Orientar profesionalmente ya no consiste únicamente en ayudar a buscar una oferta de empleo, elegir una titulación o preparar un currículum. Hoy exige interpretar datos, anticipar cambios en las ocupaciones, identificar competencias transferibles, comprender cómo la inteligencia artificial modifica las tareas y conectar a personas, empresas, formación y territorio.
Los informes recientes no dibujan un futuro cerrado ni confirman una destrucción generalizada del empleo. Muestran algo más complejo: surgen nuevas actividades, cambian los puestos existentes, aumenta el valor de determinadas capacidades humanas y se agrandan las diferencias entre quienes pueden adaptarse y quienes carecen de acompañamiento, formación o recursos.
La conclusión profesional es clara: orientar no es adivinar el futuro, sino ayudar a las personas y a los territorios a prepararse para varios futuros posibles.
Un mercado laboral favorable, pero con desajustes persistentes
El último Informe del Mercado de Trabajo Estatal del SEPE, publicado en 2026 con datos de 2025, señala que continúan avanzando los perfiles de mayor cualificación, aunque permanecen estructuras ocupacionales tradicionales y diferencias de género muy marcadas. Las mujeres siguen concentrando buena parte de las demandas de empleo en servicios, comercio, administración y limpieza, mientras que los hombres tienen mayor presencia en industria, construcción y transporte.
Esto obliga a evitar una lectura excesivamente optimista de las cifras agregadas. Que crezca el empleo no significa que todas las personas encuentren oportunidades equivalentes, ni que desaparezcan la temporalidad, la parcialidad involuntaria, la sobrecualificación o la segregación ocupacional.
Los datos universitarios también muestran diferencias importantes. La Fundación CYD analizó a las 189.438 personas que finalizaron un grado en el curso 2018-2019 y observó su situación laboral cuatro años después, en 2023. El 75,9 % estaba afiliado a la Seguridad Social, el 72,4 % tenía contrato indefinido y su base media anual de cotización era de 30.976 euros. Sin embargo, los resultados variaban considerablemente según el ámbito de estudio, el género y el tipo de universidad.
Informática, ingeniería, industria y construcción presentaban mejores indicadores globales de inserción. Artes y Humanidades registraba una tasa de afiliación media inferior, mientras que Educación mostraba una menor presencia del empleo a jornada completa. Además, la base de cotización de los hombres superaba en 2.285 euros anuales a la de las mujeres cuatro años después de finalizar los estudios.
Estos datos no deberían utilizarse para dividir las titulaciones entre “útiles” e “inútiles”. Su función es mejorar la orientación: explicar las condiciones reales de inserción, identificar especializaciones complementarias, reforzar competencias transversales y ayudar a cada persona a tomar decisiones informadas sin ignorar su vocación, sus capacidades o su contexto.
La inteligencia artificial transforma tareas antes que profesiones completas
Una de las principales dificultades del debate sobre inteligencia artificial y empleo es la tendencia a confundir tareas con puestos de trabajo. Una ocupación está formada por numerosas tareas. Que algunas puedan automatizarse no significa necesariamente que desaparezca toda la profesión.
El análisis del SEPE sobre mercado de trabajo y productividad distingue dos fuerzas simultáneas: el efecto sustitución, mediante el cual la tecnología reduce determinadas tareas humanas, y el efecto complementariedad, por el que amplía capacidades y mejora la eficiencia de los profesionales. El resultado dependerá de la ocupación, el sector, la organización del trabajo, la inversión y las políticas de transición.
La exposición tampoco se limita a trabajos manuales o poco cualificados. La IA generativa puede intervenir en redacción, traducción, programación, análisis documental, atención al cliente, elaboración de contenidos y gestión de información. Esto sitúa en primera línea a perfiles administrativos, técnicos y profesionales que en anteriores transformaciones tecnológicas parecían más protegidos.
McKinsey estima que el 58 % de las horas de trabajo actuales en diez países europeos podría ser técnicamente automatizable con tecnologías ya disponibles. La propia entidad advierte de que se trata de viabilidad técnica, no de una previsión de adopción ni de una estimación directa de pérdida de empleos. También señala que tres cuartas partes de las competencias buscadas por los empleadores europeos se utilizan tanto en tareas automatizables como no automatizables.
