La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa de eficiencia para convertirse en un factor real de reorganización empresarial. En 2026, su impacto empieza a sentirse con especial intensidad en el sector tecnológico, donde la automatización de tareas de programación, soporte, análisis, documentación, administración de sistemas o consultoría está coincidiendo con un cambio de ciclo en el empleo TIC.
Además, el fenómeno tiene una dimensión global. Grandes tecnológicas han anunciado ajustes de plantilla, congelaciones de contratación o procesos de reestructuración vinculados, en parte, a la inversión creciente en IA y cloud. Sin embargo, reducir este proceso a una sustitución directa de trabajadores por máquinas sería simplificar demasiado el asunto.
La IA no está destruyendo todos los empleos tecnológicos, pero sí está alterando el valor de muchas tareas, especialmente las más repetitivas, estandarizadas o vinculadas al procesamiento de información. En esta línea, la Organización Internacional del Trabajo (OIT) advierte en su informe del año pasado Generative AI and Jobs de que la IA generativa transformará la mayoría de los empleos en lugar de destruirlos. Estima que cerca del 25% del empleo mundial está expuesto a esta tecnología, pero solo una pequeña fracción (alrededor del 3,3%) se enfrenta a un alto riesgo de automatización total.
En España, el debate llega en un momento delicado. Tras años de fuerte crecimiento, el empleo tecnológico muestra señales de desaceleración. Así lo pone de manifiesto el reciente informe Empleo tecnológico en mercado laboral español 2026, elaborado por el Servicio de Estudios de UGT, el cual constata que entre 2020 y 2025 el empleo tecnológico pasó de menos de 800.000 puestos a superar ampliamente el millón. Sin embargo, también alerta de un giro reciente. Y es que entre el tercer trimestre de 2024 y el mismo periodo de 2025 se perdieron 49.000 empleos STEM (de ciencia y tecnología), una caída interanual del 4,5%.
La cuestión de fondo, por tanto, ya no es si la IA tendrá impacto sobre el empleo tecnológico; sino qué perfiles serán más vulnerables, qué nuevos puestos surgirán y cómo deberán adaptarse empresas, partners, integradores, consultoras, proveedores cloud y profesionales TIC a un mercado laboral más automatizado, más exigente y también más incierto.
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El contexto actual de la pérdida de empleo en el sector TI: de dónde venimos
El sector tecnológico español llega a 2026 después de una década de expansión, pero también con síntomas claros de agotamiento en algunos de sus principales motores de contratación. La fotografía de largo plazo sigue siendo positiva. Así lo revela el informe de UGT, que señala que el empleo tecnológico creció más de un 33% entre 2020 y 2025 y que su peso sobre el total de la ocupación pasó del 4,1% al 4,7%. Ese avance confirma que la digitalización ha ganado relevancia en la economía española.
El problema está en la evolución más reciente. Según ese mismo estudio, el empleo STEM pasó de 1.096.700 ocupados en el tercer trimestre de 2024 a 1.047.700 en el tercer trimestre de 2025. La caída se concentró especialmente en telecomunicaciones, servicios técnicos de arquitectura e ingeniería, e investigación y desarrollo. UGT interpreta este descenso como una “preocupante desaceleración” en la contratación de roles tecnológicos y advierte de que el ajuste dificulta el cumplimiento de los objetivos europeos de digitalización.
Los datos posteriores de la EPA han reforzado esa percepción. En el primer trimestre de 2026, el área de programación, consultoría y otras actividades informáticas perdió 23.400 ocupados en un año, hasta situarse en 512.100 personas, lo que supone una caída del 4,4%. Las telecomunicaciones retrocedieron un 9,4%, con 18.000 ocupados menos, y los servicios de información (que incluyen procesamiento de datos y portales web) bajaron un 33,6%, hasta los 17.000 ocupados menos.
Estos datos no permiten afirmar que toda la destrucción de empleo tenga una única causa, la IA, pero sí actúa junto a otros factores. Por ejemplo, el enfriamiento de la inversión tras el boom digital de la pandemia, el encarecimiento de costes, la presión sobre márgenes, las reestructuraciones en telecomunicaciones, la maduración del negocio cloud y el ajuste de plantillas sobredimensionadas en algunas grandes tecnológicas.
