La inteligencia artificial ya no es una promesa tecnológica reservada a grandes corporaciones o departamentos informáticos. Está entrando en la administración, el análisis de datos, la atención al cliente, la producción, los recursos humanos y también en la propia búsqueda de empleo. Sin embargo, existe una diferencia importante entre tener acceso a herramientas de IA y estar realmente preparado para utilizarlas de forma productiva, segura y responsable.
Los datos del Informe Infoempleo Adecco sobre oferta y demanda de empleo muestran precisamente esa paradoja: solo el 32,81% de las empresas consultadas se consideraba preparada para la transformación digital, aunque el 42,19% ya estaba introduciendo progresivamente sistemas de inteligencia artificial. Al mismo tiempo, el 96,70% de los profesionales encuestados afirmaba no haber recibido formación adecuada en IA por parte de su empresa.
La cuestión, por tanto, quizá no sea si la inteligencia artificial destruirá o creará empleo. El desafío más inmediato es otro: qué tareas cambiarán, qué competencias tendremos que desarrollar y qué personas, empresas y territorios estarán en mejores condiciones para aprovechar esta transformación.
Y los últimos datos oficiales indican que el proceso se está acelerando.
De una adopción incipiente a una expansión mucho más rápida
El artículo publicado por Infoempleo en diciembre de 2025 recogía una fotografía basada fundamentalmente en los datos correspondientes a 2024. En aquel contexto, la adopción empresarial de IA todavía era relativamente limitada, aunque estaba creciendo rápidamente.
Pero ya disponemos de una fotografía posterior.
Según el Instituto Nacional de Estadística, en el primer trimestre de 2025 el 21,1% de las empresas españolas de diez o más empleados utilizaba tecnologías de inteligencia artificial, frente a un 12,4% aproximadamente un año antes, lo que supone un crecimiento de 8,7 puntos porcentuales. En servicios, la utilización alcanzaba el 25,7%.
Y la IA también está penetrando en las empresas más pequeñas. Entre las compañías con menos de diez empleados y conexión a Internet, su utilización alcanzaba el 13,4% en 2025, frente al 7,5% del año anterior.
En Europa se observa la misma aceleración. Eurostat señala que en 2025 aproximadamente una de cada cinco empresas de la Unión Europea —el 19,95%— utilizaba alguna tecnología de inteligencia artificial, frente al 13,5% registrado en 2024. La diferencia por tamaño empresarial continúa siendo muy importante: el uso alcanza el 55,03% entre las grandes compañías, el 30,36% entre las medianas y el 17% entre las pequeñas.
No estamos, por tanto, ante una tecnología que avanza linealmente. Estamos entrando en una fase de difusión mucho más rápida.
¿Están preparadas realmente las empresas españolas?
Aquí aparece una de las cifras que considero más relevantes del Informe Infoempleo Adecco.
Solo el 32,81% de las empresas consultadas afirmaba estar preparada para la transformación digital. Un 53,13% reconocía que todavía estaba trabajando en ello y otro 14,06% consideraba que los cambios estaban produciéndose demasiado rápido.
La percepción empresarial contrasta con el ritmo de adopción.
Cuando se preguntaba específicamente por la IA:
| Situación de la empresa ante la IA | Porcentaje |
|---|---|
| La está introduciendo poco a poco | 42,19% |
| Tiene previsto hacerlo a corto plazo | 28,13% |
| De momento no lo contempla | 26,56% |
| Ya la tiene totalmente integrada | 3,13% |
Fuente: Informe Infoempleo Adecco, datos 2024.
Es decir, más empresas quieren utilizar inteligencia artificial que empresas se sienten realmente preparadas para afrontar la transformación digital.
Esta diferencia es muy significativa.
Comprar una licencia de software es relativamente sencillo. Transformar procesos, formar a las personas, definir políticas de uso, proteger información, revisar resultados, gestionar riesgos y descubrir dónde aporta realmente valor requiere mucha más madurez organizativa.
¿Para qué están utilizando la IA las empresas?
