El desastre educativo que reflejan los peores resultados del informe PISA en la historia de España tendrá consecuencias en el mercado laboral y en la economía española de los próximos años. Las señales que muestra el déficit en asignaturas y materias fundamentales agravarán algunos problemas estructurales del mercado de trabajo en nuestro país, como el déficit y la escasez de talento; la brecha creciente entre el sistema educativo y las necesidades de las empresas; o la paradoja de los puestos que no se cubren. Este 'fracaso escolar' que marca PISA aleja a futuras generaciones de españoles de las profesiones y empleos con más éxito, más demandados y mejor pagados.
A los alumnos españoles que hicieron las últimas pruebas PISA todavía les quedan unos años para incorporarse al mercado laboral. Para entonces, muchas de las profesiones que ahora empiezan a despuntar se habrán convertido en empleos habituales. Habrá más especialistas en inteligencia artificial, científicos de datos, ingenieros de energías renovables, expertos en ciberseguridad, desarrolladores de software y profesionales capaces de trabajar junto a sistemas de IA. El problema es que el último informe PISA acaba de revelar que España retrocede precisamente en algunas de las capacidades sobre las que se construyen esos empleos.
El informe (oficialmente PISA 2025 Results Volume I: Future-Ready Students) deja a España con 451 puntos en lectura, 457 en matemáticas y 477 en ciencias. Son sus puntuaciones más bajas de la serie en las tres materias.
El problema es mucho más grave que un mal resultado en una clasificación. Si la fotografía escolar se coloca al lado de la laboral, el futuro profesional de muchos españoles pinta bastante gris. El World Economic Forum sitúa entre las ocupaciones que más crecerán hasta 2030 a los especialistas en big data, ingenieros fintech, especialistas en inteligencia artificial y machine learning y desarrolladores de software y aplicaciones. Entre las competencias cuya demanda aumentará más aparecen IA y big data, redes y ciberseguridad y alfabetización tecnológica, mientras el pensamiento analítico continúa siendo una de las capacidades centrales que más valoran las empresas. El 63% de los empleadores consultados por el WEF considera ya la brecha de habilidades el principal obstáculo para transformar su negocio.
PISA no permite concluir que un estudiante que obtiene una mala puntuación en matemáticas a los 15 años jamás pueda convertirse en ingeniero. Tampoco establece una relación causal entre el rendimiento de un país y su capacidad futura para producir determinados profesionales. Las personas aprenden después, estudian FP o van a la Universidad, se reciclan y cambian de trayectoria. Pero considerar irrelevantes aquellos resultados para el mercado laboral sería ir demasiado lejos en el sentido contrario.
La propia OCDE ha seguido durante años a estudiantes que participaron en PISA. Los estudios longitudinales realizados en Australia, Canadá, Dinamarca o Suiza concluyen que quienes obtenían mejores resultados a los 15 años tenían después mayor probabilidad de alcanzar niveles educativos superiores y menor riesgo de terminar fuera tanto del empleo como de la educación. En análisis que incorporan también a Estados Unidos, estar en el cuartil superior de lectura a los 15 años se ha asociado con entre 38 y 53 puntos porcentuales más de probabilidad de completar educación terciaria que estar en el cuartil inferior, y con entre 24 y 47 puntos más de probabilidad de desempeñar a los 25 años un trabajo que exige educación superior. Ni siquiera al controlar el origen socioeconómico desaparece la relación. Es una asociación predictiva, no una condena, pero demuestra que las competencias adquiridas durante la enseñanza obligatoria importan mucho después de abandonar el instituto.
El agujero está arriba
Hay una particularidad de los resultados españoles: nuestro país no se distancia enormemente de la OCDE por la proporción de estudiantes que alcanza el nivel básico. En ciencias lo logra el 76%, frente al 74% de la OCDE; en matemáticas, el 67% frente al 65%; y en lectura, el 68% frente al 69%. El verdadero salto aparece cuando se mira a los alumnos excelentes. Sólo un 4% alcanza los niveles 5 o 6 en matemáticas, la mitad del 8% de la OCDE. En ciencias es otro 4%, frente al 7%. En lectura queda apenas un 2%, frente al 6%.
