- Los empleos más afectados por la nueva tecnología son los más cualificados
- El dinamismo del empleo se mantiene gracias a los puestos de ‘bajo valor añadido’
- Paul Krugman: “Los jóvenes deben aprender un oficio que requiera de una labor manual”
Aunque muchos inversores ven en la inteligencia artificial generativa el epicentro de una nueva burbuja financiera, su impacto en el mercado laboral deja pocas dudas, a medida que los analistas empiezan a aportar más datos y estimaciones. Una de las más recientes apunta a que son los empleos considerados de ‘mayor valor añadido’ los más expuestos a esta tecnología y en los últimos dos años están “cediendo el protagonismo” en la evolución del mercado de trabajo. No hablamos de un efecto reducido, ya que estos profesionales equivalen al 45% del total de los puestos de trabajo, pero en 2024 solo aportaron un 0,2% de la creación de empleo. Pero España cuenta con un ‘colchón’ para protegerse de este golpe: las actividades manuales, como hostelería, construcción o el sector primario, que están ‘blindadas’ contra la IA y que tuvieron un impacto 10 veces mayor al crecimiento de la ocupación.
Históricamente, se ha vinculado el impacto de la tecnología digital y la automatización (ya sea vía inteligencia artificial o robots) a un auge del empleo más cualificado y de ‘alto valor añadido’ mientras los más ‘manuales’ se verían sustituidos. Pero ese diagnóstico se ha visto drásticamente desfasado. El estudio, elaborado por los socios directores de Análisis Económico y de Mercados de Afi, José Manuel Amor y María Romero, junto a las analistas de la misma firma, Camila Figueroa y Marina García, reconoce que los denominados modelos de lenguaje de gran tamaño (Large Language Models o LLMs) han cambiado las reglas del juego. La clave es que su alcance potencial es mayor.
El análisis, recogido en el último número de los Cuadernos del Mercado de Trabajo que publica el Servicio Público de Empleo Estatal (SEPE), indica que “las ocupaciones con mayores salarios, más años de formación y mayores barreras de entrada son las más expuestas a la disrupción de GPT”. Algo que, según señalan, “rompe con la lógica de revoluciones tecnológicas anteriores, en las que los colectivos más vulnerables eran los menos cualificados”. ¿Pero cómo afecta esto a nuestro mercado laboral?
A partir de los microdatos de la Encuesta de Población Activa (EPA) anual, los investigadores desagregan la “estructura ocupacional” de España y detectan dos grandes categorías antitéticas: “ocupaciones más expuestas que la media”, vinculadas principalmente a servicios profesionales, científicos, financieros, jurídicos, contables y tecnológicos, y “ocupaciones menos expuestas”, vinculadas a actividades manuales.
Y aquí llega lo que puede ser una sorpresa para muchos: el primer grupo alcanza los 11,2 millones de puestos de trabajo, un 45% del total, mientras el segundo se queda en 10,5 millones. Eso sí, está perdiendo fuelle. Los empleos más expuestos a la IA crecieron en 600.000 entre 2023 y 2024, un 0,9%, pero el “dinamismo del empleo” se concentró en los menos afectados, que repuntaron un 3,9%. El crecimiento total del empleo fue del 2,2%, un crecimiento al que el primer grupo apenas aportó dos décimas y el segundo un 2%.
Hasta 2023, la tendencia venía sesgada por la pandemia. En 2020 se produjo un ‘boom’ de los empleos de alta cualificación y mayor manejo de las herramientas digitales (incluyendo el teletrabajo), mientras los ‘manuales’ se desplomaron. En 2021, se produjo una corrección: los empleos que hoy se consideran más expuestos a la IA cayeron y los más castigados por los confinamientos se recuperaron. En 2022 crecieron ambos, aunque más los empleos manuales. Y en 2023 se produjo un repunte de los de alto valor añadido que, sin embargo, se ha desinflado por completo en 2024.
¿Hasta qué punto se puede vincular esta evolución a la IA generativa? Los autores señalan que las ocupaciones con mayor exposición han crecido un 13% desde 2019, pero en los dos últimos ejercicios, precisamente cuando los modelos LLM han irrumpido en escena, “han cedido protagonismo en favor de perfiles con menor grado de exposición”.
De esta forma, un fenómeno que se aprecia en las empresas tecnológicas, que están haciendo notables ajustes en sus oficinas, especialmente entre los programadores, se extiende al resto de usuarios de la inteligencia artificial, aunque en nuestro país no se registra un retroceso ni enfriamiento del mercado laboral gracias al “impulso combinado” del empleo expuesto y no expuesto a la IA. Los autores recuerdan que “el empleo agregado en España se sitúa en 2024 un 7,1% por encima de los niveles prepandemia”, una tendencia que en 2025 parece mantenerse.
Esto hace que España esté mejor posicionada que otros países para hacer frente al desafío de la IA. Nos encontraríamos así en una “fase de transición” en la que la irrupción de la IA “no se traduce todavía en una destrucción neta de puestos de trabajo en los colectivos más expuestos, sino en una recomposición del crecimiento del empleo”.
Impacto en el paro estructural
¿Qué significa esto? Significa que el mercado laboral español está absorbiendo el impacto inicial de la IA a través de ajustes en la composición sectorial y funcional, “más que mediante reducciones abruptas de empleo”. En este contexto, la exposición elevada a la IA “convive con una dinámica de creación neta positiva”, lo que indica que “el efecto sustitución opera de forma gradual” y que la adaptación depende en gran medida de la capacidad para “reciclar tareas” y generar nuevas funciones complementarias.
Pero esto no impide que se produzcan fricciones en la economía y el empleo según la tecnología siga su difusión en España en los primeros años. La previsión de los expertos es que el desempleo estructural, en términos de tasa NAIRU (acrónimo de non-accelerating inflation rate of unemployment, es decir, el nivel de tasa de desempleo que no eleva la inflación), se eleve transitoriamente entre 2025 y 2028 “para capturar desplazamientos y rotaciones dentro de ramas expuestas”. A partir de 2029, sin embargo, la difusión tecnológica y la mejora en la eficiencia de emparejamiento laboral permiten que la NAIRU caiga entre 0,5 y 1,1 puntos porcentuales por debajo de la evolución prevista sin contar la IA generativa, lo que se refleja también en un mayor dinamismo del empleo, la productividad y el PIB.
Pero este impacto dependerá de la capacidad de empresas y trabajadores para integrar la tecnología, del grado de inversión en capital complementario y del diseño de políticas públicas “que amortigüen las fricciones de transición”. Por ello, advierten que es “clave garantizar que las ganancias potenciales de productividad se distribuyan de forma equilibrada” entre sectores y territorios, evitando que la concentración de beneficios “en polos tecnológicos” o en determinados segmentos laborales derive en “nuevas brechas sociales o regionales”.
“Sin una adecuada gestión de la transición, la IA puede convertirse en un factor de desigualdad, tensión social y desequilibrio territorial; con ella, puede consolidarse como motor de crecimiento sostenido, mejorar la cohesión territorial y reforzar la estabilidad económica y democrática a largo plazo”, concluyen.
