IA y empleo en España: ¿destrucción o reconfiguración?

De qué hablamos (y por qué cuesta medirlo)

La pregunta "¿destruirá la IA más empleo del que crea?" mezcla tres cosas distintas que conviene separar: cuántos puestos están expuestos a la IA, cuántos corren riesgo real de ser sustituidos, y cuál será el saldo neto una vez que se creen empleos nuevos. No son lo mismo, y confundirlas explica buena parte del ruido.

Dato verificado: el Fondo Monetario Internacional estima que cerca del 40% del empleo mundial está expuesto a la IA, y hasta el ~60% en las economías avanzadas como España, precisamente porque la IA generativa afecta a tareas cognitivas y cualificadas, no solo a trabajos manuales rutinarios. Pero el propio FMI matiza que aproximadamente la mitad de los puestos expuestos podrían beneficiarse de la IA (mayor productividad), y solo la otra mitad vería tareas sustituidas (FMI, blog de Kristalina Georgieva, enero 2024).

Exposición frente a riesgo real

Para España, la OCDE distingue ambos conceptos: 27,4% del empleo está expuesto a la IA (algo por encima de la media OCDE, ~26%), pero el riesgo real de automatización se cifra en torno al 5,9%, muy por debajo de la media OCDE (~12%). Con una definición más amplia de automatización —no solo IA— la OCDE situaba en ~28% el empleo español en ocupaciones de alto riesgo (OECD Employment Outlook 2023; datos de exposición y riesgo real recogidos en Funcas, 2025). La lección: cuanto más amplia es la definición, mayor la cifra; por eso "exposición" y "destrucción" no son intercambiables.

La adopción todavía es minoritaria

Otro dato ancla el debate: la IA aún se usa poco. Según la Encuesta sobre uso de TIC del INE, en 2024 en torno al 21% de las empresas de 10 o más empleados había adoptado alguna tecnología de IA —un salto de casi 9 puntos respecto al año anterior, pero todavía una minoría—, con el sector servicios a la cabeza (~26%) (INE, ETICCE 2024; ONTSI / Red.es). Un impacto masivo sobre el empleo exige primero una adopción masiva que aún no se ha producido.

Las proyecciones y sus supuestos

Aquí está el corazón numérico del desacuerdo. Los estudios no difieren solo en las cifras, sino en el ámbito (España o mundo), el horizonte y, sobre todo, los supuestos de adopción y recualificación. Ninguna de estas cifras es un pronóstico firme.

Para España: un saldo neto negativo, pero modesto

Dato verificado: el estudio más citado, de Funcas, estima que entre 2025 y 2035 la IA podría destruir en España entre 1,7 y 2,3 millones de empleos brutos, pero crear en torno a 1,61 millones de ocupaciones nuevas ligadas a la IA, lo que deja un saldo neto negativo de unos 400.000 empleos en el escenario central (Funcas; resumen en Xataka). Cifras casi idénticas maneja Randstad Research junto al Colegio de Ingenieros de Telecomunicación (COIT): ~1,61 millones creados y cerca de 2 millones destruidos hasta 2033, de nuevo ~400.000 de pérdida neta (Randstad Research).

Conviene el contraste de escala: 400.000 empleos sobre una población ocupada española de más de 21 millones equivale a menos del 2%, repartido en una década. Es una pérdida real, pero lejos de un colapso del empleo —y depende por completo de que la creación de puestos prevista se materialice.

Para el mundo: un saldo neto positivo

A escala global, el Foro Económico Mundial proyecta lo contrario en signo: 170 millones de empleos creados y 92 millones destruidos hasta 2030, un saldo neto positivo de 78 millones, aunque advirtiendo de que el 39% de las competencias actuales quedarán obsoletas y exigirán recualificación (WEF, Future of Jobs 2025; nota de prensa WEF). Buena parte de esa creación no procede solo de la IA, sino también de la transición verde y la demografía.

