La inteligencia artificial (IA) está transformando profundamente todos los sectores y también el sector informático y su mercado laboral. La capacidad de adaptación de las personas y las organizaciones será clave en el proceso de adopción de la IA. Su impacto se manifiesta tanto en las empresas de la industria informática, como en las tareas y perfiles profesionales, desde la ingeniería del software a todos los procesos del ciclo de vida de los productos y servicios informáticos. La IA generativa, en particular, está automatizando tareas repetitivas, mejorando la productividad y permitiendo a los profesionales de la informática centrarse en actividades de mayor valor añadido. Aunque existe preocupación por la automatización de ciertos empleos, se tiende a una transformación de tareas más que a una eliminación masiva de puestos. Así mismo, surgen nuevos puestos, roles y tareas con relación a la IA que requieren competencias técnicas y multidisciplinares.

En este contexto, la capacitación continua y la gestión del cambio son claves para que las organizaciones y los empleados tanto de la industria informática como de todos los sectores aprovechen el potencial de la IA, mitigando riesgos y fortaleciendo su competitividad. La IA no debe orientarse a sustituir el talento humano, sino a amplificarlo para crear valor en el puesto de trabajo y en la organización.

Palabras clave: inteligencia artificial, Industria informática, profesionales, adaptación, capacitación

Artificial intelligence (AI) is profoundly transforming all sectors, including the IT industry and its labor market. The ability of individuals and organizations to adapt will be key in the process of AI adoption. Its impact is evident both in IT companies and in the tasks and professional roles involved, from software engineering to all stages of the product and service lifecycle. Generative AI, in particular, is automating repetitive tasks, improving productivity, and enabling IT professionals to focus on higher-value activities. While there is concern about the automation of certain jobs, the general trend is that AI will transform tasks rather than eliminate entire roles. At the same time, new positions, roles, and responsibilities are emerging around AI, requiring both technical and multidisciplinary skills.

In this context, continuous training and effective change management are essential for organizations and employees—both within the IT industry and across all sectors—to harness the potential of AI, mitigate risks, and strengthen competitiveness. AI should not be aimed at replacing human talent, but rather at amplifying it to create value in the workplace and within organizations.

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) ha generado una creciente preocupación sobre su impacto en el empleo. En muchos análisis —más o menos rigurosos— planea el espectro de una desaparición masiva de puestos de trabajo. Sin embargo, aunque la IA generativa puede facilitar la automatización o, más precisamente, la optimización de numerosas tareas, a menudo olvidamos que este vértigo ante la pérdida de empleos no es nuevo. La sociedad moderna ya ha atravesado transformaciones similares con anteriores disrupciones tecnológicas, especialmente en el ámbito informático.

No hace tanto tiempo, las empresas funcionaban con documentos en papel, máquinas de escribir, papel carbón y legiones de empleados administrativos. Todo eso cambió con la revolución ofimática impulsada por el ordenador personal, los procesadores de texto y las hojas de cálculo. Estos avances fueron disruptivos y trasformaron totalmente el trabajo, las empresas y las propias capacidades individuales básicas para el empleo... ¿Cuál fue la clave de la transición y la transformación? Sin duda, la flexibilidad de las personas: su capacidad de adaptación, de reciclaje profesional y de aprovechar la innovación para mejorar su productividad y, en última instancia, su empleabilidad.

De manera análoga, la clave para afrontar el impacto de la IA en el empleo será la actitud personal flexible para aprovechar sus capacidades. Así como un administrativo experto en mecanografía se convirtió en un profesional de la ofimática, hoy cualquier trabajador tiene la oportunidad —y el desafío— de incorporar la IA a su labor diaria. Esto le permitirá liberar tiempo de tareas repetitivas y enfocarse en actividades más creativas, estratégicas y valiosas tanto para su desarrollo personal como para su organización.

Es previsible que muchas tareas y puestos evolucionen integrando, en mayor o menor medida, herramientas de IA. Al mismo tiempo, surgirán nuevas ocupaciones y roles centrados en el aprovechamiento de estas tecnologías. Si bien la IA presenta desafíos específicos —como la necesidad de un uso ético y socialmente responsable, probablemente el más relevante de todos—, no debemos olvidar que ya contamos con experiencia en la gestión de impactos sistémicos provocados por la informática en el empleo y en la sociedad en general.

