¿Reemplazará la IA empleos? Qué dicen los estudios y los datos oficiales

En resumen: los principales estudios oficiales no predicen que la IA vaya a eliminar empleos en conjunto. Su conclusión compartida es que lo que cambia son las tareas dentro de los puestos más que las ocupaciones enteras. Algunos trabajos, sobre todo los administrativos y de oficina, están claramente más expuestos que el resto, y el efecto sobre los trabajadores jóvenes sigue en debate.

El informe Future of Jobs 2025 del Foro Económico Mundial (WEF), publicado en enero de 2025, proyecta la creación de 170 millones de empleos y la desaparición de 92 millones entre 2025 y 2030, lo que supone un saldo neto de 78 millones. Es importante señalar que el WEF atribuye esta rotación al conjunto de la tecnología, las condiciones económicas, la demografía y la transición ecológica, y no a la IA por sí sola.

¿Reemplazará la IA los empleos o simplemente los cambiará?

El índice global de la Organización Internacional del Trabajo (OIT), publicado en mayo de 2025 junto con el instituto polaco NASK, estima que alrededor de uno de cada cuatro trabajadores desempeña una ocupación con cierta exposición a la IA generativa. Solo cerca del 3,3 % se encuentra en el grupo de mayor exposición. La OIT concluye que la transformación es un resultado más probable que el reemplazo directo.

El Fondo Monetario Internacional (FMI) llegó a una conclusión similar en enero de 2024: aproximadamente el 40 % de los empleos en todo el mundo está expuesto a la IA, cifra que sube a cerca del 60 % en las economías avanzadas y ronda el 26 % en los países de bajos ingresos. Según el FMI, alrededor de la mitad de los empleos expuestos podrían beneficiarse de la IA, mientras que la otra mitad podría verse perjudicada.

¿Qué significa realmente la exposición a la IA?

La mayoría de las investigaciones miden la exposición, no la pérdida de empleo. La exposición describe cuánto del trabajo de un puesto podría tocar la IA. Puede tratarse de automatización, cuando la IA realiza la tarea, o de aumento de capacidades, cuando la IA ayuda a la persona a hacerla más rápido o mejor.

Un empleo muy expuesto no está necesariamente condenado. Un traductor cuyas tareas están muy expuestas podría acabar revisando y corrigiendo el resultado de la máquina en lugar de perder su trabajo por completo. Como cada estudio define la exposición de forma distinta, sus porcentajes no pueden compararse directamente, por lo que conviene comprobar quién elaboró una cifra y cómo lo hizo.

¿Qué empleos corren más riesgo por la IA?

Entre los distintos estudios surge una lista bastante coherente. La OIT identifica el trabajo administrativo y de oficina como la categoría más expuesta. Otros ámbitos citados con frecuencia son la introducción de datos, la atención al cliente, la traducción, la redacción y el copywriting, la contabilidad, la programación de nivel inicial y parte del trabajo de asistentes jurídicos.

Entre los puestos que el WEF prevé que disminuyan más rápido figuran los cajeros, los empleados de ventanilla bancaria, los operadores de introducción de datos y los auxiliares administrativos. La OIT también constata que las mujeres están más expuestas que los hombres, especialmente en los países de ingresos altos, en gran parte porque están más concentradas en empleos administrativos.

¿Qué empleos están más a salvo de la IA?

Los trabajos basados en el esfuerzo físico, la destreza manual y la interacción presencial presentan la menor exposición. Esto incluye la construcción, los oficios especializados, los cuidados, la enfermería y otros puestos de trabajo práctico.

De hecho, el WEF prevé que algunos de los mayores crecimientos en cifras absolutas procedan de trabajadores agrícolas, repartidores, trabajadores de la construcción y cuidadores. Muchos de los empleos que se proyecta que sumen más personas en esta década no son en absoluto puestos tecnológicos.

¿Qué nuevos empleos creará la IA?

El WEF incluye entre sus funciones de mayor crecimiento a los especialistas en big data, los ingenieros de fintech, los especialistas en IA y aprendizaje automático, y los desarrolladores de software. La ciberseguridad, la energía verde y la sanidad son también áreas de crecimiento, y la cobertura del informe señala una fuerte demanda de las empresas de competencias en tecnología e IA generativa.

Están surgiendo también denominaciones más recientes, como entrenador de IA, ingeniero de IA o especialista en gobernanza o ética de la IA. Todavía no existe un recuento oficial de cuántas personas ocupan estos puestos, por lo que, por ahora, las pruebas que los respaldan son sobre todo anecdóticas.

Conviene tener en cuenta que las cifras del WEF proceden de una encuesta a más de 1.000 empresas. Son proyecciones de lo que las compañías esperan, no resultados medidos, y la próxima edición del informe las revisará.

¿Está perjudicando la IA a los trabajadores jóvenes y de nivel inicial?

Esta es la cuestión más discutida y la que más probablemente cambie con la llegada de nuevos datos. Un documento de trabajo de agosto de 2025 del Stanford Digital Economy Lab, basado en datos de nóminas de Estados Unidos, registró un descenso relativo del empleo desde finales de 2022 entre los trabajadores de 22 a 25 años en puestos muy expuestos, como el desarrollo de software y la atención al cliente. Los trabajadores mayores en los mismos puestos se mantuvieron estables o crecieron.

En cambio, un análisis de octubre de 2025 del Yale Budget Lab no encontró una disrupción clara en todo el sistema en la estructura ocupacional de Estados Unidos desde el lanzamiento de ChatGPT. Otros factores, como los tipos de interés, también podrían explicar parte de los hallazgos de Stanford. Por ahora, las pruebas tempranas son contradictorias y no concluyentes.

¿Qué habilidades conviene aprender para seguir siendo empleable?

El WEF prevé que alrededor del 39 % de las habilidades básicas de los trabajadores cambie para 2030. Las competencias que las empresas valoran más son el pensamiento analítico, la resiliencia y la flexibilidad, el liderazgo, la IA y el big data, la alfabetización tecnológica, el pensamiento creativo, y la curiosidad y el aprendizaje permanente.

En la práctica, esto significa aprender las herramientas de IA relevantes para tu campo, evaluar sus resultados con espíritu crítico y reforzar las habilidades personales que las máquinas manejan mal. Desglosar tu propio trabajo en tareas y preguntarte cuáles podrían automatizarse y cuáles podrían asistirse suele ser más útil que preocuparse por el título del puesto en su conjunto.