McKinsey: 41M empleos nuevos y 11M que cambiarán de oficio

McKinsey dice que habrá más empleo, pero no el mismo

El McKinsey Global Institute estima que hasta 2035 la automatización reducirá la demanda de trabajo en Estados Unidos en unos 36 millones de empleos, mientras otros motores de la economía generarán alrededor de 41 millones. El saldo agregado es positivo. El problema está en el reparto: unos 11 millones de personas tendrán que cambiar de profesión por completo, y casi la mitad no tiene un camino claro para hacerlo.

Para un founder, esto no es macroeconomía abstracta. Es el mapa de lo que le va a pasar a su equipo, a sus proveedores y a su pipeline de talento en los próximos tres o cuatro ejercicios.

¿Qué dice exactamente el informe Workforce in motion?

El informe se titula Workforce in motion, tiene 82 páginas y se publicó el 29 de septiembre de 2026. Lo firman María Jesús Ramírez, Kweilin Ellingrud, Tanguy Catlin, Diego Castresana y Anna Kortis. Su tesis de cabecera: el reto de la próxima década es la movilidad, no la escasez.

Conviene desarmar la cifra grande. Los 36 millones de empleos afectados equivalen al 21% de las horas de trabajo actuales y no son 36 millones de despidos. Unos 25 millones de trabajadores seguirían en su ocupación, aunque con tareas distintas, porque el crecimiento de su sector compensa lo que se automatiza. Los 11 millones restantes, cerca del 7% de los empleados actuales, son los que sí tendrían que irse a otra profesión.

Ese número viene con margen: entre 6 y 16 millones, según el ritmo de adopción de la IA agéntica. Y obliga a un cambio de velocidad. McKinsey calcula unas 770.000 transiciones al año, 3,6 veces la media histórica de unas 215.000, un ritmo que el mercado laboral estadounidense nunca ha sostenido.

El propio informe ofrece un precedente para bajar el susto: entre 2019 y 2022, durante la pandemia, unas 788.000 personas al año hicieron cambios ocupacionales comparables sin daños duraderos en sus carreras, según recogió Fortune.

La cifra incómoda: solo el 14% tiene un camino directo

Aquí es donde el titular optimista se queda corto. Solo el 14% de quienes tendrán que cambiar, uno de cada siete, tiene un camino directo hacia una ocupación en crecimiento. Otro 41% tiene un camino sinuoso. Y el 45% afronta lo que el informe llama un camino sin asfaltar.

El reparto tampoco es neutro. Los trabajadores con salarios bajos tienen 7,6 veces más probabilidades que los de salarios altos de necesitar una profesión nueva. Más del 70% del empleo que desaparece está en los dos quintiles salariales inferiores, y cerca del 60% del que crece se concentra en los dos superiores.

Las barreras son muy concretas: en torno al 85% de los empleos que crecen exige algún tipo de acreditación, y cerca del 76% no se puede hacer en remoto porque están en hospitales, obras y centros de datos.

Hay, eso sí, un dato a favor. Solo alrededor del 3% de las transiciones previstas, unas 305.000 personas, implicaría cobrar menos que hoy. El problema que describe McKinsey no es el sueldo en el destino, sino cómo se llega hasta él.

¿Qué trabajos automatiza la IA y cuáles crecen?

Los más expuestos son los de oficina y apoyo administrativo, donde McKinsey prevé que se automatice en torno al 80% de las horas de trabajo actuales. Les siguen tecnología y analítica, con un 70%, y comercio y ventas, con un 68%.

En el otro extremo quedan seguridad pública, con un 28%, y los profesionales sanitarios, con un 26%. Más del 75% de los puestos que necesitarán transición se concentra en tres familias: administración, ventas y transporte y logística. El crecimiento se reparte entre sanidad, construcción y gestión, con unos 5 millones de empleos nuevos solo entre las dos primeras.

Ese patrón encaja con proyecciones independientes. El informe Future of Jobs del Foro Económico Mundial estima 170 millones de empleos creados frente a 92 millones desplazados a nivel global hasta 2030, con los especialistas en IA, datos y fintech entre los perfiles que más crecen. Y las proyecciones 2024-2034 de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. apuntan al mismo motor: los enfermeros practicantes crecerían cerca de un 40%, y los auxiliares de salud y cuidado personal sumarían unos 681.000 puestos, el mayor aumento absoluto del periodo.

El caso del software: por qué el informe no es catastrofista

La demanda de desarrolladores cayó con fuerza desde el máximo de 2022, pero las ofertas han subido cerca de un 15% desde principios de 2025, sobre todo para perfiles sénior y orientados a IA. El mecanismo es el clásico: se automatiza parte del trabajo, el producto se abarata, se demanda más y crece la porción que sigue haciendo una persona.

