La inteligencia artificial está transformando el futuro del empleo, especialmente los puestos de trabajo de entrada y las competencias que necesitan los profesionales
Inteligencia artificial y futuro del empleo: analizamos el informe del Foro Económico Mundial de 2026 y sus implicaciones para las empresas.
La inteligencia artificial está transformando los empleos de entrada, las competencias profesionales y la organización del trabajo. Analizamos las conclusiones del Foro Económico Mundial y proponemos cómo pueden prepararse las empresas.
Inteligencia artificial y futuro del empleo: cómo deben prepararse las empresas para transformar el trabajo y desarrollar talento
La inteligencia artificial está transformando el futuro del empleo, especialmente los puestos de trabajo de entrada y las competencias que necesitan los profesionales. Un informe del Foro Económico Mundial publicado en junio de 2026 advierte de que las empresas deben replantear no solo cómo utilizan la tecnología, sino también cómo contratan, forman y desarrollan a sus trabajadores.
La inteligencia artificial (IA) ya no es únicamente una herramienta para automatizar tareas. Su incorporación a las organizaciones está modificando las responsabilidades profesionales, los procesos de trabajo y los mecanismos mediante los cuales las empresas desarrollan conocimiento y experiencia.
Este cambio plantea una cuestión estratégica: ¿cómo pueden las organizaciones aprovechar las oportunidades de productividad que ofrece la inteligencia artificial sin debilitar las capacidades humanas y profesionales de las que dependerá su competitividad futura?
El informe Artificial Intelligence and the Future of Entry-Level Work: A Framework for Safeguarding and Reinventing Early Career Pathways, publicado por el Foro Económico Mundial en colaboración con PwC, analiza precisamente este desafío.
Sus conclusiones son relevantes para grandes organizaciones, pero también ofrecen enseñanzas para pequeñas y medianas empresas que necesitan incorporar inteligencia artificial, desarrollar las competencias de sus equipos y adaptar su organización del trabajo.
La inteligencia artificial y el futuro del empleo: qué está cambiando
Uno de los principales hallazgos del informe es que los empleos de entrada al mercado laboral se encuentran especialmente expuestos a la transformación tecnológica.
Según las estimaciones recogidas en el estudio, el 37 % de los trabajadores jóvenes de entre 15 y 24 años ocupa puestos con una exposición media o alta a cambios en sus tareas derivados de la inteligencia artificial.
Las diferencias geográficas son importantes:
- En Asia oriental, la proporción alcanza el 75 %.
- En América del Norte, llega al 69 %.
- En Europa, se sitúa aproximadamente en el 63 %.
Estas cifras no significan que esos empleos vayan a desaparecer. Indican que una parte significativa de las tareas asociadas a esas ocupaciones puede experimentar transformaciones como consecuencia de las capacidades de la IA.
La distinción es fundamental. La exposición a la inteligencia artificial no equivale necesariamente a sustitución laboral. Una ocupación puede experimentar cambios profundos en sus actividades sin que desaparezca el puesto de trabajo.
El impacto dependerá, entre otros factores, de las decisiones empresariales sobre automatización, reorganización de tareas, formación y contratación.
Los sectores más expuestos a la transformación
El informe identifica una exposición especialmente elevada en actividades intensivas en información y conocimiento, entre ellas:
- Servicios financieros y seguros.
- Información y comunicaciones.
- Servicios profesionales, científicos y técnicos.
- Actividades inmobiliarias.
- Educación.
En estos sectores, muchas tareas tradicionales de los profesionales que comienzan su carrera consisten en recopilar información, preparar documentos, elaborar análisis preliminares o ejecutar procedimientos relativamente estructurados.
Son actividades en las que la inteligencia artificial puede ofrecer nuevas posibilidades de automatización y asistencia.
Sin embargo, también constituyen una parte importante del aprendizaje profesional.
Y aquí aparece uno de los principales desafíos para las empresas.
El riesgo de automatizar las tareas con las que aprenden los profesionales
Tradicionalmente, los trabajadores adquirían experiencia mediante una progresión gradual.
Un profesional junior comenzaba realizando tareas relativamente sencillas, aprendía los procedimientos de su organización y asumía responsabilidades más complejas a medida que desarrollaba conocimientos y criterio.
