana de cada proxy per la seva ponderació i suma els resultats per obtenir una àncora combinada. Les ponderacions han de sortir de la definició del lloc del pas 1, no del resultat que vols obtenir.
Combina proxies només quan cada competència sigui una part estable del lloc. Si el 90% de la feina és enginyeria de programari amb algunes eines d’IA afegides, fes servir el benchmark d’enginyer de programari i tracta el component d’IA com una possible prima al pas 4.
Pas 4: comprova amb evidències si hi ha una prima per escassetat
Una prima per sobre de l’àncora combinada només està justificada quan el mercat la mostra. Algunes evidències útils:
- Ofertes per denominació, quan n’hi hagi: compara la mediana de la nova denominació amb la del proxy al mateix nivell i al mateix país (com a la taula anterior).
- Els teus propis resultats de contractació: ofertes rebutjades per salari, temps de cobertura respecte al lloc proxy i percentatge de candidatures que arriben al nivell tècnic exigit.
- Ofertes de la competència que les persones candidates puguin acreditar.
Fixa la prima a partir d’aquestes evidències i limita-la perquè la nova banda no superi llocs consolidats de nivell més alt sense un motiu que puguis explicar. Les nostres dades del 2026 apunten a primes d’entre el 0% i el 23% aproximadament segons el país, i més petites en els nivells sènior. Si cap de les teves evidències no apunta a escassetat, fes servir l’àncora tal com és.
Brandon Patterson, directiu nord-americà de Total Rewards i compensació, defensa el mateix davant d’una prima generalitzada per a la feina amb IA:
Brandon PattersonDirectiu de Total Rewards i compensació
Els programes de compensació necessiten prou estructura per continuar sent equitatius i defensables, i alhora prou flexibilitat per reconèixer competències el valor de les quals pot canviar molt en un període relativament curt. Probablement la resposta no és una “prima d’IA” afegida a cada lloc que fa servir aquesta tecnologia. Es tracta d’entendre on les noves capacitats estan canviant de debò el valor de la feina i, a partir d’aquí, prendre decisions de compensació ben pensades.
Pas 5: construeix la banda i fixa una data de revisió
Converteix l’àncora en una banda de la manera habitual: punt mitjà a l’àncora, amb un mínim i un màxim al seu voltant. La nostra guia sobre com crear bandes salarials tracta l’amplitud, el solapament i la progressió dels punts mitjans; fes servir la penetració en la banda per decidir on s’ha de situar cada contractació.
Després, fixa una data de revisió de sis mesos o menys. La retribució dels llocs emergents es mou més de pressa que els cicles de revisió anuals, i un cicle curt és una manera més barata de gestionar la incertesa que una banda molt àmplia.
Exemple pràctic: fixar el salari d’un AI engineer de nivell intermedi a Espanya
Les medianes dels proxies que apareixen a continuació són dades d’ofertes de feina de TalentUp del 2026; les ponderacions, la prima i l’amplitud de la banda són eleccions il·lustratives per mostrar el mètode, no recomanacions.
Lloc: AI engineer de nivell intermedi que desenvolupa funcionalitats basades en LLM dins d’un producte existent, a Espanya. Aproximadament un 60% d’enginyeria de programari, un 25% d’avaluació de models i feina amb dades i un 15% de col·laboració amb els equips de producte i de negoci.
| Bloc de competències |
Proxy (Espanya, ofertes del 2026) |
Mediana del proxy |
Ponderació |
Contribució |
| Enginyeria de programari |
Enginyer de programari, nivell intermedi (n = 179) |
45.000 € |
60% |
27.000 € |
| Avaluació i dades |
Data scientist, nivell intermedi (n = 42) |
42.000 € |
25% |
10.500 € |
| Col·laboració amb producte |
Product manager, tots els nivells (n = 135) |
45.000 € |
15% |
6.750 € |
| Àncora combinada |
|
|
|
44.250 € |
- Prima. A Espanya, les ofertes d’AI engineer es van publicar un 20,5% per sobre de les d’enginyer de programari (n = 46 davant de 270). En aquest exemple, a més, es van perdre dues ofertes recents per salari, així que s’aplica una prima del 20%: 44.250 € × 1,20 ≈ 53.000 € de punt mitjà.
- Banda. Amb una amplitud de ±15% al voltant del punt mitjà, la banda queda en 45.000–61.000 €. La banda de contractació publicada per a una nova incorporació va del mínim al punt mitjà: 45.000–53.000 €.
- Control intern. El màxim de la banda queda per sota de la mediana de les ofertes d’enginyer de programari sènior a Espanya (65.000 €, n = 79), així que el nou lloc no supera els enginyers sènior.
- Contrast amb les dades per denominació. La mediana de totes les ofertes d’AI engineer a Espanya és de 66.250 €, molt per sobre del punt mitjà de 53.000 €. La mostra és petita (n = 46) i barreja nivells, així que en aquest exemple es decideix mantenir el punt mitjà basat en proxies, registrar la diferència i revisar-lo al cap de sis mesos, o abans si les dues ofertes següents es rebutgen per salari.