Y esos niveles altos se parecen bastante más de lo que podría parecer a las capacidades que necesitan los empleos de alta cualificación. PISA considera que un alumno avanzado en matemáticas puede modelizar situaciones complejas y seleccionar, comparar y evaluar estrategias distintas para resolverlas. Uno avanzado en ciencias sabe aplicar de forma creativa y autónoma sus conocimientos a situaciones desconocidas. Y un lector de nivel alto puede enfrentarse a textos extensos y a conceptos abstractos, y separar hechos de opiniones utilizando indicios sobre el contenido y la fuente de la información.
No significa que ese 4% vaya a convertirse en los futuros ingenieros y el restante 96% quede excluido. Lo que significa es que España dispone a los 15 años de una reserva proporcionalmente pequeña de estudiantes que ya domina las formas de razonamiento complejo sobre las que después se levantan las especializaciones más exigentes.
La Comisión Europea se ha marcado precisamente el movimiento inverso. Su Union of Skills propone para 2030 reducir por debajo del 15% el bajo rendimiento en lectura, matemáticas, ciencias y competencias digitales y conseguir que al menos el 15% alcance un rendimiento alto en lectura, matemáticas y ciencias. No es una cuota jurídicamente exigible a España, pero sí una medida de hacia dónde considera Europa que debe caminar su capital humano para competir en las transiciones digital y verde. Frente a ese 15%, España parte ahora del 2% en lectura y del 4% en matemáticas y ciencias.
La contradicción es todavía mayor porque España necesitará mucha cualificación. Cedefop calcula que alrededor del 70% de las oportunidades de empleo que se abrirán en nuestro país hasta 2035 requerirán cualificaciones de nivel alto, unos diez puntos porcentuales más que en la UE. Entre las actividades con buenas perspectivas europeas aparecen programación informática, I+D y servicios de arquitectura e ingeniería. Cedefop utiliza la cualificación formal como aproximación a las habilidades, por lo que no está diciendo que el 70% de los puestos requiera excelencia matemática. Pero sí anticipa una economía mucho más dependiente del conocimiento que la que deja atrás.
Cuando las matemáticas vuelven a valer dinero
La inteligencia artificial ha alimentado la ilusión de que si un modelo puede escribir código, resolver una ecuación o analizar datos, quizá aprender esas cosas resulte menos importante. Para los usuarios corrientes, la tecnología reduce algunas barreras. Para los profesionales que la construyen, supervisan o aplican a problemas complejos ocurre algo distinto.
MIT Professional Education acaba de impartir un programa dedicado precisamente a las matemáticas que sostienen la IA moderna. Empieza con cálculo y álgebra lineal y avanza hacia probabilidad, la optimización y la estadística para entender cómo se construyen, entrenan y evalúan modelos supervisados, no supervisados y generativos. Entre sus objetivos está aprender a traducir problemas reales a formulaciones matemáticas y evaluar la fiabilidad de un modelo mediante razonamiento estadístico. No constituye una descripción de todos los trabajos vinculados a IA, pero recuerda algo que la facilidad de uso de ChatGPT puede ocultar: usar un modelo y comprender lo que ocurre debajo son niveles profesionales muy diferentes.
Además, las matemáticas tienen un valor laboral mucho más allá de la IA. Judith Delaney y Paul Devereux han seguido mediante registros administrativos a estudiantes ingleses desde los 16 años hasta los 30-34. En su investigación, publicada como discussion paper por IZA en abril de 2026, pasar del percentil 25 al 75 de capacidad matemática se asocia con unos ingresos un 29% mayores; para las capacidades verbales, la diferencia es del 14%. Parte del efecto matemático se explica porque quienes las dominan terminan con mayor frecuencia en disciplinas STEM (ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas) y en otros campos de remuneración elevada.
Es un ejemplo británico, por lo que no puede trasladarse mecánicamente a España ni interpretarse como causalidad pura. Pero señala uno de los mecanismos a través de los cuales una debilidad educativa puede acabar convertida en desigualdad profesional.
El mercado español ya ofrece señales de desajuste. El Observatorio de las Ocupaciones del SEPE identifica buenas perspectivas para ingenieros TIC, analistas de datos, desarrolladores, especialistas en inteligencia artificial y expertos en ciberseguridad, y detecta problemas de cobertura entre programadores, especialistas en bases de datos y redes, analistas de sistemas y diseñadores de software.
Su informe de tendencias de 2026 observa además que una parte creciente del nuevo empleo se concentra en ocupaciones técnicas y directivas relacionadas con ingeniería, análisis de datos, software y tecnologías digitales.
