Fijar bandas salariales para puestos emergentes significa poner precio a un puesto antes de que el mercado tenga un benchmark fiable para él: construyes la banda a partir de puestos proxy consolidados, los ponderas según las competencias que el nuevo puesto necesita realmente y añades una prima solo donde las evidencias demuestran que hace falta. Así se fija el salario de un puesto nuevo, como AI engineer, prompt engineer o responsable de gobernanza de IA, de una forma que puedes explicar a la dirección, a las personas candidatas y, cada vez más, a los reguladores.
El problema es real. Los datos de ofertas de empleo de TalentUp muestran que las ofertas con denominaciones de IA en siete países europeos pasaron de unas 10 a 32 por cada 100 ofertas de ingeniero de software entre 2024 y 2026. Sin embargo, para muchas de estas denominaciones, menos de 20 ofertas por país indican un salario, demasiado pocas para un benchmark fiable. Esta guía presenta un método de cinco pasos con puestos proxy, las primas salariales de 2026 que vemos en las ofertas, un ejemplo práctico y la documentación que necesitarás cuando se transponga la Directiva europea de transparencia salarial.
Puntos clave
- Fija la retribución de los puestos emergentes a partir de dos o tres puestos proxy, ponderados según el solapamiento de competencias, no a partir de una única coincidencia de denominación ni de lo que pide la persona candidata.
- En las ofertas de 2026, los AI engineers se publicaron con un +6,2% frente a los ingenieros de software en Polonia, un +20,5% en España y un +23,1% en el Reino Unido; la prima no es universal.
- La prima se reduce con la seniority: en Polonia era del +15,4% en nivel intermedio, pero solo del +1,5% en nivel senior.
- Las bandas de los puestos de IA no son más amplias que las de los proxies, así que gestiona la incertidumbre con una fecha de revisión de seis meses o menos.
- Documenta los proxies, las ponderaciones, la prima y las evidencias de cada nueva banda: con la Directiva de transparencia salarial, una vez transpuesta, tendrás que poder explicar la retribución con criterios objetivos y neutros en cuanto al género.
Por qué el benchmarking tradicional no funciona con los puestos nuevos
El benchmarking tradicional asocia una denominación de puesto a un conjunto de datos, lee los percentiles 25, 50 y 75 y construye una banda a su alrededor. Funciona cuando la denominación se usa de forma coherente y la muestra es lo bastante grande. Con los puestos emergentes no se cumple ninguna de las dos condiciones.
- Las denominaciones significan cosas distintas. El “prompt engineer” de una empresa redacta y prueba prompts para un chatbot; el de otra construye flujos de agentes de varios pasos conectados a los sistemas principales. “AI engineer” abarca desde un aprendiz hasta un founding engineer con 180.000 £ más participación en el capital, ambos visibles en nuestra muestra de 2026.
- Las muestras son escasas. Entre enero y septiembre de 2026, TalentUp encontró 272 ofertas de prompt engineer, 441 de gobernanza/ética de IA y 874 de AI product manager en siete grandes mercados europeos, pero ningún país tenía más de 20 ofertas con salario para ninguna de estas tres denominaciones.
- Las personas candidatas llenan el vacío. Sin un punto de referencia, los responsables de contratación se anclan en la cifra de la persona candidata, lo que lleva a pagar de más (y a compresión salarial con la plantilla actual), a pagar de menos y perder la contratación, o a retrasar la oferta.
La solución no es esperar a que las encuestas se pongan al día, sino usar un método que no dependa de una coincidencia de denominación. Para entender cómo están surgiendo estos puestos, consulta nuestras guías sobre la IA en RRHH y la fluidez en IA.
Tyria Taylor-Matthews, directiva de Total Rewards y tecnología de RRHH en Zeus, defiende que la solución es añadir una capa de competencias a la arquitectura de puestos en lugar de abandonarla:
Tyria Taylor-MatthewsDirectiva de Total Rewards y tecnología de RRHH, Zeus
Las competencias críticas pueden surgir más rápido de lo que se actualizan las descripciones de puesto. […] Pero no creo que la respuesta sea sustituir la retribución basada en el puesto. La oportunidad está en conectar ambas. […] Sin arquitectura de puestos, la retribución basada en competencias puede volverse difícil de gobernar.