Entre las empresas encuestadas que ya habían implantado inteligencia artificial, su principal aplicación estaba en la automatización de tareas administrativas, utilizada por el 72,41%. Le seguían el análisis de datos, con un 55,17%, la automatización de procesos productivos, con un 34,48%, los asistentes virtuales y la atención al cliente, con un 24,14%, y la selección de personal, con un 13,79%.
La distribución resulta interesante porque confirma algo que considero fundamental para analizar el impacto laboral de la IA: la tecnología está entrando primero por las tareas, no necesariamente por las profesiones completas.
Una persona administrativa no desaparece automáticamente porque una herramienta pueda redactar documentos, clasificar correos o resumir información. Pero sí puede cambiar sustancialmente el contenido de su puesto.
Un profesional de marketing puede seguir siendo necesario, pero quizá tenga que trabajar de manera habitual con sistemas capaces de generar contenidos, analizar clientes o apoyar campañas.
Un técnico de recursos humanos seguirá necesitando competencias de selección y gestión de personas, pero deberá comprender también cómo funcionan las herramientas algorítmicas, sus posibilidades, sesgos y limitaciones.
La OCDE incide precisamente en esta idea: menos del 1% de los trabajadores necesitará competencias avanzadas de IA como programación o desarrollo de modelos, mientras que para muchos más serán relevantes las capacidades digitales, el análisis e interpretación de datos y competencias humanas como la resolución de problemas, la creatividad o la innovación.
No necesitamos convertir a toda la plantilla en ingenieros de IA
Este punto debería tener consecuencias importantes para las políticas de formación.
Durante demasiado tiempo hemos identificado digitalización con formación puramente tecnológica. La nueva etapa requiere un enfoque diferente.
Para buena parte de los trabajadores será más importante aprender a:
-
- identificar qué tareas pueden mejorar utilizando IA;
- formular buenas instrucciones y proporcionar contexto;
- verificar resultados y detectar errores o alucinaciones;
- trabajar con datos de forma responsable;
- proteger información confidencial;
- combinar criterio profesional y automatización;
- comprender los límites legales y éticos;
- utilizar la IA sin delegar en ella decisiones que requieren responsabilidad humana.
En otras palabras, necesitamos alfabetización en inteligencia artificial aplicada al puesto de trabajo, no únicamente cursos genéricos sobre herramientas.
La gran contradicción: las empresas dicen formar, pero los trabajadores dicen no sentirse formados
Uno de los datos más llamativos del informe merece especial atención.
Entre las empresas encuestadas, el porcentaje que decía facilitar formación en inteligencia artificial a sus empleados pasó del 15,29% en 2023 al 51,72% en 2024.
Sin embargo, cuando se pregunta a los profesionales con empleo, el resultado es radicalmente diferente: el 96,70% asegura no haber recibido formación adecuada en IA por parte de su empresa, mientras que solo un 3,30% responde afirmativamente. Además, el 69,32% manifiesta que le gustaría recibir esa formación.
No debe interpretarse como una contradicción estadística directa, porque las encuestas a empresas y trabajadores corresponden a muestras distintas. Pero sí revela una cuestión que merece reflexión: ofrecer alguna acción formativa no significa necesariamente que la capacitación esté llegando a todas las personas que la necesitan ni que resulte suficiente para transformar su trabajo.
Y este asunto ha adquirido además una dimensión regulatoria.
La alfabetización en IA ya no es solamente una buena práctica
El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial ha cambiado el escenario.
El artículo 4 del AI Act, aplicable desde febrero de 2025, establece que proveedores y entidades que despliegan sistemas de inteligencia artificial deben adoptar medidas destinadas a favorecer la alfabetización en IA de las personas que trabajan con esos sistemas, teniendo en cuenta sus conocimientos, experiencia, formación y el contexto en el que utilizan la tecnología.
La propia Comisión Europea aclara que no existe un curso único ni una certificación obligatoria válida para todas las organizaciones. La respuesta debe adaptarse al tipo de herramienta, sus riesgos, las funciones desempeñadas y los conocimientos de los trabajadores.
