La inteligencia artificial ha entrado en el mercado laboral rodeada de dos relatos opuestos. Uno anuncia despidos masivos; el otro promete productividad, crecimiento y nuevos puestos de trabajo. Un nuevo estudio de Ramp y Revelio Labs añade una capa de datos reales a esa discusión: las empresas de Estados Unidos que más invierten en IA no han reducido plantilla tras adoptarla, sino que han aumentado el empleo en torno a un 10 % durante los dos años posteriores.
El matiz importa. El trabajo no demuestra por sí solo que la IA cree empleo de forma automática, ni sirve para negar que haya ocupaciones y tareas bajo presión. Es un estudio observacional y los propios autores advierten de que las empresas que adoptan IA con más intensidad ya eran más técnicas, pagaban salarios más altos y crecían más antes de incorporarla. Pero sí obliga a cambiar la pregunta: quizá no baste con preguntar cuánto empleo destruirá la IA. Hay que mirar dónde se está creando empleo, en qué empresas y con qué tipo de adopción.
El estudio: 21.559 empresas y gasto real en IA
El trabajo, titulado A New Look at AI’s Impact on Jobs: Firm-Level AI Spending and Workforce Adjustment, combina pagos reales a proveedores de IA registrados por Ramp con datos mensuales de plantilla de Revelio Labs para 21.559 empresas estadounidenses. Esa combinación permite observar no solo si una empresa “podría” estar expuesta a la IA por el tipo de tareas que realiza, sino si realmente está pagando por herramientas de IA y cómo cambia su plantilla después.
La adopción sostenida se define como al menos tres meses consecutivos con 100 dólares o más de gasto mensual en proveedores de IA. Después, los autores separan a las empresas por intensidad: baja intensidad, con 2,78 dólares mensuales de gasto en IA por empleado, y alta intensidad, con 33,67 dólares por empleado. La diferencia es relevante porque los resultados positivos aparecen casi solo en el segundo grupo.
| Indicador de la muestra | Nunca adoptan IA | Baja intensidad IA | Alta intensidad IA |
|---|---|---|---|
| Empresas analizadas | 15.926 | 3.969 | 1.664 |
| Plantilla media | 103,9 | 193,4 | 26,7 |
| Crecimiento anual mediano antes de adoptar | +1,6 % | +5,4 % | +8,9 % |
| Salario medio | 93.847 $ | 103.916 $ | 125.683 $ |
| Empresas en sectores próximos a tecnología | 25,9 % | 50,2 % | 63,8 % |
| Gasto mensual en IA por empleado | — | 2,78 $ | 33,67 $ |
La lectura inmediata es que la adopción de IA no es neutra. Las empresas que entran antes y con más intensidad no se parecen al resto. Son más jóvenes, más técnicas, más productivas o mejor financiadas, y tienen más capacidad para convertir una herramienta en procesos reales. Esa selección limita las conclusiones, pero también explica por qué una simple licencia de chatbot no produce el mismo efecto que una estrategia de adopción seria.
Más empleo total y también más empleo junior
El resultado principal es que las empresas de alta intensidad aumentaron su plantilla total un 10,2 % durante los 24 meses posteriores a la adopción, frente a un cambio no significativo en las de baja intensidad. En los puestos de entrada, el aumento fue incluso mayor: un 12 %. Este dato choca con una de las hipótesis más repetidas en el debate público, según la cual la IA eliminaría primero buena parte del trabajo junior.
| Resultado tras adoptar IA | Baja intensidad | Alta intensidad |
|---|---|---|
| Plantilla total | -0,6 % | +10,2 % |
| Plantilla entry-level | -1,7 % | +12,0 % |
| Plantilla no entry-level | +0,4 % | +7,7 % |
| Managers y superiores | +1,0 % | +6,7 % |
| Ingeniería | -0,4 % | +7,3 % |
| Ventas | -0,5 % | +10,3 % |
| Administración | -0,1 % | +7,8 % |
| Atención al cliente | -2,0 % | +6,3 % |
Los aumentos no se limitan a ingeniería. También crecen ventas, administración, atención al cliente, finanzas y perfiles científicos. Operaciones es la única categoría donde el estudio no encuentra un aumento claro entre los adoptantes intensivos.
| Función profesional | Cambio en empresas con alta intensidad IA |
|---|---|
| Ventas | +10,3 % |
| Administración | +7,8 % |
| Ingeniería | +7,3 % |
| Entry-level engineering | +6,3 % |
| Atención al cliente | +6,3 % |
| Ciencia / perfiles científicos | +5,6 % |
| Marketing | +5,7 % |
| Finanzas | +4,6 % |
| Operaciones | Sin cambio significativo |
El patrón sugiere que las empresas que usan IA de verdad no solo automatizan tareas. También pueden acelerar producto, vender más, atender más clientes, lanzar nuevas líneas o reducir costes internos de forma que contratar más personas vuelva a tener sentido. Eso no elimina el riesgo de sustitución en tareas concretas, pero desplaza el debate desde el puesto aislado hacia la capacidad de crecimiento de la empresa.
