Casi cuatro años después de la irrupción de la IA generativa, los datos disponibles no confirman las predicciones más apocalípticas de destrucción masiva de empleo que circularon con fuerza desde 2022. Un estudio de datos administrativos realizado en Dinamarca —uno de los países con mejores registros laborales del mundo— encontró efectos prácticamente nulos sobre ingresos y horas trabajadas, descartando impactos superiores al 2% durante los primeros dos años de adopción de estas herramientas. El propio Banco Mundial, en su informe Desarrollo Mundial 2026, sitúa el riesgo de automatización en los países de ingresos altos en un 14,2% de los puestos de trabajo — pero identifica al mismo tiempo que un 18,7% de esos mismos empleos podría ver su productividad "aumentada significativamente" gracias a la misma tecnología. El vicepresidente del Banco Mundial, Indermit Gill, resumió el hallazgo con una frase que rompe con el relato dominante: "la IA ha brindado un salvavidas a las economías en desarrollo".
Un estudio propio de Anthropic, publicado en 2026 bajo el título Labor Market Impacts of AI: A New Measure and Early Evidence, llega a una conclusión parecida desde otro ángulo: encuentra evidencia limitada de destrucción masiva de empleo en el corto plazo, sin aumentos significativos de desempleo en las ocupaciones más expuestas a la IA. Pero el mismo estudio identifica un efecto más sutil, y potencialmente más importante a largo plazo: una desaceleración en la contratación, especialmente entre trabajadores jóvenes que buscan su primer empleo o están en las etapas iniciales de su carrera profesional. Esto es clave porque, si las empresas simplemente dejan de contratar en vez de despedir, las estadísticas tradicionales de desempleo no detectan bien el fenómeno — el efecto se esconde en puertas que no se abren, no en puestos que se cierran.
Los datos por sectores confirman un patrón consistente en varias fuentes independientes: la exposición a la IA no se concentra en el trabajo manual, sino en ocupaciones de cuello blanco y con mayor nivel educativo — traductores, redactores, periodistas, analistas de datos, personal de atención al cliente. Los trabajos que requieren cuerpo o interacción física directa —enfermería, electricidad, construcción, limpieza— muestran una exposición mucho menor, según datos recogidos por Expansión, precisamente porque la automatización en esos entornos sigue siendo costosa y técnicamente compleja.
El consultor PwC, tras analizar más de mil millones de ofertas de empleo en seis continentes, encontró un dato que contradice directamente la narrativa de sustitución masiva: las empresas más expuestas a la IA muestran un crecimiento de productividad un 40% mayor que las menos expuestas — y, en vez de reducir plantilla, están aumentando tanto los salarios como el número de empleados más rápido que sus competidoras menos digitalizadas. La lectura de PwC es que la IA actúa como motor de crecimiento y expansión hacia nuevos mercados en las empresas que la usan bien, no solo como herramienta de recorte de costes.
Para España concretamente, un estudio de Funcas de 2026 calcula que entre 1,7 y 2,3 millones de puestos de trabajo podrían verse afectados por la IA entre 2025 y 2035, con un potencial de creación de 1,61 millones de nuevos empleos vinculados directamente a estas tecnologías. Según datos de la OCDE, la exposición de la fuerza laboral española a la IA generativa es del 27,4% —ligeramente por encima de la media del organismo— pero el riesgo real de automatización completa se estima en solo un 5,9%, por debajo de la media de la OCDE.
Conviene ser honestos sobre lo que este conjunto de datos no permite afirmar: no significa que no vaya a haber ningún impacto negativo real, ni que la transición vaya a ser indolora para todos. El propio Goldman Sachs proyecta que la adopción amplia de la IA tardará alrededor de una década, y durante ese proceso desplazará entre un 6% y un 7% de los trabajadores actuales — una cifra nada desdeñable, aunque muy lejos del colapso del mercado laboral que se anunció en 2022 y 2023. La conclusión más honesta, con los datos disponibles hoy, es que la IA está transformando tareas dentro de los puestos de trabajo mucho más rápido de lo que está eliminando puestos completos — y que ese proceso beneficia de forma desigual a quien ya tiene experiencia acumulada frente a quien intenta entrar por primera vez al mercado laboral.
Fuentes y nivel de confianza: Los datos del Barómetro de PwC, el estudio de Anthropic sobre impacto laboral, el informe del Banco Mundial, los datos administrativos de Dinamarca, la encuesta de ejecutivos estadounidenses y los datos de Funcas/OCDE para España provienen todos de fuentes con metodología pública verificable, citadas de forma coincidente por Universo Abierto, Que.es, El Clarín (Chile) y Demócrata, todas con fecha de publicación en 2026. Las proyecciones de Goldman Sachs y del Foro Económico Mundial para 2030 son estimaciones a futuro, con el nivel de incertidumbre propio de cualquier proyección a varios años — se presentan aquí como tales, no como hechos consumados.
— La Forja Global
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