- Las empresas están acelerando la inversión en inteligencia artificial para crecer, mientras persiste una brecha de confianza y preparación entre directivos y trabajadores.
- Los agentes de IA autónomos transforman tareas, roles y flujos de trabajo, creando nuevos perfiles profesionales y cambiando la forma de organizar los equipos.
- El impacto en el empleo se basa en una gran redistribución de funciones: se destruyen algunos puestos, se crean muchos otros y casi todos se transforman.
- La formación continua, la gobernanza sólida y la protección regulatoria son condiciones clave para que la IA mejore el trabajo en lugar de aumentar la inseguridad laboral.
La irrupción de la inteligencia artificial en las empresas ya no es ciencia ficción ni un tema de futuristas: está remodelando el trabajo de millones de personas en 2026. Desde grandes bancos hasta pymes de servicios, pasando por fábricas, hospitales y departamentos de marketing, la IA ha pasado de ser un experimento en laboratorio a un ingrediente básico del día a día en las organizaciones.
Esta transformación viene cargada de oportunidades, pero también de miedos muy palpables. Directivos y trabajadores no la ven igual: mientras unos hablan de crecimiento y productividad, otros sienten incertidumbre sobre su puesto, sus competencias y su futuro. Entender qué está cambiando exactamente, qué empleos se verán más afectados y qué habilidades se necesitarán es ya una cuestión de supervivencia profesional y de competitividad empresarial.
Panorama general: inversión masiva en IA y brecha entre directivos y plantilla
En los últimos años, los números hablan claro: alrededor del 78 % de las compañías españolas planea aumentar su inversión en inteligencia artificial, una cifra muy alineada con la media europea, donde el porcentaje ronda el 84 %. Países como Irlanda, Italia o Alemania van aún más lanzados, con previsiones de incremento de gasto superiores al 87 %.
Lo interesante es que estas inversiones ya no se justifican tanto por «recortar costes» como por impulsar ingresos, innovar y ganar ventaja competitiva. Ocho de cada diez líderes europeos encuestados consideran que la IA es, sobre todo, una palanca de crecimiento, no solo un mecanismo para adelgazar plantillas.
Sin embargo, cuando bajamos de la planta noble al resto de la organización, el relato cambia. Cerca del 92 % de los directivos confía en el impacto positivo de la IA en su empresa, pero solo alrededor del 68 % de los empleados comparte esa visión. Esa brecha de casi 25 puntos se traduce en preocupación por despidos, falta de formación y decisiones automatizadas poco transparentes.
De hecho, el sentimiento de seguridad laboral se está erosionando: si en verano más de la mitad de los trabajadores decía sentirse tranquilo respecto a su puesto, unos meses después esa cifra había caído por debajo del 50 %. Solo uno de cada cuatro empleados declara utilizar herramientas de IA con confianza, al tiempo que muchos perciben que la comunicación desde la dirección sobre cómo les afectará la IA es insuficiente o directamente inexistente.
Los expertos coinciden en que el verdadero cuello de botella ya no es tecnológico, sino cultural y humano: sin explicar bien los cambios, invertir en capacitación práctica y dar voz a la plantilla en el diseño de los proyectos, la adopción de IA se frena, por muy avanzadas que sean las herramientas.
Cómo será el trabajo en 2026: modelo híbrido, IA como copiloto y foco en las personas
De cara a 2026, la foto del entorno laboral se aclara: las empresas están consolidando el trabajo híbrido y flexible, y empiezan a mirar a sus empleados no solo como un coste, sino como una de sus mayores inversiones estratégicas. La discusión ya no es tanto «desde dónde se trabaja» como «cómo se colabora» y «con qué herramientas».
La productividad y el compromiso dependen cada vez menos del lugar físico y más de la coordinación entre equipos, el uso de datos y la integración de la IA en los flujos de trabajo. Plataformas de espacios flexibles y coworking, combinadas con soluciones de colaboración digital y automatización inteligente, son el nuevo estándar para organizaciones de todos los tamaños.
En este escenario, la inteligencia artificial deja de ser un simple asistente que responde a preguntas para convertirse en un auténtico copiloto del trabajo diario. Los estudios apuntan a que, para este año, cerca del 40 % de las aplicaciones empresariales incorporarán agentes de IA especializados, frente a menos del 5 % hace muy poco tiempo. Es una expansión de más del 800 % en apenas un par de años.
Ahora bien, los resultados todavía son desiguales: consultoras como Gartner y McKinsey advierten de que solo una fracción pequeña de las inversiones actuales en IA está logrando un impacto transformador. Muchas compañías han desplegado soluciones generativas, pero reconocen que aún no ven un efecto claro en ingresos o margen, lo que se conoce como la «paradoja de la IA generativa».