Por otro lado, la IA no solo resuelve nuevos problemas y automatiza tareas, sino que, en general, amplifica las capacidades individuales, redefiniendo tareas y roles laborales y exigiendo nuevas habilidades y competencias para su aprovechamiento. Ello tendrá un impacto multidimensional en el empleo, tanto en la industria informática como en el conjunto de los sectores, con implicaciones económicas, éticas y sociales, tanto en ámbitos específicos como a nivel global.

Según un estudio global sobre la evolución del empleo, casi nueve de cada diez trabajadores consideran que la IA y las tecnologías de procesamiento de la información serán el principal factor de transformación de sus sectores de aquí a 2030 (WEF, 2025). Otro informe del mismo organismo señalaba que el 50 % de las empresas cree que la IA generará empleo, que estima que causará una pérdida de puestos de trabajo (WEF, 2023).

Hay propuestas sobre la evolución de las competencias laborales que apuntan hacia un cambio de paradigma basado en el aprendizaje continuo como eje del nuevo mercado laboral. Las denominadas habilidades blandas —como la comunicación, el trabajo en equipo o el liderazgo— se consideran tan importantes, o incluso más, que las habilidades técnicas específicas. El 70 % de los encuestados cree que la formación continua será esencial, y el 60 % opina que los trabajos más mecánicos desaparecerán gracias a la tecnología (Santander, 2025).

En el caso de España, se estima que durante la próxima década la IA impactará significativamente en el mercado laboral: cerca del 10 % de los empleos actuales podrían ser automatizados, un 16 % vería incrementada su productividad gracias a la IA, y el resto no se vería afectado de forma sustancial (Randstad, 2024).

Más allá de la abundante producción de estudios y análisis sobre el futuro del trabajo en la era de la IA, existen iniciativas globales especialmente relevantes para quienes deseen profundizar en esta temática. Entre ellas destacan las iniciativas globales de la OCDE “The Future of Work” (https://oecd.ai/en/working-group-future-of-work); la Organización Internacional del Trabajo dependiente de la Organización de Naciones Unidas “Observatory on AI and Work in the Digital Economy” (https://www.ilo.org/artificial-intelligence-and-work-digital-economy); y en Europa con el impulso de UNESCO la iniciativa “Future of Work with AI” celebrada en enero de 2025 en Amiens con una contribución de propuestas en cuatro ejes (UNESCO, 2025): Regulación, estándares y gobernanza; Impacto en las personas; Impacto en los aspectos socio-económicos y éticos; Casos de uso. Presentada en el evento global AI Action Summit celebrado en febrero de 2025 en Paris.

En definitiva, aunque el futuro del trabajo con IA será sin duda diferente, también guarda similitudes con transformaciones anteriores. La historia nos enseña que la clave no está solo en la tecnología, sino en cómo las personas y las organizaciones se adaptan, aprenden y evolucionan con ella.

La historia de la informática está marcada por una sucesión de disrupciones que han transformado profundamente la economía y la sociedad. Nos hemos acostumbrado a convivir con “hypes” —usando el término anglosajón ampliamente adoptado— que, más allá de modas pasajeras, han tenido un impacto sistémico real. Basta con recordar algunos hitos: la llegada del ordenador personal, que democratizó el acceso a la informática y otorgó una ventaja competitiva a empresas de todos los tamaños; la explosión del desarrollo de software, que impulsó una transformación progresiva de las organizaciones y la sociedad, acelerada por la transición de las redes locales a Internet; o la irrupción de los dispositivos móviles, la sensorización y la digitalización nativa, que dieron forma a la llamada Industria 4.0. A esto se suman avances como la computación en la nube, la realidad virtual o el blockchain, que han ampliado los horizontes tecnológicos.

La inteligencia artificial es el hype del momento. Su protagonismo es tal que está eclipsando otras disrupciones supuestamente definitivas y trascendentes a nivel global. Si uno no habla de IA no está con los tiempos… por otro lado, como sucedió en su día con términos como informatización, software, internet, cloud, blockchain, trasformación digital.

Muchos hypes de alto impacto han sucedido y otros están por llegar (asistentes virtuales generalizados, informática cuántica, telepresencia generalizada, informática implantada…), pero la IA tiene la peculiaridad de tener un “impacto interno” mucho mayor que en otro casos en la propia industria informática: en las actividades propias de la ingeniería informática y el conjunto del ciclo de vida de los productos y servicios informáticos; en las empresas productoras y proveedoras de dichos productos y servicios; y en los profesionales que los conciben, desarrollan, explotan y mantienen en sus diversos niveles de cualificación y responsabilidad.

