España: el 30% más expuesto a la IA crece por encima de la media

La paradoja que acaba de medir Fedea y BBVA Research

El 30% del empleo español —unos 7,2 millones de personas— trabaja en ocupaciones con alta exposición a la IA generativa, y otros 5,1 millones están en la franja media-alta. Lejos de venirse abajo, ese bloque ha crecido más rápido que la media nacional desde que se lanzó ChatGPT a finales de 2022, según el último Observatorio Trimestral del Mercado de Trabajo elaborado por Fedea y BBVA Research. Para los emprendedores que están contratando perfiles técnicos y administrativos hoy, el dato cambia cómo leer las noticias sobre automatización.

Qué mide exactamente el informe

El estudio cruzó las ocupaciones de la CNO-11 con el índice OIT-NASK, la herramienta que elaboraron la Organización Internacional del Trabajo y el instituto polaco NASK para clasificar cada puesto según la proporción de tareas que la IA generativa puede asumir. El resultado, en cifras agregadas, es que algo más del 30% del empleo total español está en el tramo de alta exposición, y el resto de la población ocupada se reparte por las tres franjas inferiores.

El propio informe se encarga de separar dos cosas que se suelen mezclar: «exposición» no significa que el puesto vaya a desaparecer, sino que una parte relevante de sus tareas puede verse afectada. Esa distinción es la columna vertebral del mensaje de Fedea y BBVA Research: la transformación de los puestos es más probable que su sustitución, y los datos agregados de España hasta 2025 no muestran un peor comportamiento del empleo en las ocupaciones más expuestas.

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Los más expuestos crecen, y lo hacen por encima de la media

Lo llamativo del Observatorio es que, desde 2022, el empleo ha subido en los cuatro grupos de exposición definidos por el índice, pero el incremento ha sido mayor en los de alta exposición que en la media nacional. En otras palabras: los puestos que la IA más amenaza están, paradójicamente, tirando del empleo.

La cualificación es la variable que más separa. Más del 40% de los ocupados con estudios superiores desempeña actividades de alta exposición, frente a alrededor del 15% de quienes cuentan con la ESO o niveles inferiores. En el otro extremo, casi la mitad de los trabajadores con menor formación se concentra en ocupaciones de baja exposición, una proporción que no llega al 10% entre los profesionales cualificados. Sectores como las TIC, los servicios financieros y aseguradores y el negocio inmobiliario encabezan la clasificación, con más del 80% de su empleo en puestos expuestos, según el desglose sectorial recogido por El Conciso.

La franja 25-34, en el centro de la foto

Por edades, el patrón tampoco encaja con la narrativa de «la IA llega para los seniors». El grupo de 25 a 34 años presenta la mayor exposición media y concentra cerca del 35% del empleo en ocupaciones de alta exposición. Los menores de 25 años registran los niveles más bajos, y a partir de los 35 la exposición disminuye de forma moderada con la edad.

El propio Rafael Doménech, responsable de análisis económico de BBVA Research, lo resume en una frase del informe: «Cuanta más exposición, mejor, para poder ser más productivos y para ver que nuestros salarios reales aumentan». En la misma línea, Elena Alfaro, responsable de adopción de IA en BBVA, descarta que la principal utilidad de la tecnología sea recortar plantillas: «Lo que vemos es que se automatizan tareas, que suelen ser las menos interesantes para las personas, pero no puestos enteros».

España, en una dirección distinta a la de Estados Unidos

La foto española no es la que se observa al otro lado del Atlántico. El Stanford Digital Economy Lab, con datos de ADP, ha medido que el empleo de los trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones muy expuestas a la IA cayó alrededor de un 11% desde finales de 2022 en Estados Unidos, mientras que el mismo grupo etario en ocupaciones poco expuestas creció un 10%, según recoge Computerworld. El mismo laboratorio reportó en abril que el empleo de los jóvenes de 22 a 25 en ocupaciones muy expuestas se contrajo un 4,2% interanual, frente a una caída mucho menor (1,7%) en los puestos poco expuestos, según Yahoo Finance.

Una mirada complementaria llega del CESifo, el centro de investigación económica de Múnich, que estudió la tasa de paro de los graduados universitarios recientes: en verano de 2026 se situaba en el 7,3%, dentro del rango de los cuatro años anteriores y sin diferencias estadísticamente significativas frente a los jóvenes sin título, según un estudio recogido por TechSpot. Es decir, ni siquiera en la economía donde el efecto es más visible la IA ha producido, hasta ahora, un «apocalipsis laboral» en cifras agregadas.

El Observatorio de Fedea y BBVA Research coincide con esa cautela: el mercado español no muestra desplazamiento de empleo atribuible a la IA, pero el informe recalca que la tasa de paro juvenil estructuralmente alta del país y la composición del tejido productivo —con más peso de oficios manuales poco expuestos— hacen que el aterrizaje de los titulados en su primer empleo siga siendo más frágil.

La advertencia que sí deja el informe

Que el empleo agregado no caiga no significa que no se esté moviendo nada. El Observatorio recoge un dato que cambia la conversación: las ofertas para programadores junior en España cayeron un 33% en el último año, según un estudio de la Fundación Conocimiento y Desarrollo (CYD), DigitalES e InfoJobs citado por Infobae. No se puede atribuir ese descenso solo a la IA, pero encaja con un patrón que Fedea y BBVA Research quieren seguir de cerca: los puestos de entrada son los primeros en transformarse, aunque la nómina total no baje.

Doménech introduce además una segunda línea de alerta: tener poca exposición directa a la IA «no es sinónimo» de que un puesto esté a salvo, porque los tentáculos de la robótica pueden llegar donde no llegan los de la IA. La calma agregada, en otras palabras, no garantiza estabilidad individual.

¿Qué significa esto para tu startup?

Para una startup que está contratando en 2026, el informe no dice «contrata sin miedo» ni «recorta perfiles junior». Lo que dice es que el orden de los cambios es: primero tareas, después ocupaciones, y solo al final empleo agregado. Tres acciones concretas a partir de lo que midieron Fedea y BBVA Research:

Reescribe las vacantes junior pensando en tareas, no en títulos. Si la oferta dice «redactar informes» o «preparar análisis», una IA generativa ya puede cubrir parte de esa carga. Cambia el foco del puesto a la supervisión y al criterio sobre lo que produce el modelo. Las vacantes junior en España cayeron un 33% en el último año precisamente porque las empresas están ajustando ese primer peldaño.
Apuesta por cualificación media-alta antes que por fichajes baratos. El bloque de 7,2 millones de ocupados en alta exposición crece y presenta menores tasas de temporalidad y subempleo, según el Observatorio. Para una pyme española, incorporar a un perfil cualificado expuesto a la IA (analista, desarrollador, financiero, especialista de marketing) puede ser más defendible a 12-24 meses que un perfil junior al que la IA puede empezar a sustituirle tareas durante su primer año.
No confundas calma de mercado con estabilidad del puesto. Aunque la fotografía agregada española no muestra destrucción neta, los datos de Stanford y el propio aviso de Doménech sobre robótica apuntan a que la ausencia de ruido macro puede esconder transformaciones de tareas rápidas a nivel individual. Mide la productividad por ocupado, no solo el tamaño de la plantilla: el Observatorio también recoge que la productividad por hora retrocedió un 0,2% en el segundo trimestre de 2026, y eso suele ser la primera señal de que algo se está reorganizando.

La pregunta que deja Fedea y BBVA Research no es si la IA quita empleo, sino a quién deja fuera de la cola de entrada. Una startup que entienda ese matiz hoy lleva ventaja cuando llegue la próxima entrega del Observatorio.