La clave, señalan, es que la tecnología por sí sola no cambia nada si no se acompaña de rediseño de procesos, nuevos roles, gobernanza sólida y una apuesta seria por reskilling. Dicho llano: no basta con meter IA en los sistemas, hay que cambiar la manera de trabajar.
De asistentes a agentes de IA: qué cambia realmente en el puesto de trabajo
Uno de los giros más importantes que veremos en 2026 es el salto de los asistentes de IA tradicionales a agentes de IA autónomos que actúan como «compañeros de equipo». No hablamos solo de chatbots que redactan un email si se lo pides, sino de sistemas capaces de planificar, ejecutar múltiples pasos y tomar decisiones dentro de unos límites definidos.
La diferencia se entiende mejor con un ejemplo: un asistente como los copilot actuales se limita a generar un borrador de correo cuando se lo solicitas. Un agente de IA, en cambio, puede vigilar tu calendario, detectar conflictos, reprogramar citas, avisar a los asistentes y actualizar la documentación relacionada sin pedirte permiso en cada paso, siempre que le hayas marcado los criterios y topes.
Estudios conjuntos de escuelas de negocio y grandes consultoras reflejan que más de tres cuartas partes de los líderes ya describen a estos agentes como «coworkers» y no como simples herramientas. Eso implica que se les empieza a ver como una nueva categoría de talento digital que trabaja codo con codo con las personas.
En la práctica, ya hay casos reales en sectores como la banca, donde proyectos de modernización de sistemas heredados se han acelerado drásticamente al organizar escuadrones de agentes de IA especializados: unos analizan documentación, otros generan APIs, otros detectan dependencias técnicas. Los desarrolladores humanos pasan a un rol de supervisión, diseño y garantía de calidad, en lugar de dedicar horas a tareas repetitivas.
En atención al cliente, las previsiones apuntan a que la IA conversacional podría ahorrar decenas de miles de millones en costes laborales en los próximos años y que los canales de autoservicio superarán al teléfono y al correo como vía principal de contacto. A la vez, tecnologías de «agent assist» apoyarán a los agentes humanos, sugiriendo respuestas y próximas acciones en tiempo real.
Tipos de agentes de IA que convivirán con los trabajadores
El ecosistema de agentes de IA que se está formando es variado y cada categoría tiene implicaciones distintas para el empleo. Las tendencias para los próximos años apuntan a cinco grandes tipos de agentes que se harán habituales en las empresas.
Por un lado están los agentes especializados en tareas concretas, que dominarán el panorama a corto plazo. Estos sistemas se encargan de funciones bien acotadas con bastante autonomía: escribir y depurar código, analizar grandes volúmenes de datos para extraer insights, gestionar incidentes de TI detectando, diagnosticando y resolviendo fallos, etc.
A diferencia de los asistentes paso a paso, estos agentes reciben un objetivo general y determinan por sí mismos los pasos necesarios para alcanzarlo. Un agente de programación, por ejemplo, puede ir desde analizar requisitos hasta diseñar arquitectura, implementar, probar y documentar sin que un humano le indique cada microtarea.
La siguiente etapa serán los agentes colaborativos dentro de una misma aplicación. Imagina una plataforma de proyectos donde uno de ellos planifica hitos, otro asigna recursos y un tercero gestiona riesgos. Intercambian información y ajustan el plan en tiempo real según cambian las prioridades, elevando solo los dilemas complejos a un manager humano.
Más adelante surgirán ecosistemas de agentes que operan a través de múltiples herramientas y plataformas: CRM, email marketing, analítica, ERP, etc. Desde la perspectiva del usuario, en lugar de saltar entre aplicaciones, marcará objetivos de alto nivel y será el sistema quien orqueste todo el flujo de extremo a extremo.
En paralelo aparecerán los llamados Guardian Agents, o agentes supervisores, cuyo trabajo será vigilar al resto: monitorear comportamientos anómalos, asegurar que se respetan las políticas y bloquear decisiones que supongan un riesgo legal, ético o reputacional antes de que lleguen a clientes o autoridades.
Finalmente, tendremos la vertiente física de la IA: robots, vehículos autónomos, drones y dispositivos conectados capaces de percibir y actuar en el mundo real. Hoy se usan ya en manufactura, logística o sanidad, pero su despliegue masivo sigue limitado por el coste del hardware, la autonomía energética y las exigencias regulatorias de seguridad.