La desaceleración también se observa en la estructura empresarial. UGT destaca que el porcentaje de empresas de 10 o más empleados que cuentan con especialistas TIC ha caído un 16% desde 2018. En las microempresas, la presencia de perfiles tecnológicos sigue siendo residual. Tan solo menos del 2% emplea especialistas TIC, y en áreas como IA, ciberseguridad, datos o cloud computing el porcentaje no llega al 0,5%. Esto sugiere que la tecnificación del tejido productivo español no está siendo homogénea, sino muy concentrada en grandes compañías y proveedores especializados.
Comparativa de España con otros países europeos
La comparación europea añade otro elemento de preocupación. España ha duplicado prácticamente el volumen de especialistas TIC en una década, hasta superar el millón en 2024, pero no ha mejorado de forma significativa su posición relativa en Europa. Según UGT, el país sigue en torno al puesto 20 en proporción de especialistas TIC sobre el empleo total y mantiene una brecha con la media comunitaria. Además, España concentra 54.100 parados con formación en nuevas tecnologías, lo que la sitúa como el país de la UE con más desempleados digitales y con una tasa de paro en este colectivo superior a la media europea.
En paralelo, la exposición a la IA es elevada. La OCDE estima que en España el 27,4% de los trabajadores está expuesto a la IA generativa, entendiendo por exposición que al menos un 20% de sus tareas podrían realizarse en la mitad de tiempo con ayuda de esta tecnología. La cifra está ligeramente por encima de la media de la OCDE y alcanza niveles superiores en regiones con mayor peso de empleo cualificado y servicios avanzados como Madrid.
El resultado es un escenario contradictorio. Por un lado, España necesita más capacidades digitales para modernizar su economía; pero, por otro, algunas de las ocupaciones tecnológicas que crecieron con fuerza tras la pandemia empiezan a mostrar señales de ajuste. La IA no elimina la necesidad de talento tecnológico; cambia el tipo de talento que se demanda. Y esa transición, si no se gestiona con formación, movilidad interna y adaptación de perfiles, puede traducirse en pérdida de empleo en determinadas áreas del sector TI.
Las tecnológicas recortan plantilla
En los últimos meses distintas compañías tecnológicas globales han anunciado recortes de plantilla en todo el mundo vinculando directa o indirectamente sus decisiones a la IA. Repasamos algunas de ellas:
- Oracle: Ha llevado a cabo despidos masivos (más de 30.000 reportados entre finales de 2025 y abril 2026) para liberar costes y redirigir fondos a su infraestructura de IA.
- Meta: Ha anunciado planes para reducir su plantilla en 8.000 personas a partir de mayo de 2026, buscando compensar la inmensa inversión en infraestructura de IA.
- Amazon: Ha realizado recortes desde octubre 2025, incluyendo 16.000 despidos en enero 2026, motivados por la eficiencia operativa y la automatización.
- Microsoft: Ha despedido a aproximadamente 6.000 empleados (cerca del 3% de su plantilla) en 2025, enfocándose en una reestructuración estratégica hacia la IA.
- HP: Anunció una reestructuración que eliminará entre 4.000 y 6.000 puestos hasta 2028, reemplazándolos con IA en áreas de soporte y ventas.
- Capgemini: La consultora tecnológica ha iniciado despidos (incluyendo 2.400 en Francia) justificados explícitamente por el impacto de la IA.
- Wisetech Global: Anunció el recorte de 2.000 puestos (30% de su plantilla) en febrero de 2026, argumentando una mayor eficiencia lograda por la IA.
- Atlassian: Despidió a 1.600 personas (10% de su plantilla) en 2026, mientras anunciaba nuevas contrataciones enfocadas en IA.
Las profesiones tecnológicas más afectadas por la irrupción de la IA
El impacto de la inteligencia artificial sobre el empleo tecnológico no se está distribuyendo de forma homogénea. La presión se concentra en los perfiles cuya aportación principal está ligada a tareas repetibles, documentables y fácilmente asistidas por modelos generativos como pueden ser escritura de código estándar, pruebas, documentación técnica, soporte de primer nivel, análisis básico de datos, mantenimiento de aplicaciones, reporting, administración funcional o consultoría basada en plantillas.
