La revolución digital, impulsada por la inteligencia artificial, está transformando el empleo tal y como lo conocemos. Una correcta intervención impulsará la economía y mejorará la productividad; una mala, puede acabar con miles de puestos de trabajo y sentar las bases de un gran declive.
Pocas personas han llegado al Día Internacional de los Trabajadores más felices que Zhou. Este empleado de una empresa tecnológica en Hangzhou (China) se gana su jornal supervisando frases generadas por inteligencia artificial (IA). Sin embargo, la empresa le propuso una rebaja salarial importante, de 25.000 a 15.000 yuanes mensuales, alegando cambios vinculados a la propia automatización —es decir, a la IA—.
Zhou rechazó la modificación y fue despedido, pero el caso acabó en los tribunales y la justicia china le dio la razón a finales de abril. La adopción de IA, sostuvo el Tribunal Popular Intermedio de Hangzhou, no podía utilizarse como causa automática para extinguir su contrato. O dicho de otra manera: no es legal que una empresa te despida para sustituirte por una IA.
Este caso es casi una anécdota, pero sobre todo es un aviso más de que no se puede entender el mundo y el trabajo como se hacía hasta apenas unos años. La IA, los modelos de lenguaje y la automatización están transformando los empleos a una velocidad vertiginosa. De hecho, no se ha visto un cambio tan rápido y tan importante desde la última gran revolución (económica): la industrial.
Los economistas llevan varios años estudiando este fenómeno y principalmente debemos fijarnos en tres discusiones. La central tiene que ver con los efectos reales de la IA: cómo nos sustituye (si es que lo hace) y dónde está la frontera entre que la IA pueda desempeñar una tarea de un trabajo o que directamente pueda llevar a cabo todas ellas.
A partir de aquí, surgen las otras dos discusiones: por un lado, a qué sectores afecta más —ya sabemos que hay efectos distintos para jóvenes, por tipo de empleo y también por países—; por otro, el más positivo: cuando no nos sustituye, surge una mejora de la productividad. Pero antes de entrar en este debate, es necesario asentar un par de ideas.
La exposición y la sustitución por IA
La primera discusión es conceptual, pero es importante para comenzar el análisis. Muchas veces se lee que un puesto de trabajo está «expuesto» a la IA; sin embargo, esto no significa que vaya a desaparecer. Exposición quiere decir que una parte de sus tareas puede cambiar, acelerarse o automatizarse. Frente a la exposición, se habla de sustitución. Aquí sí se hace referencia a tareas que dejan de requerir trabajo humano o necesitan mucho menos.
Conviene entenderlo con cifras. Investigadores de la Universidad de Pensilvania calcularon en el año 2023 que alrededor del 80 % de los trabajadores estadounidenses están en ocupaciones donde al menos un 10 % de las tareas podría verse afectado por modelos de lenguaje (LLM). Además, un 19 % estaría en trabajos donde al menos la mitad de las tareas podrían estar expuestas. No obstante, esto no significa que uno de cada cinco empleos vaya a desaparecer: el estudio mide si las tareas pueden completarse significativamente más rápido, no si la empresa va a despedir a quien las hace.
Con un modelo de lenguaje especializado, alrededor del 15 % de las tareas en empleos en Estados Unidos podrían completarse mucho más rápido.
Aun así, el cambio es profundo. Mientras que la automatización clásica amenazaba sobre todo a tareas rutinarias, industriales o manuales (pensemos en la revolución industrial y los luditas), la IA generativa apunta hacia otro lugar: trabajos de oficina, escritura, análisis, programación, documentación, atención al cliente, traducción, gestión administrativa, etc. El mismo informe señala que, con un modelo de lenguaje especializado (como ChatGPT), alrededor del 15 % de las tareas en Estados Unidos podrían completarse mucho más rápido. Ahora bien, cuando hablamos de un programa construido sobre esos modelos, la cifra se sitúa entre el 47 % y el 56 %.
La Organización Internacional del Trabajo (OIT) llega a una conclusión parecida desde una perspectiva global. Estudiando la IA generativa y su relación con el empleo, la OIT tiene una visión parcialmente optimista y explica que el efecto predominante será el aumento o transformación de ocupaciones, más que su automatización completa. Sin embargo, identifica un grupo especialmente expuesto: los empleos administrativos y aquellos que desempeñan otras labores de oficina.
Aquí hay un matiz muy importante, porque esto genera efectos desiguales. La IA, al centrarse en estos sectores que son mucho más amplios en economías avanzadas, afecta más a países de renta alta y media-alta, donde estos puestos pesan más en el mercado laboral. Además, también tiene una dimensión de género clara, porque muchas de estas ocupaciones están muy feminizadas.
