El centro de estudios Funcas calcula que, en el periodo de diez años comprendido entre 2025 y 2035, la Inteligencia Artificial (IA) provocará una destrucción bruta de empleo de entre 1,7 y 2,3 millones de puestos de trabajo en España, afectando sobre todo a empleados administrativos y a técnicos de cualificación media y alta.
El informe “Inteligencia artificial y mercado de trabajo en España: Exposición ocupacional, efectos sobre el empleo y adopción empresarial”, elaborado por Funcas, constata que la implantación de la IA en el tejido productivo español se está acelerando con fuerza.
En detalle, el 21,1% de las compañías con plantillas de 10 o más trabajadores ya empleaba al menos una herramienta de Inteligencia Artificial en el primer trimestre de 2025, frente al 12,4% registrado en 2023, lo que supone un salto de 8,7 puntos porcentuales en apenas dos años.
“Esta aceleración es un indicador de que el proceso de difusión tecnológica ha alcanzado una masa crítica y que sus efectos sobre el empleo comenzarán a materializarse de forma perceptible en los próximos años”, ha advertido el 'think tank' en su documento.
Apoyándose en tres tipos de fuentes complementarias —la EPA, estimaciones internacionales de exposición ocupacional a la IA y resultados experimentales sobre su impacto en productividad—, el escenario central planteado por Funcas, firmado por su director de Estudios Financieros, Francisco Rodríguez, apunta a esa destrucción bruta de entre 1,7 y 2,3 millones de empleos en el horizonte 2025-2035, concentrada en los perfiles administrativos y técnicos intermedios y superiores.
En una hipótesis más favorable, la pérdida se reduciría a alrededor de 700.000 puestos, mientras que en el supuesto más adverso podría rebasar los 3,5 millones. “Esta amplitud refleja la incertidumbre genuina sobre el ritmo de adopción tecnológica y la velocidad a la que las empresas rediseñarán sus procesos”, ha señalado el responsable del estudio.
España se sitúa en una posición de exposición media-alta a la IA dentro de la OCDE (27,4% frente al 26% de promedio), pero presenta un riesgo de automatización claramente más bajo que la media (5,9% frente al 12%).
“Esta diferencia, atribuida a la estructura ocupacional española y al mayor peso de las tareas interpersonales y físicas, no debe interpretarse como inmunidad al desplazamiento laboral, sino como un factor que puede moderar su ritmo”, subraya el informe.
La destrucción calculada no implica que todos esos empleos desaparezcan de forma inmediata, sino que ese volumen de tareas que hoy realizan personas podría pasar a ser asumido por sistemas de IA.
Según el escenario descrito por Funcas, el ajuste se materializará mediante reducciones de plantilla en renovaciones de contratos, menor sustitución de bajas o salidas y una redistribución de funciones dentro de los puestos que se mantengan.
Complementariedad y nuevos nichos laborales
Junto al mecanismo de sustitución, el estudio identifica dos vectores positivos para el empleo: la complementariedad entre trabajadores y tecnología y la aparición de nuevas ocupaciones. Los efectos de complementariedad —que elevan la productividad sin recortar empleo— alcanzarían a entre 2,8 y 3,5 millones de ocupados, mientras que la creación de nuevos perfiles profesionales también tendría un peso relevante, con 1,61 millones de nuevas ocupaciones entre 2023 y 2033, aunque su reparto será desigual y exigirá niveles formativos más elevados.
Con todo, el autor advierte de que sigue abierto el interrogante sobre si la generación de nuevos puestos logrará compensar plenamente la destrucción, ya que ello dependerá del ritmo al que avancen la formación y la recolocación de los trabajadores.
El análisis por ramas de actividad muestra que la adopción de IA se concentra en sectores intensivos en información y con mayor proporción de empleos de cuello blanco. El ámbito TIC encabeza el uso de estas tecnologías con un 58,7%, seguido de los servicios (25,7%), la industria (17,5%) y la construcción (11,4%).
Las compañías que integran al menos una solución de IA registran una productividad media un 27% superior a la de aquellas que aún no la han incorporado. No obstante, se detecta un efecto de causalidad inversa: las empresas más eficientes son también las que tienden en mayor medida a adoptar IA, por lo que la brecha de productividad no puede atribuirse por completo a la tecnología.
De acuerdo con Funcas, el 'machine learning' es la herramienta con mayor impacto estimado sobre la productividad, mientras que el reconocimiento de voz e imagen no presenta efectos estadísticamente concluyentes.
El despliegue acelerado de la IA en las empresas españolas se produce, además, en un momento de solidez del mercado laboral. La economía española cerró 2025 con 22,5 millones de personas trabajando, el máximo histórico, y por primera vez desde el primer trimestre de 2008 la tasa de paro se situó por debajo del 10%.
Para Funcas, el hecho de que la adopción de IA se intensifique cuando el empleo está en niveles récord abre una ventana de oportunidad para preparar la transición desde una posición de relativa fortaleza.
En opinión del autor, la prioridad de la política económica debe ser diseñar programas de empleo activos dirigidos específicamente a los colectivos con mayor riesgo de sustitución —especialmente administrativos y técnicos de nivel medio—, combinando itinerarios de reskilling intensivo con estímulos a la contratación en los nuevos puestos ligados al desarrollo y uso de la IA.