En este informe publicado en abril de este año por Funcas se dice que el 21% de las empresas españolas con más de diez empleados ya utilizan IA; el mismo informe también indica que se destruirán entre 1,7 y 2,3 millones de empleos en los diez próximos años en nuestro país como consecuencia del uso de la IA. Esta destrucción se verá compensada, al menos parcialmente, por la emergencia de nuevos empleos, concretamente, 1,61 millones. El informe alerta de que las nuevas ocupaciones actuarán sobre grupos distintos de trabajadores y mediante mecanismos distintos, lo que significa que muchos de los empleos actuales no se sustituirán simplemente por otros más cualificados, sino que directamente, desaparecerán.
Por su parte, en este informe del World Economic Forum de enero de 2026 se indica que el 54% de los encuestados (unos 10.000 ejecutivos del mundo) creen que la IA desplazará un buen número de los trabajos actualmente existentes.
El impacto de la IA en el mercado de trabajo ya ha llegado. Y está aquí para quedarse, ampliarse y profundizarse.
Hoy en día se pueden corregir trabajos en inglés con un programa de IA generativa, que no solamente indica cuándo uno ha metido la pata, sino que además, hace sugerencias al usuario para mejorar la expresión de una idea. Hace tan solo un par de años era necesario contratar a un editor para que al menos echara un vistazo a trabajos escritos por no nativos en inglés; hoy en día, ya nadie acude a editores o correctores de la lengua en la que se trabaja en el ámbito de la investigación. Por otro lado, los sistemas de IA actuales, todavía de manera rudimentaria, pueden construir párrafos que se asemejan en contenido, estilo y orientación científica, a los que hacen los académicos, después de la adecuada alimentación del sistema a través de los prompts que se introducen en la la máquina. El conocimiento va cada vez más dirigido a generar verdaderos expertos en el arte del prompt: quien alimente mejor a la máquina, de manera más precisa y específica, será quien mejor rendimiento obtendrá de ella.
Desde otra perspectiva, hay ya al menos cuatro compañías en nuestro país que ofrecen sistemas de IA de asistencia legal para elaborar demandas ante los tribunales de justicia. Dichos sistemas indican la jurisprudencia que hay que citar en cada caso, y sugieren estrategias judiciales. Es cierto que todos estos sistemas requieren (por el momento) de la supervisión de un humano: el TSJ de Canarias multó en febrero de 2026 (solamente con 420 euros) a un abogado por realizar ni más ni menos que 48 citas de jurisprudencia que resultaron finalmente ser falsas. Sin embargo, es evidente que el impacto en la industria jurídica de la IA será demoledor en los próximos años. Y en la académica, también.
¿Qué hacer ante ello? En este informe de KPMG de 2023 se indica que el 61% de las personas no tienen confianza en la IA. El dato ha evolucionado ligeramente a favor de la confianza: en su informe de 2025 sobre la misma cuestión, KPMG indica que alrededor del 55% de la gente no confía en la IA (lo que supone una ganancia de seis puntos porcentuales en relación con el informe anterior). Es decir, es posible que a medida que se vaya desplegando la IA, se vaya confiando más en ella. Sin embargo, el dato de desconfianza sigue siendo muy importante, y países que usan mucho la IA, como Finlandia, son los que más desconfían de ella.
En realidad, que la gente desconfíe, con carácter general, de la IA, es una buena noticia, según mi opinión. Y no deberíamos convencerla de lo contrario, porque probablemente esa desconfianza suponga un colchón que amortigüe el efecto de la IA en el mercado laboral. El argumento es el siguiente: si se mantuvieran los actuales niveles de desconfianza hacia la IA (cosa que, como digo, espero) la única manera de combatirla sería situando a un humano detrás de la máquina. Esto protegería nuestro mercado laboral de manera significativa, o dicho de otra manera, esto protegería a los humanos en el mercado laboral.
Poner a un humano detrás de una máquina es una imposición legal positiva para que la IA se desarrolle de la manera más ética y moral
Esta es, por cierto, la obligación que establece el Reglamento de Inteligencia Artificial en relación con los sistemas de IA de alto riesgo. Todo sistema de IA de alto riesgo tiene que estar supervisado por un humano. Y como la definición que hace el Reglamento de IA de los sistemas de IA de alto riesgo es tan amplia (por ejemplo, aquellos que potencialmente puedan afectar a los derechos fundamentales son de alto riesgo), podemos concluir que muchos sistemas, si no todos, deberían quedar sometidos a esta obligación.
Poner a un humano detrás de una máquina no es simplemente una treta regulatoria proteccionista (que lo es: en Italia llevan años protegiendo al pequeño comercio, y esto se acepta como una cuestión no solo económica y política, sino también cultural), ni tampoco un mensaje sobre los deberes que tienen por delante los sindicatos españoles y del mundo. Es, además, una imposición legal positiva para que la IA se desarrolle de la manera más ética y moral posible. Pongamos a un humano detrás de la máquina: nuestro mercado laboral nos lo agradecerá; y probablemente la IA, también.
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Antonio Estella es catedrático Jean Monnet "ad personam" de Gobernanza Económica Global y Europea en la Universidad Carlos III de Madrid.
En este informe publicado en abril de este año por Funcas se dice que el 21% de las empresas españolas con más de diez empleados ya utilizan IA; el mismo informe también indica que se destruirán entre 1,7 y 2,3 millones de empleos en los diez próximos años en nuestro país como consecuencia del uso de la IA. Esta destrucción se verá compensada, al menos parcialmente, por la emergencia de nuevos empleos, concretamente, 1,61 millones. El informe alerta de que las nuevas ocupaciones actuarán sobre grupos distintos de trabajadores y mediante mecanismos distintos, lo que significa que muchos de los empleos actuales no se sustituirán simplemente por otros más cualificados, sino que directamente, desaparecerán.