Introducción
El futuro del trabajo en el horizonte 2026–2050 se configura como un proceso complejo en el que confluyen transformaciones tecnológicas, económicas, demográficas y sociales de gran calado. La automatización avanzada, la inteligencia artificial generativa, la transición energética y climática, la reconfiguración geoeconómica global y el envejecimiento de la población son factores que, en conjunto, están redefiniendo las bases mismas de la producción y la organización laboral.
No se trata únicamente de un debate sobre la desaparición de determinadas ocupaciones o el surgimiento de nuevas profesiones, sino de un cambio estructural que afecta a la composición de las tareas, al diseño de los entornos de trabajo y al modo en que la sociedad distribuye valor y bienestar. Diversos informes internacionales han señalado la magnitud del fenómeno.
El reciente informe del Foro Económico Mundial (World Economic Forum; WEF), el Future of Jobs Report 2025, advierte que un 22% de los puestos analizados a escala global experimentará lo que denomina “churn” estructural. Esto es que afectará a más de 170 millones de empleos creados y 92 millones desplazados de aquí a 2030, con un saldo neto positivo de 78 millones.
La Organización Internacional del Trabajo (ILO), por su parte, en su World Employment and Social Outlook 2025, confirma esta dinámica de crecimiento económico moderado, desempleo global estable en torno al 5% y, al mismo tiempo, “desequilibrios persistentes” entre oferta y demanda de habilidades críticas.
La Agencia Internacional de la Energía (IEA) proyecta que la transición hacia energías limpias ya está generando más empleo que el sector fósil, un fenómeno que continuará acelerándose en las próximas décadas.
Finalmente, la División de Población de Naciones Unidas, en su World Population Prospects 2024, muestra cómo el envejecimiento en economías maduras y el crecimiento poblacional en regiones jóvenes determinarán presiones divergentes en salud, cuidados, educación y ocupaciones manuales cualificadas.
La clave analítica no es considerar profesiones enteras como “ganadoras” o “perdedoras”, sino desagregar tareas y funciones. La automatización desplaza principalmente aquellas actividades rutinarias, digitalizables y de baja interacción humana compleja, mientras que la colaboración humano–máquina (“trabajo aumentado”) se convierte en el nuevo estándar en ámbitos de conocimiento y servicios avanzados. La frontera ya no se define en términos de sustitución, sino de hibridación: personas que ensamblan procesos, sistemas y algoritmos para lograr mayor eficiencia, resiliencia y calidad.
Este escenario obliga a replantear dos cuestiones fundamentales. Primero, la necesidad de sistemas de formación y recualificación que operen de manera continua, ágil y masiva: sin “reskilling” sistémico, la transición se traducirá en desigualdades crecientes y tensiones sociales. Segundo, el rediseño del tiempo y la organización laboral: semanas más cortas, trabajo híbrido, turnos inteligentes y nuevas métricas de productividad basadas en resultados más que en presencia.
Estudios recientes, como los pilotos de semana laboral de cuatro días en Reino Unido, documentados por Autonomy y el ESRC, muestran que estas transformaciones son viables cuando se acompañan de rediseño organizativo y tecnológico.
Sobre esta base empírica y conceptual, el presente análisis se organiza en cuatro ejes. El primero identifica las ocupaciones con mayor probabilidad de declive hasta 2030 y los motores que impulsan su reducción. El segundo describe los trabajos que, lejos de desaparecer, se transforman bajo la influencia de la tecnología y las dinámicas demográficas. El tercero proyecta los dominios de empleo con mayor expansión entre 2030 y 2050, anclados en tendencias energéticas, de salud, educativas y urbanas. El cuarto examina las competencias críticas y las nuevas formas de organización del trabajo que permitirán transitar hacia un modelo sostenible y equitativo.
Este artículo analiza cómo evolucionará el trabajo entre 2026 y 2050, identificando ocupaciones en declive, roles en transformación y sectores en expansión. Examina el impacto de la automatización, la transición energética, la demografía y la organización del tiempo, proponiendo competencias y estrategias para adaptarse a un mercado laboral en continua reconfiguración.
En síntesis, lo que está en juego no es solo la supervivencia de ciertas profesiones, sino la capacidad colectiva de diseñar un futuro laboral en el que la tecnología complemente al ser humano, la transición energética genere empleos de calidad, y el tiempo de trabajo se configure como variable de bienestar social y no únicamente de eficiencia productiva.