Por tanto, la pregunta relevante no es únicamente qué trabajos desaparecerán, sino:
- qué tareas se reducirán;
- cuáles se realizarán con ayuda de la IA;
- qué nuevas responsabilidades aparecerán;
- cómo aprenderán los perfiles junior;
- y quién acompañará a las personas que no puedan adaptarse por sí solas.
Los principales datos de la transición
| Indicador | Dato verificado | Lectura profesional |
|---|---|---|
| Inserción de graduados universitarios | 75,9 % afiliado cuatro años después | El título influye, pero el ámbito de estudio y las condiciones de inserción resultan determinantes. |
| Contratación indefinida de graduados | 72,4 % | La estabilidad mejora, aunque persisten brechas por género, titulación y universidad. |
| Uso empresarial de IA | Casi el 20 % de las empresas encuestadas por el Banco de España | La adopción todavía era limitada y mayoritariamente experimental. |
| Diferencia de productividad asociada a la IA | Un 27 % superior, en promedio, entre empresas usuarias | No es una ganancia automática: las empresas adoptantes ya partían de mejores condiciones. |
| Nuevos empleos relacionados con IA | 1,3 millones en dos años, según datos globales de LinkedIn | La tecnología también crea demanda, aunque el dato no equivale a creación neta oficial de empleo. |
| Demanda europea de fluidez en IA | Se ha multiplicado por cinco desde 2023 | La alfabetización en IA se extiende más allá de las ocupaciones tecnológicas. |
| Tasa de Actividad Emprendedora en España | 7,8 % en el GEM 2025-2026 | El emprendimiento crece, pero siguen pesando el miedo al fracaso y las dificultades de consolidación. |
| Innovación territorial europea | Alrededor de 200 territorios apoyados | La innovación de base local gana peso en las políticas europeas. |
Fuentes de los indicadores: Fundación CYD, Banco de España, Cotec, LinkedIn a través del Foro Económico Mundial, McKinsey, Enisa y Comisión Europea.
Adopción de IA en las empresas españolas: potencial y brecha de capacidades
El Banco de España constató en mayo de 2025 que casi el 20 % de las empresas españolas encuestadas utilizaba sistemas de inteligencia artificial. La adopción era mayor en servicios tecnológicos y en empresas grandes, jóvenes y productivas. Los principales obstáculos señalados eran la falta de personal cualificado, los costes de implantación y la insuficiente disponibilidad de datos.
El uso se concentraba principalmente en la optimización de procesos internos y el marketing. La automatización integral de tareas y la innovación asociada a la IA seguían siendo más limitadas. Un 80 % de las empresas consideraba que la tecnología no afectaría al empleo, mientras que las organizaciones que ya la utilizaban tendían a esperar un impacto positivo.
Cotec aporta otro dato significativo: las empresas que utilizaban al menos una tecnología de IA presentaban niveles de productividad laboral un 27 % superiores, en promedio, a las que no la utilizaban. Sin embargo, el mismo estudio reconoce que las empresas adoptantes ya eran más productivas antes de incorporar estas herramientas y que los resultados varían según la tecnología. No estamos, por tanto, ante una fórmula automática que garantice un 27 % de mejora a cualquier pyme.
La productividad no surge simplemente de contratar una herramienta. Requiere procesos organizados, datos fiables, formación, liderazgo, seguridad, evaluación y capacidad para cambiar la forma de trabajar.
CaixaBank Research recuerda que las mejoras observadas en tareas concretas no se trasladan automáticamente al conjunto de la economía. Los costes de formación, adaptación, implantación técnica, cumplimiento legal y reorganización empresarial pueden reducir o retrasar los beneficios.
Nuevos empleos, pero también nuevas barreras de entrada
Según datos de LinkedIn difundidos por el Foro Económico Mundial, la economía global incorporó en dos años 1,3 millones de puestos vinculados a la IA, incluidos perfiles como ingenieros de IA, especialistas en implantación, anotadores de datos y profesionales asociados a centros de datos. El mismo análisis señala que la contratación global continuaba cerca de un 20 % por debajo de los niveles anteriores a la pandemia.
El dato resulta esperanzador, pero debe interpretarse con prudencia. Procede de la actividad observada por LinkedIn y no de una estadística laboral oficial armonizada. Además, la creación de nuevas ocupaciones no garantiza que las personas desplazadas por la automatización puedan acceder directamente a ellas.