Desde una perspectiva europea, las mujeres, los jóvenes y los trabajadores con mayor nivel educativo están más expuestos. Puede sorprender que los resultados indiquen que estudiar más no protege necesariamente frente a la IA y que, en muchos casos, aumenta la exposición. La razón es simple: los empleos cualificados son precisamente los que más trabajan con texto, datos, lenguaje y procesos digitalizables.
El primer golpe: los jóvenes
Una vez aclarada la diferencia entre exposición y sustitución, la siguiente pregunta es dónde empiezan a verse efectos reales. Tras varios años de implementación de la IA, algunas consecuencias son bastante negativas. Por ejemplo, en un estudio a partir de datos de nóminas en EE. UU., los autores encuentran que, desde la adopción generalizada de IA generativa, los trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones más expuestas han sufrido una caída relativa del empleo del 16 %.
En cambio, los trabajadores con más experiencia en esas mismas ocupaciones no muestran el mismo deterioro. Es decir, a la ya precaria situación de los jóvenes a nivel mundial, parece que se le une un cuello de botella en los primeros compases de su vida laboral.
La IA puede estar afectando más a la puerta de entrada que al empleo agregado, lo cual va en línea con lo discutido anteriormente.
Todo apunta a que la IA puede estar afectando más a la puerta de entrada que al empleo agregado, lo cual va en línea con lo discutido anteriormente. Muchas tareas de entrada en consultoría, programación, análisis, atención al cliente o comunicación consisten en buscar información, preparar borradores, limpiar datos, resumir documentos o resolver incidencias sencillas. Estas son precisamente las tareas donde la IA funciona mejor.
No obstante, el principal problema es que estas tareas no se dedican a los trabajadores más jóvenes solo porque sean más mecánicas, sino también porque son formativas. Antes, un trabajador joven aprendía haciendo tareas relativamente simples hasta ganar criterio, contexto y autonomía. Si esas tareas pasan a la máquina, la empresa puede ganar eficiencia en el corto plazo, pero el mercado laboral pierde una escalera de aprendizaje.
¿Y en España?
La tercera derivada es territorial: la IA no afecta igual a todos los países, porque no todos tienen la misma estructura de empleo. Según datos de Funcas, la exposición agregada de la fuerza laboral española a la IA generativa es del 27,4 %, ligeramente por encima de la media de la OCDE, situada en el 26 %.
Sin embargo, el riesgo real de automatización se estima en el 5,9 %, bastante por debajo del 12 % de media en las economías avanzadas. Una vez más, la explicación está en la estructura del empleo: España está por encima de la media en tareas presenciales, físicas o interpersonales, que, por lo que hemos visto, son más difíciles de automatizar o reemplazar.
A pesar de que la economía española puede estar menos expuesta que otras economías, siguen existiendo retos importantes. Funcas estima una destrucción bruta de entre 1,7 y 2,3 millones de empleos en España en el horizonte 2025-2035, concentrada sobre todo en empleados administrativos y técnicos de nivel medio y superior. El escenario central —ni el más optimista ni el más pesimista— se vería compensado en parte por la creación de 1,61 millones de nuevas ocupaciones vinculadas a la IA. Con todo, esto dejaría una pérdida neta de unos 400.000 puestos de trabajo.
Al mismo tiempo, entre 2,8 y 3,5 millones de trabajadores podrían beneficiarse de efectos de complementariedad: más productividad sin desaparición del puesto. Este es uno de los puntos más importantes y positivos de todo el debate. La IA no actúa igual en todos los trabajos. En algunos sustituye tareas; en otros, reduce tiempos, y en otros, apenas entra.
Productividad: el argumento fuerte
La última gran cuestión mira hacia el lado más prometedor del fenómeno. A este respecto, ya contamos con evidencia real de mejoras de productividad. Desde la Universidad de Stanford y el MIT estudiaron la introducción de una herramienta de IA generativa en un entorno de atención al cliente y encontraron un aumento de productividad cercano al 14 %, medido en incidencias resueltas por hora. Además, las ganancias fueron mayores entre trabajadores menos experimentados y de menor rendimiento previo.
Este hallazgo puede incidir en la discusión sobre los jóvenes, porque muestra el potencial de que la IA reduzca la brecha entre trabajadores expertos y novatos. Entendiendo que la IA y los LLM pueden ser herramientas que guían respuestas, resumen información y proponen soluciones, quienes tienen menos experiencia pueden acercar su desempeño a otros perfiles con más veteranía.
Una mejora individual de productividad no siempre se traduce en más salarios o mejores condiciones. De hecho, puede aparecer el efecto contrario.
Pero no todo es tan sencillo, porque los economistas detectan al menos dos problemas. El primero es que una mejora individual de productividad no siempre se traduce en más salarios o mejores condiciones. De hecho, puede aparecer el efecto contrario y traducirse en más carga, menos contratación o plantillas más pequeñas. El segundo es que la productividad demostrada en tareas concretas no siempre escala al conjunto de la empresa.
