La inteligencia artificial no afectará por igual a todos los trabajadores. Tampoco a todas las trabajadoras. Un nuevo estudio sobre la exposición de 141 economías a los sistemas más avanzados de IA concluye que las mujeres están más expuestas que los hombres en el 91% de los países estudiados. La diferencia no se explica por una supuesta mayor facilidad de la tecnología para sustituirlas, sino por la desigual distribución de hombres y mujeres entre profesiones y tareas.
El trabajo, titulado The Jagged Global Economy: Frontier AI Unevenly Exposes National Economies, ha sido elaborado por Arul Murugan, de la Universidad de California en Berkeley; Tomás Aguirre, de la Universidad de São Paulo; Abhishek Nagaraj, de la Universidad de California en Berkeley, y Rishi Bommasani, investigador del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de Stanford.
Los autores han construido un indicador nacional de exposición a la IA que combina dos elementos: la capacidad de los sistemas tecnológicos para realizar tareas asociadas a distintas ocupaciones y la composición del empleo en cada país. El resultado muestra una economía mundial profundamente desigual. Los países de renta alta, donde predominan los trabajos cognitivos, administrativos y profesionales, están considerablemente más expuestos que aquellos en los que el empleo se concentra en la agricultura o en tareas manuales.
Dentro de cada país aparece, además, una segunda desigualdad. Las mujeres se concentran en empleos de oficina, ventas, atención al cliente y apoyo administrativo, precisamente algunos de los ámbitos en los que los modelos generativos pueden redactar documentos, resumir expedientes, responder consultas, clasificar información, preparar informes o gestionar operaciones rutinarias.
Los autores sostienen que esa distribución ocupacional explica la mayor exposición femenina en la inmensa mayoría de las economías analizadas. Las excepciones se localizan principalmente en países donde una proporción elevada de las mujeres trabaja todavía en la agricultura o en pequeños negocios familiares, actividades menos directamente afectadas por la actual generación de herramientas de inteligencia artificial.
Exposición no significa despido
La principal cautela del estudio está en el propio concepto utilizado. Estar expuesto a la inteligencia artificial no equivale a ser sustituido por ella. Un empleo puede presentar un alto grado de exposición porque la tecnología sea capaz de realizar una parte importante de sus tareas, pero eso no determina por sí solo si la empresa eliminará el puesto, reducirá la plantilla o utilizará la herramienta como apoyo.
Una administrativa puede emplear un sistema para elaborar borradores y ordenar documentos sin perder su empleo. Una teleoperadora puede recibir respuestas generadas automáticamente mientras continúa atendiendo al cliente. Una trabajadora de banca puede delegar en una aplicación el análisis inicial de un expediente y concentrarse en las operaciones más complejas.
Pero esas mismas capacidades también permiten a una empresa atender más actividad con menos personal, dejar de cubrir bajas, reducir las contrataciones de entrada o elevar los objetivos de productividad. La transformación puede producirse sin un despido masivo visible, mediante plantillas más pequeñas, ritmos más intensos o una pérdida progresiva de autonomía profesional.
El estudio de Murugan, Aguirre, Nagaraj y Bommasani no calcula cuántos puestos desaparecerán. Su aportación consiste en medir dónde se encuentran las tareas que los sistemas de frontera están en mejores condiciones de ejecutar y cómo se distribuyen entre las distintas economías. Los investigadores contrastaron sus estimaciones con datos sobre adopción tecnológica publicados por empresas como Anthropic, Microsoft y OpenAI, y sostienen que los países señalados como más expuestos son también aquellos donde el uso de estas herramientas está más extendido.
En España, el impacto puede concentrarse en sectores con una elevada presencia femenina: administración, seguros, banca, comercio, recursos humanos, traducción, asesoría, atención telefónica y producción de contenidos. La cuestión decisiva no será únicamente qué profesiones utilizan inteligencia artificial, sino qué tareas desaparecen, quién recibe formación para asumir las nuevas funciones y cómo se reparten los aumentos de productividad.
La desigualdad puede operar en dos direcciones. Las mujeres pueden estar más presentes en las ocupaciones cuyas tareas son automatizables y, al mismo tiempo, menos representadas en los puestos técnicos y directivos desde los que se decide cómo se implanta la tecnología. Unas trabajadoras pueden quedar sometidas a los sistemas mientras otros perfiles concentran su diseño, control y rentabilidad.
Los sindicatos alertan del “capataz” algorítmico
Las organizaciones sindicales españolas llevan tiempo reclamando que la incorporación de inteligencia artificial a las empresas no quede en manos exclusivas de las direcciones. UGT advirtió en marzo de 2026 de que estos sistemas podían convertirse en “el nuevo capataz del siglo XXI” cuando se utilizan para repartir tareas, fijar ritmos, vigilar el rendimiento o evaluar a los trabajadores sin transparencia ni participación sindical.
