Tecnología y empleo: un conflicto que comenzará a ser visible en 2026

26/01/2026

Uno de los desarrollos más relevantes que marcarán 2026 será la creciente tensión entre la aceleración tecnológica y sus efectos sobre el empleo, la renta y la cohesión social. No se trata de un fenómeno nuevo, pero sí de uno que entra ahora en una fase cualitativamente distinta, tanto por la velocidad del cambio como por su alcance transversal. La inteligencia artificial dejará de ser una promesa futura y empezará a integrarse de forma sistemática en procesos productivos, administrativos y creativos. Ese salto es el que convierte el debate tecnológico en un debate político.

A diferencia de anteriores olas de automatización, la IA no se limita a sustituir tareas manuales o repetitivas. Empieza a complementar o transformar funciones cognitivas que hasta ahora se consideraban relativamente protegidas: análisis, redacción, programación, atención al cliente, diseño, soporte legal o financiero. Esto no implica necesariamente destrucción neta de empleo a corto plazo, pero sí una redistribución profunda de tareas, productividad y poder de negociación dentro de las empresas.

En 2026, el impacto de la IA sobre el empleo será todavía heterogéneo y desigual. Algunos sectores y perfiles profesionales verán aumentada su productividad y su valor, mientras que otros percibirán una presión creciente sobre salarios, estabilidad o perspectivas de carrera. El resultado no será un colapso del mercado laboral, sino una mayor dispersión: entre trabajadores altamente complementarios a la tecnología y aquellos más fácilmente sustituibles; entre empresas capaces de absorber el cambio y otras que quedan rezagadas; entre regiones con ecosistemas tecnológicos dinámicos y aquellas más dependientes de actividades tradicionales.

Este contexto plantea un reto político evidente. Los beneficios macroeconómicos de la IA —mayor eficiencia, menores costes, potencial deflacionista— tardan en materializarse y, cuando lo hacen, no siempre se reparten de forma equitativa. En cambio, los costes de transición son inmediatos y visibles: reconversión profesional, inseguridad laboral, presión sobre determinados colectivos y territorios. En democracia, ese desfase temporal es potencialmente explosivo.

Por eso, en 2026 veremos una respuesta política más activa al impacto de la IA sobre el empleo, incluso en países tradicionalmente reacios a la intervención. Esta respuesta adoptará múltiples formas. Por un lado, un énfasis creciente en programas de recualificación profesional y formación continua, tanto desde el sector público como desde las propias empresas. La narrativa dominante será que el problema no es la destrucción de empleo, sino la falta de adecuación de habilidades. Sin embargo, la eficacia real de estos programas será desigual y dependerá en gran medida del punto de partida educativo, de la edad de los trabajadores y de la capacidad de absorción del tejido productivo.

Por otro lado, es probable que aumenten las intervenciones regulatorias sobre el uso de la IA en determinados ámbitos laborales: transparencia algorítmica, límites al uso de sistemas automatizados en procesos de selección, evaluación o despido, y mayores exigencias de responsabilidad a las empresas que sustituyan funciones humanas por sistemas de IA. Estas medidas no frenarán la adopción tecnológica, pero sí pueden modular su ritmo y su distribución de costes.

También emergerá con más fuerza el debate fiscal. Si la productividad crece gracias a la tecnología, pero el empleo no lo hace al mismo ritmo, los Estados se enfrentarán a una base impositiva más volátil y a mayores demandas de gasto social. Sin que se materialicen de forma inmediata, ideas como impuestos sobre el capital tecnológico, sobre beneficios extraordinarios o sobre el uso intensivo de automatización volverán al debate público, ya que responden a una lógica política de compensación.

Desde el punto de vista de los mercados, este conflicto silencioso entre tecnología, empleo y política tiene varias implicaciones relevantes. En primer lugar, introduce un riesgo regulatorio asimétrico. Las grandes plataformas y las empresas líderes en IA seguirán teniendo ventajas competitivas claras, pero también estarán más expuestas a escrutinio político, regulación y presión social. En segundo lugar, este entorno favorece una mayor diferenciación geográfica. Países con mercados laborales más flexibles, sistemas educativos adaptables y capacidad fiscal para amortiguar la transición estarán mejor posicionados que aquellos con rigideces estructurales, demografía adversa o menor margen político.

En definitiva, 2026 no será el año en el que la inteligencia artificial destruya masivamente el empleo, pero sí será el año en el que el impacto social de la IA deje de ser abstracto y se convierta en una variable central del debate económico y político. Para inversores y responsables de política económica, ignorar esta dimensión sería un error. La adopción tecnológica seguirá avanzando, pero lo hará condicionada por la capacidad de las sociedades para gestionar sus efectos distributivos. Y en ese equilibrio entre eficiencia y cohesión se jugará una parte importante del ciclo tecnológico disruptivo que ahora empieza.