El informe MIT NANDA sobre IA en negocios recoge que, pese a una inversión empresarial de 30.000 a 40.000 millones de dólares en IA generativa, el 95 % de las organizaciones analizadas no estaba obteniendo retorno medible. Por tanto, la IA ya es útil en tareas muy concretas, pero muchas empresas están tomando decisiones como si su impacto fuese mayor (o tuviese el potencial de serlo). Veamos algunos ejemplos de esta dinámica.
Las big tech y los despidos masivos
La industria tecnológica es, sin lugar a dudas, la más tensionada por estos avances. Amazon anunció en octubre de 2025 el recorte de unos 14.000 puestos de trabajo en una reestructuración impulsada en parte por la adopción de IA. La agencia Reuters señaló que Andy Jassy, CEO de Amazon, ya había advertido meses antes de que el uso de herramientas y agentes de IA generaría nuevas reducciones de plantilla corporativa, especialmente al automatizar tareas rutinarias.
Poco después, la compañía ejecutó otra ronda de unos 16.000 despidos. En ese caso, se explicó que era la segunda gran tanda de recortes en tres meses y se achacó a un reajuste debido a una «sobrecontratación» durante la pandemia. Si hacemos caso a los medios que informan sobre estos despidos masivos, parece que la IA influye en ellos, pero dentro de una mezcla más amplia de eficiencia y costes.
Meta, por su parte, prepara una primera oleada de despidos para mayo de 2026, cercana al 10 % de su plantilla —unos 8.000 empleados—, con más recortes posibles durante el año.
Microsoft siguió una lógica parecida. En mayo de 2025 anunció unos 6.000 despidos y en julio otra ronda cercana al 4 % de la plantilla, unos 9.000 trabajadores. En este contexto, la compañía había comprometido 80.000 millones de dólares en gasto de capital para el año fiscal 2025, con el coste de escalar infraestructura de IA presionando márgenes.
Meta, por su parte, prepara una primera oleada de despidos para mayo de 2026, cercana al 10 % de su plantilla —unos 8.000 empleados—, con más recortes posibles durante el año. Las fuentes citadas por Reuters vinculaban los despidos a una búsqueda de eficiencia impulsada por IA. Después, Mark Zuckerberg atribuyó internamente el plan de recortes al aumento del gasto de capital en infraestructura de IA: si la empresa invierte más en capacidad de cómputo, necesita reducir tamaño en otra parte.
Con estas señales, que muchas veces hay que leer entre líneas, son varios los análisis que inciden en que quizá algunas empresas no están despidiendo porque la IA ya haga el trabajo, sino porque esperan que pronto lo haga. Y aquí merece la pena mencionar la posibilidad de una burbuja de la IA. Alphabet, Microsoft, Meta y Amazon están en camino de invertir alrededor de 600.000 millones de dólares en IA en un solo año, lo que equivale, por ejemplo, al PIB de Suecia. Son cifras desorbitadas que no tienen, ni mucho menos, un retorno garantizado, y voces autorizadas alertan de un posible exceso de optimismo alrededor de esta tecnología.
Una revolución que aún puede moldearse
La evidencia se inclina por mostrar que la IA no está destruyendo empleo allá donde se introduce. Pero tampoco es una simple herramienta neutra que solo aumenta la productividad. A este respecto, los jóvenes parecen ser el primer grupo vulnerable: a pesar de que son, probablemente, los que mejor usan la IA, sus primeros trabajos contienen muchas de las tareas que la IA desempeña con facilidad.
Los oficios más seguros parecen estar en los trabajos físicos, presenciales, interpersonales, de cuidados, reparación, hostelería, construcción, salud, servicios personales y tareas donde importan el contexto, la responsabilidad y el contacto humano. Buena parte de los mismos son, casualmente, los empleos que a día de hoy tienen una menor remuneración.
El caso de Zhou es una advertencia de hacia dónde nos podemos estar dirigiendo. La discusión laboral de la IA se conduce a través de la implicación de las empresas, pero también debe estar mediada por una regulación y la correcta supervisión judicial. El futuro no pasará por una utopía (o distopía) en la que un robot sustituya un trabajo por completo, pero la oportunidad de emplear a la IA para mejorar nuestra productividad o enterrar millones de puestos de trabajo es real y la estamos viviendo. La Revolución Industrial comenzó en 1760 y sus consecuencias llegan al presente. Está por ver si esta revolución tecnológica sigue a su antecesora, pero hoy tenemos la ventaja de poder moldearla desde su origen.
Yago Jiménez Bean 
Alejandro Hernández 
Iván Sánchez Marañón