El informe analiza con datos y límites prácticos cómo la inteligencia artificial transforma el trabajo sin caer en pronósticos automáticos sobre despidos masivos. Examina tareas, roles, salarios y escenarios 2026–2035 para entender dónde y cómo se sienten primero los cambios.
Autor: Elisa Belmar
Capas del trabajo y automatización parcial
El documento separa empleo, rol y tarea para evitar confusiones habituales entre “puesto eliminado” y “tarea automatizada”. Un empleo es un vínculo contractual, el rol es la función dentro de un proceso y la tarea es la unidad concreta y repetible.
La IA interviene sobre tareas específicas, no sobre empleos completos, por lo que el cambio típico es un desplazamiento parcial: se reducen o transforman ciertas actividades, aparecen otras nuevas y el puesto permanece con un contenido distinto.
Hoy la IA muestra mejor desempeño en tareas cognitivas estructuradas con patrones y reglas claras, como clasificar información, resumir textos o responder consultas frecuentes, mientras que tropieza cuando la resolución depende fuertemente del contexto social y decisiones abiertas.
Las métricas de exposición describen qué tareas podrían automatizarse con la tecnología disponible a costos razonables, pero no predicen cuántos puestos se perderán ni en qué fecha. Esa diferencia entre “se puede automatizar” y “se hará” es central y explica por qué los efectos suelen ser graduales y desiguales según el sector y la organización.
El gráfico de barras de la página 7 muestra, por ejemplo, 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.
Pensar el trabajo como un bloque único impide ver estos ajustes graduales y lleva a interpretaciones simplificadas del impacto tecnológico.
Qué muestran los datos hoy y cómo leerlos
Para captar impactos presentes, el Informe recurre a anuncios empresariales de recortes y recuerda que miden planes comunicados, no resultados finales. En 2025, los informes de Challenger, Gray & Christmas consignan decenas de miles de recortes que citan “IA” como motivo declarado, dentro de un total mayor de despidos por múltiples causas.
La lectura correcta es que la IA aparece como argumento visible en decisiones de ajuste, cuantificable mes a mes, pero no como explicación única. También quedan fuera de esos conteos los cambios silenciosos: vacantes que ya no se abren, redistribuciones internas y reconfiguraciones paulatinas de tareas.
Los primeros sectores en sentir efectos son los que ya operan con procesos estandarizados y digitales, como administración, servicios profesionales, finanzas y soporte, donde la integración técnica es más directa.
Los ajustes iniciales suelen verse en la disminución de nuevas vacantes y en la reasignación de funciones dentro de equipos existentes, más que en recortes masivos. La adopción real choca con límites prácticos: calidad y orden de los datos, integración con sistemas heredados, seguridad y responsabilidades claras ante errores, además de costos de software, capacitación y fricciones culturales. Por eso la implementación avanza por etapas, con automatización acotada a partes del flujo donde el control humano es viable y la mejora operativa compensa el esfuerzo de cambio.
En términos generales, estas proyecciones no describen un resultado único, sino rangos posibles. Algunas estiman cuántos roles podrían verse desplazados, otros cuántos podrían transformarse y otros cuántos nuevos podrían emerger asociados a la adopción de tecnología. El valor de estas cifras está en ofrecer una escala del cambio potencial, no en fijar un destino inevitable para el empleo.
Impactos por sector, salarios y escenarios 2026–2035
En los trabajos que no desaparecen, la IA reduce tareas rutinarias y libera tiempo para actividades de criterio, coordinación y toma de decisiones. Crecen, además, funciones de supervisión, validación de resultados y manejo de excepciones, porque los sistemas fallan cuando se apartan de los patrones aprendidos.
El Informe destaca presión sobre roles intermedios que concentran tareas semiestructuradas automatizables; no se observa eliminación general, sino pérdida de peso relativo y, a veces, 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 que los puestos intermedios se reacomodan.
El gráfico de ofertas laborales en España muestra que las habilidades de IA se expanden primero en información y comunicación, actividades profesionales y finanzas, con salud, educación y construcción avanzando con más lentitud.
La imagen tipo “iceberg” de la página 19 ilustra que la parte visible del impacto se concentra en tecnología, pero bajo la superficie hay una porción mayor en tareas administrativas y de cuello blanco, donde la redistribución de horas automatizables modifica el valor del trabajo incluso sin despidos.
Mirando 2026–2035, el texto propone dos trayectorias plausibles: una adopción gradual y selectiva, que transforma puestos con menos sobresaltos, y otra acelerada por presión competitiva, que genera tensiones temporales entre ritmos de implementación y capacidad de adaptación de equipos. Entre ambos polos, la intensidad del cambio dependerá de infraestructura organizacional, decisiones sobre qué porciones del trabajo automatizar, resguardo de datos y claridad de roles humanos.
En síntesis, la pregunta ya no es si la IA te quitará el empleo, sino cómo cambia el empleo por dentro, con impactos medibles en tareas, salarios y organización del trabajo, visibles primero en sectores con procesos digitalizados y posteriormente en ramas donde la integración es más compleja.
Representación conceptual del llamado “efecto iceberg” del impacto de la inteligencia artificial en el empleo. La parte visible refleja una exposición limitada y concentrada en sectores tecnológicos (alrededor del 2,2% del valor salarial), mientras que bajo la superficie aparece una exposición mucho mayor y distribuida (hasta 11,7% del valor salarial), asociada a roles administrativos y de cuello blanco. La imagen ilustra que el mayor impacto no siempre es el más visible y que las métricas tradicionales, como desempleo o PIB, capturan solo una fracción del fenómeno.
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