El McKinsey Global Institute acaba de publicar el informe más exhaustivo hasta la fecha sobre inteligencia artificial y empleo: 50 países, 800 ocupaciones analizadas y datos recogidos de más de 2.000 empresas. Las conclusiones son más matizadas que los titulares apocalípticos que anuncian el fin del trabajo humano, pero también más serias que el optimismo despreocupado de quienes minimizan el impacto.
Analista de datos y redactor: profesiones que mutan, no que desaparecen
El analista de datos de 2026 ya no dedica su jornada a procesar hojas de cálculo manualmente; ahora supervisa y valida los resultados que genera la IA, dedicando su tiempo a interpretar contexto de negocio que la máquina no capta. El redactor de contenido ha experimentado una mutación similar: en lugar de escribir desde cero, edita, dirige y verifica el material que produce la IA, un cambio de rol que exige más criterio editorial y menos velocidad de tecleo. El programador junior vive quizás el cambio más brusco cuantificable: la IA genera ya en torno al 70% del código correspondiente a tareas rutinarias, dejando al humano las decisiones de arquitectura y la resolución de casos límite.
El agente de atención al cliente y el límite del 60-70%
Los chatbots impulsados por IA resuelven ya entre el 60% y el 70% de las consultas simples de atención al cliente sin intervención humana. El dato que suele omitirse en los anuncios triunfalistas de las empresas de software de IA conversacional es que ese porcentaje se estanca justo ahí: el 30-40% restante de casos —los que implican frustración emocional del cliente, ambigüedad genuina o excepciones no contempladas— sigue requiriendo intervención humana, y las empresas que han intentado automatizar ese tramo final han visto caer sus métricas de satisfacción de forma constante.
Terapeutas y artesanos: la demanda que crece por reacción, no por adopción tecnológica
Entre los empleos que más están creciendo por efecto indirecto de la IA aparecen perfiles que, a primera vista, nada tienen que ver con la tecnología: terapeutas, cuya demanda se dispara en parte por la soledad que genera un mundo cada vez más automatizado; artesanos y fabricantes de producto manual premium, beneficiados por una reacción de consumo hacia lo no digitalizado; y trabajadores de cuidados, cuya labor sigue siendo prácticamente imposible de automatizar de forma satisfactoria. Junto a ellos crecen los roles directamente ligados a la propia tecnología: prompt engineer, AI trainer, AI auditor y AI product manager, disciplinas que apenas existían como categoría profesional hace tres años.
Entrada de datos y traducción estándar: los más expuestos a corto plazo
El informe identifica con nombres concretos los trabajos con mayor riesgo de automatización significativa en los próximos tres años: entrada de datos, transcripción, procesamiento de reclamaciones de seguros, revisión de documentos legales rutinarios, contabilidad básica y traducción de textos estándar. La matización importante es que McKinsey no anticipa una desaparición súbita de estas categorías, sino una reducción progresiva de plantillas que, en algunos de estos sectores, podría llegar a la mitad de los puestos actuales en el horizonte analizado.
La brecha salarial del 25-40% que define 2026
El hallazgo más citado del informe es también el más incómodo: en los sectores donde la IA ha penetrado con más fuerza, los trabajadores que saben usarla con soltura cobran entre un 25% y un 40% más que quienes no la usan, dentro del mismo puesto y la misma empresa. La conclusión que McKinsey subraya explícitamente es que la línea divisoria del mercado laboral de 2026 no separa a humanos de máquinas, sino a humanos que orquestan IA de humanos que la ignoran o la evitan.
Lo que los economistas laborales recomiendan hacer ya
El consejo que se repite entre los economistas laborales consultados en el informe converge en dos frentes simultáneos: invertir en las capacidades que la IA todavía no replica con solvencia —pensamiento crítico complejo, liderazgo empático, creatividad genuina, gestión de relaciones de alta confianza— y, al mismo tiempo, aprender a usar la IA de forma activa como orquestador de tareas, no como usuario pasivo que delega sin supervisar. Quien solo hace una de las dos cosas, según el informe, queda expuesto a la parte más dura de esta transición.
Las diferencias entre países que el titular global esconde
El informe de McKinsey, al analizar 50 países, revela disparidades notables que un titular agregado no puede capturar: economías con fuerza laboral más envejecida y menor inversión en formación continua, como varias del sur de Europa, muestran una velocidad de adopción de IA en el puesto de trabajo sensiblemente menor que economías nórdicas o anglosajonas, lo que se traduce en una brecha de productividad que se amplía año a año en lugar de reducirse. España aparece en el informe en un grupo intermedio, con adopción empresarial de IA por debajo de la media de la Unión Europea pero con un crecimiento del interés formativo individual —cursos, certificaciones— superior a la media del bloque.
Lo que las 2.000 empresas encuestadas dicen sobre sus propios planes
Más allá del impacto ya observado, el informe pregunta directamente a los responsables de recursos humanos de las 2.000 empresas encuestadas sobre sus planes a tres años. La mayoría no planea reducir plantilla de forma agresiva atribuible solo a la IA, sino redistribuir funciones dentro de la misma organización: formar al personal existente para tareas de supervisión y validación de sistemas de IA en lugar de sustituirlo directamente por la tecnología. Esta es quizás la conclusión que menos titulares ha generado pese a ser, según el propio McKinsey, la más representativa de lo que realmente está ocurriendo dentro de las empresas.
