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La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa para convertirse en una realidad de millones de trabajadores en España. Según el INE, el porcentaje de empresas de más de 10 trabajadores que emplean tecnologías de IA se ha duplicado entre 2022 y 2025, pasando del 13% al 21%. El crecimiento ha sido desigual por sectores, con sectores más expuestos a la IA, como el sector TIC liderando con un 59%, seguido de los servicios (26%), mientras que la industria (18%) y especialmente la construcción (11%) van por detrás. Esta adopción diferencial por sectores es el punto de partida de la pregunta estrella ¿Está la IA empezando a destruir empleo en las actividades más expuestas a ella?
Para poder arrojar algo de luz al respecto desde un punto de vista meramente descriptivo, he combinado los datos trimestrales de empleo de la EPA (2019-2025) con los índices de exposición ocupacional y sectorial a la IA desarrollados en Felten, Raj y Seamans (2021), imputados a las clasificaciones españolas mediante las correspondencias oficiales del Bureau of Labor Statistics y Naciones Unidas. El resultado inicial es contraintuitivo, las ocupaciones y sectores más expuestos a la IA son los que más empleo han creado en los últimos entre el último trimestre de 2019 y 2025, tanto a nivel de ocupación o sector (a dos dígitos).
Concretamente, a nivel de ocupación, cada punto adicional de exposición a la IA se asocia con 6,5 puntos porcentuales más de crecimiento del empleo en ese periodo, mientras que a nivel sectorial asciende a 7,6. Sin embargo, esta asociación positiva se ha debilitado extraordinariamente en los últimos años. El efecto para ocupaciones pasa de 6,5 en el periodo 2019-2025 a 3,7 en 2022-2025, 2,3 en 2023-2025 y prácticamente cero en el último año. El mismo patrón se repite por sectores, pasando de +7,6 a medio plazo a valores ligeramente negativos y no significativos en los periodos más recientes. Es decir, la correlación positiva entre exposición a IA y crecimiento del empleo existe en el pasado reciente, pero se concentra en el periodo largo y desaparece cuando nos centramos en los años de difusión masiva de la IA generativa.
Esta dilución temporal admite dos lecturas. La primera es que la correlación positiva a medio plazo refleje en parte tendencias estructurales previas a la IA generativa, como la terciarización, digitalización o el crecimiento de los servicios cualificados, que ya empujaban el empleo en esas ocupaciones incluso antes de 2019. La segunda, que el verdadero efecto de la IA sobre el empleo esté aun gestándose y lo que vemos es solo el reflejo de una tasa de cobertura de IA aún demasiado baja como para ver nada en los datos agregados. Lo que sí queda claro es que, a raíz del surgimiento de la IA, los sectores y ocupaciones con una mayor exposición están desacelerando muy rápidamente su crecimiento, pese a que su aportación en términos de actividad económica no se está reduciendo.
El resultado más revelador y consistente con la evidencia empírica para otros países emerge al descomponer esta relación entre empleo y exposición por tramos de edad. Mientras que para el conjunto de trabajadores no se observa destrucción diferencial, para los menores de 25 años el panorama es radicalmente distinto. Entre 2019 y 2025 las ocupaciones con una mayor exposición mostraron un crecimiento del empleo especialmente importante entre jóvenes menores de 34 años. Sin embargo, a medida que acercamos el periodo temporal, esto se ha revertido totalmente, con una relación negativa para los más jóvenes (16-24 años) y prácticamente cero para el tramo de edad de 25 a 34 años.
Lo más curioso es que el efecto parece ser heterogéneo por edad, ya que entre los tramos de 35-44 años se da el efecto opuesto. Mientras que en las ocupaciones más expuestas a la IA ya no crean relativamente más empleo para jóvenes (o incluso relativamente menos), se asocian cada vez con una mayor creación de empleo en tramos de edad intermedios. Este vínculo no existía antes de 2023, en horizontes más largos el coeficiente para jóvenes es positivo o nulo, lo que apunta a un fenómeno específico del periodo de difusión masiva de la IA generativa.
Estos resultados descriptivo, obtenidos solo con datos agregados de la EPA, son coherentes con la evidencia causal más reciente para Estados Unidos. Hosseini Maasoum y Lichtinger (2025), de Harvard, analizan 62 millones de currículos en 285.000 empresas y documentan que el empleo junior en empresas adoptantes de IA cae un 15% desde 2023, mientras el senior no se ve afectado. Su hallazgo clave es el mecanismo del impacto en el empleo de los juniors, puesto que documentan que la caída se debe enteramente a una reducción de las contrataciones, no a un aumento de despidos. Las empresas no echan a sus empleados junior, simplemente dejan de contratarlos. Este mecanismo es consistente con lo que observamos en España, los jóvenes dependen de nuevas contrataciones para acceder al mercado laboral, y si esas posiciones de primer nivel desaparecen, ellos son los primeros en notarlo.
Sin embargo, hay muchos a quienes les extrañará que, incluso en periodos recientes con un uso ya intensivo de IA entre las empresas, aún no haya una relación entre intensidad y destrucción de empleo. En ese sentido, Hampole, Papanikolaou, Schmidt y Seegmiller (2025) ofrecen una de las explicaciones más completas de la literatura al descomponer el efecto de la IA en el empleo en tres fuerzas simultáneas, la sustitución directa de tareas expuestas (que reduce empleo), la reasignación de esfuerzo hacia tareas complementarias (que lo recupera), y el crecimiento de las empresas que emplean IA (que lo compensa). Su análisis muestra que estas tres fuerzas se cancelan entre sí y dan como resultado el efecto neto sobre el empleo agregado muy cercano a cero. Pero tras este equilibrio puede esconderse la asimetría generacional, puesto que las tareas que la IA automatiza primero son las que constituyen el primer peldaño profesional, y los jóvenes son quienes soportan el coste del ajuste.
Los datos para España, con todas las cautelas de un ejercicio exploratorio que no tiene carácter causal, apuntan en la misma dirección que la mejor evidencia académica. Si bien la IA no está destruyendo empleo en términos netos, sí parece estar un efecto heterogéneo por grupos de edad, con el efecto más pronunciado sobre los trabajadores más jóvenes. Si este patrón se consolida, las consecuencias podrían ser más profundas que una mera reducción del empleo, puesto que la pérdida de acceso a las posiciones de entrada supone los jóvenes no acumularán la experiencia que les permitiría beneficiarse de la complementariedad con la IA a lo largo de su carrera laboral.
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