La organización ya había denunciado en 2024 que hasta un 40% de las empresas españolas que utilizaban IA disponían de algoritmos destinados a automatizar flujos de trabajo o apoyar la toma de decisiones. Según su análisis de los datos del Instituto Nacional de Estadística, solo el 3,16% de las compañías que empleaban estas tecnologías había adoptado medidas para comprobar si sus resultados podían generar decisiones parciales o tratamientos injustos.
UGT también señaló que más de la mitad de las grandes empresas que utilizaban inteligencia artificial la aplicaban en procesos como la selección de personal, la determinación de salarios, las promociones profesionales o la organización de turnos. El sindicato reclamó control humano, transparencia y capacidad de intervención de la representación de los trabajadores, especialmente ante sistemas capaces de afectar al acceso al empleo o al desarrollo de la carrera profesional.
La perspectiva de género resulta especialmente relevante en ese terreno. Un algoritmo de selección o promoción puede reproducir desigualdades si aprende a partir de decisiones históricas tomadas en mercados laborales donde las mujeres han tenido menos acceso a puestos de responsabilidad. Un sistema aparentemente neutral puede penalizar interrupciones profesionales relacionadas con los cuidados, trayectorias a tiempo parcial o experiencias laborales más frecuentes entre las trabajadoras.
CCOO también ha situado la negociación colectiva en el centro de la respuesta. En sus orientaciones para la acción sindical de 2026, la federación de Industria del sindicato plantea que las empresas informen sobre los algoritmos o sistemas de IA capaces de influir en las condiciones laborales, el acceso al empleo, su mantenimiento o la elaboración de perfiles profesionales. También sostiene que los cambios sustanciales en las condiciones de trabajo derivados de estas tecnologías deben someterse a los procedimientos de negociación previstos en la legislación laboral.
El sindicato ha defendido, además, que la IA debe actuar como una infraestructura al servicio del empleo y no como una herramienta de precarización. En junio de 2026, durante el DigitalES Summit, representantes de CCOO insistieron en vincular la mejora de productividad a una gobernanza ética y a la protección de los derechos laborales.
La conflictividad ya no pertenece únicamente al terreno de las hipótesis. En Málaga, CCOO rechazó en junio el expediente de regulación de empleo presentado por Magnific, anteriormente Freepik, que planteaba la salida de 111 personas. El sindicato cuestionó que una compañía presentada como referente de la revolución de la IA pretendiera prescindir de aproximadamente un tercio de su plantilla. El caso no demuestra por sí mismo que la inteligencia artificial fuera la causa directa de todos los despidos, pero muestra cómo el debate tecnológico empieza a cruzarse con decisiones concretas sobre empleo.
Trabajo promete transparencia, pero la regulación sigue abierta
El Ministerio de Trabajo y Economía Social también ha reclamado una regulación específica de la inteligencia artificial en las relaciones laborales. La vicepresidenta segunda y ministra de Trabajo, Yolanda Díaz, defendió que los algoritmos no pueden convertirse en herramientas de explotación y presentó la regulación española del trabajo en plataformas como un precedente para garantizar la transparencia algorítmica.
Dos meses después, durante una reunión con responsables europeos de Empleo, Díaz alertó sobre la utilización de sistemas que pueden provocar una vigilancia excesiva o generar discriminación. La ministra volvió a reivindicar la llamada ley rider, aprobada en 2021, porque introdujo el derecho de la representación laboral a conocer los parámetros, reglas e instrucciones de los algoritmos que inciden en las condiciones de trabajo.
Trabajo dispone también de una guía sobre información algorítmica en el ámbito laboral. El documento recuerda que las empresas deben informar a los representantes de los trabajadores sobre los parámetros utilizados por algoritmos o sistemas de inteligencia artificial cuando estos intervienen en decisiones que afectan a las condiciones laborales, al acceso al empleo o a su mantenimiento.
El problema está en la distancia entre el reconocimiento formal de esos derechos y su aplicación efectiva. Los datos manejados por UGT indican que la supervisión de posibles sesgos sigue siendo minoritaria entre las empresas que ya utilizan IA. Las demandas de CCOO muestran que los sindicatos todavía necesitan reclamar información para conocer qué sistemas se están implantando, qué datos utilizan y cómo afectan a las plantillas.
El nuevo informe internacional añade una advertencia concreta a ese debate: una regulación que ignore la distribución del empleo entre hombres y mujeres puede tratar como neutral una transformación que no lo es. La exposición a la inteligencia artificial depende de las tareas, pero esas tareas están repartidas dentro de una estructura laboral marcada por la segregación ocupacional.
Por eso, el impacto no podrá medirse únicamente contando despidos. También habrá que observar la reducción de nuevas contrataciones, la desaparición de puestos de entrada, el acceso desigual a la formación, la intensificación de los ritmos y el uso de algoritmos para ordenar ascensos, salarios o turnos. Ahí puede materializarse la brecha antes de que aparezca en las estadísticas de desempleo.
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