La cifra es impactante y obliga a plantear con urgencia el futuro del trabajo, el papel de los gobiernos y la formación de la fuerza laboral.
¿Qué dicen los datos y cómo interpretarlos?
El propio informe de MGI advierte que estos números responden a escenarios de adopción más rápidos de la automatización, y que no necesariamente implican una destrucción neta permanente de empleos, sino un trasvase masivo de ocupaciones y funciones laborales.
Por ejemplo, MGI calcula que entre 75 y 375 millones de personas podrían necesitar cambiar de categoría ocupacional y adquirir nuevas habilidades de cara a 2030.
Al mismo tiempo, otros análisis señalan que la IA también creará nuevos empleos y mejorará la productividad en determinados sectores.
Por tanto, la pregunta no es solo cuántos empleos se pierden, sino cuántos se transforman, cuándo y bajo qué condiciones.
Sectores y ocupaciones más expuestas
Los datos disponibles indican que no todos los puestos de trabajo están igualmente en riesgo. La automatización y la IA afectan sobre todo a tareas que son repetitivas, altamente estructuradas o rutinarias.
Según el MGI, los trabajos administrativos, de atención al cliente, de soporte de ventas y producción podrían ser los primeros en verse afectados. Por el contrario, funciones que requieren creatividad, empatía, pensamiento crítico o habilidades sociales mantenedoras muestran mayor resistencia al desplazamiento automático.
En la Unión Europea y EE.UU., el cambio en el tipo de habilidades demandadas se está acelerando: no solo se buscan perfiles técnicos, sino también competencias que acompañen a la tecnología, como adaptabilidad, pensamiento estratégico y capacidad de aprendizaje continuo.
Una oportunidad de transformación: lo que Riera destaca
Más allá del posible impacto negativo, José Ramón Riera subraya que esta “revolución industrial digital” representa también una oportunidad. Según el economista:
- Los empleos del futuro tendrán mejores condiciones salariales.
- Es necesario que los Estados y las empresas apuesten por la formación, el desarrollo de capacidades y la recualificación masiva.
- Esta transición podría permitir un salto acelerado en productividad y bienestar si se gestiona a tiempo.
¿Y en España? Reflexiones para el contexto madrileño y nacional
Aunque los informes se refieren al ámbito global, las implicaciones para España y, más localmente, para la Comunidad de Madrid, son especialmente relevantes:
- El riesgo de desempleo estructural se incrementa si no se acompaña la automatización con políticas de recualificación.
- El sistema educativo y de formación profesional debe adaptarse: no solo formar en tecnología, sino en habilidades complementarias que acompañen la IA.
- Las empresas y el Gobierno regional deben anticiparse: planes de transición laboral, incentivos para la empresa que invierta en capital humano, y un diálogo social activo.
- En Madrid, donde ya existe un ecosistema tecnológico robusto, la pregunta es si se está utilizando para “preparar” a los trabajadores afectados o simplemente para sustituirlos.
¿Qué harán los responsables políticos (y deberían hacer)?
Los analistas del MGI y otros organismos advierten de varios pasos clave:
- Establecer programas de recualificación a gran escala (upskilling) para los trabajadores en riesgo.
- Adaptar las políticas de empleo y protección social para quienes enfrentan la transición.
- Incentivar a las empresas a invertir en capital humano y en tecnologías complementarias, no solo sustitutivas.
- Diseñar un sistema de alerta temprana para detectar los empleos susceptibles de desaparición o transformación profunda.
El mensaje de Riera está respaldado por la investigación del McKinsey Global Institute: la IA tiene el potencial de redefinir el trabajo tal como lo conocemos. Entre 400 y 800 millones de personas podrían verse obligadas a cambiar de ocupación hacia 2030. Pero el reto no es inevitable: se puede anticipar y gestionar.
En Madrid y en España, el foco debe estar en formar, adaptar y acompañar: no se trata solo de evitar despidos, sino de construir un mercado laboral más resiliente. La tecnología no espera. Mejor que esperemos nosotros.
