Leyendo la última Newsletter de Geoawesome, me encontré en la sección LinkedIn Highlights con un artículo titulado «10 GIS Skills in High Demand in 2026»,
El artículo incluye una imagen con una serie de herramientas que, según la autora, representan algunas de las competencias que los empleadores buscan en este momento. Además, invita a reflexionar sobre qué carencias debemos subsanar para mejorar nuestro perfil profesional.
Hasta aquí, perfecto.
El problema aparece cuando miramos la imagen:
Una imagen realmente impresionante. Una imagen que transmite una idea muy potente:
Si quieres trabajar en GIS en 2026, más vale que empieces a prepararte porque aparentemente necesitas dominar todo el ecosistema geoespacial completo.
Bienvenidos al mundo del unicornio GIS.
La entrevista de trabajo imposible
Imaginemos por un momento que acudimos a una entrevista y el reclutador coloca esta imagen delante de nosotros.
– Mira, esto es lo que necesitamos. ¿Lo tiene?
Observamos la imagen detenidamente. Está hecha con IA y es muy bonita. Algunas cosas nos suenan más, otras menos. No pasa nada.
Vamos punto por punto:
1. ArcGIS Pro
Perfecto. Compré una licencia educativa, he hecho todos los tutoriales disponibles y domino ArcGIS Pro.
Geoprocesamiento vectorial, análisis ráster, geodatabases, Model Builder, simbología avanzada… Pregunte lo que quiera.
– ¿ArcPy?
– ¿3D Analyst?
– ¿Geostatistical Analyst?
– ¿Spatial Analyst?
Bueno, eso ya es otra historia…
2. QGIS
Veo que el reclutador es exigente, pero también domino QGIS. Conozco las herramientas de geoprocesamiento, expresiones, simbología avanzada, impresión de mapas y hasta algunos complementos.
Aunque, pensándolo bien…
¿Dominar QGIS significa conocer todos sus algoritmos? ¿Los más de 2000 complementos? ¿PyQGIS? ¿Integraciones externas?
3. Python
Aquí entramos en terreno pantanoso. Porque cuando alguien escribe simplemente “Python” en una lista de competencias GIS parece que estamos hablando de una única habilidad.
Pero Python en el mundo geoespacial puede significar muchas cosas:
- Automatización con PyQGIS.
- Automatización con ArcPy.
- Análisis espacial con GeoPandas.
- Procesamiento ráster con Rasterio.
- Visualización con Folium o Plotly.
- Machine Learning con Scikit-learn.
- Deep Learning con TensorFlow o PyTorch.
¿Entonces qué necesita exactamente el reclutador? ¿Saber programar en Python? ¿Saber aplicarlo a GIS? ¿Ser desarrollador? ¿Ser científico de datos?
Marcamos “Python” como pendiente.
4. SQL
Aquí sí, por fin una competencia con la que estoy completamente de acuerdo.
SQL y los SIG llevan unidos prácticamente desde el principio.
Además, es una habilidad transversal: saber consultar datos, filtrarlos, relacionarlos y entender cómo se almacenan es fundamental.
Check.
Señor reclutador, ya estoy más cerca.
5. Google Earth Engine
Aquí empieza la aventura.
Google Earth Engine es una herramienta espectacular para trabajar con imágenes satélite. Además con la ayuda de la IA, domino a la perfección el procesamiento de datos en la nube.
Pero también existe la realidad de que Google cambia los servicios y los límites de uso.
– Señor reclutador, para procesar toda esa colección de imágenes Sentinel tiene que poner aquí su número de la tarjeta de crédito.
Me mira extrañado y pasamos al siguiente punto.
6. GeoServer
Volvemos al mundo del software libre.
Aquí no hay problema, sé publicar capas, configurar servicios OGC y crear WMS y WFS. ¡Incluso puedo publicar mis datos desde PostGIS o GeoPackage!
¿Hablamos ya del sueldo?
7. PostGIS
Perfecto. Tengo formación en PostGIS. Sé crear importar capas, tablas espaciales, consultas y trabajar con geometrías.
Pero entonces llegan las preguntas:
- ¿Sabe crear topología?
- ¿Triggers?
- ¿Trabajar con ráster?
- ¿Optimización avanzada?
- ¿Cacheado de teselas?
- ¿índices espaciales?
Bueno… No se preocupe, sigo aprendiendo. Además tengo el magnífico libro de José Carlos Martínez Llario. Algo ayudará.
8. Remote sensing
– Por supuesto. Trabajo con imágenes Sentinel y se hacer clasificiación supervisada y no supervisada. ¡Copernicus podría ser mi segundo apellido!
– ¿Conoce todos los índices espectrales, correcciones, clasificación y análisis multitemporal? ¿sabría clasificar una imagen de dron de una plantación de frutales para identificar zonas con malas hierbas?
-uy, eso no.
Ya tengo ganas de irme, hace calor en este sitio y no me han ofrecido ni un poco de agua.