Programadores junior y desarrolladores de software estándar
Son uno de los colectivos más expuestos porque las herramientas de IA generativa ya pueden escribir código, corregir errores, generar documentación y proponer pruebas. El riesgo se concentra en perfiles de entrada o en tareas de desarrollo de baja complejidad.
La programación seguirá siendo necesaria, pero se exigirá más capacidad para entender arquitectura, seguridad, integración con sistemas empresariales y necesidades del cliente. El programador que solo ejecuta código tendrá más presión que el que aporta criterio técnico y visión de producto.
Testing manual y QA funcional
El testing manual también está entre las áreas más vulnerables. La IA puede generar casos de prueba, documentar incidencias, validar comportamientos repetitivos y acelerar tareas de control de calidad.
El perfil no desaparece, pero evoluciona hacia la automatización de pruebas, la integración continua, la calidad del software y la validación de sistemas más complejos, incluidos los basados en IA.
Soporte técnico de nivel 1 y help desk
Los servicios de soporte básico son especialmente sensibles a la automatización mediante chatbots, asistentes virtuales y sistemas de autoservicio. La IA puede clasificar tickets, responder preguntas frecuentes y resolver incidencias sencillas.
Para integradores y proveedores de servicios gestionados, esto puede reducir el peso de los servicios de bajo valor añadido. Ganarán importancia el soporte avanzado, la gestión proactiva, la ciberseguridad y la continuidad de negocio.
Consultores tecnológicos junior
La consultoría junior se verá afectada por la capacidad de la IA para preparar informes, presentaciones, actas, propuestas, análisis preliminares y documentación funcional. Muchas tareas que antes servían como puerta de entrada en consultoras pueden automatizarse parcialmente.
El recorrido profesional estará más ligado a la especialización sectorial, la gestión del cambio, la relación con cliente y la capacidad para convertir la tecnología en mejoras concretas de negocio.
Analistas de datos básicos y perfiles de reporting
Los perfiles centrados en informes recurrentes, dashboards sencillos, consultas básicas o limpieza inicial de datos también están expuestos. Las herramientas de IA permiten automatizar parte del análisis y facilitar el acceso a la información mediante lenguaje natural.
El valor diferencial estará en el gobierno del dato, la calidad, la trazabilidad, la seguridad y la capacidad de interpretar los datos desde una perspectiva de negocio.
Administradores de sistemas y redes tradicionales
La administración clásica de sistemas y redes afronta una automatización creciente en monitorización, scripting, configuración estándar y respuesta a alertas. La IA puede reducir el trabajo manual asociado a operaciones repetitivas.
Los perfiles más protegidos serán los que evolucionen hacia cloud, DevOps, observabilidad, automatización, ciberseguridad y gestión de infraestructuras híbridas.
Telecomunicaciones y operación de red
Los perfiles vinculados a operación, mantenimiento y supervisión de redes también pueden verse afectados por la automatización y por las reestructuraciones del propio sector telco. La IA facilita la detección de incidencias, la optimización de red y parte del mantenimiento predictivo.
El mayor recorrido estará en redes definidas por software, automatización, edge computing, cloud, seguridad y gestión de infraestructuras críticas.
Ciberseguridad operativa de primer nivel
La IA puede automatizar parte del trabajo de los centros de operaciones de seguridad, especialmente el triaje de alertas, la correlación de eventos y los análisis iniciales. Esto afecta a perfiles SOC de primer nivel o a servicios muy paquetizados.
Sin embargo, la ciberseguridad avanzada seguirá ganando peso, porque la IA también aumenta los riesgos con ataques más sofisticados, phishing automatizado, deepfakes y nuevos problemas de protección de datos y cumplimiento.
Las consecuencias del impacto de la IA en el futuro: lo que está por venir
El impacto laboral de la inteligencia artificial no se limitará a una oleada inmediata de despidos. Todo apunta a un proceso más gradual, pero profundo, de rediseño de puestos, reducción de tareas, menor contratación de reemplazo y reorganización interna de funciones. Para el sector TI, esto significa que la presión no solo afectará al volumen de empleo; sino también al tipo de capacidades que demandarán fabricantes, integradores, consultoras, proveedores de servicios gestionados, proveedores cloud y departamentos internos de tecnología.