Las empresas describen el mismo problema desde otra perspectiva: La Guía del Mercado Laboral 2026 de Hays señala que el 93% de las empresas españolas consultadas tiene dificultades para encontrar profesionales cualificados, mientras el 81% prevé aumentar contrataciones durante el año. Ante esa escasez, el 43% está recurriendo al reskilling interno para fabricar dentro de la empresa competencias que no encuentra fuera. Hays no atribuye esta carencia a PISA, pero ambos fenómenos encajan en una pregunta que España tendrá que responder: si ahora cuesta encontrar determinados especialistas, ¿qué ocurrirá cuando aumente su demanda si la cantera educativa de capacidades avanzadas no crece al mismo tiempo?
La lectura en tiempos de IA...
La caída que más debería inquietar en la era de la IA quizá no sea la matemática. Debería preocuparnos mucho más la lectura. España ha bajado hasta 451 puntos y sólo el 2% de los alumnos alcanza el nivel lector avanzado. La OCDE subraya que el deterioro internacional está siendo especialmente intenso precisamente en capacidades cada vez más necesarias para desenvolverse en un entorno digital: evaluar información, conectar distintas fuentes y analizar críticamente lo que se lee. Mathias Cormann, secretario general de la organización, recordó al presentar PISA que la lectura "es la base para encontrar, evaluar, interpretar y analizar la información" en un mundo digital.
Eso cambia también lo que significa estar alfabetizado profesionalmente. Un abogado puede conseguir que una IA redacte un primer contrato; un analista, que produzca un informe; un programador, que escriba código; y un consultor, que resuma cientos de páginas. En todos esos casos queda una función humana decisiva: determinar si el resultado es correcto, si falta algo, si una fuente merece confianza, si existe una contradicción o si la máquina ha construido una explicación convincente sobre una premisa falsa.
En noviembre de 2024, durante la Conferencia sobre la Economía de la Inteligencia Artificial organizada por la Iniciativa sobre Inteligencia Artificial y el Futuro de la Dirección del IESE en su campus de Barcelona Philippe Aghion, profesor del Collège de France e INSEAD y Nobel de Economía en 2025, defendía al analizar cómo debería reformarse la educación ante la inteligencia artificial justamente lo contrario de entregar pronto el razonamiento a la máquina: "Los alumnos necesitan seguir leyendo, escribiendo y aprendiendo demostraciones matemáticas. Es imprescindible escribir bien, razonar de forma matemática y dominar cálculo y lógica. La IA hace todavía más importante cultivar el pensamiento crítico".
PISA añade una coincidencia relevante: el 54% de los alumnos españoles utiliza chatbots de IA al menos semanalmente para aprender, frente al 46% de la OCDE. El 42% los emplea para investigar inicialmente un tema, el 40% para resumir un texto que tenía que leer y el 33% para redactar trabajos. España utiliza, por tanto, estas herramientas con una intensidad superior a la media justo cuando su competencia lectora cae a mínimos. Eso no demuestra que la IA haya provocado el descenso. Puede ocurrir incluso que los estudiantes con más dificultades recurran más a ella.
Pero la OCDE había advertido de otro riesgo antes de conocerse estos resultados. Su Digital Education Outlook 2026 concluye que una IA generativa utilizada con un propósito pedagógico puede mejorar el aprendizaje, mientras delegar en chatbots generalistas el esfuerzo cognitivo puede mejorar la tarea entregada sin producir una ganancia equivalente de aprendizaje. Algunos experimentos recopilados por la organización encuentran incluso que la ventaja que aparece mientras el estudiante dispone de IA desaparece (y a veces se invierte) cuando después tiene que examinarse sin ella.
Del informe PISA se desprende asimismo que los alumnos que utilizan IA para determinadas tareas, como resumir, redactar o investigar, tienden a obtener peores resultados en ciencias que quienes no la utilizan para esas funciones, mientras los usuarios frecuentes que han aprendido a evaluar la calidad de la información generada obtienen mejores resultados que quienes carecen de esa orientación.
La frontera profesional parece bastante clara. La alfabetización en IA no consiste sólo en conseguir que el modelo produzca algo; consiste también en poseer conocimientos suficientes para juzgar lo que produce.
El problema no termina al cumplir 16 años
Podría pensarse que PISA mide un momento demasiado temprano y que la Universidad, la FP y la experiencia corregirán la situación. A muchas personas les ocurrirá. Los datos agregados, sin embargo, muestran que España no logra borrar completamente esa brecha.