Impacto en el empleo: destrucción, creación y transformación de puestos
Una de las preguntas estrella es si la IA acabará con el trabajo tal y como lo conocemos. Los datos más sólidos apuntan a un fenómeno complejo: millones de puestos se transformarán, una parte se destruirá y otra muy relevante se creará desde cero.
El Foro Económico Mundial calcula que, de aquí a 2030, podrían desaparecer alrededor de 92 millones de empleos a nivel global, pero se crearían unos 170 millones nuevos, con un saldo neto positivo de 78 millones. Es decir, el problema no es la falta de trabajo, sino la distancia entre los perfiles que se destruyen y los que se generan.
Por su parte, McKinsey estima que aproximadamente el 57 % de las horas de trabajo actuales son técnicamente automatizables con las tecnologías disponibles. Eso no significa que todas vayan a ser automatizadas, pero sí que existe un potencial enorme para que la IA asuma tareas físicas rutinarias, procesamiento de datos y parte del trabajo cognitivo repetitivo.
Los efectos varían mucho según sector y tipo de tarea. Labores físicas intensivas, como conducir, trabajar en construcción, cocina industrial o apoyo sanitario básico, ya están viendo cómo la automatización física y la IA aumentan o sustituyen ciertas funciones. En atención al cliente, administración, análisis de datos básicos o back office, la presión de la automatización será especialmente fuerte.
Al mismo tiempo, crecen con fuerza las oportunidades en roles tecnológicos (especialistas en IA, big data, ciberseguridad, ingeniería fintech), en la transición verde (energías renovables, vehículos autónomos, sostenibilidad) y en la propia gestión de esta nueva «fuerza laboral digital». Se demandan perfiles capaces de diseñar, supervisar y orquestar agentes de IA, no solo de programarlos.
En países como España, la preocupación social es intensa: encuestas recientes del CIS revelan que más de la mitad de la población cree que la IA incrementará el paro y expertos nacionales estiman que entre el 7 % y el 9 % de los empleos podrían verse directamente afectados. Pero esos mismos informes insisten en que surgirán muchos más trabajos nuevos, siempre que empresas y administraciones tomen en serio el reskilling.
Nuevos perfiles y estructura de equipos en la era de los agentes de IA
Conforme la IA se incrusta en procesos clave, las compañías empiezan a reorganizar sus organigramas. Aparecen equipos de «Agent-Ops» u operaciones de agentes, similares a lo que fueron los equipos DevOps o MLOps en su momento, encargados de entrenar, monitorizar y mejorar continuamente los sistemas autónomos.
Dentro de estos equipos emergen varias familias de roles. Por un lado están los supervisores «en forma de M», profesionales generalistas con conocimiento suficiente en varios dominios de negocio y manejo fluido de IA. Su función es coordinar la fuerza laboral híbrida (humana + agentes), detectar cuellos de botella en los flujos automatizados y tomar decisiones sobre excepciones y prioridades.
Por otro lado, tenemos a los expertos «en forma de T»: especialistas profundos en un área (seguros, salud, finanzas, logística…) con una base amplia de comprensión de IA. Son quienes rediseñan los workflows, marcan los límites dentro de los cuales operan los agentes y se encargan de los casos especialmente complejos, ambiguos o de alto riesgo.
También se consolidan los trabajadores de primera línea potenciados por IA: enfermeras, comerciales, personal de recursos humanos, técnicos de campo, etc. En lugar de pasar la mitad del día rellenando sistemas, delegan documentación, búsqueda de datos y tareas administrativas en agentes, y se focalizan en lo que solo ellos pueden aportar: trato humano, empatía, negociación, creatividad.
Junto a estos perfiles troncales florecen otros más específicos: ingenieros de prompts orientados a agentes, orquestadores de agentes que coordinan sistemas multiagente, diseñadores de puntos de intervención humana (human-in-the-loop), especialistas en gobernanza y regulación de IA, analistas de rendimiento de agentes, responsables de ética de IA y gestores de «plantillas digitales» que administran el ciclo de vida de los agentes dentro de la empresa.
Lo significativo es que muchos de estos puestos no exigen ser programador de alto nivel. La evidencia de proyectos piloto muestra que empleados sin background técnico, pero con conocimiento de negocio y capacidad de aprender herramientas, pueden gestionar workflows agénticos tan rápido como ingenieros tradicionales.
Habilidades clave y formación: quién se quedará fuera si no se actualiza
El gran cuello de botella para desplegar agentes de IA no es la disponibilidad de modelos, sino la brecha de capacidades dentro de las organizaciones. Más del 60 % de los ejecutivos reconoce que la falta de talento adecuado es el principal obstáculo para escalar proyectos de IA.