El resultat no és només una xifra, sinó un registre d’una pàgina amb els proxies, les ponderacions, la prima, les evidències i la data de revisió. Aquest registre és el que fa defensable la banda.
La Directiva europea de transparència salarial (2023/970) s’havia de transposar abans del 7 de juny de 2026, i les seves obligacions s’apliquen a través de la llei nacional de cada país un cop transposada. Diverses afecten com fixes la retribució dels llocs nous:
| Requisit de la Directiva |
Què significa per a un lloc nou |
| Estructures retributives basades en criteris objectius i neutres pel que fa al gènere, com ara competències, esforç, responsabilitat i condicions de treball (art. 4) |
Avalua el nou lloc amb els mateixos criteris de valoració de llocs que els llocs existents, no només amb dades de mercat |
| Salari inicial o banda abans de l’entrevista, i cap pregunta sobre l’historial salarial (art. 5) |
Necessites una banda abans de publicar l’oferta; no la pots fixar a partir del salari actual de la persona candidata. Consulta les expectatives salarials amb la Directiva |
| Criteris de retribució i de progressió salarial accessibles per a la plantilla (art. 6) |
El teu mètode de proxies i les teves regles de revisió s’han de poder explicar a la plantilla |
| Informació sobre la bretxa salarial de gènere per categoria de persones treballadores: anual a partir de 250 persones treballadores i cada tres anys de 150 a 249 des del 7 de juny de 2027; cada tres anys de 100 a 149 des del 7 de juny de 2031 (art. 9) |
El nou lloc ha d’encaixar en una categoria de persones treballadores que fan una mateixa feina o una feina d’igual valor |
| Avaluació retributiva conjunta si una bretxa no justificada del 5% o més no es corregeix en sis mesos (art. 10) |
Una prima pagada a un grup de noves incorporacions majoritàriament masculí, sense motius documentats, pot aparèixer com una bretxa no justificada |
| La càrrega de la prova passa a l’empresa en les reclamacions per discriminació retributiva (art. 18) |
El teu registre d’una pàgina és la prova que la banda es va fixar amb criteris objectius |
Que una prima impulsada pel mercat compti com a justificació objectiva dependrà de la legislació i la jurisprudència nacionals, així que guarda les evidències que avalen cada prima i revisa-la en el termini previst. Per veure totes les obligacions, consulta la nostra guia completa de la Directiva europea de transparència salarial i fes servir el benchmark salarial gratuït de transparència salarial per revisar les teves bandes.
Els responsables de contractació necessiten el mètode, no només la xifra: els proxies, les ponderacions, les evidències de qualsevol prima i la data de revisió. Quan entenen que la banda es basa en evidències i que es revisarà, és menys probable que aprovin ofertes fora de la banda sota la pressió de la persona candidata. Mostra’ls on se situa la nova banda respecte als llocs existents perquè vegin l’equilibri entre salaris de mercat i equitat interna.
Les persones candidates a llocs tècnics solen saber que hi ha poques dades per a la seva denominació. Una explicació breu, com ara “ancorada a la retribució d’enginyers de programari i data scientists del teu nivell a Espanya, amb una revisió al cap de sis mesos”, demostra que l’oferta està raonada. Si una persona candidata esmenta una xifra molt més alta, pregunta-li pel país, la mida de l’empresa i el nivell que hi ha al darrere; tracta una diferència confirmada com una evidència per a la teva propera revisió, no com un motiu automàtic per sortir de la banda.
Quan cal passar dels proxies a les dades de mercat directes
Els proxies són un punt de partida. A mesura que una denominació es consolida, les dades per denominació esdevenen més útils que una combinació. Defineix el canvi per endavant, per exemple quan trobis almenys 40–50 dades per a la denominació exacta, el nivell i el país en una font de confiança (el llindar utilitzat per a les taules d’aquest article és de 40 ofertes).
A cada revisió:
- Compara el teu punt mitjà basat en proxies amb les dades per denominació quan n’hi hagi. Una diferència de més del 10% aproximadament és un senyal per revisar les ponderacions, la prima o el nivell.
- Comprova els resultats de contractació: acceptació d’ofertes, temps de cobertura i rebutjos per motius salarials.
- Reclassifica el lloc en una família de llocs existent quan les seves responsabilitats i competències s’hagin estabilitzat i corresponguin a un nivell consolidat.
- Corregeix les primes que ja no estiguin justificades per a les noves contractacions i planifica com tractar la plantilla actual sense generar bretxes no justificades.
La nostra guia sobre com implantar el benchmarking salarial explica com integrar aquestes revisions en el teu cicle anual de compensació, i la nostra pàgina de metodologia explica com TalentUp recull i depura les dades salarials.
Fonts
- Base de dades d’ofertes de feina de TalentUp, gener–setembre del 2024, el 2025 i el 2026: salaris publicats per a denominacions d’IA i proxies al Regne Unit, Espanya, Polònia i Itàlia (unes 3.600 ofertes amb salari deduplicades) i volums per denominació en set països europeus (unes 19.100 ofertes amb denominació d’IA el 2026). Consulta el requadre de metodologia anterior.
- EUR-Lex, Directiva (UE) 2023/970 sobre transparència retributiva