El despliegue de la Inteligencia Artificial (IA) podría alterar entre el 18% y el 22% del conjunto de los puestos de trabajo en el mercado laboral español, con variaciones según cada provincia, de acuerdo con un análisis realizado por el Instituto VRAIN de la Universitat Politècnica de València (UPV).
El trabajo, que utiliza información procedente del INE, concluye que la IA tiene una capacidad efectiva para reconfigurar el empleo en todo el territorio nacional y que esta exposición es de carácter estructural, ya que se mantiene prácticamente invariable en los años examinados (2021 y 2022).
Las provincias donde la presencia de la IA en el empleo resulta más elevada son Madrid y Barcelona, con una exposición que rebasa el 21,5%. En el extremo contrario se encuentran Soria, Zamora, Teruel, Cuenca y Palencia, con niveles situados entre el 17,5% y el 18,5%, según detalla la UPV en una nota informativa.
Estas diferencias territoriales se asocian al peso relativo de los distintos sectores productivos: las áreas urbanas y con fuerte predominio de los servicios concentran más ocupaciones susceptibles de ser transformadas por la IA, mientras que las zonas con mayor presencia de agricultura, manufacturas tradicionales o construcción muestran un grado de impacto menor.
El informe constata que la exposición a la IA guarda relación con patrones productivos ya consolidados. Así, el corredor centro-mediterráneo (Madrid, Barcelona, València, Alicante y Málaga), junto con Las Palmas y Santa Cruz de Tenerife, presenta los porcentajes más altos debido a la relevancia del comercio, los servicios avanzados, la educación, la sanidad y las actividades ligadas a la información. En cambio, comunidades como Castilla y León, Castilla-La Mancha y Aragón registran una exposición inferior a la media del país.
Brecha de género en la exposición a la IA
La investigación pone de relieve una brecha de género “clara”: el empleo femenino está entre 1,3 y 3 puntos porcentuales más expuesto a la IA que el masculino y se llega a superar este margen en territorios muy terciarizados.
Asimismo, las trabajadoras se concentran en ramas de actividad con mayor potencial de uso de la IA (educación, sanidad, servicios administrativos, comercio o actividades sociales) y cuentan con menor presencia en ocupaciones menos expuestas, como la construcción, el transporte o las industrias extractivas.
Las provincias donde la IA incide con más intensidad en el empleo de las mujeres son Madrid, Illes Balears, Santa Cruz de Tenerife, Barcelona, Cantabria y Málaga, que alcanzan o rebasan el 21,5%. En el caso de los hombres, el nivel de exposición es más bajo. En territorios como Madrid, Las Palmas, Barcelona o Santa Cruz de Tenerife se sitúa en torno al 20-21%, mientras que en la España interior desciende al 16,5-18%, en buena medida por el peso de la industria y la construcción.
El documento, elaborado por los investigadores Antoni Mestre, Xavier Naya, Manoli Albert y Vicente Pelechano del Instituto VRAIN de la UPV, se ha presentado a representantes sindicales del Consejo Económico y Social de España (CES), a la vicesecretaria general de la Unión General de Trabajadoras y Trabajadores (UGT), Lola Navarro, en su condición de agente social de referencia en materia laboral, a los senadores en las Cortes Generales de España, Rocío Briones, y a la ministra de Ciencia, Innovación y Universidades, Diana Morant.
El equipo de VRAIN subraya que esta radiografía del impacto de la IA facilita anticipar desigualdades territoriales y de género, diseñar programas de recualificación y respaldar políticas de transición justa.
Antoni Mestre ha destacado que en un momento en el que España “está desplegando estrategias nacionales de digitalización e inteligencia artificial, como la Estrategia Nacional de IA (ENIA) o el Perte de la Nueva Economía de la Lengua o planes de digitalización, contar con este análisis es necesario para asegurar una transición justa”.
“La IA tiene el potencial de aumentar la productividad, mejorar servicios públicos y generar oportunidades de empleo cualificado, pero también puede intensificar desigualdades, si no se anticipan sus efectos de manera integral”, ha resaltado.