Durante años, la conversación sobre inteligencia artificial y empleo se ha planteado casi siempre desde la misma pregunta: ¿qué trabajos desaparecerán? Pero mientras las empresas incorporan modelos generativos, automatización y sistemas capaces de ejecutar cada vez más tareas, otra cuestión empieza a ganar peso en el mercado laboral: ¿qué profesionales serán más necesarios cuando la IA forme parte del trabajo cotidiano?
La respuesta no se limita a los ingenieros que desarrollan los modelos. La transformación apunta en varias direcciones a la vez. Habrá más demanda de especialistas capaces de trabajar con datos y sistemas de IA, de profesionales que protejan las infraestructuras digitales y, al mismo tiempo, de trabajadores cuya actividad dependa de la interacción humana, del conocimiento especializado o de entornos físicos donde la automatización resulta más compleja.
El World Economic Forum (WEF) sitúa entre los empleos de mayor crecimiento previsto hasta 2030 a los especialistas en big data, los ingenieros fintech, los especialistas en inteligencia artificial y machine learning y los desarrolladores de software y aplicaciones. En la misma lista aparecen especialistas en seguridad, ingenieros medioambientales, profesionales de las energías renovables y especialistas en vehículos eléctricos y autónomos.
Especialistas en inteligencia artificial y machine learning
Son los perfiles más evidentes de esta transformación, pero también algunos de los más escasos. El desarrollo de modelos, sistemas de IA y aplicaciones basadas en ellos exige profesionales capaces de diseñar, entrenar, desplegar y supervisar estas tecnologías.
Los datos de LinkedIn apuntan en la misma dirección. En Estados Unidos, la contratación de talento especializado en ingeniería de IA creció más de un 25% interanual en 2025, mientras que las ofertas que mencionaban capacidades relacionadas con la alfabetización en IA aumentaron más de un 70%. La demanda, además, se está extendiendo más allá de las compañías tecnológicas.
La consecuencia es relevante: no solo crecerá el número de personas que construyen modelos. También aumentará el de profesionales que necesitan saber trabajar con ellos.
Datos: de la información al conocimiento
La IA necesita datos y las empresas necesitan convertir esos datos en decisiones. Por eso los especialistas en big data, ciencia de datos y análisis aparecen entre los perfiles con mayor crecimiento esperado.
El WEF sitúa a los especialistas en big data en la primera posición de su lista de empleos de mayor crecimiento porcentual hasta 2030. LinkedIn, por su parte, situó a los especialistas en ciencia de datos entre los puestos cuya demanda más aumentó durante el segundo trimestre de 2025.
Aquí aparece uno de los cambios más importantes: la ventaja no estará necesariamente en quien acumule más información, sino en quien sepa interpretarla, comprobarla y utilizarla para tomar decisiones.
Ciberseguridad: cuanto más inteligente sea la empresa, más tendrá que protegerse
La expansión de la IA también amplía la superficie tecnológica que las empresas necesitan proteger. Redes, modelos, datos, sistemas de identidad y aplicaciones conectadas generan nuevas necesidades de seguridad.
El WEF coloca redes y ciberseguridad entre las tres capacidades cuya demanda crecerá más rápidamente hasta 2030 y sitúa a los especialistas en gestión de seguridad y a los analistas de seguridad de la información entre los empleos con mayor crecimiento previsto.
La ciberseguridad, por tanto, no es un mercado paralelo a la IA. Es una de las infraestructuras necesarias para que esa tecnología pueda desplegarse a escala.
Antes de seguir, conviene detenerse en la advertencia que más ha resonado sobre este tema en los últimos meses. Dario Amodei, cofundador y consejero delegado de Anthropic, la compañía responsable del modelo de IA Claude, ha repetido en distintos foros a lo largo de 2026 que la IA
«podría eliminar la mitad de los empleos de cuello blanco de nivel inicial, trabajos profesionales y administrativos basados en tareas intelectuales más que manuales y disparar el desempleo al 10% o 20% en los próximos uno a cinco años».
Amodei ha insistido en que lo que más le preocupa no es solo la magnitud del cambio, sino su velocidad:
«Mi preocupación es que será amplio y será más rápido que lo que hemos visto con tecnologías anteriores».
Es una advertencia que conviene tener presente al leer el siguiente punto, porque plantea una pregunta incómoda: ¿de qué sirve aprender a usar la IA si el puesto de entrada donde se aprendería a usarla desaparece antes?
Profesionales que sepan utilizar IA, aunque no sean especialistas en IA
Esta puede ser una de las grandes bolsas de empleo del próximo ciclo. No todas las empresas necesitarán desarrollar su propio modelo, pero prácticamente cualquier organización puede acabar utilizando herramientas de IA.
En España, LinkedIn identificó la alfabetización en IA como la tercera capacidad de crecimiento más rápido entre las analizadas para 2026, por detrás de comunicación y atención al cliente. En Alemania, Francia, Reino Unido y otros mercados también aparece entre las capacidades que más están ganando peso.