La inteligencia artificial está modificando este proceso.
Muchas actividades que antes realizaban los empleados menos experimentados pueden ejecutarse ahora con asistencia tecnológica.
Por ejemplo, un analista financiero puede utilizar IA para preparar un primer borrador de informe. Un profesional administrativo puede automatizar la clasificación de documentos. Un empleado de un despacho puede apoyarse en herramientas inteligentes para localizar información o estructurar una propuesta.
Estas aplicaciones pueden mejorar la productividad.
Pero plantean una pregunta importante: si desaparecen determinadas tareas iniciales, ¿cómo adquirirán los nuevos profesionales los conocimientos necesarios para desempeñar responsabilidades más complejas?
El informe advierte del riesgo de que una automatización mal diseñada reduzca las oportunidades de desarrollar pensamiento crítico, capacidad de resolución de problemas y criterio profesional.
La cuestión no consiste en preservar tareas repetitivas por el simple hecho de que siempre se hayan realizado.
Consiste en identificar qué experiencias de trabajo son necesarias para desarrollar capacidades que la organización seguirá necesitando.
Una empresa puede automatizar una actividad y, al mismo tiempo, diseñar nuevas experiencias de aprendizaje que permitan adquirir los conocimientos anteriormente asociados a ella.
¿Está provocando la inteligencia artificial una reducción de los empleos junior?
El informe recoge investigaciones que identifican una desaceleración de la contratación en determinadas ocupaciones de entrada al mercado laboral, especialmente en aquellas más expuestas a la inteligencia artificial.
Entre los estudios citados figura una investigación de Brynjolfsson y colaboradores que identifica una caída del 16 % en el empleo de trabajadores en etapas iniciales de su carrera dentro de determinadas ocupaciones estadounidenses expuestas a la IA desde finales de 2022.
No obstante, el Foro Económico Mundial introduce una advertencia importante: no es posible atribuir toda la evolución de la contratación a la inteligencia artificial.
Algunos indicadores de debilitamiento de las oportunidades laborales comenzaron antes de la popularización de las herramientas de IA generativa.
También intervienen factores como la incertidumbre económica, las políticas de contención de costes y los cambios en las decisiones empresariales de contratación.
Por tanto, sería incorrecto concluir que la IA está eliminando de forma generalizada los empleos de entrada.
Lo que sí parece evidente es que está contribuyendo a transformar las expectativas sobre lo que deben saber hacer los profesionales desde sus primeras experiencias laborales.
Un desafío para la planificación de las plantillas
Desde una perspectiva empresarial, la cuestión no debería limitarse a determinar cuántos puestos pueden automatizarse.
También es necesario preguntarse qué consecuencias tendrán esas decisiones sobre la disponibilidad futura de profesionales experimentados.
Una organización que reduce sistemáticamente la incorporación y formación de trabajadores jóvenes puede obtener ahorros a corto plazo, pero encontrarse posteriormente con dificultades para cubrir responsabilidades que requieren experiencia acumulada.
El desarrollo del talento debe considerarse, por tanto, una inversión estratégica y no únicamente un coste laboral.
Más productividad no significa necesariamente trabajar menos
Otro resultado relevante del informe es que las mejoras de productividad asociadas a la IA no siempre se traducen en una reducción del tiempo dedicado al trabajo.
Según los datos de la encuesta internacional de PwC utilizados en el estudio:
- El 68 % de los trabajadores de entrada que utilizan IA declara haber observado mejoras de productividad.
- Aproximadamente el 45 % afirma que la IA ha incrementado el tiempo que dedica al trabajo.
Ambos resultados reflejan percepciones de los trabajadores y no deben interpretarse como una medición experimental de productividad.
Sin embargo, ponen de manifiesto una tensión importante.
La IA puede permitir realizar determinadas tareas con mayor rapidez, pero también puede incrementar las expectativas de producción, multiplicar las actividades realizadas o generar nuevas necesidades de revisión y supervisión.
En otras palabras, incorporar herramientas inteligentes no garantiza automáticamente una mejora del funcionamiento empresarial.