España, Europa y EEUU: adopción parecida, efectos aún desiguales
La comparación internacional deja una fotografía interesante. España, la Unión Europea y Estados Unidos se mueven ya alrededor del 20 % de empresas que declaran usar IA, aunque las metodologías no son idénticas. En España, el INE sitúa el uso de IA en el 21,1 % de las empresas con 10 o más empleados en el primer trimestre de 2025, 8,7 puntos más que un año antes. En la Unión Europea, Eurostat calcula un 19,95 % en 2025 para empresas con 10 o más personas ocupadas. En Estados Unidos, el Census Bureau estima que el uso de IA se movió entre el 17 % y el 20 % entre diciembre de 2025 y mayo de 2026, con un 19,8 % en el periodo cerrado el 3 de mayo de 2026.
| Territorio | Indicador comparable | Último dato citado | Lectura |
|---|---|---|---|
| España | Empresas de 10 o más empleados que usan IA | 21,1 % en T1 2025 | Ligeramente por encima de la media UE; fuerte subida anual. |
| Unión Europea | Empresas de 10 o más personas ocupadas que usan IA | 19,95 % en 2025 | La adopción sube 6,47 puntos frente a 2024. |
| Estados Unidos | Empresas que usan IA según BTOS | 19,8 % en mayo de 2026 | Nivel parecido, aunque la encuesta y la base empresarial no son idénticas. |
| OECD | Empresas que declaran usar IA en países con datos disponibles | 20,2 % en 2025 | La adopción empresarial se ha más que duplicado desde 2023. |
La coincidencia alrededor del 20 % puede llevar a una lectura engañosa. No todas las adopciones son iguales. En Europa, Eurostat muestra que el uso de IA llega al 55,03 % entre las grandes empresas, pero baja al 17 % entre las pequeñas. En Estados Unidos, el Census Bureau también observa una brecha por tamaño: el 37 % de las empresas con al menos 250 empleados usaban IA, frente a menos del 20 % entre las de cuatro o menos trabajadores.
| Brecha por tamaño | Pequeñas / micro | Medianas | Grandes |
|---|---|---|---|
| Unión Europea, empresas que usan IA | 17,0 % en pequeñas | 30,36 % en medianas | 55,03 % en grandes |
| Estados Unidos, empresas que usan IA | Menos del 20 % en firmas de 4 o menos empleados | 32 % en firmas de 100 a 249 empleados | 37 % en firmas de 250 o más empleados |
| España, empresas de menos de 10 empleados | 13,4 % usan IA | — | — |
España encaja bien en esa brecha. El INE señala que el 21,1 % de las empresas con 10 o más trabajadores usan IA, pero entre las empresas de menos de 10 empleados el porcentaje baja al 13,4 %. Por sectores, los servicios lideran con un 25,7 %, frente al 17,5 % de industria y el 11,4 % de construcción.
| España, T1 2025 | Uso de IA |
|---|---|
| Total empresas de 10 o más empleados | 21,1 % |
| Servicios | 25,7 % |
| Industria | 17,5 % |
| Construcción | 11,4 % |
| Empresas de menos de 10 empleados | 13,4 % |
| Comunidad de Madrid | 30,1 % |
| Cataluña | 25,6 % |
| Castilla-La Mancha | 11,1 % |
La distancia territorial también importa. Según los datos del INE, Madrid alcanza el 30,1 % de empresas que usan IA, Cataluña el 25,6 % y Castilla-La Mancha el 11,1 %. La IA, por tanto, no solo separa a grandes y pequeñas empresas. También puede ampliar diferencias entre regiones con más servicios tecnológicos, sedes corporativas y talento digital, y regiones con más peso de actividades menos digitalizadas.