La diferencia es importante. El mercado no solo necesitará programadores de inteligencia artificial: necesitará abogados que sepan utilizarla, médicos que sepan integrarla en determinados procesos, financieros capaces de trabajar con herramientas de IA, profesionales de marketing que sepan aprovechar modelos generativos o directivos capaces de decidir dónde tiene sentido automatizar y dónde no.
La IA puede convertirse así en una competencia transversal, más que en una profesión aislada.
Energía, ingeniería y mundo físico
Hay una paradoja en la revolución de la IA: cuanto más digital se vuelve la economía, más importante resulta la infraestructura física que la sostiene.
Centros de datos, redes eléctricas, sistemas de almacenamiento energético, vehículos eléctricos y nuevas infraestructuras requieren ingenieros y técnicos especializados. El WEF incluye entre los empleos de crecimiento más rápido a los ingenieros de energías renovables, ingenieros medioambientales y especialistas en vehículos eléctricos y autónomos.
La transición energética, además, añade una segunda fuente de demanda de talento al avance de la IA. No todo el futuro del trabajo se jugará delante de una pantalla.
Sanidad y cuidados: los trabajos que una máquina no resuelve fácilmente
La otra cara del cambio tecnológico es demográfica. El envejecimiento de la población está aumentando las necesidades de atención sanitaria y cuidados en muchas economías desarrolladas.
Por eso el WEF prevé un fuerte crecimiento también en profesionales de cuidados, enfermería y educación. Y los datos de LinkedIn muestran que la demanda de enfermeros se mantuvo entre los puestos con mayor número de ofertas en su plataforma durante el segundo trimestre de 2025. Son trabajos en los que la tecnología puede automatizar determinadas tareas, pero donde siguen siendo centrales la interacción humana, el criterio profesional y la responsabilidad sobre otras personas.
Técnicos y trabajadores especializados
El futuro del empleo tampoco será exclusivamente universitario. Construcción, mantenimiento, instalaciones y determinados trabajos técnicos pueden beneficiarse de una demanda creciente mientras las economías invierten en infraestructuras, energía y automatización. De hecho, cuando el WEF analiza el crecimiento en número absoluto de puestos, aparecen entre los grandes creadores de empleo perfiles como trabajadores agrícolas, conductores de reparto, trabajadores de la construcción, vendedores y trabajadores de procesamiento de alimentos.
Es una distinción importante: los trabajos que más crecen porcentualmente no son necesariamente los que más empleo generarán en términos absolutos.
La ventaja no será saber más de IA, sino saber trabajar con ella La conclusión más interesante de los datos no es que todos debamos convertirnos en ingenieros de machine learning. Es que la frontera entre profesiones «tecnológicas» y «no tecnológicas» se está difuminando.
La OCDE señala que las ocupaciones con mayor exposición a la IA incluyen profesionales de tecnologías de la información, profesionales de negocios, directivos, altos ejecutivos y profesionales de ciencia e ingeniería. Pero exposición no significa necesariamente automatización: precisamente muchos de estos trabajos requieren capacidades cognitivas y sociales no rutinarias que pueden complementar a la IA.
La Organización Internacional del Trabajo llega a una conclusión similar. Su actualización de 2025 estima que uno de cada cuatro trabajadores del mundo está en una ocupación con algún grado de exposición a la IA generativa, pero señala que, en la mayoría de los casos, la tecnología tiene más probabilidades de transformar los puestos de trabajo que de eliminarlos por completo.
El propio Amodei ha matizado su mensaje más alarmista en apariciones recientes. En el Foro Económico Mundial de Davos, en enero de 2026, reconoció que
«Ahora mismo no hay un impacto masivo de la IA en el mercado laboral»,
aunque señaló que ya observa cambios claros en el sector de la programación. En el mismo panel, el consejero delegado de Google DeepMind, Demis Hassabis, se mostró considerablemente más optimista, y afirmó que prevé la creación de empleos nuevos y más significativos gracias a la IA. La distancia entre ambas posturas, la de quien advierte sobre una disrupción masiva y la de quien confía en que surgirán tantos empleos como los que se destruyan, resume bastante bien el estado real del debate: nadie, ni siquiera quienes construyen esta tecnología, tiene la certeza completa de hacia dónde se inclinará la balanza.
El cambio, por tanto, puede ser menos espectacular que la imagen de un robot sustituyendo a una persona, pero mucho más profundo. La IA puede asumir una parte del trabajo de un abogado, un periodista, un programador, un analista o un médico sin que desaparezca necesariamente su profesión.
Lo que sí puede desaparecer es la ventaja de quien no sepa utilizar las nuevas herramientas.
El WEF estima que alrededor del 39% de las capacidades actuales de los trabajadores cambiarán o quedarán desactualizadas entre 2025 y 2030. Y sitúa la IA y los datos, la ciberseguridad y la alfabetización tecnológica entre las capacidades que más crecerán, junto a otras eminentemente humanas como el pensamiento creativo, la capacidad analítica, la resiliencia, la flexibilidad y el aprendizaje continuo.
La próxima generación de empleo, por tanto, no se dividirá simplemente entre humanos y máquinas. La división más relevante puede estar entre quienes sepan hacer su trabajo con IA y quienes sigan haciéndolo como si la IA no existiera.