La importancia de rediseñar los procesos de trabajo
El informe destaca que las organizaciones con mejores resultados financieros asociados a la IA tienen aproximadamente el doble de probabilidades de haber rediseñado sus procesos de trabajo.
La enseñanza para las empresas es clara: la transformación empresarial mediante inteligencia artificial exige revisar cómo se organiza el trabajo, no simplemente incorporar nuevas herramientas a los procedimientos existentes.
Por ejemplo, automatizar la elaboración inicial de un informe financiero puede ahorrar tiempo.
Pero el verdadero valor aparece cuando ese tiempo se utiliza para interpretar mejor los resultados, detectar riesgos, analizar escenarios y apoyar decisiones empresariales.
La diferencia está entre automatizar una tarea y transformar un proceso.
El déficit de competencias en inteligencia artificial: un problema estratégico
El informe también identifica una transformación acelerada de las competencias profesionales.
Según las previsiones del Foro Económico Mundial recogidas en el documento, alrededor del 39 % de las competencias requeridas en el mercado laboral podría cambiar entre 2025 y 2030 como consecuencia de la inteligencia artificial y otras grandes tendencias económicas y tecnológicas.
Además, las ocupaciones de entrada más expuestas a la IA presentan cambios especialmente intensos en las habilidades demandadas.
Esto plantea un desafío para las organizaciones.
No basta con contratar personas que sepan utilizar determinadas aplicaciones. Las empresas necesitan desarrollar una combinación de capacidades tecnológicas, profesionales y organizativas.
Entre las competencias especialmente relevantes destacan:
Comprensión de la inteligencia artificial. Conocer sus posibilidades, limitaciones y riesgos, y distinguir cuándo resulta apropiado utilizarla.
Pensamiento crítico. Evaluar la calidad de los resultados, detectar errores y contrastar información.
Conocimiento del negocio. Comprender los procesos, clientes, productos y decisiones que determinan la actividad empresarial.
Resolución de problemas. Identificar oportunidades de mejora y diseñar soluciones que combinen capacidades humanas y tecnológicas.
Colaboración y comunicación. Trabajar con otros profesionales y coordinar actividades apoyadas en sistemas inteligentes.
Aprendizaje continuo. Actualizar conocimientos y adaptarse a herramientas, responsabilidades y procedimientos cambiantes.
Estas competencias no sustituyen a los conocimientos especializados de cada profesión.
Los complementan y permiten aplicarlos en entornos de trabajo transformados por la inteligencia artificial.
Qué están haciendo algunas grandes empresas para desarrollar talento en IA
El informe presenta experiencias empresariales que permiten comprender distintas respuestas organizativas a estos desafíos.
Aunque sus recursos y dimensiones no son directamente comparables con los de una pyme, ofrecen principios que pueden adaptarse a organizaciones de menor tamaño.
Hitachi: automatizar tareas sin perder conocimientos fundamentales
Hitachi está revisando determinadas responsabilidades de sus profesionales de entrada para incorporar herramientas de inteligencia artificial.
Sin embargo, mantiene la importancia de adquirir conocimientos técnicos fundamentales antes de depender intensivamente de resultados generados por IA.
En el ámbito de la programación, por ejemplo, los profesionales deben comprender los fundamentos necesarios para evaluar y cuestionar el código producido por sistemas inteligentes.
La enseñanza es especialmente relevante: utilizar IA no debe impedir que los empleados comprendan los principios de su trabajo.
Allianz: combinar experiencia profesional y competencias digitales
Allianz desarrolla iniciativas de colaboración entre trabajadores de diferentes generaciones.
Estas experiencias permiten combinar la familiaridad con nuevas herramientas digitales de los profesionales más jóvenes con el conocimiento organizativo y el criterio de empleados experimentados.
Para una pyme, esta aproximación puede resultar especialmente interesante.
La colaboración entre generaciones puede facilitar simultáneamente la adopción tecnológica y la transmisión de conocimiento.
Dentsu: establecer niveles de competencias en inteligencia artificial
Dentsu Japan ha desarrollado un sistema interno de certificación de capacidades en IA, con diferentes niveles que abarcan desde conocimientos fundamentales hasta responsabilidades estratégicas.