Un caso sectorial ilustra el mecanismo. En la banca española, Funcas estima para 2025-2035 una destrucción bruta de 18.000 a 35.000 puestos y una creación de 6.000 a 12.000 ocupaciones tecnológicas, con una pérdida neta de 12.000 a 23.000 empleos (un 7-14% de la plantilla) en el escenario central; en el escenario moderado, la IA actúa como "copiloto" que aumenta la productividad sin sustitución masiva (Funcas, IA y empleo en el sector bancario).

Las dos posturas, enfrentadas

El contraste no es entre quien cree que la IA cambiará el trabajo y quien lo niega: ambos lo admiten. El choque es sobre el saldo neto y la velocidad del ajuste, y sobre si el mercado y las políticas públicas serán capaces de recolocar a los desplazados a tiempo.

Argumento de parte: el informe Infoempleo-Adecco 2025, sobre más de 386.000 ofertas, sostiene que cerca del 90% de las empresas no ha registrado todavía un impacto significativo de la IA ni en contratación ni en despidos (Adecco-Infoempleo). En sentido contrario, argumento de parte: los sindicatos UGT y CCOO reclaman regular la gestión algorítmica, un marco europeo de IA "justo" e incluso un impuesto a los robots y la reducción de jornada para repartir las ganancias de productividad (UGT; CCOO).

En la mayoría de los escenarios, es probable que la IA empeore la desigualdad general.

Kristalina Georgieva, directora gerente del FMI, enero 2024

Quién está más expuesto

El saldo agregado esconde una distribución muy desigual. La exposición a la IA no se reparte por igual entre ocupaciones, sexos ni territorios, y ahí es donde el debate se vuelve político.

Por ocupación: cuello blanco, no cuello azul

Dato verificado: a diferencia de la automatización clásica, la exposición a la IA generativa crece con el salario y el nivel educativo: son ocupaciones administrativas y técnicas de nivel medio-alto —no el trabajo manual rutinario— las más expuestas. La destrucción potencial se concentra en empleados administrativos y de gestión (Funcas).

Por género y territorio

Un estudio del instituto VRAIN (Universitat Politècnica de València) estima una exposición estructural de entre el 18% y el 22% del empleo según la provincia, y halla que las mujeres presentan sistemáticamente mayor exposición, con brechas de 1,5 a 3 puntos en todas las provincias, por su concentración en sectores como administración, educación, sanidad o comercio. Cuatro ocupaciones administrativas de alta exposición reúnen el 16,3% del empleo femenino (VRAIN-UPV; texto completo, arXiv). Territorialmente, Madrid encabeza la exposición nacional, con un 36,6% de sus empleos expuestos, muy por encima de la media (Funcas).

El otro lado de la moneda: la demanda de perfiles de IA se dispara. Las ofertas de empleo relacionadas con IA se han multiplicado por nueve en cinco años y representan ya el 0,27% del total en España, por delante de Alemania o Francia, con salarios notablemente más altos (Randstad). Aquí está la tensión distributiva del debate: quien pierde el empleo administrativo no es necesariamente quien accede al nuevo empleo técnico.

El argumento histórico y el freno de la productividad

La postura optimista se apoya en dos pilares: la historia y la productividad. Conviene examinar ambos con el matiz que merecen.

Dato verificado: el Banco de España sostiene que los efectos positivos de tecnologías como la IA sobre productividad y empleo tienden a compensar los negativos, y observa que históricamente las ocupaciones más expuestas a la nueva tecnología han ganado peso en el empleo, no perdido (Banco de España, vía Bolsamanía; Boletín Económico 2025/T2). Es la refutación clásica de la falacia del "trabajo fijo" (lump of labour): el trabajo no es una tarta de tamaño constante.

Pero el propio Banco de España introduce el matiz decisivo: la coincidencia entre máximos históricos de empleo y adopción acelerada de IA no debe leerse como prueba de que la tecnología sea inocua. La literatura distingue el efecto sustitución (la máquina desplaza trabajo) del efecto complementariedad (la tecnología aumenta la productividad del trabajo que permanece). Cuál domine —y a qué velocidad— es exactamente lo que está en disputa.