Este impacto interno de la IA no está relacionado con las tecnologías de base en sí mismas, sino en la propia naturaleza de la IA en tanto que campo de la ciencia y tecnología informáticas orientado a abordar una parte del mundo que queda fuera de los “problemas computables”. Cuando los estudiantes de ingeniería informática aprenden la materia de informática teórica abordan la visión del mundo desde el punto de vista de la teoría del conocimiento, los tipos de problemas según su complejidad, la computabilidad, la solucionabilidad… El mundo y la realidad al completo que la mente puede imaginar, incluso lo no conocido o no cognoscible. La “informática tradicional”, o si se prefiere “informática algorítmica” tiene su centro de acción en los problemas computables. La IA expande este campo dando solución a problemas adicionales, y con ello no solo impacta en todos los sectores, al igual que toda la tecnología informática, sino lo que lo hace también en el propio ámbito interno de la informática. Así pues, es una novedad significativa que la IA está impactando internamente en la informática solucionando muchos problemas pendientes y redefiniendo la solución de otros muchos. El resultado es un doble efecto: una transformación directa de la industria informática y un efecto multiplicador del impacto de la informática en todos los sectores y en el conjunto de la sociedad.

Por otro lado, y como es bien sabido, el peso del sector informático en el conjunto de la economía y la competitividad, no solo es importante sino creciente:

• Las seis compañías del mundo más importantes por volumen de capitalización bursátil son de la industria informática: NVIDIA, Microsoft, Apple, Alphabet (Google), Amazon, Meta Platforms (Bankinter, 2025).
• La informática es uno de los factores competitivos clave a nivel empresarial: no solo para la innovación en nuevos productos y servicios, sino para la propia continuidad de la empresas frente a su competencia.

Comprender las múltiples dimensiones del impacto de la IA en la propia industria informática no es solo un ejercicio de análisis sectorial. Es una condición necesaria para entender el impacto global de la IA en la economía, la sociedad y, especialmente, en el empleo y el mercado laboral, que es, precisamente, el eje central del presente número monográfico.

Impacto de la IA en las empresas del sector informático: más allá del hype

Para evaluar adecuadamente el impacto de la inteligencia artificial en las empresas del sector informático, es imprescindible adoptar una perspectiva global. Como se ha mencionado anteriormente, la industria informática es hoy un pilar estratégico de la economía mundial. Sin embargo, destaca la escasa presencia de empresas europeas entre los grandes actores globales del sector.

A nivel internacional, los estados son cada vez más conscientes del papel crucial que jugará la inteligencia artificial en la competitividad económica y tecnológica a medio y largo plazo. Más allá del ámbito empresarial, conceptos como la autonomía tecnológica adquieren una relevancia creciente, no solo como ventaja competitiva, sino también como factor de seguridad y estabilidad nacional. Esta preocupación se hizo especialmente visible durante la pandemia, cuando la escasez de chips informáticos afectó tanto al sector tecnológico como a sectores clave como la automoción, la electrónica o la fabricación de bienes de equipo.

Actualmente, asistimos a una auténtica carrera entre países —en colaboración con sus grandes corporaciones— para desarrollar infraestructuras y servicios de IA que: respondan a las necesidades internas de cada territorio; refuercen su soberanía tecnológica en este ámbito; y les permitan competir en el mercado global con productos y servicios basados en IA.

En otras palabras, estamos presenciando la consolidación de los grandes actores globales en el ecosistema de la inteligencia artificial. Aunque la dimensión geopolítica excede el alcance de este artículo, es importante subrayar que tendrá consecuencias significativas en el ámbito empresarial y el empleo. En primer lugar, en los países y territorios que lideren la carrera de la inteligencia artificial y en el conjunto de la industria informática, Y en segundo lugar, en el resto del mercado global, en tanto que usuarios de las tecnologías, productos y servicios que sean comercializados.

En ambos escenarios —y especialmente en el primero— asistiremos a una nueva guerra del talento en ingeniería informática, clave para sostener el liderazgo empresarial y sectorial. En el caso de España y Europa, el gran reto a medio plazo es facilitar el crecimiento de empresas capaces de competir a escala global, frente al actual dominio de Estados Unidos y China. No será una tarea sencilla, pero si la Unión Europea no logra cierto grado de independencia tecnológica en inteligencia artificial —sumada a la ya existente dependencia en otras áreas informáticas—, se enfrentará a un escenario de vulnerabilidad económica, empresarial y geopolítica.