Además, desde agosto de 2026 gran parte del AI Act resulta ya aplicable y las autoridades nacionales y europeas han comenzado su fase de supervisión y aplicación. Algunas obligaciones específicas relativas a determinados sistemas de alto riesgo, incluidos ciertos usos relacionados con empleo, tienen un calendario posterior tras los cambios introducidos por el denominado AI Omnibus.
Por tanto, la formación en IA empieza a convertirse simultáneamente en una cuestión de competitividad, empleabilidad, prevención de riesgos y gobernanza empresarial.
¿Está destruyendo empleo la inteligencia artificial?
Probablemente esta sea la pregunta que genera más titulares.
Pero los datos del estudio analizado aconsejan prudencia.
El 89,66% de las empresas consultadas declaró que la inteligencia artificial no había tenido todavía un impacto significativo sobre la contratación o los despidos. Un 6,90% indicó que había aumentado la contratación como consecuencia de su utilización y un 3,45% señaló un impacto negativo sobre el empleo.
Esto no permite concluir que la IA no vaya a afectar al empleo en el futuro.
Permite afirmar algo diferente: en la fotografía analizada no aparecen todavía los despidos masivos que algunos discursos presentan como inevitables.
El SEPE también recoge análisis que llaman a evitar simplificaciones: la digitalización y la IA pueden generar mejoras de productividad y nuevas oportunidades, pero exigen recualificación, atención a las desigualdades y políticas que eviten ampliar las brechas generacionales, digitales o sociales.
Lo que probablemente veremos con mayor claridad no será una división sencilla entre profesiones que desaparecen y profesiones que sobreviven, sino una transformación de tareas, procesos, productividad y formas de organizar el trabajo.
El riesgo puede estar en las puertas de entrada al mercado laboral
Hay, sin embargo, un asunto que merece especial vigilancia: los perfiles junior.
Muchas de las tareas que tradicionalmente han realizado personas en sus primeros puestos —recopilar información, elaborar borradores, resumir documentos, preparar presentaciones, clasificar datos, desarrollar código sencillo o realizar análisis básicos— se encuentran precisamente entre las que la IA generativa puede apoyar o automatizar con mayor facilidad.
Esto plantea una pregunta incómoda pero necesaria:
si automatizamos las tareas mediante las que los jóvenes aprendían una profesión, ¿cómo construiremos a los profesionales experimentados del futuro?
La solución no debería ser mantener artificialmente tareas ineficientes, sino rediseñar la incorporación del talento joven: más tutorización, más aprendizaje por proyectos, mayor contacto con clientes y problemas reales, rotación funcional y utilización de IA como herramienta de aprendizaje y no únicamente como mecanismo para reducir costes.
La IA también está cambiando la búsqueda de empleo
La transformación no se limita al interior de las empresas.
El Informe Infoempleo Adecco revela que el 25,07% de las personas desempleadas consultadas ya había utilizado inteligencia artificial en su búsqueda de empleo, frente al 18,88% del año anterior.
Entre quienes la utilizaban, el 59,57% la había empleado para preparar su currículum y el mismo porcentaje para localizar ofertas, mientras que un 40,43% la utilizaba para identificar empresas a las que presentar su candidatura. También aparecen aplicaciones relacionadas con la adaptación del CV, cartas de presentación, preparación de entrevistas o comparación de salarios.
Aquí encontramos una oportunidad enorme para la orientación laboral.
La inteligencia artificial puede ayudar a una persona desempleada a:
-
- analizar mejor sus competencias;
- descubrir ocupaciones relacionadas;
- adaptar un currículum sin inventar experiencia;
- preparar entrevistas;
- investigar empresas;
- interpretar ofertas;
- diseñar itinerarios formativos;
- trabajar su marca profesional;
- organizar un plan de búsqueda de empleo.
Pero debería utilizarse como copiloto, nunca como sustituto del autoconocimiento, la estrategia y el criterio.
Un currículo perfectamente redactado por una IA no compensa la falta de competencias. Una entrevista preparada con tecnología tampoco sustituye la capacidad de explicar experiencias reales.
Nuevas oportunidades profesionales y empresariales
La expansión de la IA abrirá oportunidades que van mucho más allá del desarrollo de modelos tecnológicos.