Ese efecto está documentado en otras tecnologías. Lo que el informe no garantiza es que funcione igual para un administrativo de 50 años que para un programador de 30. La movilidad no es simétrica.

Qué significa esto para tu startup

Si contratas, formas o reorganizas equipos, este informe es tu plan de talento a tres años. Cuatro movimientos concretos que puedes empezar esta semana:

• Audita tareas, no títulos. Pide a cada persona de tu equipo que liste lo que hace en una semana y marque qué es repetitivo y digital y qué depende de criterio, relación con clientes o contexto físico. La exposición real está en la mezcla de tareas, no en el nombre del puesto. Con ese inventario sabes a quién reconvertir antes de necesitarlo.
• Diseña rutas internas antes de que el mercado te las imponga. El informe dice que casi la mitad de las transiciones no tiene camino claro. En una empresa de 20 a 100 personas eso se arregla con un plan de reasignación gradual, no con una contratación externa apresurada. Mapea qué roles crecen en tu sector y arma puentes desde los roles que se estrechan.
• Invierte en horas reales de uso, no en certificados. Los perfiles que crecen piden acreditación en el 85% de los casos, pero la fluidez en IA se construye usando herramientas en trabajo real. Diez horas semanales aplicadas a un proceso de tu empresa rinden más que un curso genérico de fin de semana.
• Anticipa el coste de la reconversión en tu presupuesto. Si el 45% de las transiciones no tiene camino asfaltado, alguien lo va a tener que pagar: licencias, formación, tiempo no facturable. Meter esa línea en el presupuesto anual te evita decidir con prisa y a sobreprecio.

Y un dato de contexto sobre la magnitud del momento: Goldman Sachs estimó unos 25.000 empleos destruidos al mes en Estados Unidos por causa de la IA, según recogió El Confidencial en su análisis de abril. Los despidos ya están ocurriendo, aunque el saldo neto siga siendo positivo.

¿Sirve este informe para España y LATAM?

Los datos son de Estados Unidos, así que extrapolar porcentajes a mercados con otra estructura sectorial, otra pirámide de edad y otro sistema de formación sería un error. Pero hay referencias locales útiles.

El Instituto EY Talento e Innovación, en su XIX Human Capital Outlook, señala que las ocupaciones con mayor exposición a la IA representan algo más del 30% del empleo en España, una proporción estable desde 2022, y que el empleo ha crecido en los cuatro grupos de ocupaciones, incluso en las más expuestas. Por su parte, el estudio de Funcas sobre IA y mercado de trabajo calcula entre 1,7 y 2,3 millones de empleos destruidos en España en la próxima década, compensados por unos 1,61 millones de nuevos, con una pérdida neta cercana a los 400.000.

La lección trasladable es la del propio informe: la barrera principal no es la falta de puestos, sino las credenciales y la geografía. Un dato que resulta familiar en LATAM y España, donde la formación y la movilidad geográfica ya eran cuellos de botella antes de la IA.

Las previsiones también se corrigen: el calendario en lápiz

En 2023, la misma firma pronosticó unos 12 millones de cambios de profesión hasta 2030. Ahora habla de 11 millones hasta 2035. La magnitud es casi idéntica; el plazo se movió cinco años. Las previsiones a una década sobre una tecnología que cambia cada trimestre merecen leerse con el calendario en lápiz.

No es un problema exclusivo de las consultoras. En 2013, Frey y Osborne calcularon que el 47% de los empleos de EE. UU. estaba en riesgo alto de automatización; economistas de la OCDE rehicieron el modelo a nivel de trabajador y la cifra cayó a alrededor del 9%. La dirección se mantiene; la precisión, no.

Conclusión

La cifra que importa de este informe no es 41 millones ni 36 millones: es ese 14% de personas que tiene un camino directo hacia el empleo que crece. El resto es política de formación y diseño de transiciones, algo que ninguna empresa resuelve sola pero que cada empresa puede empezar a gestionar puertas adentro.

Para un founder, la lectura práctica es esta: el trabajo no se acaba, se mueve. Y quien tenga mapeadas las tareas de su equipo, rutas internas de reconversión y un presupuesto para hacerlas posibles va a competir por talento en un mercado donde la mayoría todavía está esperando a ver qué pasa.

Fuentes

• McKinsey: la IA creará más empleo del que destruye en EE. UU.
• La inteligencia artificial amenaza el empleo en España: hasta 2,3 millones de puestos (Vozpópuli)
• El empleo resiste al avance de la Inteligencia Artificial (RRHHDigital)
• AI Is Reshaping Jobs: How to Future-Proof Your Career (SSi People)
• McKinsey 11 Million Workers AI Report: Who's Safe by 2035 (Verity Daily)
• El impacto de la inteligencia artificial en el empleo (El Confidencial)