Qué muestran los datos de TalentUp sobre la retribución de los puestos de IA en 2026
+23,1%
ofertas de AI engineer frente a ingeniero de software en el Reino Unido (n = 60 frente a 607)
+6,2%
ofertas de AI engineer frente a ingeniero de software en Polonia (n = 257 frente a 861)
32
ofertas con denominación de IA por cada 100 ofertas de ingeniero de software en 2026, frente a unas 10 en 2024
Fuente: base de datos de ofertas de empleo de TalentUp, enero–septiembre de 2026. Medianas de los salarios anuales publicados, deduplicadas.
Comparamos los salarios publicados para las nuevas denominaciones de IA con sus proxies más habituales en los países europeos con suficientes ofertas con salario. Solo se muestran las celdas con al menos 40 ofertas con salario.
| País |
AI engineer |
ML engineer |
Ingeniero de software (proxy) |
Data scientist (proxy) |
AI engineer frente a ingeniero de software |
| Reino Unido |
91.692 € (n = 60) |
n < 40 |
74.500 € (n = 607) |
73.710 € (n = 71) |
+23,1% |
| España |
66.250 € (n = 46) |
45.000 € (n = 65) |
55.000 € (n = 270) |
42.500 € (n = 64) |
+20,5% |
| Polonia |
66.833 € (n = 257) |
66.646 € (n = 129) |
62.959 € (n = 861) |
65.094 € (n = 116) |
+6,2% |
| Italia |
48.000 € (n = 53) |
n < 40 |
50.000 € (n = 236) |
n < 40 |
−4,0% |
Salario bruto anual mediano publicado en EUR (Reino Unido y Polonia convertidos desde la moneda local), todos los niveles de seniority.
Cuatro conclusiones importan a quien tenga que fijar la retribución de un puesto nuevo:
- La prima de IA es real, pero no universal. Ronda una quinta parte en el Reino Unido y en España, es pequeña en Polonia e inexistente en Italia. Aplicar una única “prima de IA” en todos los países sería un error en la mayoría de ellos.
- Denominaciones parecidas no se comportan igual. En España, las ofertas de ML engineer se publicaron un 18,2% por debajo de las de ingeniero de software, mientras que las de AI engineer estaban un 20,5% por encima. Por sí solas, las denominaciones son una señal débil del salario, y por eso importa el paso 1.
- La prima se reduce con la seniority. En Polonia, el mercado con la mayor muestra con salario, las ofertas de AI engineer de nivel intermedio estaban un 15,4% por encima de las de ingeniero de software del mismo nivel (60.924 €, n = 87 frente a 52.774 €, n = 332), pero las de nivel senior solo un 1,5% por encima (69.047 €, n = 155 frente a 67.998 €, n = 481).
- Las bandas no son más amplias para los puestos nuevos. En Polonia, la amplitud mediana de la banda publicada era del 25,4% para AI engineer (n = 251), del 23,6% para MLOps engineer (n = 42) y del 35,0% para ML engineer (n = 124), frente al 32,8% de los ingenieros de software (n = 798) y el 29,8% de los data scientists (n = 114). Las empresas no usan bandas más amplias para cubrir su incertidumbre.
La demanda ha crecido rápido. En España, el Reino Unido, Alemania, Francia, los Países Bajos, Italia y Polonia, las ofertas con denominación de IA (AI, ML, LLM y MLOps engineers, prompt engineers, AI product managers y puestos de gobernanza de IA) pasaron de 9,9 por cada 100 ofertas de ingeniero de software en 2024 a 18,3 en 2025 y 32,1 en 2026 (enero–septiembre de cada año). Sobre el total de ofertas, pasaron de 12,9 a 35,0 por cada 10.000.