El objetivo es hacer visible el desarrollo de competencias y establecer referencias compartidas dentro de la organización.
Una empresa pequeña no necesita reproducir un sistema tan amplio, pero sí puede definir niveles básicos, intermedios y avanzados de competencia según las responsabilidades profesionales.
Indeed: evaluar capacidades demostradas, no solamente conocimientos declarados
Indeed está evolucionando hacia modelos de evaluación profesional basados en competencias.
La capacidad de trabajar eficazmente con herramientas de IA, comprobar resultados y aplicar razonamiento crítico adquiere importancia junto a la experiencia y los conocimientos tradicionales.
Esto sugiere una evolución en los procesos de selección y desarrollo profesional: será cada vez más relevante demostrar lo que una persona sabe hacer en situaciones reales.
Cinco recomendaciones para que las pymes se preparen
Las conclusiones del Foro Económico Mundial pueden trasladarse a una serie de recomendaciones prácticas para pequeñas y medianas empresas.
Las siguientes propuestas constituyen una interpretación aplicada de IAGenerativa.es y no un programa específico validado por el informe.
1. Evaluar las capacidades actuales de la organización
Antes de contratar formación o incorporar nuevas herramientas, conviene conocer qué competencias existen dentro de la empresa.
Esto incluye identificar qué empleados utilizan IA, con qué finalidad, qué conocimientos poseen y qué dificultades encuentran.
También es necesario determinar qué capacidades serán importantes para los objetivos empresariales de los próximos años.
2. Identificar las tareas que pueden transformarse
No todas las actividades deben automatizarse.
La empresa debería analizar sus procesos y distinguir entre tareas repetitivas, actividades que requieren criterio profesional y experiencias necesarias para desarrollar conocimientos.
El objetivo debe ser mejorar el funcionamiento de la organización sin debilitar las capacidades que necesita conservar.
3. Diseñar formación vinculada al trabajo real
Los programas formativos resultan especialmente útiles cuando permiten aplicar los conocimientos a problemas concretos.
En lugar de limitarse a explicar el funcionamiento de herramientas, pueden utilizarse documentos, procedimientos y situaciones habituales de la empresa, siempre que se respeten las exigencias de confidencialidad y protección de datos.
Por ejemplo, un departamento financiero podría trabajar sobre la elaboración de informes, la interpretación de desviaciones presupuestarias o el análisis de escenarios.
4. Combinar capacitación y rediseño organizativo
Formar a los empleados es necesario, pero no suficiente.
La empresa debe revisar cómo se distribuyen las responsabilidades, quién valida los resultados de la IA y qué procedimientos deben modificarse.
También conviene establecer mecanismos de supervisión humana y criterios para evaluar la calidad del trabajo.
5. Medir resultados empresariales y desarrollo de competencias
La adopción de inteligencia artificial debería evaluarse mediante indicadores relacionados con la actividad empresarial.
Entre ellos pueden encontrarse el tiempo dedicado a determinadas tareas, la calidad de los resultados, la reducción de errores, la satisfacción de los clientes y la capacidad de los empleados para asumir nuevas responsabilidades.
La mejora tecnológica debe acompañarse de una mejora real de las capacidades de la organización.
Cómo empezar: un plan de desarrollo de capacidades de IA en 90 días
Una pyme puede comenzar con un programa gradual que combine diagnóstico, formación y experimentación.
Primeros 30 días: diagnóstico y prioridades.
Identificar los procesos susceptibles de mejora, evaluar las competencias de los empleados y seleccionar un número reducido de oportunidades de aplicación.
Días 31 a 60: capacitación y experimentación.
Desarrollar actividades formativas vinculadas a los procesos seleccionados y realizar pruebas controladas con herramientas apropiadas.
Días 61 a 90: integración y evaluación.
Revisar los resultados, definir procedimientos de utilización y supervisión, medir los cambios obtenidos y establecer las siguientes prioridades.
Este calendario es una propuesta orientativa. Su alcance dependerá del tamaño de la organización, la complejidad de los procesos, la disponibilidad de datos y los riesgos asociados a cada aplicación.
