Mientras tememos que la IA nos robe el empleo, ignoramos la verdadera crisis: faltarán humanos para realizar los trabajos físicos, de cuidados y mantenimiento que los algoritmos no asumen.
Obsesionados con la cuestión de cuántos profesionales sobran por culpa de la inteligencia artificial quizá se nos está olvidando plantearnos qué podría ocurrir si, mientras las máquinas aprenden a hacer una parte creciente del trabajo, no quedan suficientes personas para hacer precisamente aquello que las máquinas no saben hacer.
Cabe la posibilidad de que entremos en una economía en la que algunas empresas descubran que necesitan menos profesionales para producir inteligencia y muchas otras descubran que no encuentran suficientes trabajadores para producir realidad.
Indeed Hiring Lab acaba de señalar en un reciente estudio el riesgo de que podamos crear una extraordinaria abundancia de inteligencia artificial para producir código, informes, análisis, documentos o trabajo administrativo mientras continúa siendo escasa la capacidad humana necesaria para curar, cuidar, construir, reparar, instalar o mantener.
Esto que explica Indeed Hiring Lab no es una peculiaridad estadounidense: el mecanismo que describe es perfectamente trasladable a otros mercados que combinan envejecimiento, jubilaciones masivas, dificultades de reemplazo y adopción desigual de la IA. De hecho, hay diez señales que sugieren que el envejecimiento puede convertir la automatización en una necesidad productiva y, al mismo tiempo, dejar sin resolver algunas de las mayores carencias laborales.
1. Contracción
La primera señal es demográfica. La Comisión Europea proyecta que la población activa de la UE disminuirá unos 25 millones de personas, aproximadamente un 12%, entre 2022 y 2070. Una economía podría mejorar sus tasas de empleo y, aun así, disponer de menos trabajadores.
EEUU ofrece una versión anticipada. Indeed calcula que la fuerza laboral estadounidense había perdido unos 700.000 efectivos durante 2026, algo excepcional fuera de una recesión, mientras el desempleo seguía alrededor del 4%. Menos crecimiento del empleo ya no implica menos demanda: puede significar que hay menos personas disponibles para contratar.
2. Necesidad
El envejecimiento ya ha provocado automatización antes de la era de ChatGPT. Un estudio del MIT dirigido por Daron Acemoglu sostiene que los países que envejecen más rápido adoptan más robots industriales. Y que hay más innovación relacionada con automatización allí donde el envejecimiento avanza con mayor rapidez, porque la escasez relativa de trabajadores crea incentivos económicos para desarrollar tecnologías capaces de sustituir sus tareas. A veces se automatiza porque resulta difícil encontrar a quién contratar.
3. Desajuste
La IA automatiza primero los sectores donde resulta más sencillo encontrar talento, y esta es probablemente la señal más paradójica. Indeed proyecta la mayor incidencia de la IA en información, finanzas y servicios profesionales y empresariales: sectores con salarios altos, abundancia de titulados y fuerte capacidad para atraer nuevos trabajadores. En su escenario de IA más sustitutiva, esas actividades acumularían trabajadores desplazados mientras otros sectores continuarían buscando personal.
En Europa, McKinsey calcula que hasta el 58% de las horas actualmente trabajadas en diez economías contienen actividades automatizables con tecnologías existentes, pero advierte de que es "una medida de posibilidad técnica, no una previsión de puestos eliminados". La automatización mediante agentes digitales y la automatización física mediante robots avanzan a velocidades muy diferentes.
4. Relevo
Indeed detecta tasas de jubilación elevadas en educación y sanidad, manufactura y administración pública. No basta con que haya jóvenes entrando en el mercado laboral; deben querer y poder incorporarse a esos sectores. En sanidad hacen falta credenciales y formación; otros sectores presentan salarios, condiciones o localizaciones menos atractivos que las ocupaciones de oficina a las que aspiran muchos graduados.
El European Skills Intelligence Observatory identifica déficits particularmente intensos en sanidad y cuidados, ingeniería, TIC y oficios cualificados y advierte de que la oferta formativa no crece al mismo ritmo que la demanda.
5. Presencialidad
Los empleos que más crecerán incluyen muchos "que necesitan cuerpos", no sólo cerebros. El informe Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum concluye que entre las profesiones que más crecerán en números absolutos aparecen trabajadores agrícolas, conductores, trabajadores de construcción, procesadores de alimentos, enfermeros y profesores. Junto a ellos prosperan especialistas en IA, big data o software, pero una buena parte del nuevo trabajo seguirá ocurriendo ante un paciente, en una obra o frente a un alumno.
Eso marca un límite a la IA. El Indice mundial de exposición de la OIT muestra que el impacto se concentra especialmente en ocupaciones intensivas en información y trabajo administrativo. La mayoría de los empleos expuestos no desaparecerán, y muchos trabajos físicos quedan más lejos de la frontera actual de automatización.
6. Lo físico
La construcción se convierte en un ejemplo perfecto. En teoría, puede utilizar la IA para presupuestos, planificación, compras, diseño o control de proyectos. Pero alguien debe ejecutar físicamente buena parte del trabajo. Hays clasifica la construcción en su guía estadounidense de contratación para 2026 como un sector especialmente resistente a la sustitución por IA; y el European Construction Observatory calcula que cumplir los objetivos de inversión puede exigir unos 3,6 millones de trabajadores adicionales hasta 2030 en Europa.
7. Complementariedad
La sanidad demuestra que automatizar tareas y sustituir trabajadores son cosas distintas. Desde la Harvard Business School lo plantean como "un problema de rediseño".
En sanidad, la IA puede descargar documentación, coordinación, formación y tareas cognitivas, pero eso no convierte automáticamente a un algoritmo en enfermero, cuidador o médico. La oportunidad consiste en aumentar la capacidad de cada profesional escaso, no necesariamente en eliminarlo.
8. Mantenimiento
Incluso las fábricas automatizadas empiezan a quedarse sin quienes mantienen la automatización. Cuantos más sistemas automáticos incorpora una planta, mayor importancia adquieren determinados técnicos capaces de mantener maquinaria, electrónica, controles y software.
Así, la IA aparece no como sustituto del trabajador escaso, sino como multiplicador de la oferta de trabajadores capaces de realizar un trabajo escaso.
9. Sobrecarga
Las empresas de selección ya observan dos mercados laborales distintos. Hays señala en su 2026 Salary & Hiring Trends Guide que más de la mitad de las organizaciones ya utiliza la IA, pero sólo alrededor del 5% declara usarla para reemplazar completamente puestos de trabajo. Y en su Workforce 2026 Global Insights Report, Korn Ferry recuerda que el 62% de los empleados afirma soportar una carga de trabajo significativamente mayor que dos años antes; y el 45% dice estar demasiado ocupado para producir resultados que realmente contribuyan al crecimiento.
10. Redistribución
La IA puede desplazar trabajadores de oficina mientras siguen faltando enfermeros, electricistas, cuidadores o trabajadores de construcción. El problema será mover y recualificar personas entre sectores muy distintos, y la paradoja es que puede sobrar capacidad para producir información mientras faltan trabajadores capaces de cuidar, reparar, construir o mantener.
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