Cómo fijar el salario de un puesto nuevo: cinco pasos
Paso 1: define el puesto y asígnale un nivel
Redacta una definición breve del puesto antes de mirar ningún dato salarial. Debe indicar qué decisiones toma la persona de forma autónoma, qué competencias técnicas se requieren y con qué profundidad, el alcance del impacto (un equipo, un producto, toda la empresa) y cómo es un buen resultado a los seis meses. Después, asígnale un nivel dentro de tu arquitectura de puestos actual.
El nivel importa tanto como la denominación. Nuestros datos de Polonia muestran que la prima de IA en nivel intermedio es diez veces mayor que en nivel senior, así que una banda para un “AI engineer senior” calculada con evidencias de nivel intermedio se quedará muy por encima.
Paso 2: elige puestos proxy con datos sólidos
Elige dos o tres puestos consolidados que compartan las competencias clave, la complejidad y el alcance del nuevo puesto, y que tengan una muestra fiable en tu país y en tu nivel.
| Puesto emergente |
Puestos proxy habituales |
| AI engineer / LLM engineer |
Ingeniero de software, ML engineer, data scientist |
| MLOps engineer |
Ingeniero DevOps o de plataforma, ML engineer |
| Prompt engineer |
Ingeniero de software, data scientist, especialista de QA o de contenidos |
| AI product manager |
Product manager, product owner técnico |
| Responsable de gobernanza / ética de IA |
Responsable de cumplimiento normativo, delegado de protección de datos, asesor jurídico |
Usa datos de los proxies del mismo país y nivel que la contratación. Las diferencias salariales entre países son grandes: en nuestra muestra, las ofertas de ingeniero de software se publicaron con 74.500 € en el Reino Unido y 50.000 € en Italia. Nuestra guía de benchmarking salarial internacional explica cómo mantener un método coherente entre países.
Paso 3: descompón las competencias y pondera los proxies
Divide el puesto en bloques de competencias y asigna a cada bloque una ponderación que refleje qué parte del trabajo cubre. Multiplica la mediana de cada proxy por su ponderación y suma los resultados para obtener un ancla combinada. Las ponderaciones deben salir de la definición del puesto del paso 1, no del resultado que quieres obtener.
Combina proxies solo cuando cada competencia sea una parte estable del puesto. Si el 90% del trabajo es ingeniería de software con algunas herramientas de IA añadidas, usa el benchmark de ingeniero de software y trata el componente de IA como una posible prima en el paso 4.
Paso 4: comprueba con evidencias si hay una prima por escasez
Una prima por encima del ancla combinada solo está justificada cuando el mercado la muestra. Algunas evidencias útiles:
- Ofertas por denominación, cuando existan: compara la mediana de la nueva denominación con la del proxy en el mismo nivel y en el mismo país (como en la tabla anterior).
- Tus propios resultados de contratación: ofertas rechazadas por salario, tiempo de cobertura frente al puesto proxy y porcentaje de candidaturas que alcanzan el nivel técnico exigido.
- Ofertas de la competencia que las personas candidatas puedan acreditar.
Fija la prima a partir de esas evidencias y limítala para que la nueva banda no supere a puestos consolidados de mayor nivel sin un motivo que puedas explicar. Nuestros datos de 2026 apuntan a primas de entre el 0% y el 23% aproximadamente según el país, y menores en los niveles senior. Si ninguna de tus evidencias apunta a escasez, usa el ancla tal cual.
Brandon Patterson, directivo estadounidense de Total Rewards y compensación, defiende lo mismo frente a una prima generalizada para el trabajo con IA:
Brandon PattersonDirectivo de Total Rewards y compensación
Los programas de compensación necesitan suficiente estructura para seguir siendo equitativos y defendibles, y a la vez suficiente flexibilidad para reconocer competencias cuyo valor puede cambiar mucho en un periodo relativamente corto. Probablemente la respuesta no sea una “prima de IA” añadida a cada puesto que usa esta tecnología. Se trata de entender dónde las nuevas capacidades están cambiando de verdad el valor del trabajo y, a partir de ahí, tomar decisiones de compensación bien pensadas.
