La IA y el empleo: datos, límites y escenarios 2026–2035

La IA y el empleo es un binomio que suele abordarse con cifras alarmistas y predicciones de despidos masivos. El informe reseñado en la fuente propone otra lectura: partir de datos observables y de los límites prácticos de la tecnología para entender cómo se reconfiguran las tareas dentro de los puestos, en qué sectores aparecen los primeros cambios y cuáles son los escenarios plausibles para el período 2026–2035.

El enfoque separa empleo, rol y tarea para evitar confusiones comunes entre “puesto eliminado” y “tarea automatizada”. Con esta mirada, la IA no “sustituye” puestos completos de forma inmediata, sino que interviene sobre unidades de trabajo concretas y repetibles, con efectos graduales y desiguales según la organización y el sector. A la vez, recuerda que las métricas de exposición describen posibilidades técnicas de automatización, no resultados inevitables.

El documento también revisa evidencias presentes: anuncios empresariales, reducción de vacantes, reasignaciones internas y límites de implementación. El valor del análisis está en ofrecer escala y contexto para interpretar el cambio, sin convertir estimaciones en pronósticos cerrados.

Tabla de contenido

• La IA y el empleo: capas del trabajo y automatización parcial
• Qué muestran los datos hoy y cómo leerlos
• Sectores y ritmos de adopción
• Impactos por roles, salarios y el “efecto iceberg”
• Escenarios 2026–2035: trayectorias plausibles

La IA y el empleo: capas del trabajo y automatización parcial

La distinción entre empleo, rol y tarea es clave. Un empleo es un vínculo contractual; el rol, la función en un proceso; y la tarea, la unidad concreta y repetible. La IA impacta sobre tareas específicas, por lo que el cambio típico es un desplazamiento parcial del contenido del puesto: algunas actividades se reducen o transforman, otras surgen y el empleo permanece con un perfil distinto.

Según el documento, hoy la IA rinde mejor en tareas cognitivas estructuradas con patrones y reglas claras (clasificar información, resumir textos, responder consultas frecuentes). En cambio, tropieza cuando la resolución depende del contexto social o de decisiones abiertas. Por ello, pensar el trabajo como un bloque único impide ver los ajustes graduales y alimenta interpretaciones simplificadas sobre su impacto.

Qué muestran los datos hoy y cómo leerlos

Para captar impactos observables, el informe recurre a anuncios empresariales de recortes. En 2025, los reportes de Challenger, Gray & Christmas registran decenas de miles de despidos que citan “IA” como motivo declarado, dentro de un volumen mayor de ajustes por causas múltiples. La lectura sugerida es prudente: esos avisos miden planes comunicados, no resultados finales, y la IA aparece como uno de varios argumentos visibles en decisiones de ajuste.

Las métricas de exposición a la automatización estiman qué tareas podrían automatizarse con tecnología disponible a costos razonables. No predicen cuántos puestos se perderán ni cuándo. El ejemplo del gráfico de barras de la página 7 muestra la exposición potencial en Estados Unidos a 1, 5 y 10 años, segmentada por sexo y educación, como una condición de posibilidad que crece con el tiempo, no como un pronóstico de despidos. También quedan fuera de los conteos oficiales los cambios silenciosos: vacantes que ya no se abren, redistribuciones internas y reconfiguraciones paulatinas del trabajo.

Detalles y consejos

• Distinguir entre “se puede automatizar” y “se hará”: la diferencia es central para no sobredimensionar impactos.
• Leer anuncios de recortes como planes informados, no como resultados consolidados.
• Observar señales tempranas más allá de despidos: disminución de nuevas vacantes y reasignaciones dentro de equipos.
• Considerar límites prácticos de adopción: calidad y orden de datos, integración con sistemas heredados, seguridad, responsabilidades ante errores, costos de software y capacitación, y fricciones culturales.

Sectores y ritmos de adopción

Los primeros efectos se perciben en actividades con procesos estandarizados y digitales, donde la integración técnica es más directa. Entre ellos, administración, servicios profesionales, finanzas y soporte son ámbitos donde las herramientas pueden incorporarse con mayor rapidez para asistir en flujos ya estructurados.

