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Una de las grandes incógnitas para la economía española es cuál es el impacto de la inteligencia artificial en el empleo. Aunque los datos son inciertos, un análisis de la serie de afiliación antes y después de la irrupción de los algoritmos de IA generativa detecta un patrón claro: las actividades más expuestas a esta tecnología no solo se comportan por debajo de su tendencia previsible, sino que la brecha está aumentando. De hecho, estarían creando entre un 20% y un 25% de empleo por debajo de lo que deberían, lo que se traduce en una merma de entre 250.000 y 300.000 afiliados.

Hoy en día, no hay ninguna evidencia clara en las estadísticas de empleo de que la IA esté destruyendo empleo en España. De hecho, los sectores supuestamente más afectados, como el tecnológico, no han sufrido una pérdida neta de afiliación ni ocupación, pese a los ajustes anunciados por numerosas empresas (también en nuestro país), que señalan como causa la automatización que permiten los grandes modelos de lenguaje (LLM). En todo caso, se puede hablar de recolocación de trabajadores.

La cosa cambia cuando cambiamos de enfoque y analizamos la creación de empleo. Si contrastamos la tendencia previsible antes de 2023 (descontando el efecto pandemia) con la real, el golpe es evidente en las categorías más señaladas por la IA y coincide con la fecha de ‘corte’ de la presentación de ChatGPT a finales de 2023.

Y es que, como advierten muchos analistas, el impacto de los desarrollos tecnológicos estaría quedando disimulado en las cifras agregadas, sobre todo en un contexto en el que la economía española ha experimentado un incremento notable del empleo tras la pandemia. O eso parece.

La cicatriz pandémica

La realidad es que, según este modelo de estudio, el ritmo de crecimiento del total del empleo en España es menor al que seguía antes de la pandemia. Si comparamos la tendencia entre 2015 (tras la crisis financiera) y 2019 (cuando se hablaba de cierto enfriamiento) con la afiliación real a partir de 2023, encontramos que la evolución es entre un 7% y un 8% inferior (aproximadamente 1,5 millones de afiliados en julio de 2026). Eso implica que muchas actividades siguen arrastrando la ‘cicatriz’ de la pandemia.

Lo más importante en este modelo de análisis es que la brecha, que se abre en 2020, se mantiene relativamente estable desde 2023 (con picos y valles estacionales). Es decir, no se ha recuperado la evolución normal tras la crisis sanitaria, aunque tampoco ha empeorado de manera relevante después de la irrupción de la IA generativa. La razón es que el grueso de esta responde a las actividades intensivas en el uso de mano de obra más perjudicadas por el COVID (como la hostelería), pero cuya desviación se mantiene congelada desde 2023.

Por ejemplo, hay siete actividades que van mejor de lo que correspondería si siguieran su tendencia previa. En este reducido grupo entran los servicios financieros, que reflejan la expansión de la banca digital y el fintech, y las actividades postales y de correos, por el auge de la logística de comercio electrónico. Pero en ambos casos la IA generativa juega un papel tangencial: suma a la expansión, pero no cambia el rumbo que ya se producía antes con otros tipos de tecnologías. El resto (industria del tabaco o refinerías) es todavía menos explicable por esta causa.

En el extremo opuesto, el grupo de los sectores que registran las brechas más pronunciadas está encabezado por el transporte aéreo y marítimo, que arrastran el encarecimiento del combustible desde la crisis energética de 2022 y, en el caso del transporte marítimo, la disrupción de las rutas por el mar Rojo desde finales de 2023. También destaca la construcción de edificios, que parece reflejar con bastante fidelidad la subida de tipos de interés que encareció la promoción inmobiliaria desde 2022 y ha reducido la oferta de vivienda.

Pero en esta comparativa hay que tener en cuenta un cambio estadístico. En enero de este año entró en vigor la nueva Clasificación Nacional de Actividades Económicas (CNAE) 2025, que modificó el grupo en el que se engloban muchos trabajadores, generando distorsiones en la cifra de ocupados. Así, una docena de las 32 cuyo comportamiento desafía la tendencia desde 2023 está en esta situación. Y esto afecta directamente al análisis del impacto de la IA en el empleo.

Las actividades más señaladas

Analizando sector a sector, hay tres actividades que, por sus características, anotan una evolución que solo parece responder directamente a la introducción de la IA generativa: programación e informática, administración de oficinas y otras actividades profesionales y técnicas. El problema es que las dos últimas sufren también ese efecto de distorsión notable que imposibilita rastrear lo ocurrido en los últimos meses.

La programación y consultoría informática es, con diferencia, el caso más ‘limpio’ de análisis. Antes de la pandemia, era uno de los sectores de mayor crecimiento de toda la economía española: entre 2015 y 2019 su afiliación crecía a un ritmo anualizado del 10,3%, muy por encima de la media del mercado laboral. La pandemia frenó ese avance, pero se recuperó con fuerza en 2021 y 2022, hasta situarse otra vez muy cerca de la línea que marcaba su tendencia histórica. A cierre de 2022, la brecha entre lo real y lo esperado era mínima.