Paso 5: construye la banda y fija una fecha de revisión
Convierte el ancla en una banda de la forma habitual: punto medio en el ancla, con un mínimo y un máximo a su alrededor. Nuestra guía sobre cómo crear bandas salariales trata la amplitud, el solapamiento y la progresión de los puntos medios; usa la penetración en banda para decidir dónde debe situarse cada contratación.
Después, fija una fecha de revisión de seis meses o menos. La retribución de los puestos emergentes se mueve más rápido que los ciclos de revisión anuales, y un ciclo corto es una forma más barata de gestionar la incertidumbre que una banda muy amplia.
Ejemplo práctico: fijar el salario de un AI engineer de nivel intermedio en España
Las medianas de los proxies que aparecen a continuación son datos de ofertas de empleo de TalentUp de 2026; las ponderaciones, la prima y la amplitud de la banda son elecciones ilustrativas para mostrar el método, no recomendaciones.
Puesto: AI engineer de nivel intermedio que desarrolla funcionalidades basadas en LLM dentro de un producto existente, en España. Aproximadamente un 60% de ingeniería de software, un 25% de evaluación de modelos y trabajo con datos y un 15% de colaboración con los equipos de producto y de negocio.
| Bloque de competencias |
Proxy (España, ofertas de 2026) |
Mediana del proxy |
Ponderación |
Contribución |
| Ingeniería de software |
Ingeniero de software, nivel intermedio (n = 179) |
45.000 € |
60% |
27.000 € |
| Evaluación y datos |
Data scientist, nivel intermedio (n = 42) |
42.000 € |
25% |
10.500 € |
| Colaboración con producto |
Product manager, todos los niveles (n = 135) |
45.000 € |
15% |
6.750 € |
| Ancla combinada |
|
|
|
44.250 € |
- Prima. En España, las ofertas de AI engineer se publicaron un 20,5% por encima de las de ingeniero de software (n = 46 frente a 270). En este ejemplo, además, se perdieron dos ofertas recientes por salario, así que se aplica una prima del 20%: 44.250 € × 1,20 ≈ 53.000 € de punto medio.
- Banda. Con una amplitud de ±15% alrededor del punto medio, la banda queda en 45.000–61.000 €. La banda de contratación publicada para una nueva incorporación va del mínimo al punto medio: 45.000–53.000 €.
- Control interno. El máximo de la banda queda por debajo de la mediana de las ofertas de ingeniero de software senior en España (65.000 €, n = 79), así que el nuevo puesto no supera a los ingenieros senior.
- Contraste con los datos por denominación. La mediana de todas las ofertas de AI engineer en España es de 66.250 €, muy por encima del punto medio de 53.000 €. La muestra es pequeña (n = 46) y mezcla niveles, así que en este ejemplo se decide mantener el punto medio basado en proxies, registrar la diferencia y revisarlo en seis meses, o antes si las dos próximas ofertas se rechazan por salario.
El resultado no es solo una cifra, sino un registro de una página con los proxies, las ponderaciones, la prima, las evidencias y la fecha de revisión. Ese registro es lo que hace defendible la banda.