Los ajustes iniciales tienden a manifestarse primero en la disminución de nuevas vacantes y en la reasignación de funciones dentro de equipos existentes, más que en recortes masivos. La implementación real avanza por etapas y en porciones específicas del flujo de trabajo, donde el control humano es viable y la mejora operativa compensa el esfuerzo del cambio. Factores como seguridad, calidad de datos y costos de capacitación condicionan el ritmo.

Impactos por roles, salarios y el “efecto iceberg”

En puestos que no desaparecen, la IA reduce tareas rutinarias y libera tiempo para actividades que requieren criterio, coordinación y toma de decisiones. Se incrementan las funciones de supervisión y validación de resultados, además del manejo de excepciones, porque los sistemas fallan cuando se apartan de los patrones aprendidos.

El informe advierte presión sobre roles intermedios con tareas semiestructuradas automatizables: no se observa eliminación general, pero sí pérdida de peso relativo y, en ocasiones, estancamiento salarial si no se incorporan nuevas responsabilidades. La polarización laboral, resumida en la página 18, indica mayor demanda de posiciones de alta calificación y de tareas básicas que aún requieren presencia humana, mientras los puestos intermedios se reacomodan. En el gráfico de ofertas laborales en España, las habilidades de IA se expanden primero en información y comunicación, actividades profesionales y finanzas, con salud, educación y construcción avanzando más lento.

La representación tipo “iceberg” (página 19) ilustra que la parte visible del impacto parece concentrarse en tecnología, con una exposición acotada (alrededor del 2,2% del valor salarial). Sin embargo, bajo la superficie se observa una exposición mayor y distribuida (hasta 11,7% del valor salarial), asociada a tareas administrativas y de cuello blanco. La idea central: el mayor impacto no siempre es el más visible y los indicadores tradicionales (desempleo o PIB) capturan solo una fracción del fenómeno.

Escenarios 2026–2035: trayectorias plausibles

Mirando hacia 2026–2035, el texto propone dos trayectorias plausibles. La primera es una adopción gradual y selectiva, que transforma puestos con menos sobresaltos y acota la automatización a segmentos del flujo donde existe control humano y ganancia operativa comprobable. Esta vía privilegia la compatibilidad con la infraestructura organizacional y la claridad de los roles humanos.

La segunda trayectoria está acelerada por la presión competitiva: la velocidad de implementación puede desalinearse temporalmente de la capacidad de adaptación de los equipos, generando tensiones. En ambos casos, la intensidad del cambio dependerá de decisiones sobre qué porciones del trabajo automatizar, del resguardo de datos y de la arquitectura interna para integrar nuevas herramientas. En síntesis, la pregunta deja de ser si la tecnología “quita empleos” y pasa a ser cómo reconfigura tareas, salarios y organización del trabajo.

Conclusión

El panorama que emerge es claro: más que un choque súbito, el impacto de la IA sobre el empleo se manifiesta como una reconfiguración progresiva de tareas, con señales medibles en sectores digitalizados y ajustes que, por ahora, se expresan antes en vacantes y reasignaciones que en despidos masivos. La distinción entre lo técnicamente “posible” y lo que efectivamente “se implementa” ayuda a interpretar la exposición sectorial y las transformaciones de roles. A la vez, el “efecto iceberg” recuerda que una parte sustantiva del cambio ocurre en tareas administrativas y de cuello blanco, menos visibles en los indicadores clásicos. Para quienes buscan entender cómo evolucionará la relación entre la IA y el empleo en 2026–2035, las dos trayectorias planteadas ofrecen un marco realista: adopción selectiva con control humano o aceleración sujeta a presiones competitivas. La recomendación es seguir de cerca los datos, los límites prácticos y las decisiones organizacionales, y consultar la publicación completa para un análisis técnico más detallado.

Fuente: RedUSERS – http://www.redusers.com/noticias/publicaciones/la-ia-y-el-empleo/