Encuestas globales sitúan las brechas de habilidades como la barrera número uno para la transformación empresarial de aquí a 2030, señaladas por casi dos tercios de los empleadores. Y no solo se trata de conocimientos técnicos: la vida media de las competencias se acorta tanto que la única estrategia viable es el aprendizaje continuo.
En España, la mayoría de empresas que están tomando esto en serio ha empezado por formar a su plantilla en conceptos básicos de IA y data y por lanzar programas de reskilling para los colectivos más expuestos. Aun así, los propios informes muestran que más de ocho de cada diez organizaciones a nivel mundial todavía no han rediseñado a fondo sus puestos ni sus flujos de trabajo para integrar de verdad la IA, lo que limita el retorno de la inversión.
Entre las capacidades prioritarias destacan la alfabetización digital aplicada a IA (saber qué hace, qué no hace y cómo interpretarla), la ingeniería de instrucciones o prompts, el pensamiento analítico y crítico para cuestionar resultados, y habilidades humanas como comunicación, adaptabilidad e inteligencia emocional.
Para los directivos, además, se vuelve imprescindible aprender a decidir con apoyo de IA: entender escenarios, probabilidades, sesgos y limitaciones en lugar de delegar ciegamente en el algoritmo. Para los profesionales individuales, la clave estará en combinar su saber sectorial con la fluidez en herramientas de IA que les permitan trabajar más rápido, mejor y con más impacto.
El problema es que el tiempo corre: estimaciones de firmas de talento calculan que decenas de millones de trabajadores a nivel global corren riesgo de quedarse atrás porque es poco probable que reciban la reconversión que necesitan a tiempo. En ingeniería y perfiles técnicos, se calcula que hasta el 80 % requerirá upskilling antes de 2027 tan solo para no perder el paso.
Gobernanza, regulación y confianza: condiciones para que la IA funcione en el trabajo
Con la creciente autonomía de los agentes, la cuestión ya no es solo qué pueden hacer, sino qué deben hacer, bajo qué reglas y con qué controles. Aquí Europa y España están jugando un papel especial, con marcos normativos que buscan proteger a los trabajadores y garantizar un uso responsable.
Un ejemplo claro es la normativa europea sobre trabajo en plataformas y decisiones automatizadas, que obliga a mantener supervisión humana en cuestiones como contratación, evaluación del desempeño o despidos. España tiene el reto de trasponer estas obligaciones antes de finales de 2026, lo que impactará directamente en cómo se diseñan los sistemas de recursos humanos basados en IA.
Al mismo tiempo, muchas empresas señalan la regulación y la gobernanza como una de las principales barreras para adoptar IA generativa a gran escala, especialmente en sectores regulados como finanzas o salud. Casi la mitad de las compañías españolas cita este punto como freno, junto con la preocupación por el uso de datos propietarios.
Firmas de análisis como Gartner alertan de que, si no se establecen «guardarraíles» robustos, un cuarto de las brechas de seguridad empresariales podría estar vinculado al abuso de agentes de IA en los próximos años, y se prevé un aumento considerable de litigios por daños causados por sistemas mal gobernados.
Los marcos de referencia académicos y empresariales coinciden en cuatro pilares para una gobernanza seria: responsabilidad compartida (creadores, desplegadores y usuarios comparten la rendición de cuentas), monitoreo continuo y auditoría a la velocidad a la que operan los agentes, definición explícita de roles y límites (qué puede y qué no puede hacer cada agente) y trazabilidad de decisiones mediante registros que permitan revisar qué hizo el sistema, con qué datos y bajo qué criterios.
En Europa, además, la confianza ciudadana exige transparencia sobre el uso de los datos y explicabilidad razonable de las decisiones automatizadas, especialmente en contextos sensibles: crédito, seguros, empleo, salud o servicios públicos. Sin esa confianza, la resistencia interna y social a la IA puede frenar sus beneficios tanto o más que la falta de tecnología.
En paralelo, la propia madurez de las empresas españolas en IA va de la mano de su avance en gobernanza. Cada vez más directivos entienden que sin políticas claras, estructuras de control y cultura de responsabilidad, la IA puede convertirse en un riesgo estratégico en lugar de una ventaja.
Todo este conjunto de tendencias dibuja un escenario muy distinto al de hace apenas unos años: la IA ya no es un experimento periférico, sino un componente estructural del trabajo, de la economía y de la carrera profesional de millones de personas. Quien logre combinar inversión tecnológica con formación continua, diseño responsable de agentes y diálogo honesto con su plantilla será quien saque verdadero partido a la inteligencia artificial en 2026 y más allá, mientras que quienes se limiten a «instalar herramientas» sin cambiar nada más tendrán difícil competir en un mercado cada vez más exigente.