Más allá del plano geoestratégico, la IA está transformando profundamente el propio sector informático. Su impacto se manifiesta en todas las fases del ciclo de vida de los productos y servicios tecnológicos, desde el diseño y desarrollo hasta la operación y mantenimiento. En particular, destacan cuatro áreas clave de transformación: a) Un nuevo avance en la automatización de procesos y tareas repetitivas o rutinarias monitorización de sistemas; b) Soporte y atención al cliente: proliferación de agentes inteligentes cada vez más avanzados, que proporcionan atención y orientación en procesos complejos 24x7; c) Capacidad predictiva y ayuda a la decisión: incremento de resultados y excelencia mediante análisis predictivos de fallos antes de que se produzcan, así como capacidades de ayuda a la decisión ante escenarios complejos; d) Personalización: la IA generativa proporciona amplias capacidades de personalización de los servicios según las preferencias y necesidades de los clientes, incidiendo menormente en la experiencia de usuario en el uso de productos y servicios informáticos.

En general, las empresas del sector informático han reaccionado con rapidez, incorporando soluciones de IA a sus carteras de productos, muchas veces basadas en plataformas de los grandes proveedores globales como OpenAI (ChatGPT), Microsoft (Copilot) o Google (Gemini). Esta tendencia es especialmente visible en aplicaciones sectoriales como sanidad, finanzas, logística, comunicación o industria, donde la IA se está utilizando para mejorar la productividad y automatizar tareas frecuentes. Precisamente es en el ámbito de las aplicaciones sectoriales donde hay mayor actividad de las pymes de la industria informática española desarrollando soluciones innovadoras basadas en IA para clientes de sectores específicos. Su objetivo es claro: ayudar a las organizaciones a aprovechar las ventajas de la inteligencia artificial, especialmente en términos de eficiencia y reducción de costes.

Sobre la automatización mediante el uso de la inteligencia artificial cabe destacar dos categorías: Algunas tareas podrán ser automatizadas en algún grado. No forzosamente en su totalidad, pero sí en un 30%, 50%, 80%.... En cambio, otras tareas se transformarán en buena medida al incorporarse la IA generativa como herramienta de apoyo de las personas implicadas desde el inicio de la tarea. Esto incidirá sobre todo en que los tiempos asociados puedan ser más cortos. Es decir, en la productividad. En este contexto será clave la capacitación de las personas para aprovechar la IA y generar ese diferencial de productividad, y a la postre de competitividad del conjunto de la empresa. En ambos casos, la clave estará en la capacitación de los profesionales para integrar eficazmente estas herramientas en su trabajo diario. La capacidad de aprovechar la IA marcará la diferencia en términos de productividad y, por tanto, de competitividad empresarial.

Por otro lado, las empresas generalistas de los diferentes sectores, tanto las grandes como las pymes, están impulsando proyectos piloto y casos de uso concretos que les permitan obtener beneficios tangibles: reducción de tiempos, disminución de costes, optimización de recursos humanos, entre otros. Es decir, hay un importante esfuerzo y actividad de las empresas en implementar casos de uso de IA que incidan en los costes y en la productividad. 

Tanto las empresas del sector informático como las del resto de sectores están llevando a cabo un ejercicio de equilibrio entre la innovación y la prudencia a la hora de definir sus estrategias corporativas para la adopción de la inteligencia artificial. Esta transición requiere no solo visión tecnológica, sino también una sólida base normativa que aporte seguridad jurídica y confianza.

Aunque la IA no es una tecnología nueva, su aplicación en ámbitos sensibles —como la sanidad, las finanzas o la logística— ha estado hasta ahora rodeada de incertidumbre, especialmente en lo relativo a las responsabilidades legales derivadas de su uso. En este sentido, la existencia de una regulación legal específica para los sistemas de inteligencia artificial representa un paso fundamental para facilitar su adopción en las organizaciones. Pero la regulación española y europea está todavía está en rodaje, y deberá ser sometida a la piedra de toque del mundo real: en empresas, administraciones públicas y organizaciones de la sociedad civil; en las entidades supervisoras; y, eventualmente, en los tribunales, donde se generará jurisprudencia que contribuirá a consolidar el marco legal. (Nótese que el reglamento europeo de inteligencia artificial no entrará en vigor en su totalidad hasta agosto de 2027, y que la comisión europea está publicando diversas directrices y guías para facilitar la interpretación de la regulación y con ello la adopción de la IA:  Directrices sobre prácticas de IA prohibidas, Directrices sobre la definición del sistema de IA, Código de buenas prácticas de IA de uso general, Directrices para los proveedores de IA de uso general...) 