En el plano global, en su informe sobre el futuro del empleo, el Foro Económico Mundial estima que las grandes transformaciones del mercado laboral podrían crear 170 millones de nuevos empleos y desplazar 92 millones hasta 2030, con un saldo neto positivo de 78 millones. La lectura para España, sin embargo, exige más cautela. No en vano, el país parte de una adopción acelerada de IA, pero también de una estructura productiva con fuerte peso de pymes, menor intensidad tecnológica que otras economías europeas y déficits persistentes de formación digital.
Destrucción de hasta 2,3 millones de puestos de trabajo
Sin embargo, no todo son cifras positivas. En concreto, el informe Inteligencia artificial y mercado de trabajo en España, publicado por Funcas, estima que la IA podría provocar una destrucción bruta de entre 1,7 y 2,3 millones de puestos de trabajo en España en el horizonte 2025-2035. En el escenario más optimista, el impacto bajaría a unos 700.000 puestos; en el más adverso, podría superar los 3,5 millones.
Conviene subrayar un matiz. Y es que Funcas no plantea que esos empleos desaparezcan de golpe, ni que todos los trabajadores sean sustituidos directamente por sistemas de IA. La estimación se refiere al volumen de tareas que podrían ser ejecutadas por herramientas de inteligencia artificial. En la práctica, el ajuste se materializaría mediante plantillas más reducidas, vacantes que no se cubren, sustituciones que no se realizan, contratos que no se renuevan y puestos que se rediseñan con más carga tecnológica.
Para el mercado de TI, esta evolución tendrá una doble lectura. Por un lado, los perfiles más operativos y generalistas (programación básica, testing manual, soporte de primer nivel, reporting o consultoría documental) estarán más expuestos. Por otro, las empresas TI también serán las primeras en adoptar IA. Funcas señala que el sector TIC lidera el uso de esta tecnología en España, con un 58,7% de adopción entre compañías de 10 o más empleados, frente al 21,1% del conjunto empresarial en el primer trimestre de 2025.
H3: Creación de 1,61 millones de nuevas ocupaciones asociadas a la IA
La otra cara del proceso será la creación de nuevas ocupaciones vinculadas a la IA. Funcas recoge una estimación de 1,61 millones de nuevos puestos en el horizonte 2023-2033, principalmente en perfiles técnicos, gestión de sistemas de IA, datos, automatización, gobierno tecnológico y actividades relacionadas con la implantación y supervisión de estas herramientas. Aun así, esa creación no compensaría por completo la destrucción bruta en el escenario central, que dejaría una pérdida neta aproximada de 400.000 empleos.
El crecimiento de los nuevos perfiles ya empieza a verse en las ofertas de empleo. Según el AI Jobs Barometer 2025 de PwC, las ofertas que requieren habilidades de IA en España pasaron de unas 5.000 en 2018 a 39.000 en 2024, un incremento del 680%. No obstante, todavía representan solo el 2% de las ofertas totales, lo que muestra que el mercado está creciendo rápido, pero desde una base aún limitada.
Para el canal TI, la oportunidad estará en acompañar esta transición. La demanda no se concentrará únicamente en científicos de datos o ingenieros de machine learning; sino también en arquitectos cloud, especialistas en ciberseguridad, consultores de automatización, expertos en gobierno del dato, integradores de IA generativa, responsables de cumplimiento y profesionales capaces de llevar casos de uso reales a áreas como atención al cliente, finanzas, recursos humanos, logística, industria o servicios profesionales.
El riesgo es que la creación de empleo no beneficie automáticamente a quienes pierdan su puesto. Funcas advierte de que el acceso a las nuevas ocupaciones dependerá de la velocidad de los procesos de formación y reasignación laboral. En otras palabras, la IA puede generar nuevos puestos, pero no necesariamente para los mismos perfiles, en los mismos territorios ni con los mismos niveles de cualificación que los empleos que se destruyan.