Argumento de parte: desde BBVA Research, Rafael Doménech subraya el potencial de la IA para elevar la productividad y el crecimiento, aunque advierte de que en España la productividad por trabajador apenas mejora y mantiene una correlación negativa con la fuerte creación de empleo reciente (BBVA Research). Ese es el segundo freno al catastrofismo: si la IA no está elevando aún la productividad de forma visible, difícilmente estará destruyendo empleo a gran escala todavía. La otra cara: si la productividad no sube, tampoco llegan las ganancias que financiarían la recualificación.

Acuerdo, núcleo de la polémica y qué no se sabe

El método RatioC. busca primero lo que une, para acotar después lo que realmente separa.

Qué no se sabe (y condiciona todo)

• La velocidad real de adopción. Con ~21% de empresas usando IA, el impacto masivo aún no ha ocurrido; podría acelerarse o estancarse.
• Si la creación prevista se materializará. El saldo de ~-400.000 en España asume que se crean 1,61 millones de empleos nuevos; si esa creación falla, el saldo empeora; si se supera, puede volverse positivo.
• El efecto de la regulación. La Ley de IA de la UE, la negociación colectiva y las políticas activas de empleo pueden alterar sustancialmente el resultado.
• Recolocación real. No basta con que se creen empleos: hay que saber si quien pierde el suyo puede acceder a los nuevos. Es una incógnita distributiva, no solo agregada.

En síntesis: los datos disponibles no sostienen ni el colapso del empleo ni la despreocupación total. Para España, las mejores estimaciones apuntan a un saldo neto ligeramente negativo y muy dependiente de decisiones políticas y de formación —con un margen de error amplio y un reparto desigual de ganadores y perdedores. Confianza global del análisis: media; la principal fuente de incertidumbre es la velocidad de adopción y el éxito de la recualificación.

🔎 Mitos y leyendas

Cuatro ideas que circulan sobre la IA y el empleo, y lo que dicen realmente los datos y las fuentes que las originan.

🔎 Qué puedes hacer tú

Ninguna de estas vías es una llamada a la acción: son las herramientas con las que cualquiera puede comprobar por su cuenta lo que este análisis afirma, y los derechos que ya tiene reconocidos.

• Tienes derecho a saber qué algoritmo te evalúa. Desde 2021, el Estatuto de los Trabajadores obliga a la empresa a informar al comité de los "parámetros, reglas e instrucciones en los que se basan los algoritmos o sistemas de inteligencia artificial que afectan a la toma de decisiones que pueden incidir en las condiciones de trabajo, el acceso y mantenimiento del empleo, incluida la elaboración de perfiles" (art. 64.4.d del Estatuto de los Trabajadores, redacción dada por la Ley 12/2021). El derecho es del comité, no individual: la vía práctica es pedírselo a la representación de tu empresa.
• Los sistemas de IA en recursos humanos son "alto riesgo" — pero aún no son exigibles. El Reglamento Europeo de IA clasifica así el cribado de candidaturas y los sistemas que deciden sobre promoción, despido, asignación de tareas o monitorización del rendimiento. Conviene tener la fecha correcta: circula mucho que se aplican desde agosto de 2026, pero el reglamento ómnibus aprobado este año aplazó esas obligaciones a diciembre de 2027 (Comisión Europea).
• Comprueba tú mismo si tu ocupación se mueve. La Encuesta de Población Activa publica resultados por ocupación cada trimestre (EPA, INE), y el Observatorio de las Ocupaciones del SEPE elabora perfiles e informes provinciales por ocupación (SEPE). Son las dos series que permiten distinguir una tendencia real de una previsión de consultora.
• La recualificación pública no depende de convocatorias. El Catálogo de Especialidades Formativas del Sistema Nacional de Empleo está permanentemente abierto a consulta por familia y área profesional (SEPE), y Fundae gestiona la formación en el empleo, incluida la bonificada que la empresa puede aplicarse.