La transición presenta un riesgo especial para los empleos de entrada. Un artículo del Foro Económico Mundial recoge una caída del 35 % en las vacantes de nivel inicial en Estados Unidos durante 18 meses, atribuida en buena medida a la automatización de tareas rutinarias. Es un dato estadounidense que no debe extrapolarse mecánicamente a España, pero alerta sobre un problema real: si desaparecen las tareas mediante las cuales las personas jóvenes aprendían, también puede deteriorarse la cantera de futuros profesionales.
La solución no debería ser renunciar al talento joven, sino rediseñar su incorporación. Los perfiles junior pueden comenzar antes a revisar resultados de IA, detectar errores, interpretar información, supervisar flujos de trabajo y aportar nuevas formas de utilizar la tecnología. Para ello necesitan aprendizaje estructurado, tareas de riesgo limitado, mentoría y contacto continuado con profesionales experimentados.
Las competencias humanas no pierden valor: cambian de función
La alfabetización en IA será importante, pero no suficiente. Saber abrir una herramienta y redactar una instrucción básica no constituye por sí solo una competencia profesional diferenciadora.
McKinsey señala que más del 70 % de las habilidades buscadas actualmente por los empleadores se aplican tanto a trabajos automatizables como no automatizables. Otro 12 % permanece, por ahora, estrictamente ligado a capacidades humanas. A medida que la IA asuma tareas como ordenar información, elaborar borradores o buscar patrones, aumentará el valor del juicio, la empatía, el pensamiento crítico, la construcción de relaciones y la interpretación contextual.
Las competencias con mayor relevancia serán híbridas:
- Fluidez en IA: comprender posibilidades, límites y riesgos.
- Formulación de problemas: hacer las preguntas adecuadas antes de buscar respuestas.
- Pensamiento crítico: contrastar, verificar y detectar errores.
- Criterio profesional: decidir cuándo utilizar la herramienta y cuándo no.
- Gestión de datos: trabajar con información fiable, protegida y bien estructurada.
- Comunicación y empatía: comprender necesidades y explicar decisiones.
- Creatividad aplicada: combinar recursos para resolver problemas reales.
- Aprendizaje permanente: actualizar conocimientos durante toda la trayectoria profesional.
- Ética y responsabilidad: identificar sesgos, proteger derechos y mantener supervisión humana.
- Conocimiento sectorial: entender profundamente el oficio, la empresa o el servicio donde se aplica la tecnología.
La demanda de fluidez en IA se ha multiplicado por cinco desde 2023 en Europa y ya aparece en ofertas pertenecientes a ocupaciones que representan aproximadamente el 5 % del empleo de los países analizados por McKinsey. Al mismo tiempo, liderazgo, comunicación y empatía presentan una menor exposición a la automatización.
Formación y recualificación: menos cursos aislados y más itinerarios
La formación no puede reducirse a ofrecer el mismo curso de IA para todo el mundo. Una persona administrativa, un pequeño comercio, un técnico de empleo, una profesional sanitaria y un responsable de producción no necesitan idénticos contenidos ni afrontan los mismos riesgos.
Los programas más útiles deberían combinar:
- Diagnóstico inicial de competencias.
- Alfabetización digital e inteligencia artificial.
- Aplicaciones adaptadas al sector o puesto.
- Protección de datos, seguridad y ética.
- Resolución de problemas reales.
- Proyecto práctico en empresa o entidad.
- Tutoría y acompañamiento.
- Evaluación de resultados y actualización posterior.
La formación debe conectarse con oportunidades reales del mercado y no limitarse a entregar diplomas. La recualificación funciona mejor cuando permite avanzar hacia un puesto concreto, asumir nuevas tareas dentro de una empresa, poner en marcha un servicio o mejorar la viabilidad de un proyecto emprendedor.
Emprendimiento: una opción creciente, pero no un refugio improvisado
Los materiales de partida recogían que el Informe GEM España 2024-2025 situaba la Tasa de Actividad Emprendedora en el 7,2 %. La actualización oficial más reciente, correspondiente a 2025-2026, eleva la TEA al 7,8 %, sitúa el emprendimiento consolidado en el 7,4 % y la intención de emprender en el 13,8 %.