Es justo a partir de ahí cuando las cosas cambian. La brecha vuelve a abrirse en una tendencia que parece seguir, mes a mes, la ampliación del uso de la IA en este sector, que es pionero en su implantación. En enero de 2023, el desfase respecto a la tendencia esperada era del 5%; para diciembre de 2025 era del 17% (96.400 personas) y en julio de 2026 superaba el 20%, lo que se traduce en 120.000 trabajadores menos. En estos momentos, estos empleos siguen creciendo, pero lo hacen la mitad (un 4,9%) de lo que lo harían de seguir la tendencia previa.

Y este ‘gap’ se amplía de forma prácticamente lineal, lo que confirma que estamos ante un deterioro gradual y constante durante más de tres años seguidos. Es exactamente lo que cabría esperar de la adopción progresiva de una tecnología que va sustituyendo trabajadores humanos a medida que más empresas la incorporan a sus procesos.

Eso sí, hay que tener en cuenta que hablamos de una clasificación de actividad, no de ocupación. Al hablar de ‘programación y consultoría informática’ hablamos de perfiles profesionales muy diferentes -desarrolladores junior, arquitectos de sistemas, consultores de gestión de proyectos, soporte técnico- que no se ven afectados igual por la IA generativa. Además, 2023 coincidió con un ajuste global de plantillas ante la subida de los tipos de interés que obligó a Meta, Google, Amazon y otras ‘big tech’ a acometer ajustes. Aunque han tenido un efecto menor en España, también ha tenido un efecto arrastre en empresas más pequeñas.

Es decir, con los datos de afiliación no es posible separar cuánto de esta desaceleración es sustitución tecnológica por IA y cuánto es, simplemente, el fin de un ciclo de sobrecontratación que en muchos casos se maquilla como consecuencia de la automatización. Pero la evolución de los datos es coherente al menos con una combinación de las dos explicaciones.

Los otros dos sospechosos

En las otras dos actividades señaladas, administración de oficinas y otras actividades auxiliares a las empresas y ‘otras actividades profesionales, científicas y técnicas’, la evidencia es igual de sólida que con los programadores hasta 2026, cuando entra en vigor el cambio de clasificación. De hecho, la brecha que anotaban respecto a la tendencia previsible era mayor.

El primer caso agrupa, entre otras cosas, buena parte de los centros de atención al cliente, el soporte administrativo externalizado y los servicios de oficina subcontratados – el tipo de trabajo repetitivo y basado en texto que los chatbots y sistemas de automatización de procesos llevan años señalando como candidato a la sustitución. Antes de la pandemia crecía a un 6,2% anualizado. Ahora retrocede un 6,4%. La brecha pasa de -11% en enero de 2023 (unas 44.000 personas) a -26% en diciembre de 2025 (unas 112.000 personas).

El segundo caso incluye, entre otras, la traducción y la interpretación, el diseño gráfico e industrial, y la consultoría no financiera (que también fueron de las primeras expuestas a los modelos de lenguaje y de imagen generativa). Crecía a un 7,6% anualizado antes de la pandemia: ahora retrocede un 3,1%. Su brecha pasa de -15% en enero de 2023 (unas 25.000 personas) a -27% en diciembre de 2025 (unas 52.000 personas). Pero el cambio en la clasificación no permite ir más allá: la brecha se dispara a partir de 2026 para ambas actividades, pero ese salto no es fiable.

En diciembre de 2025, el último dato ‘limpio’, sin la contaminación por el cambio de clasificación de 2026, las tres candidatas agregan una brecha de unas 260.000 personas por debajo de donde estarían si hubieran seguido su ritmo de crecimiento previo. No hablamos de despidos, sino de puestos que deberían existir y nunca se materializaron.

Con el dato de julio de 2026 la cifra combinada sube a unas 342.500 personas, pero el único dato limpio es el de los programadores (120.000). Los otros 222.500 mezclan caída real con ‘reetiquetado’ en una proporción que no se puede determinar con estos datos, así que la estimación más prudente sería una que figure entre 260.000 y alrededor de 300.000.

Sin embargo, esta cifra solo se refiere al impacto en el empleo generado por un sector o rama de actividad que , inequívocamente, hace un uso intensivo de tareas automatizables por la IA. No de los puestos de trabajo (ocupaciones) más susceptibles de verse afectados y que pueden participar en otro tipo de empresas, no únicamente las incluidas en estos tres código CNAE.

Como hemos visto en elEconomista.es, la mayoría de análisis de expertos internacionales ponen el foco en profundizar en este enfoque por ocupaciones y no por industrias en las que se trabaja. Eso sí, en España tenemos una limitación: la fuente correspondiente, la Clasificación Nacional de Ocupaciones, no se publica con el suficiente nivel de desglose para estimar qué puestos integran tareas susceptibles de ser desempeñadas por LLMs, algo que no ocurre en otros países como Estados Unidos, donde los datos son mucho más accesibles y los estudios se publican casi en tiempo real. En España habrá que esperar para llegar a ese nivel de comprensión.