En esta fase inicial de adopción, resulta crucial seleccionar cuidadosamente los casos piloto. Estos deben permitir a las organizaciones explorar el potencial transformador de la IA, no solo para optimizar procesos, sino también para repensar su funcionamiento y redefinir su estrategia a medio y largo plazo (McKinsey, 2025).

Igualmente importante es el diseño de un plan de capacitación integral (AI upskilling) que prepare al personal para integrar la IA en su actividad diaria. Este proceso debe contemplar tanto la identificación de los perfiles clave y las competencias a desarrollar, como la formación general de una masa crítica de profesionales implicados en la innovación y la transformación organizativa.

Un elemento esencial será la elaboración de un plan de formación continua plurianual, adaptado a las necesidades específicas de cada perfil profesional: desde directivos tecnológicos y desarrolladores, hasta responsables de negocio, equipos jurídicos, comerciales, de comunicación, atención al cliente… Como en toda transformación profunda, la adopción de la inteligencia artificial exigirá un esfuerzo significativo en términos de formación, reciclaje y gestión del cambio. Este proceso no solo impactará en la estructura y los procesos de las organizaciones, sino que también influirá en su cultura corporativa e incluso en la cultura social más amplia.

Más allá del impacto general de la inteligencia artificial en la industria tecnológica, resulta fundamental analizar con mayor detalle su incidencia específica en las actividades y perfiles profesionales de la ingeniería informática. Estos profesionales constituyen el núcleo que impulsa la creación, operación y evolución de los productos y servicios digitales.

Uno de los ámbitos donde la IA generativa está teniendo un impacto más significativo es en la ingeniería del software, una de las disciplinas centrales de la ingeniería informática. La IA generativa está transformando múltiples procesos y tareas, desde la automatización de pruebas y la depuración de código, hasta la generación de documentación, el análisis de datos, la gestión de incidencias y la creación de código (Finio & Downie, 2024; Glever et al., 2024; UMAD, 2024). Herramientas como GitHub Copilot o ATONIS permiten a los desarrolladores centrarse en tareas más estratégicas y creativas, reduciendo el tiempo dedicado a labores repetitivas.

También la operación y explotación se benefician mediante capacidades de predicción de fallos, detección de amenazas, respuesta a incidentes de seguridad, etc. En el ámbito del soporte al usuario, los agentes inteligentes y asistentes virtuales están mejorando notablemente la interacción persona-máquina, al tiempo que reducen la carga de trabajo y aumentan la productividad. Además, la IA contribuye a mejorar la accesibilidad, facilitando la interacción con sistemas informáticos a personas con discapacidad.

Según estudios recientes, el 59 % de las empresas tecnológicas ya utiliza IA generativa en la fase de concepción de productos, el 65 % durante el diseño y prototipado, y el 61 % en la generación de código (MIT, 2024).

El futuro de los programadores profesionales

La capacidad de la IA para generar código ha generado cierta inquietud sobre el futuro del rol del programador. Si bien es cierto que la IA generativa representa una herramienta poderosa para aumentar la productividad, su eficacia actual se limita a tareas específicas, como la generación de fragmentos repetitivos o funcionalidades bien definidas a partir de descripciones. La programación automática generalizada sigue siendo un desafío complejo.

Algunos expertos comparan a los sistemas de IA generativa con becarios muy rápidos pero con “memoria de pez”: eficaces en tareas puntuales, pero sin una visión global del sistema (Doerrfeld, 2025). Además, la revisión del código generado automáticamente puede requerir tanto o más tiempo que su escritura manual, especialmente en proyectos complejos.

Sin embargo, funcionalidades intermedias como el autocompletado (usar la IA para sugerir las siguientes líneas de código) han demostrado ser altamente eficaces, mejorando la productividad y reduciendo errores. Este tipo de uso ejemplifica un modelo ideal de adopción de la IA: amplificar las capacidades del profesional, conservando su experiencia y criterio para garantizar la calidad, fiabilidad y responsabilidad del resultado final. Así, se genera un diferencial competitivo significativo para las organizaciones, sin prescindir del talento humano.