Por eso, el balance final dependerá menos de la tecnología que de la capacidad de adaptación del tejido empresarial. Las compañías que adopten IA solo como una vía de reducción de costes tenderán a destruir empleo y externalizar el riesgo. Las que la integren en procesos de productividad, formación y nuevos servicios podrán generar actividad adicional. Para partners, integradores y proveedores tecnológicos, el reto será saber moverse desde la venta de herramientas hacia proyectos de transformación con impacto medible en negocio, empleo y capacitación.
Cómo adaptarse a la nueva realidad de la IA en el sector tecnológico
La adaptación a la inteligencia artificial no puede limitarse a incorporar una nueva herramienta al puesto de trabajo. Para los profesionales tecnológicos, el cambio de fondo consiste en pasar de ejecutar tareas repetitivas a supervisar, integrar, asegurar y aportar criterio sobre sistemas cada vez más automatizados. La IA reducirá el valor de parte del trabajo operativo; pero aumentará la demanda de perfiles capaces de conectar tecnología, datos, procesos de negocio, seguridad y cumplimiento normativo.
En el caso del canal TI, la transformación será especialmente relevante. Integradores, consultoras, proveedores de servicios gestionados, ISV, mayoristas de valor y proveedores cloud tendrán que revisar su oferta para no competir solo por horas de servicio o tareas fácilmente automatizables. El valor estará cada vez más en ayudar al cliente a identificar casos de uso, preparar sus datos, integrar la IA con sus aplicaciones, medir el retorno, formar a los usuarios y garantizar que la adopción se hace de forma segura y gobernada.
Reforzar la formación continua
La primera respuesta pasa por la recualificación. Los perfiles más expuestos no tienen necesariamente que abandonar el sector, pero sí necesitan evolucionar hacia funciones de mayor valor. Un programador junior deberá aprender a trabajar con asistentes de código, pero también a entender arquitectura, seguridad, calidad del software e integración. Un técnico de soporte deberá avanzar hacia la gestión proactiva, la ciberseguridad o la administración cloud. Un analista de reporting tendrá que reforzar competencias en gobierno del dato, interpretación de negocio y automatización.
El reto es que España parte de una debilidad estructural en formación tecnológica. El informe de UGT recuerda que un 77,7% de las empresas españolas no impartió formación TIC a sus empleados durante 2024 y que cuatro de cada 10 compañías del propio sector TIC tampoco actualizaron los conocimientos de sus plantillas. Sin formación continua, la transición hacia la IA puede traducirse en sustitución de puestos en lugar de movilidad profesional.
Aprender a trabajar con IA, no contra la IA
La adopción de IA será una competencia transversal. No todos los profesionales tecnológicos tendrán que convertirse en ingenieros de machine learning, pero sí deberán saber utilizar herramientas de IA en su trabajo diario (generación y revisión de código, análisis de documentación, automatización de pruebas, clasificación de incidencias, elaboración de informes…).
La clave estará en utilizar la IA como una capa de productividad, no como una caja negra. El profesional que se limite a aceptar resultados sin validarlos perderá valor. En cambio, quien sepa formular buenas instrucciones, revisar respuestas, detectar errores, aplicar criterios de seguridad y adaptar los resultados al contexto del cliente tendrá más capacidad de diferenciarse.
Especializarse en áreas menos automatizables
La IA afectará antes a las tareas repetitivas que a las funciones que requieren criterio, responsabilidad o conocimiento contextual. Por eso, una vía clara de adaptación será avanzar hacia áreas menos expuestas a la sustitución directa como arquitectura cloud, ciberseguridad avanzada, gobierno del dato, integración de sistemas, automatización de procesos, cumplimiento normativo, continuidad de negocio...
Estas áreas tienen algo en común. Y es que no dependen solo de ejecutar una tarea técnica; sino de entender entornos complejos, tomar decisiones, coordinar equipos y asumir responsabilidad sobre el resultado. Para los partners, además, son ámbitos donde el cliente necesita acompañamiento experto y donde la relación de confianza sigue siendo difícil de automatizar.
Incorporar conocimiento de negocio y sector
La especialización técnica ya no será suficiente. La IA aumenta la productividad de muchas tareas, pero no sustituye el conocimiento del negocio del cliente. Los perfiles con más recorrido serán los que entiendan cómo impacta la tecnología en ventas, operaciones, finanzas, logística, atención al cliente, recursos humanos, industria, sanidad, administración pública o retail.