La última evaluación PIAAC de competencias adultas de la OCDE sitúa a España por debajo de su promedio en lectura, cálculo y resolución adaptativa de problemas. Y no se trata únicamente de generaciones mayores educadas en otro sistema. Entre los jóvenes de 16 a 24 años, que todavía estudian o acaban de abandonar la educación inicial, España obtiene 257 puntos en alfabetización, 256 en competencia matemática y 249 en resolución adaptativa de problemas, en los tres casos por debajo del promedio de los países participantes.
PIAAC también ayuda a desmontar la idea de que basta con acumular títulos. Entre adultos españoles con niveles educativos semejantes y controlando otras diferencias, una desviación estándar más de competencia matemática se asocia con tres puntos porcentuales adicionales de probabilidad de participar en el mercado laboral y, entre quienes participan, con dos puntos menos de probabilidad de desempleo. La OCDE señala que los adultos españoles con educación terciaria presentan en lectura un rendimiento inferior al de adultos finlandeses que sólo han completado secundaria superior. No significa que un universitario español sea en general "peor" que un bachiller finlandés: significa que credencial educativa y competencia efectiva no son lo mismo.
Éste puede ser el verdadero problema para una España en la que Cedefop espera que siete de cada diez oportunidades laborales necesiten cualificaciones altas. Aumentar el número de universitarios o titulados de FP superior es necesario, pero no suficiente si no aumenta al mismo tiempo la profundidad de las capacidades que acreditan esos títulos.
La prima económica de saber más
El mercado está empezando además a poner precio a esa escasez. El Global AI Jobs Barometer 2026 de PwC, construido a partir de más de 1.000 millones de ofertas de empleo de 27 países, muestra que las vacantes que requieren habilidades específicas de IA crecieron un 69%, frente al 9% del mercado general. Calcula también una prima salarial media del 62% para las competencias de IA. Es un promedio internacional con enormes diferencias sectoriales, no la promesa de que un trabajador español vaya a cobrar un 62% más por aprender a utilizar un chatbot. Pero revela hacia dónde se está desplazando el valor.
PwC observa además un cambio especialmente relevante para los jóvenes. En los puestos de entrada estadounidenses expuestos a la IA, las ofertas tienen siete veces más probabilidades de solicitar capacidades tradicionalmente asociadas con profesionales sénior, como juicio y liderazgo. La máquina se está quedando precisamente con algunas tareas rutinarias que servían para aprender el oficio. Eso puede elevar antes de tiempo el listón: el joven que entra ya no compite sólo por ejecutar una tarea sencilla, sino por interpretar, revisar, decidir y aportar criterio.
Digitales, pero no especialistas
Hay una señal que impide convertir PISA en un relato de desastre tecnológico. España obtiene en la nueva prueba de resolución computacional de problemas un resultado similar al promedio de la OCDE. Y la Comisión Europea considera que nuestro país dispone de buena conectividad, servicios públicos digitales desarrollados y una población relativamente competente digitalmente. El problema que señala su Digital Decade Country Report 2026 está en que España todavía no transforma plenamente esas fortalezas en una adopción empresarial de tecnologías avanzadas ni en una proporción suficiente de especialistas TIC.
Esa diferencia es determinante. Una sociedad puede aprender muy deprisa a usar herramientas digitales y seguir teniendo dificultades para producir suficientes personas capaces de crearlas, entenderlas en profundidad, investigarlas y utilizarlas en la frontera del conocimiento. Lo primero exige familiaridad; lo segundo necesita además matemáticas, ciencia, lectura, capacidad analítica y años de formación acumulativa.
España no parece tener una generación incapaz de manejarse con tecnología. Tiene una generación que utiliza mucha tecnología (también mucha IA) mientras pierde terreno en los fundamentos académicos que permiten pasar de usuario a especialista.
Nada de esto permite atribuir a una ley educativa concreta, a las pantallas, a la pandemia o a ChatGPT el mal resultado de PISA. Tampoco se puede afirmar que una tercera parte de los alumnos españoles vaya a quedar excluida de las profesiones de futuro. El mercado necesitará también enfermeros, docentes, trabajadores de cuidados, especialistas industriales, técnicos, comerciales y muchos otros perfiles que no requieren matemáticas avanzadas. El WEF prevé un fuerte crecimiento mundial tanto de empleos tecnológicos como de ocupaciones sanitarias, educativas, de construcción y de cuidados.