Transparencia salarial: documentar cómo se fijó una nueva banda
La Directiva europea de transparencia salarial (2023/970) debía transponerse antes del 7 de junio de 2026, y sus obligaciones se aplican a través de la ley nacional de cada país una vez transpuesta. Varias de ellas afectan a cómo fijas la retribución de los puestos nuevos:
| Requisito de la Directiva |
Qué significa para un puesto nuevo |
| Estructuras retributivas basadas en criterios objetivos y neutros en cuanto al género, como competencias, esfuerzo, responsabilidad y condiciones de trabajo (art. 4) |
Evalúa el nuevo puesto con los mismos criterios de valoración de puestos que los puestos existentes, no solo con datos de mercado |
| Salario inicial o banda antes de la entrevista, y ninguna pregunta sobre el historial salarial (art. 5) |
Necesitas una banda antes de publicar la oferta; no puedes fijarla a partir del salario actual de la persona candidata. Consulta las expectativas salariales con la Directiva |
| Criterios de retribución y de progresión salarial accesibles para la plantilla (art. 6) |
Tu método de proxies y tus reglas de revisión deben poder explicarse a la plantilla |
| Información sobre la brecha salarial de género por categoría de personas trabajadoras: anual a partir de 250 personas trabajadoras y cada tres años de 150 a 249 desde el 7 de junio de 2027; cada tres años de 100 a 149 desde el 7 de junio de 2031 (art. 9) |
El nuevo puesto debe encajar en una categoría de personas trabajadoras que realizan un mismo trabajo o un trabajo de igual valor |
| Evaluación retributiva conjunta si una brecha no justificada del 5% o más no se corrige en seis meses (art. 10) |
Una prima pagada a un grupo de nuevas incorporaciones mayoritariamente masculino, sin motivos documentados, puede aparecer como una brecha no justificada |
| La carga de la prueba pasa a la empresa en las reclamaciones por discriminación retributiva (art. 18) |
Tu registro de una página es la prueba de que la banda se fijó con criterios objetivos |
Que una prima impulsada por el mercado cuente como justificación objetiva dependerá de la legislación y la jurisprudencia nacionales, así que guarda las evidencias que respaldan cada prima y revísala en el plazo previsto. Para ver todas las obligaciones, consulta nuestra guía completa de la Directiva europea de transparencia salarial y usa el benchmark salarial gratuito de transparencia salarial para revisar tus bandas.
Cómo explicar la banda a los responsables de contratación y a las personas candidatas
Los responsables de contratación necesitan el método, no solo la cifra: los proxies, las ponderaciones, las evidencias de cualquier prima y la fecha de revisión. Cuando entienden que la banda se basa en evidencias y que se revisará, es menos probable que aprueben ofertas fuera de ella bajo la presión de la persona candidata. Muéstrales dónde se sitúa la nueva banda frente a los puestos existentes para que vean el equilibrio entre salarios de mercado y equidad interna.
Las personas candidatas a puestos técnicos suelen saber que hay pocos datos para su denominación. Una explicación breve, como “anclada a la retribución de ingenieros de software y data scientists de tu nivel en España, con una revisión en seis meses”, demuestra que la oferta está razonada. Si una persona candidata menciona una cifra mucho más alta, pregúntale por el país, el tamaño de la empresa y el nivel que hay detrás; trata una diferencia confirmada como evidencia para tu próxima revisión, no como un motivo automático para salirte de la banda.
Cuándo pasar de los proxies a los datos de mercado directos
Los proxies son un punto de partida. A medida que una denominación se consolida, los datos por denominación se vuelven más útiles que una combinación. Define el cambio de antemano, por ejemplo cuando encuentres al menos 40–50 datos para la denominación exacta, el nivel y el país en una fuente de confianza (el umbral usado para las tablas de este artículo es de 40 ofertas).
En cada revisión:
- Compara tu punto medio basado en proxies con los datos por denominación cuando existan. Una diferencia de más del 10% aproximadamente es una señal para revisar las ponderaciones, la prima o el nivel.
- Comprueba los resultados de contratación: aceptación de ofertas, tiempo de cobertura y rechazos por motivos salariales.
- Reclasifica el puesto en una familia de puestos existente cuando sus responsabilidades y competencias se hayan estabilizado y correspondan a un nivel consolidado.
- Corrige las primas que ya no estén justificadas para las nuevas contrataciones y planifica cómo tratar a la plantilla actual sin generar brechas no justificadas.
Nuestra guía sobre cómo implantar el benchmarking salarial explica cómo integrar estas revisiones en tu ciclo anual de compensación, y nuestra página de metodología explica cómo TalentUp recopila y depura los datos salariales.
Fuentes
- Base de datos de ofertas de empleo de TalentUp, enero–septiembre de 2024, 2025 y 2026: salarios publicados para denominaciones de IA y proxies en el Reino Unido, España, Polonia e Italia (unas 3.600 ofertas con salario deduplicadas) y volúmenes por denominación en siete países europeos (unas 19.100 ofertas con denominación de IA en 2026). Consulta el recuadro de metodología anterior.
- EUR-Lex, Directiva (UE) 2023/970 sobre transparencia retributiva