Entre los perfiles y funciones que pueden ganar relevancia aparecen profesionales vinculados a datos, automatización, integración de herramientas de IA, ciberseguridad, gobierno del dato, cumplimiento normativo, formación corporativa, transformación de procesos, gestión del cambio y consultoría tecnológica.
Pero también veremos crecer una demanda más transversal.
Administrativos, comerciales, técnicos de empleo, docentes, profesionales de marketing, responsables de recursos humanos, consultores, ingenieros, personal sanitario, abogados o trabajadores de industrias tradicionales tendrán que aprender a integrar la IA dentro de su propia especialidad.
Por eso considero más útil hablar de profesionales aumentados por la IA que limitar el análisis a las denominadas «profesiones de inteligencia artificial».
La pyme no puede quedarse fuera
Los datos del INE muestran que existe todavía una brecha asociada al tamaño empresarial: aunque la utilización de IA crece también en empresas de menos de diez trabajadores, su penetración sigue siendo inferior a la registrada en compañías mayores.
Para muchas pequeñas empresas el problema no es únicamente económico.
También aparecen barreras relacionadas con:
-
- falta de tiempo;
- desconocimiento de herramientas;
- ausencia de personal especializado;
- dudas legales;
- protección de datos;
- dificultad para identificar casos de uso rentables;
- miedo a cambiar procesos que ya funcionan.
Aquí existe un campo extraordinario para las entidades de desarrollo local, asociaciones empresariales, cámaras de comercio, universidades, centros de FP, agentes de innovación y administraciones públicas.
No basta con organizar una conferencia explicando qué es ChatGPT.
Una pyme necesita acompañamiento para identificar procesos concretos, realizar pequeños pilotos, medir resultados, formar al personal, seleccionar herramientas y establecer unas reglas de utilización.
Desarrollo local: evitar una nueva brecha territorial
La inteligencia artificial también tiene una dimensión territorial.
La transformación puede aumentar la productividad de empresas pequeñas, facilitar servicios profesionales desde zonas rurales, mejorar la gestión administrativa, conectar talento con oportunidades y permitir que determinadas actividades sean viables desde lugares alejados de los grandes centros económicos.
Pero también existe el riesgo contrario.
Los territorios con mejor conectividad, mayor capital humano, empresas más digitalizadas y ecosistemas de innovación más sólidos pueden avanzar mucho más rápido que aquellos que parten de posiciones más débiles.
El INE ya observa diferencias territoriales en intensidad digital y señala a Madrid, Cataluña y País Vasco entre las comunidades con mayor utilización de tecnologías empresariales avanzadas en la encuesta de 2025.
Por eso el desarrollo local del próximo ciclo no puede limitarse a gestionar subvenciones.
Necesitamos profesionales capaces de detectar necesidades, conectar empresas con conocimiento, movilizar recursos formativos, impulsar proyectos colaborativos y acercar la innovación a autónomos y pymes.
Desde una perspectiva que vincula empleo, emprendimiento, formación, innovación y desarrollo local, el objetivo debe ser precisamente conectar información, personas, recursos y oportunidades para que la transformación sea útil y accesible.
Orientación y formación: pasar del «curso de IA» a los itinerarios de competencias
Otro cambio necesario afecta a la formación.
No creo que la solución sea convertir cada necesidad en un nuevo curso genérico de inteligencia artificial.
Necesitamos itinerarios adaptados a ocupaciones y niveles de responsabilidad.
Un programa básico podría trabajar alfabetización, privacidad, verificación de contenidos y utilización responsable.
Un segundo nivel debería centrarse en casos de uso vinculados al puesto: administración, ventas, marketing, docencia, recursos humanos, industria, gestión empresarial o emprendimiento.
Y un nivel avanzado debería abordar automatización de procesos, análisis de datos, agentes, integración mediante APIs, gobierno de IA o desarrollo de soluciones.
La tecnología cambia demasiado rápido como para que la formación pueda limitarse al aprendizaje de una herramienta concreta.
Lo que debemos construir es capacidad de aprendizaje permanente.
Los riesgos que no debemos ignorar
Defender las oportunidades de la inteligencia artificial no significa ignorar sus riesgos.
