La gran crisis del empleo por la IA se hace esperar: los trabajos más expuestos crecen por encima de la media en España
La inteligencia artificial generativa todavía no ha provocado la destrucción masiva de empleo que muchos pronosticaban. En España, las ocupaciones más expuestas a herramientas capaces de redactar textos, analizar datos o generar código no solo no han perdido trabajadores desde 2022, sino que han crecido por encima de la media nacional.
Esta es una de las principales conclusiones del último análisis del mercado laboral elaborado por Fedea y BBVA Research. El estudio apunta a una realidad más compleja de lo que sugieren los titulares más alarmistas: estar expuesto a la IA no equivale necesariamente a que un puesto vaya a desaparecer.
Un tercio del empleo español está expuesto a la IA
El informe calcula que cerca del 30% del empleo en España se encuentra en ocupaciones con una exposición significativa a la inteligencia artificial generativa. Dentro de este grupo, unos 7,2 millones de trabajadores desempeñan empleos clasificados como de alta exposición y otros 5,1 millones se sitúan en una franja media-alta.
La exposición mide hasta qué punto las tareas de una profesión pueden verse afectadas por sistemas de IA. No implica que la tecnología pueda sustituir por completo al trabajador. En muchos casos, significa que puede asumir una parte de sus funciones, acelerar procesos o ayudar a tomar decisiones.
Desde el lanzamiento de las primeras versiones populares de ChatGPT, a finales de 2022, el empleo en estas profesiones ha aumentado a un ritmo superior al promedio. Los datos disponibles no muestran, por ahora, una destrucción neta de puestos en los sectores con mayor contacto con la tecnología.
La IA está más presente en los empleos cualificados
La relación entre formación y exposición tecnológica es especialmente clara. Más del 40% de las personas con estudios superiores trabaja en ocupaciones consideradas de alta exposición a la IA, frente a aproximadamente el 15% de quienes tienen la ESO o un nivel educativo inferior.
Esto se explica porque las herramientas actuales se utilizan sobre todo en tareas administrativas, financieras, jurídicas, técnicas, de comunicación o análisis de información. Son actividades que requieren conocimientos especializados y que, en muchos casos, se desarrollan frente a un ordenador.
La conclusión provisional es que la IA está impulsando la demanda de perfiles capaces de utilizarla, supervisarla y adaptar sus resultados. El mercado laboral no parece estar sustituyendo de forma generalizada a estos profesionales, sino reorganizando sus tareas.
Automatizar tareas no es eliminar puestos
La diferencia entre tarea y empleo resulta fundamental para entender la evolución actual. Un sistema de inteligencia artificial puede resumir documentos, preparar un primer borrador, clasificar información o generar una propuesta de código sin asumir todas las responsabilidades del trabajador.
En ese escenario, la tecnología se encarga de las funciones más repetitivas o de menor valor añadido, mientras que las personas mantienen el criterio, la supervisión, la relación con clientes y la responsabilidad final. Esta transformación puede aumentar la productividad y permitir que una plantilla produzca más sin que desaparezcan necesariamente sus puestos.
El nivel de exposición también coincide, de momento, con algunos indicadores laborales positivos. Estas ocupaciones registran menores tasas de subempleo y menos temporalidad. Sin embargo, eso no demuestra que la IA sea la causa directa de una mayor calidad del empleo: también influye que se trate de trabajos que exigen más cualificación y suelen ofrecer mejores condiciones.
Los jóvenes y las diferencias por origen
La franja de edad entre 25 y 34 años concentra la mayor proporción de trabajadores en ocupaciones muy expuestas, con alrededor del 35%. En cambio, el grupo de 16 a 24 años presenta los niveles más bajos, en parte porque muchos jóvenes todavía no han terminado su formación o acceden inicialmente a empleos operativos.
El origen y el recorrido educativo también marcan diferencias. La creación de empleo entre quienes completaron sus estudios en España se ha concentrado especialmente en profesiones con alta exposición a la IA. Por el contrario, las personas inmigrantes que finalizaron su formación en el extranjero tienden a incorporarse a puestos de menor exposición tecnológica.
Esta brecha no significa que la IA determine por sí sola las oportunidades laborales. Está relacionada con el reconocimiento de títulos, la experiencia previa, el dominio del idioma y el acceso a empleos cualificados.
España aún no muestra el mismo patrón que Estados Unidos
La fotografía española contrasta con algunos datos procedentes de Estados Unidos. Un análisis de la Universidad de Stanford detectó una caída del 13% en el empleo de jóvenes de entre 22 y 25 años en ocupaciones muy expuestas a la IA desde finales de 2022.
Los trabajadores con más experiencia, en cambio, han mantenido sus puestos o incluso han aumentado su presencia en esas profesiones. Esta última tendencia sí coincide con lo observado en España, donde el impacto parece estar siendo desigual según la edad y la trayectoria profesional.
Las diferencias pueden deberse a la velocidad de adopción de la IA, a la estructura productiva de cada país y al tipo de tareas que se automatizan. No todas las empresas disponen de las mismas herramientas ni las implantan al mismo ritmo.
La calma actual no garantiza el futuro
Los expertos advierten de que una baja exposición directa a la IA no convierte automáticamente un empleo en seguro. La robótica y otras tecnologías pueden afectar a ocupaciones industriales, logísticas o de servicios que hoy tienen una relación limitada con los modelos generativos.
Por ahora, la evidencia española sugiere que la inteligencia artificial está transformando los trabajos más que eliminándolos. El reto será comprobar si esta tendencia se mantiene cuando las herramientas sean más autónomas, estén plenamente integradas en las empresas y puedan realizar procesos completos con una supervisión humana mucho menor.