El 29 % de los proyectos en fase inicial ya integraba inteligencia artificial y el 55 % de la población seguía identificando el miedo al fracaso como condicionante para emprender. El Índice Nacional del Contexto Emprendedor alcanzaba 4,4 puntos sobre 10, señal de avance, pero también de importantes márgenes de mejora en simplificación administrativa, acceso al mercado y acompañamiento.
El emprendimiento puede convertirse en una vía de inserción, innovación y diversificación económica, pero no debe presentarse como salida automática ante la falta de empleo. Requiere validación, competencias comerciales, conocimiento financiero, redes, acompañamiento y capacidad para aprender del mercado.
La IA abre oportunidades para pequeñas empresas y profesionales independientes: automatización administrativa, análisis de clientes, personalización, generación de contenidos, traducción, diseño de prototipos, asistencia técnica y nuevos servicios de consultoría. Sin embargo, también puede aumentar la competencia, reducir precios, concentrar mercados y generar dependencia de proveedores tecnológicos.
El papel de la orientación laboral y los servicios públicos de empleo
La tecnología puede mejorar la intermediación laboral mediante el análisis de ofertas, la identificación de competencias, la prospección empresarial y el emparejamiento entre personas y puestos. El SEPE recoge experiencias basadas en inteligencia artificial y Big Data que trabajan con perfiles competenciales y referencias como la clasificación europea ESCO.
Pero un algoritmo no conoce por sí solo la historia completa de una persona. No comprende plenamente sus responsabilidades familiares, su salud, sus miedos, su motivación, su red de apoyo, sus barreras de movilidad o el significado que atribuye al trabajo.
La IA puede ser un buen copiloto del profesional de la orientación, pero no debería convertirse en juez automático. Su utilización exige transparencia, protección de datos, supervisión humana, derecho a revisión y mecanismos para evitar discriminaciones. El propio SEPE destaca la necesidad de trazabilidad, revisión humana efectiva y protección frente a sesgos.
El valor del orientador crecerá cuando deje de centrarse en tareas administrativas repetitivas y pueda dedicar más tiempo a diagnosticar, acompañar, motivar, conectar oportunidades y trabajar con empresas.
Desarrollo local: convertir las tendencias globales en oportunidades cercanas
Las transformaciones tecnológicas no ocurren de la misma forma en todos los lugares. Una gran ciudad, una comarca industrial, una zona rural o un municipio afectado por la despoblación parten de recursos, empresas, infraestructuras y capacidades distintas.
La Unión Europea puso en marcha una acción preparatoria para apoyar a alrededor de 200 territorios en el desarrollo de políticas de innovación transformadora de base local. La iniciativa se centra en fortalecer capacidades, movilizar recursos y abordar retos como economía circular, salud, adaptación climática y transformación digital.
En España, el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades concedió en abril de 2026 la distinción de Ciudad de la Ciencia y la Innovación a 19 localidades, ampliando la Red Innpulso hasta las 128 ciudades.
Estas iniciativas refuerzan una idea fundamental: la innovación no debe concentrarse exclusivamente en grandes empresas, capitales o parques tecnológicos. También puede impulsarse desde ayuntamientos, agencias de desarrollo, centros de formación, asociaciones empresariales, cooperativas, universidades, espacios de emprendimiento y pequeñas empresas.
Un territorio innovador no es el que acumula más proyectos aislados, sino el que sabe conectar:
- necesidades empresariales;
- talento disponible;
- formación;
- financiación;
- administración;
- investigación;
- emprendimiento;
- y objetivos compartidos.
Oportunidades profesionales y empresariales
La transición abre oportunidades tanto en puestos tecnológicos como en funciones híbridas y sectoriales:
- Perfiles técnicos: especialistas en datos, automatización, ciberseguridad, integración de sistemas, infraestructura digital, mantenimiento y gobierno de la IA.
- Perfiles híbridos: profesionales que combinan conocimiento de recursos humanos, marketing, finanzas, industria, educación, salud, turismo o administración pública con capacidad para aplicar IA.
- Perfiles de acompañamiento: orientadores, formadores, mentores, consultores de transformación, especialistas en gestión del cambio y responsables de inclusión digital.
- Servicios para pymes: diagnóstico de procesos, automatización accesible, preparación de datos, formación práctica, seguridad, cumplimiento normativo y evaluación de resultados.
- Innovación territorial: agentes de innovación, responsables de proyectos europeos, dinamizadores de ecosistemas, técnicos de compra pública innovadora y especialistas en cooperación empresarial.