El objetivo no consiste en transformar toda la empresa en tres meses, sino en comenzar a desarrollar capacidades internas mediante actuaciones concretas y verificables.
El futuro del empleo dependerá también de las decisiones empresariales
Una de las principales conclusiones del informe del Foro Económico Mundial es que el impacto de la inteligencia artificial sobre el trabajo no está predeterminado.
Las tecnologías crean nuevas posibilidades, pero las organizaciones deciden cómo utilizarlas.
Una empresa puede incorporar IA para reducir determinadas tareas y costes. También puede utilizarla para mejorar sus servicios, ampliar las capacidades de sus profesionales y desarrollar nuevas oportunidades de negocio.
Ambas estrategias pueden producir resultados muy diferentes a largo plazo.
Por eso, el debate sobre inteligencia artificial y futuro del empleo no debería centrarse exclusivamente en cuántos puestos de trabajo podrían desaparecer.
También debería abordar qué nuevos trabajos pueden crearse, cómo evolucionarán las profesiones y de qué manera las empresas desarrollarán el talento necesario para competir.
La ventaja competitiva no dependerá únicamente de disponer de inteligencia artificial, sino de contar con personas y organizaciones capaces de utilizarla con conocimiento, criterio y objetivos empresariales claros.
Investigación aplicada y desarrollo de capacidades empresariales en IAGenerativa.es
En IAGenerativa.es entendemos la adopción de inteligencia artificial como un proceso de transformación empresarial que combina tecnología, personas y organización.
Nuestro Centro de Competencia trabaja para acercar el conocimiento y las aplicaciones de la IA a empresas, directivos y profesionales mediante formación, experimentación e investigación aplicada.
El desarrollo de capacidades internas constituye una parte esencial de este enfoque.
Ayudar a las organizaciones a identificar oportunidades, preparar a sus equipos y aplicar soluciones de inteligencia artificial permite abordar uno de los principales desafíos de la transformación tecnológica: convertir el potencial de las herramientas en mejoras reales y sostenibles.
¿Está preparada su empresa para desarrollar las capacidades de inteligencia artificial que necesitará en los próximos años?
El primer paso consiste en comprender qué conocimientos existen actualmente, qué procesos pueden mejorar y qué competencias será necesario desarrollar.
Desde IAGenerativa.es promovemos este enfoque práctico para ayudar a las empresas a avanzar hacia una adopción de la inteligencia artificial responsable, medible y orientada a resultados.
Fuente y metodología
Este artículo se basa principalmente en el informe:
World Economic Forum (2026). Artificial Intelligence and the Future of Entry-Level Work: A Framework for Safeguarding and Reinventing Early Career Pathways. Publicado en junio de 2026 en colaboración con PwC.
Consultar el informe original del Foro Económico Mundial (PDF)
El documento reúne datos de distintas investigaciones internacionales, análisis del mercado laboral, entrevistas empresariales y aportaciones de más de 200 responsables y especialistas participantes en el diálogo internacional sobre IA y empleos de entrada. También utiliza información de encuestas de PwC que incluyen a más de 9.000 trabajadores de entrada de 48 países.
Los resultados deben interpretarse teniendo en cuenta las diferencias entre países, sectores, organizaciones y metodologías. Las estimaciones de exposición tecnológica no equivalen a predicciones directas de destrucción de empleo, y las asociaciones observadas entre adopción de IA y resultados empresariales no demuestran por sí solas relaciones causales.
Las recomendaciones específicas para pymes y el programa orientativo de 90 días son propuestas de aplicación elaboradas por IAGenerativa.es a partir del análisis del documento, y no conclusiones empíricas directamente contrastadas por sus autores.
Nota editorial
Este artículo ha sido elaborado por IAGenerativa.es con el apoyo de herramientas de inteligencia artificial para el análisis documental, la estructuración de la información y la asistencia en la redacción. La iniciativa editorial, la selección de las fuentes, la orientación del contenido y los criterios de interpretación se desarrollan bajo dirección, guía y supervisión humana. La inteligencia artificial se utiliza como instrumento de apoyo al trabajo intelectual, sin sustituir la responsabilidad editorial humana sobre los contenidos publicados.