Hay que prestar atención a la protección de datos, confidencialidad empresarial, propiedad intelectual, errores, sesgos, ciberseguridad, dependencia de proveedores, calidad de la información y posible pérdida de competencias cuando se delega excesivamente en la tecnología.
En recursos humanos la precaución debe ser todavía mayor porque algunas decisiones pueden afectar directamente a derechos y oportunidades profesionales.
La regulación europea aborda precisamente estas cuestiones mediante un sistema basado en niveles de riesgo. Tras los cambios regulatorios aprobados en 2026, determinadas obligaciones para sistemas de IA considerados de alto riesgo en ámbitos sensibles como empleo tienen calendarios específicos de aplicación, mientras que otras obligaciones del Reglamento ya están vigentes.
La respuesta adecuada no debería ser prohibir indiscriminadamente la tecnología ni utilizarla sin control.
La alternativa es gobernarla.
Mi valoración profesional: el problema no es que llegue la IA, sino que llegue sin estrategia
Hay dos velocidades que me preocupan.
Por un lado, la velocidad de las herramientas.
Por otro, una velocidad mucho menor en formación, organización, orientación profesional y adaptación de las instituciones.
Cuando esas velocidades se separan demasiado aparecen problemas.
Surge el trabajador que utiliza herramientas por su cuenta sin saber qué información puede compartir. La pyme que compra una solución sin haber analizado el proceso que pretende mejorar. El desempleado que genera un currículo perfecto que luego no puede defender. El docente que prohíbe la IA porque no sabe cómo integrarla. O la empresa que pretende automatizar antes de entender realmente cómo trabaja.
La solución no es correr detrás de cada nueva herramienta.
La solución es construir personas y organizaciones capaces de aprender, evaluar, decidir y adaptarse.
Y esto refuerza el papel de quienes trabajamos en empleo, orientación, emprendimiento, formación, innovación y desarrollo local.
Nuestra función debería ser cada vez más la de facilitadores: ayudar a comprender los cambios, anticipar competencias, conectar recursos, experimentar con soluciones y acompañar a las personas y empresas durante la transición.
Conclusión: la ventaja competitiva no será tener IA, sino saber qué hacer con ella
La inteligencia artificial terminará convirtiéndose en una infraestructura habitual de trabajo del mismo modo que hoy lo son Internet, el correo electrónico o las herramientas colaborativas.
Cuando eso ocurra, disponer de IA dejará de ser una ventaja.
La diferencia estará en cómo la utilicemos.
Entre una empresa que simplemente compra herramientas y otra que rediseña procesos, forma a sus personas, protege sus datos y aprende a combinar inteligencia humana y artificial habrá una enorme distancia.
Y ocurrirá algo parecido con los profesionales.
La empleabilidad no dependerá de competir contra una máquina haciendo exactamente lo mismo que ella hace mejor. Dependerá de aprender a trabajar con esas capacidades conservando aquello que aporta valor humano: criterio, conocimiento del contexto, creatividad, empatía, comunicación, responsabilidad, capacidad de aprender y propósito.
Por eso, quizá la pregunta adecuada ya no sea:
«¿Me quitará la inteligencia artificial el trabajo?»
La pregunta que deberíamos empezar a formular es otra:
«¿Qué parte de mi trabajo está cambiando y qué necesito aprender hoy para seguir aportando valor mañana?»
Ahí es donde empieza realmente la transformación.
Fuentes principales
- Infoempleo, «Inteligencia Artificial y empleo: ¿Están preparadas las empresas en España?», diciembre de 2025.
- Informe Infoempleo Adecco sobre oferta y demanda de empleo en España, edición analizada.
- Instituto Nacional de Estadística, Encuesta sobre uso de TIC y comercio electrónico en las empresas, datos del primer trimestre de 2025.
- Eurostat, utilización de tecnologías de inteligencia artificial en empresas, datos 2025.
- Comisión Europea, aplicación y calendario del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial.
- Comisión Europea, preguntas y respuestas sobre alfabetización en IA y artículo 4 del AI Act.
- SEPE, análisis sobre inteligencia artificial, mercado laboral y competencias.
- OCDE, AI and Skills, 2026.