Junto a la mencionada amenaza de automatización, es relevante indicar que hay una diversidad de tareas relacionadas con la programación en el conjunto del ciclo de vida de los productos o servicios informáticos. Un ejemplo destacado es el prototipado asistido por IA, que permiten a los comerciales o responsables de cuenta avanzar en la delimitación de nuevas necesidades del cliente sin involucrar des del principio a programadores o ingenieros informáticos. Esto ya es una realidad con productos como Lovable, Vo.dev, Bolt... En el paradigma Agile de desarrollo de proyectos se habla de “Agilidad moderna” ante este tipo de evoluciones. Se estima que el 70% de los desarrolladores de software profesionales usarán en algún grado la IA generativa en 2027 (Glever et al, 2024).

Un impacto transversal en todos los perfiles

En un ámbito más general, la IA puede aprovecharse en la mayoría de las actividades profesionales del ámbito de la informática, y en especial en las relativas al ciclo de vida de los productos, tanto hardware como software, y servicios informáticos. Esto afecta no solo a las posiciones de mayor cualificación y responsabilidad (como puedan ser los/as ingenieros/as informáticos/as, tanto en puestos directivos como técnicos), sino a todos los niveles de cualificación (FP, etc.) que forman parte del ecosistema profesional en las empresas proveedoras de soluciones informáticas. En este campo se engloban tanto la provisión de servicios e infraestructuras horizontales (cloud, hosting, IaaS...), servicios de internet, aplicaciones móviles, etc.; así como servicios especializados como procesamiento de imagen, realidad virtual, simulación, gemelos digitales, sistemas de control industrial, blockchain, etc.; y servicios sectoriales como informática sanitaria, fintech, logística, informática industrial, robótica (hardware y software), etc. 

Así pues, la informática y sus profesionales, como el resto de sectores, experimentará una adaptación a las posibilidades de la IA. El doble reto reside, por un lado, en conciliar la amplificación de las capacidades profesionales sin prescindir de su expetise para maximizar la confiabilidad, excelencia y responsabilidad del resultado final, y por otro, en conseguir que la velocidad de adaptación sea suficientemente humana (es decir no demasiado rápida) para hacer posible la mencionada conciliación. De cualquier modo, las empresas de la industria informática que integren eficazmente la IA generativa en sus procesos de desarrollo y ciclo de vida tendrán una ventaja competitiva clave (MIT, 2024).

El impacto de la IA en los perfiles y tareas del ámbito informático es amplio y poliédrico, y varía según la perspectiva desde la que se analice: solo los responsables y profesionales del ámbito informático; las empresas de la industria informática o el conjunto de empresas en cualquier sector; los profesionales, pero también los usuarios de los sistemas informáticos especialmente cuando integren sistemas de IA; etc. Considerando las limitaciones de este artículo se aportan dos pinceladas especialmente relevantes. 

Adaptación profesional y reconfiguración de roles

Como se ha señalado en apartados anteriores, los profesionales de la informática deberán adaptarse para aprovechar las oportunidades que ofrece la IA, al tiempo que mitigan sus posibles efectos adversos sobre el empleo. Al igual que en otros sectores, el riesgo más inmediato se concentra en las tareas susceptibles de automatización, siendo mayor en los perfiles con menor nivel de cualificación (MECES: nivel 1: Técnico Superior/ Nivel 5 EQF; nivel 2: Grado / Nivel 6 EQF; nivel 3: Máster / Nivel 7 EQF; nivel 4: Doctor / Nivel 8 EQF). 

Más allá del riesgo de automatización, la IA está reconfigurando los roles y tareas de naturaleza informática: a nivel técnico la IA está liberando a los/as ingenieros/as en informática de tareas rutinarias para poder ocuparse de la resolución de problemas de más alto nivel, como la arquitectura, la integración de sistemas, la toma de decisiones estratégicas y los retos creativos (Finio y Downie, 2024); a nivel general, en los niveles más altos de cualificación y responsabilidad hay una mayor demanda de habilidades blandas, especialmente cognitivas, creativas, de supervisión técnica y de liderazgo. 