El empleo crecerá donde haya capacidad de adopción
El dato de Ramp y Revelio Labs no debe leerse como una garantía de que la IA será positiva para todo el mercado laboral. De hecho, el propio estudio muestra que las ganancias se concentran sobre todo en el sector Information, que incluye muchas empresas de software, internet, medios y tecnología. En ese grupo, los adoptantes de alta intensidad aumentan su plantilla un 13,4 %. En otros sectores, los resultados son más débiles o no estadísticamente significativos.
| Sector en el estudio de Ramp/Revelio | Baja intensidad IA | Alta intensidad IA |
|---|---|---|
| Information | -2,8 % | +13,4 % |
| Servicios profesionales y técnicos | -3,5 % | +7,1 % |
| Finanzas y seguros | +6,0 % | -3,0 % |
| Industria, comercio, logística y recursos | +0,8 % | -0,5 % |
| Salud, educación y servicios públicos | -5,4 % | +5,3 % |
| Consumo, administración, real estate y otros servicios | +1,5 % | -1,2 % |
Esta concentración conecta con los datos europeos. Eurostat muestra que el sector de información y comunicación es el que más usa IA en la Unión Europea, con un 62,52 % de empresas, seguido por actividades profesionales, científicas y técnicas, con un 40,43 %. En el resto de actividades, la adopción queda por debajo del 25 %.
Ahí aparece el verdadero reto para España y Europa. Si las ganancias de empleo se concentran primero en empresas tecnológicas, con capacidad técnica y procesos preparados para integrar IA, el riesgo no es solo la destrucción de puestos. El riesgo es que el nuevo empleo y la productividad se concentren en un grupo reducido de compañías, sectores y territorios.
El Banco de España ya apuntó en 2025 que casi el 20 % de las empresas españolas encuestadas usaban IA, pero que la mayoría seguía en fase de experimentación. También identificó tres obstáculos: falta de personal cualificado, costes de implantación y disponibilidad de datos. Esa barrera explica por qué comprar licencias no basta. La IA útil exige datos ordenados, procesos claros, seguridad, integración con sistemas internos y equipos capaces de cambiar la forma de trabajar.
Menos apocalipsis y más política industrial
El estudio estadounidense invita a desconfiar de los titulares que atribuyen cualquier despido a la IA. Algunas empresas pueden utilizar la tecnología como explicación cómoda para ajustes que responden a costes, mercado, financiación o cambios de estrategia. Pero también sería un error pasar al optimismo automático. Que las empresas intensivas en IA crezcan más no significa que todas vayan a hacerlo.
Para una empresa española o europea, la pregunta práctica no es “¿tenemos IA?”, sino “¿tenemos una forma real de convertirla en productividad?”. La diferencia entre baja y alta intensidad del estudio es una pista: los resultados no aparecen en quienes apenas gastan o prueban herramientas de forma superficial. Aparecen donde hay inversión sostenida y rediseño de procesos.
Esto afecta a directivos, trabajadores y responsables públicos. Para los directivos, la adopción de IA no debería tratarse como una compra de software, sino como un rediseño de procesos. Para los trabajadores, la señal no es abandonar sectores expuestos, sino buscar empresas capaces de usar IA para crecer. Para las administraciones, el reto es evitar que la adopción quede limitada a grandes corporaciones, tecnológicas y regiones con más músculo digital.
La comparación entre España, Europa y EEUU deja una conclusión sencilla: la adopción ya ronda el 20 %, pero la fase decisiva empieza ahora. El impacto laboral no dependerá solo de cuántas empresas digan que usan IA. Dependerá de cuántas sean capaces de usarla con intensidad, integrar herramientas en operaciones reales y crear nuevos puestos alrededor de esa productividad.
La IA puede destruir tareas. También puede crear demanda, acelerar productos y hacer más valioso el trabajo complementario. El mercado laboral no se moverá en bloque. Se partirá entre empresas que convierten la IA en crecimiento y empresas que se quedan en pruebas, titulares y licencias infrautilizadas.
Preguntas frecuentes
¿El estudio demuestra que la IA crea empleo?
No de forma causal absoluta. Muestra una asociación fuerte entre adopción intensiva de IA y aumento de plantilla en empresas estadounidenses comparables, pero los autores advierten de que las empresas adoptantes ya eran diferentes antes de usar IA.
¿España está retrasada en adopción de IA?
No según los datos más recientes del INE y Eurostat. España aparece ligeramente por encima de la media de la UE en empresas de 10 o más empleados, aunque con brechas claras por tamaño, sector y territorio.
¿Qué empresas tienen más probabilidades de crear empleo con IA?
Según el estudio de Ramp y Revelio Labs, las que invierten de forma sostenida, tienen mayor capacidad técnica y pertenecen a sectores como información, software, internet, medios y servicios profesionales.
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