España quiere competir en inteligencia artificial, en centros de datos, energía, biotecnología, digitalización industrial, ciberseguridad y actividades de alto valor añadido mientras la cantera de estudiantes que domina algunas de las competencias básicas para llegar a esos campos se estrecha. Y lo hace cuando las empresas ya dicen que no encuentran determinados profesionales y cuando Europa ha convertido las habilidades en una cuestión de competitividad. La Comisión resume el problema con este dato: casi cuatro de cada cinco pymes europeas tienen dificultades para encontrar el talento que necesitan.
El riesgo no consiste en que PISA decida quién conseguirá trabajo dentro de diez años. Consiste en que, si las carencias detectadas a los 15 años no se corrigen posteriormente, España produzca menos profesionales de los que necesita precisamente en los empleos donde crecerán la demanda, la productividad y los salarios. El resultado sería perfectamente compatible con mantener al mismo tiempo desempleo y escasez de trabajadores: profesionales buscando empleo mientras las empresas buscan perfiles diferentes a los disponibles, algo que tendría consecuencias más allá de la educación. Puede obligar a las compañías a importar talento, externalizar trabajo, elevar mucho el salario de una minoría muy especializada o renunciar a determinadas inversiones. También puede ampliar la distancia entre quienes consiguen adquirir capacidades escasas y quienes se quedan en la parte del mercado laboral más expuesta a automatización y menor crecimiento salarial.
Nunca ha sido tan fácil pedir a una máquina que escriba, programe, calcule o encuentre información. Pero precisamente por eso empieza a valer más saber si ha escrito bien, si el cálculo tiene sentido, si el código funciona y si la información es cierta. España acaba de obtener sus peores resultados en las materias que enseñan a hacer buena parte de esas cosas.
La inteligencia artificial puede reducir la necesidad de ejecutar algunas tareas. No elimina la necesidad de entenderlas. Ése es el examen que el mercado laboral está preparando mientras PISA advierte de que una parte demasiado pequeña de los estudiantes españoles llega con ventaja para aprobarlo.
Las puertas profesionales que primero se estrechan
Hay empleos en los que una mala base matemática, científica o lectora puede compensarse con formación posterior. Pero cuanto más técnica es la profesión, mayor es la distancia que tendrá que recuperar quien llega sin esos conocimientos.
Ciencia de datos es uno de los casos más claros. El Bureau of Labor Statistics estadounidense prevé que el empleo de data scientists crezca un 35% entre 2025 y 2035, casi diez veces más que el conjunto del mercado estadounidense, con un salario mediano de 120.230 dólares. Su trabajo consiste precisamente en convertir grandes volúmenes de datos en conclusiones mediante estadística, matemáticas y computación. Las cifras salariales son estadounidenses y no trasladables a España, pero la naturaleza de las competencias sí lo es.
Más exigente todavía es la investigación en inteligencia artificial y computación. Los computer and information research scientists suelen necesitar al menos un máster y trabajan desarrollando nuevas aplicaciones de la tecnología. El BLS proyecta un crecimiento del 22% hasta 2035 y un salario mediano de 140.300 dólares. El MIT sitúa en la base profesional de esos sistemas álgebra lineal, cálculo, probabilidad, estadística y optimización. Para quien no domine matemáticas, el obstáculo no es aprender un programa: es adquirir el lenguaje con el que funciona la profesión.
Algo semejante ocurre con actuarios, especialistas en riesgo y finanzas cuantitativas. El BLS define la profesión actuarial sobre una sólida formación matemática y estadística y sitúa su salario mediano en 130.000 dólares. Son profesionales que modelizan probabilidades, riesgos financieros, seguros, pensiones o acontecimientos extremos: justo el tipo de tareas en las que la IA puede acelerar cálculos sin eliminar la necesidad de entender qué se está calculando.
En ciberseguridad, la barrera es distinta. No depende tanto de una matemática académica avanzada como de lógica, resolución de problemas, conocimiento informático y capacidad para interpretar gran cantidad de información técnica incompleta. Los analistas de seguridad están entre las ocupaciones que el World Economic Forum identifica con fuerte crecimiento y forman parte de un grupo de empleos informáticos cuyo salario mediano estadounidense duplica ampliamente el del conjunto de ocupaciones.
La frontera común es sencilla: cuanto más trabajo haga la máquina, más importantes se vuelven los fundamentos que permiten supervisarla. Las profesiones que antes cerrarán la puerta a quien carezca de ellos serán precisamente aquellas en las que un error matemático, una inferencia falsa o una lectura incorrecta cuesta más dinero.
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