El primer informe que cuantifica el impacto de la IA en el empleo en España apunta a 2,3 millones de puestos en riesgo hasta 2035. La cifra, firmada por Funcas, llega en un momento de aceleración inédita: el uso de inteligencia artificial en empresas españolas se ha duplicado en apenas dos años. El mercado laboral entra en una fase que el propio informe describe como masa crítica, con efectos perceptibles a corto plazo.
Claves de la operación
- Horquilla de destrucción bruta entre 1,7 y 2,3 millones de empleos. El escenario central de Funcas para 2025-2035 contempla además un extremo pesimista de hasta 3,5 millones de puestos comprometidos, frente a un suelo optimista de 700.000.
- La adopción empresarial casi se duplica en dos años. El 21,1% de las empresas españolas con diez o más empleados ya usa IA en el primer trimestre de 2025, frente al 12,4% de 2023, un salto de 8,7 puntos.
- El saldo neto se reduce a unos 400.000 empleos perdidos. Funcas estima 1,61 millones de nuevas ocupaciones vinculadas a la IA, pero los perfiles destruidos y los creados no coinciden, lo que abre una brecha formativa estructural.
El espejismo de Silicon Valley se ha terminado
Durante meses, las oleadas de despidos en las grandes tecnológicas estadounidenses se interpretaron en España como un fenómeno ajeno. El estudio de Funcas, dirigido por Francisco Rodríguez, desmonta esa lectura. La IA no espera a que el tejido productivo español se ponga al día: ya está dentro de las empresas, integrándose a un ritmo que el informe describe como aceleración hacia la masa crítica.
Los datos son contundentes. El sector tecnológico lidera la adopción con un 58,7% de empresas que ya operan con alguna herramienta de IA, seguido por Servicios (25,7%), Industria (17,5%) y, llamativamente, Construcción (11,4%). El salto en dos años no tiene precedentes recientes en difusión tecnológica en el tejido productivo español. Es un cambio de fase.
Funcas matiza una cifra que circula con frecuencia mal interpretada: las empresas con IA presentan una productividad media un 27% superior a las que no la usan. El propio informe advierte que la causalidad no es directa, porque las compañías más productivas son también las más proclives a adoptar nueva tecnología. Correlación, no necesariamente palanca. El matiz importa.
El choque entre los empleos que se van y los que llegan
El problema central no es el volumen, sino la asimetría. Los puestos en riesgo se concentran en perfiles administrativos, técnicos intermedios y superiores: tareas repetitivas de procesamiento de información, redacción y gestión de datos. Justamente las áreas en las que los modelos generativos están demostrando mayor productividad relativa. En paralelo, los nuevos empleos vinculados a IA exigen perfiles distintos, con formación específica que el sistema educativo y de recualificación profesional español todavía no produce a escala suficiente.
Los números no mienten. Funcas estima que entre 2,8 y 3,5 millones de trabajadores no perderán su empleo, sino que verán cómo su productividad aumenta gracias a la IA. Esa franja, mayor que la de empleos en riesgo, es el verdadero termómetro del cambio: no es una sustitución masiva, es un reordenamiento de tareas dentro de los puestos existentes.
España presenta además una particularidad estructural frente a sus socios europeos. El riesgo real de automatización se sitúa en el 5,9%, muy por debajo de la media de la OCDE (12%). La razón: el mayor peso de tareas físicas en profesiones tradicionales del tejido productivo nacional. Hostelería, cuidados, construcción y comercio funcionan como amortiguador. Ese mismo amortiguador, eso sí, también señala un techo de productividad estructural.
El tejido productivo español llega tarde a la frontera tecnológica y ese retraso, paradójicamente, le compra tiempo frente al desplazamiento masivo de empleo cualificado.
Por qué importa para el IBEX, las ETT y el ecosistema startup
El informe de Funcas no es solo un diagnóstico académico. Tiene implicaciones directas para varios actores cotizados. Las grandes empleadoras del IBEX 35 con plantillas administrativas extensas —Banco Santander, BBVA, CaixaBank, Mapfre, Telefónica— afrontan la mayor presión de transición. La banca española lleva una década reestructurando red comercial; la nueva ola apunta ahora al back office y a los servicios centrales. La diferencia con los ajustes anteriores es que esta vez la palanca tecnológica permite reducciones más rápidas con menor coste de implantación.
El paralelismo con la digitalización bancaria de la pasada década resulta inevitable. Aquella ola destruyó decenas de miles de empleos en el sector financiero español, pero también permitió a entidades como Santander y BBVA construir filiales digitales que hoy son palancas de valoración bursátil. Observamos un patrón similar en el horizonte: las empresas que internalicen la IA antes capturarán la prima de productividad, las que tarden la perderán por la vía de los márgenes.
Para el ecosistema de empresa emergente, la lectura tiene dos caras. Por un lado, demanda creciente de soluciones verticales de IA para sectores tradicionales —construcción, industria, servicios— donde la adopción todavía está por debajo del 26%. Por otro, el riesgo de que la captación de fondos se concentre en pocos actores capaces de competir con los modelos fundacionales de Estados Unidos. España no tiene hoy un campeón nacional en modelos de IA generativa de propósito general, y el plan público ENIA no compensa por sí solo esa brecha.
Hay un riesgo adicional que el informe apunta entre líneas: la recualificación. Sin un sistema de formación profesional ágil y conectado con la demanda real de las empresas, esos 1,61 millones de nuevos empleos pueden quedar sin cubrir mientras crece el desempleo en perfiles desplazados. La paradoja es conocida: vacantes y paro creciendo a la vez. España ya conoce ese fenómeno, le pasó en la última década con perfiles digitales básicos.
El próximo hito a vigilar es la actualización del Plan Nacional de Competencias Digitales y los datos de adopción empresarial que el INE publicará en próximos trimestres. Si el ritmo de incorporación se mantiene en torno a los 4 puntos anuales, la cifra de empresas con IA superaría el 30% antes de 2027. Ese sería el punto en el que los efectos sobre el empleo dejan de ser previsión para convertirse en estadística mensual.