Para el canal, este punto es decisivo. Los partners que conozcan el sector de sus clientes podrán construir casos de uso más útiles y defendibles como automatizar procesos administrativos, mejorar la atención al usuario, anticipar incidencias, optimizar inventarios, reforzar la seguridad o acelerar el análisis de datos. La venta de licencias o infraestructura tendrá menos peso si no va acompañada de una propuesta clara de impacto en negocio.
Apostar por datos, seguridad y gobierno
Muchos proyectos de IA no fallarán por falta de modelos, sino por falta de datos fiables, procesos claros y control sobre los riesgos. Por eso, los profesionales que dominen calidad del dato, integración, trazabilidad, privacidad, seguridad y cumplimiento estarán mejor posicionados.
La IA generativa introduce nuevos retos como es la exposición de información sensible, las respuestas incorrectas, el uso indebido de datos corporativos o los sesgos, entre otros. Las empresas necesitarán perfiles capaces de diseñar políticas de uso, controlar accesos, auditar resultados y garantizar que la IA se integra en los sistemas corporativos sin comprometer la seguridad ni la reputación.
Redefinir los servicios gestionados
Los proveedores de servicios gestionados deberán revisar su modelo. Las tareas de soporte básico, monitorización manual o atención de incidencias repetitivas tenderán a automatizarse. Esto puede reducir ingresos asociados a servicios de bajo valor; pero también abre la puerta a nuevas propuestas como soporte predictivo, automatización de operaciones, gestión de identidades, protección frente a amenazas avanzadas, backup inteligente…
La oportunidad estará en pasar de un modelo reactivo a uno preventivo. El cliente no pagará solo por resolver tickets; sino por reducir incidencias, anticipar riesgos y mantener sus sistemas seguros y disponibles.
Medir la productividad sin deteriorar el empleo
Una de las grandes preguntas será cómo se reparte la productividad generada por la IA. Si las empresas utilizan la tecnología únicamente para reducir costes, el resultado será una mayor destrucción de empleo y una presión adicional sobre salarios y condiciones. Si la aplican para crear nuevos servicios, mejorar procesos, formar a la plantilla y aumentar la capacidad de entrega, el impacto puede ser más equilibrado.
En el sector TI, esta decisión será especialmente visible. Las consultoras, integradores y proveedores que automaticen tareas deberán decidir si convierten esa eficiencia en recortes de plantilla o en más capacidad para abordar proyectos de mayor valor. La diferencia entre ambos enfoques marcará buena parte del impacto laboral de la IA en los próximos años.
Proteger a los perfiles junior
Uno de los riesgos menos visibles es el cierre de puertas de entrada al sector. Si la IA automatiza tareas que antes realizaban perfiles junior (documentación, pruebas, soporte básico, análisis preliminar, programación sencilla…), las empresas pueden reducir la contratación de talento joven. A medio plazo, esto puede generar un problema de renovación profesional.
Para evitarlo, las compañías deberán rediseñar los itinerarios de entrada. Los perfiles junior necesitarán formación más intensiva, mentorización y exposición temprana a proyectos reales. La IA puede ayudarles a ser más productivos, pero no sustituye el aprendizaje técnico ni la experiencia acumulada. Sin cantera, el sector tendrá más dificultades para cubrir posiciones senior en el futuro.
Convertir la IA en una oportunidad para el canal
La adaptación no será solo individual. El canal tecnológico tiene una oportunidad clara si consigue posicionarse como acompañante de confianza en la adopción de IA. Muchas pymes no saben por dónde empezar, no tienen datos preparados, desconocen los riesgos y carecen de equipos internos especializados. Ahí pueden desempeñar un papel clave los partners, los integradores, las consultoras y los proveedores de servicios.
La nueva propuesta de valor deberá combinar tecnología, formación, gobierno, seguridad y acompañamiento. La IA no será solo una categoría de producto; sino una capa que afectará a cloud, software empresarial, ciberseguridad, puesto de trabajo, comunicaciones, datos e infraestructura. Quien sea capaz de integrar todas esas piezas tendrá más opciones de crecer en un mercado en el que las tareas simples valdrán cada vez menos y el criterio experto será más necesario.