Al mismo tiempo están surgiendo nuevos roles como entrenador de modelos de IA, auditor de algoritmos, especialista en ética de IA y ética digital, especialista en prompt, especialista en cumplimiento en IA/informática, responsable de IA, etc., Muchos de estos roles requieren competencias multidisciplinares, especialmente en el caso de los perfiles relacionados con la ética y la regulación. También nuevas capacidades o tareas como la ciberseguridad asistida por IA (que combina la seguridad informática tradicional con las capacidades predictivas de la IA), el análisis y diálogo ético en materia de IA/informática (para que diferentes perfiles puedan participar en paneles o comité éticos para resolver incidencia ética de IA o informática en general), la explicabilidad de los sistemas de IA (para cumplir las exigencias legales en la materia), el diseño algorítmico ético (para supervisar la dimensión ética de los sistemas informáticos), etc. 

De cualquier modo, hay un cierto consenso en que la IA está transformará muchas más tareas que puestos completos, es decir que el reto estará más en la capacidad y velocidad de adaptación profesional más que en la eliminación masiva de empleos.

Capacitación y alfabetización en IA: una obligación legal

El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial establece en su artículo 4 la obligación de capacitación en materia de IA para los proveedores e implantadores de sistemas de inteligencia artificial. Esta exigencia no se limita a los profesionales informáticos, sino que se extiende también a los usuarios. El reglamento define esta alfabetización en materia de IA como “las capacidades, conocimientos y comprensión” para una “implantación informada de los sistemas de IA, así como adquirir conciencia de las oportunidades y riesgos de la IA y de los posibles daños que puede causar”. Es decir, se trata de una recualificación, y potencialmente también redefinición de tareas, que afectará a muchos puestos de trabajo, tanto de profesionales informáticos, como de cualquier otro perfil. Y tanto en empresas de la industria informática como en las empresas en general, en tanto que usuarias de sistemas de IA. 

En esta primera fase de adopción de la inteligencia artificial, en las empresas de todos los sectores es fundamental una planificación de la capacitación en IA de todo el personal: directivos, perfiles informáticos, perfiles legales, perfiles de operación, perfiles de gestión de personas, comerciales, etc. Una capacitación  no solo técnica, sino a nivel de marco legal, uso responsable e impactos éticos, etc. Con varios objetivos: cumplimiento legal, cuando proceda; reciclaje general progresivo del personal para aprovechar las ventajas de la IA; uso responsable de los sistemas de IA; aprovechamiento de la IA para la productividad y competitividad de la organización; aprovechamiento de la IA para la innovación, etc. 

En definitiva, una transformación profunda de la organización para aprovechar las ventajas de la IA mitigando sus inconvenientes para reconcebir los puestos de trabajo y sus tareas, no para sustituirlos (Ashwin, 2025), y en definitiva para hacer de la IA un elemento clave de competitividad. 

Ante el impacto de la IA en el empleo no se trata de suprimir puestos de trabajo sino de reconcebir roles y tareas para generar competitividad y capacidad de innovación. 

En general, el futuro del empleo informático no será humano o máquina, sino colaborativo. Tanto más humanizado y creativo cuanto mayor sea la cualificación y responsabilidad. En lugar de insistir en la IA como una amenaza al puesto de trabajo, hay que abordarla en primera instancia como un como un asistente o copiloto que puede amplificar las capacidades humanas de los empleados para crear más valor a la organización.

La formación, capacitación y reciclaje profesional será clave en este proceso de transición y transformación personal, empresarial y social.

A nivel del sector informático y sus profesionales, la IA ofrece enormes posibilidades de innovación y competitividad. Y frente a las amenazas de desaparición de empleo y deshumanización hay un amplio horizonte de valorización de las personas y profesionales en la organización. Por un lado, amplificando sus capacidades mediante la IA, y por otro, humanizando más que nunca las organizaciones al aligerar los puestos y roles de tareas rutinarias y repetitivas reenfocándolos hacia cometidos más multidisciplinares, creativos y valiosos para la organización.

Hay un enorme reto empresarial y social para gestionar la transición y trasformación por el impacto de la IA de forma ética y socialmente responsable, aprovechando sus beneficios y gestionado y mitigando sus inconvenientes.

Se trata de una nueva trasformación, pero tenemos la ventaja de la experiencia de las grandes trasformaciones laborales, empresariales y sociales acaecidas en las últimas cinco décadas por el impacto de diversas innovaciones y tecnologías informáticas. Y con ello una mejor conciencia de las implicaciones individuales y colectivas, y de nuevas oportunidades que aprovechar y amenazas que evitar.

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