9. WebGIS
– Se crear mapas online con QGIS y qgis2web.
Al entrevistador le da la risa.
– ¿No es suficiente?
Ah, que webGIS no es eso.
– No se preocupe, también he hecho visores web en mi tiempo libre.
-Digame ¿con qué herramientas?
Entonces saco la artillería:
– OpenLayers, Leaflet, Mapbox, D3, Cesium, ArcGIS online, ArcGIS Maps SDK, GeoNode y MapStore.
El entrevistador se alegra.
– No, es broma, solo lo he leido en algún blog.
Al entrevistador se le cae una lágrima.
10. AI for GIS
La guinda del pastel. Porque en 2026 parece que si no pones IA en cualquier lista de habilidades, la lista está incompleta.
– ¡Se hacer mapas sencillos con la ayuda de ChatGPT y me ayuda con la programación!
– Eso está muy bien, pero, ¿sabe conectar QGIS con Claude para hablarle a QGIS? ¿ha entrenado modelos de Machine Learning, o realizado predicciones espaciales?
Suspiro, me despido y me voy.
La realidad: nadie busca un unicornio GIS
Ahora hablando en serio.
No creo que exista ningún reclutador que pretenda encontrar un técnico GIS, analista o cientifico de datos GIS que domine absolutamente todas estas tecnologías.
Y si existe, probablemente todavía está buscando.
Porque esa persona no existe.
Desde que empecé en el mundo SIG, allá por 2002 con el Máster SIG de ESRI, he trabajado siempre con los Sistemas de Información Geográfica. Desde 2012 estoy dedicado profesionalmente a la formación GIS, creando y tutorizando cursos sobre QGIS, PostGIS y desarrollo de aplicaciones webmapping.
Y aun así no soy experto en todas las herramientas que aparecen en esa imagen.
Y sinceramente, creo que nadie lo es.
El problema de estas imágenes generadas con IA
El problema no es que la imagen esté equivocada, ya que muchas de esas tecnologías son importantes. El problema es que parece decir:
“Si quieres trabajar en GIS tienes que dominarlo todo”.
No, no es necesario conocer todas las herramientas.
Y eso puede ser especialmente frustrante para alguien que está empezando. Una persona que acaba de descubrir QGIS, Python o las imágenes satélite puede ver esa imagen y pensar:
“Me quedan cinco años de estudio antes de poder trabajar”.
Y no es así, no necesitas saberlo todo. Necesitas saber qué existe, entender para qué sirve cada tecnología y tener una buena base conceptual.
Puedes especializarte en alguno de los puntos anteriores (teledetección, bases de datos espaciales o cartografía), y tener una excelente carrera profesional.
Y, sobre todo, necesitas desarrollar la capacidad de aprender nuevas herramientas cuando tu trabajo así lo requiera. Esa es una de las competencias más importantes en GIS.
Licenciado en Geografía. Máster en Sistemas de Información Geográfica. Consultor GIS desde el año 2004. En MappingGIS desde el año 2012 para ayudarte a impulsar tu perfil GIS y diferenciarte de la competencia. Echa un vistazo a todos nuestros cursos de SIG online.
Buenas,
Llevo usando los GIS desde que los vi en segundo de carrera en 2013, hice un máster de gis en la complutense. Y he estado usándolos en prácticamente toda mi carrera, ya sea en mayor o menor profundidad de las herramientas, siempre a petición del proyecto en el que estás.
Y estoy totalmente de acuerdo con tu artículo, si has tocado todos los palos y amplitud de las herramientas gis, aunque sea por un proyecto, no has tenido el tiempo suficiente para volver a tocarlas en mucho tiempo o profundizarlo. Y además al ritmo al que avanzan las herramientas, puede que aprendieses a digitalizar o analizar y trabajar con capas vectoriales en ArcMap 10, y Arcgis Pro no tiene nada que ver. O en mi caso que empecé a formarme en Arcgis 10.0 y GvSIG, para cuando empecé a trabajar y no conocía QGIS toca adaptarse.
Lo bueno es que con una base general, como bien dices, sabiendo que existen las herramientas, no necesitas ser un experto en todo, pero los giseros nos adaptamos fácil a los entornos gis, a las herramientas que han hecho otros giseros, y eso los reclutadores son tercos a veces en dar la oportunidad de verlo.
Porque cuando no dominas una parte, vas a ir a la última versión, probarla, ver como funciona, y ver como integrarla en lo que ya conoces.
Un saludo, muy buen artículo.
Hola Jesús, Gracias por dedicarle unos minutos a escribir el comentario y mostrar tu opinión. EL ritmo de actualización de las tecnologías es tan rápido que si quieres estar en todo, acabas con problemas de ansiedad. Mejor adaptarse y aprender lo que toca cuando corresponda. Los reclutadores muchas veces no saben ni lo quieren… por eso piden tanto.
Un saludo!