La mayor oportunidad no estará siempre en desarrollar una nueva inteligencia artificial. En muchos casos consistirá en aplicar responsablemente tecnologías existentes para resolver problemas concretos de empresas, administraciones y ciudadanía.
Riesgos, límites e incertidumbres
La transición presenta riesgos que no deberían minimizarse:
- desplazamiento de tareas sin alternativas suficientes;
- deterioro de las oportunidades de entrada para jóvenes;
- aumento de brechas digitales, económicas y territoriales;
- decisiones algorítmicas poco transparentes;
- pérdida de privacidad;
- dependencia de grandes proveedores;
- utilización de información incorrecta;
- debilitamiento del pensamiento crítico;
- concentración de ganancias de productividad;
- y formación desconectada de necesidades reales.
Las estimaciones disponibles no ofrecen un único resultado. La IA puede mejorar la productividad, crear ocupaciones y facilitar el trabajo, pero también puede sustituir tareas, aumentar desigualdades y debilitar determinadas trayectorias profesionales. El resultado dependerá de las decisiones de empresas, administraciones, centros educativos y agentes sociales.
Valoración profesional
Desde la orientación laboral y el desarrollo local, considero un error situar el debate únicamente entre optimistas y catastrofistas. La cuestión no es decidir si la IA es buena o mala en términos absolutos, sino determinar para quién genera valor, quién asume los costes de la transición y qué mecanismos garantizan que nadie quede abandonado.
No necesitamos orientar a todas las personas hacia profesiones tecnológicas. Necesitamos ayudar a cada persona a comprender cómo cambia su propio sector, qué tareas puede mejorar, qué competencias debe reforzar y qué oportunidades puede construir desde su experiencia.
Tampoco basta con subvencionar herramientas. Las pymes necesitan diagnóstico, acompañamiento, formación, datos y tiempo para reorganizarse. Los ayuntamientos necesitan capacidad técnica y cooperación. Los centros formativos necesitan escuchar a las empresas sin renunciar a su misión educativa. Y los servicios de empleo deben utilizar la tecnología para personalizar el apoyo, no para deshumanizarlo.
Los profesionales del empleo y el desarrollo local tenemos una función especialmente relevante: ser traductores del cambio, facilitadores de aprendizaje y conectores entre personas, empresas, recursos y territorio.
Conclusiones
La inteligencia artificial no elimina la necesidad de orientación. La hace más importante.
En un mercado donde las tareas cambian rápidamente, las personas necesitan algo más que información: necesitan interpretar tendencias, reconocer sus fortalezas, tomar decisiones, acceder a formación útil y construir una estrategia profesional flexible.
La ventaja de un territorio tampoco dependerá únicamente de disponer de tecnología. Dependerá de su capacidad para convertirla en productividad compartida, empresas más sólidas, mejores servicios públicos, nuevas oportunidades y empleo digno.
Orientar hoy es ayudar a leer el cambio, pero también a intervenir sobre él. Porque el futuro del trabajo no llega completamente diseñado: se construye mediante las decisiones que adoptamos sobre formación, organización, inclusión, innovación y cooperación.
Compartir información sigue siendo necesario. Crear sinergias para transformarla en oportunidades resulta imprescindible.
Fuentes y enlaces principales
- Informe del Mercado de Trabajo Estatal 2026, con datos de 2025, del Observatorio de las Ocupaciones del SEPE.
- Fundación CYD: empleabilidad de los graduados universitarios en España.
- Banco de España: adopción de inteligencia artificial en las empresas españolas.
- Fundación Cotec: uso de la IA y productividad laboral.
- SEPE: mercado de trabajo y productividad en la era de la inteligencia artificial.
- Foro Económico Mundial y datos de LinkedIn sobre empleo relacionado con IA.
- Foro Económico Mundial: transformación de los empleos de entrada.
- McKinsey Global Institute: trabajo y competencias en Europa.
- CaixaBank Research: productividad y empleo ante la IA generativa.
- Informe GEM España 2025-2026 y actualización de Enisa.
- Comisión Europea: innovación transformadora de base local.
- Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades: ampliación de la Red Innpulso.
- Selecciones documentales de partida aportadas para la elaboración del contenido.
- Marco de identidad, estilo y misión editorial.