Trabajos con alta probabilidad de desaparecer (o reducirse significativamente)
La evidencia más robusta sobre declive relativo en 2025–2030 procede del WEF. Entre los roles de caída más rápida aparecen varios clericales y administrativos, tales como auxiliares administrativos/secretarías ejecutivas, contabilidad y nóminas, empleados de banca y cajeros y taquilleros; también teleoperadores y oficios de impresión. ¿Cuáles son los motores? El acceso digital generalizado, IA/información, y robots y sistemas autónomos. A ello se suman envejecimiento laboral y crecimiento económico más lento, que contraen funciones de apoyo estandarizables.
La regla no es “profesión muere”, es “bloques de tareas repetitivas decaen”.
En contabilidad, por ejemplo, las conciliaciones y los cierres rutinarios son crecientemente automatizables, mientras que, en contabilidad analítica, el control interno y la comunicación con negocio ganan peso.
En secretarías, la IA conversacional ya redacta, agenda y resume, pero la gestión de stakeholders y la orquestación de información siguen requiriendo juicio humano.
En banca minorista, la combinación de mobile banking y KYC digital reduce ventanilla, aunque crecen la asesoría patrimonial híbrida y la gestión de riesgos.
Esta “desagregación por tareas” concuerda con la literatura de productividad con IA. Los mayores saltos se producen en tareas de redacción, búsqueda y soporte donde los modelos generan borradores útiles que luego supervisa un humano.
En un experimento real con 5.179 agentes de customer support, el acceso a un asistente generativo elevó la productividad un 14% (y 34% en novatos), mejoró satisfacción del cliente y retención. Los más expertos, en cambio, ya tenían procesos eficientes y el impacto fue menor.
Televenta y cold calling sufren doble presión: prohibiciones regulatorias y el filtrado inteligente de llamadas, además de la capacidad de la IA para segmentar, cualificar y nutrir leads sin intervención humana directa.
Impresión y oficios relacionados retroceden por la digitalización de medios y documentación.
Funcionariado de apoyo jurídico (p.ej., legal secretaries) mengua al automatizarse plantillas y e-discovery, aunque el asesoramiento jurídico complejo se protege.
Atención presencial de taquilla (transporte, espectáculos) cede ante ticketing en apps y pagos sin fricción. Todo ello aparece de forma consistente en las tablas de descenso del WEF.
¿Significa “desaparición total”? No en todos los casos.
Donde la regulación, la confianza o la presencia física son ineludibles (por ejemplo, en caja en comercios de barrio o en ciertos trámites públicos) las ocupaciones no desaparecen, pero se reconfiguran al mínimo eficiente y pasan a ser funciones híbridas (venta+atención, administración+operaciones).
A escala macro, el WEF recuerda que su base cubre 1,18 mil millones de empleos (subconjunto de ILO) y advierte que las conclusiones no son exhaustivas sino orientativas para segmentos globales- Aun así, el patrón de declive clerical se ha consolidado en sucesivas ediciones.
La demanda de eficiencia por “coste de la vida” también inclina la balanza hacia automatizar soporte y tareas de bajo valor repetitivo: el aumento de precios y la desaceleración son citados por los empleadores como transformadores de negocio, con efectos mixtos en creación/destrucción y un sesgo a premiar perfiles de desarrollo de negocio y optimización de cadenas (crecen), mientras retroceden roles de servicios generales.
Conclusión parcial del bloque: los trabajos con mayor probabilidad de encogerse comparten tres rasgos: (1) alto contenido rutinario y digitalizable, (2) baja interacción humana compleja (negociación, cuidado, liderazgo), (3) poco anclaje físico (se pueden deslocalizar).
La protección, cuando existe, proviene de regulación, confianza, interfaz humana valiosa o hibridación con “tareas no replicables” (contexto, criterio, coordinación).
Trabajos con alta probabilidad de seguir y cómo cambiarán
El WEF muestra que, en términos absolutos, crecen roles nucleares de la economía: agricultura (35 millones), construcción, logística y reparto, ventas, procesado de alimentos, gestión y jefaturas de operaciones, docencia (secundaria y universidad), y, por demografía, cuidados (enfermería, atención personal, trabajo social).
Aquí la tecnología no elimina el trabajo, lo reorganiza: sensores, IA y robots optimizan, pero la demanda final (alimento, vivienda, movilidad, educación, cuidado) escala con población, renta y transición climática.
Salud y cuidados crecen por envejecimiento y cronicidad. La automatización entra en diagnóstico asistido, triaje y gestión de camas, pero la relación terapéutica y la coordinación interdisciplinar son intensivas en soft skills. El WEF señala que, en sanidad y sector público, casi la mitad del cambio de tareas viene por aumentación (no por automatización pura), un indicio de modelos de trabajo “humano-en-el-bucle”.
Construcción y oficios técnicos (albañilería, instalaciones, mantenimiento) está lejos de extinguirse y se recalifican hacia eficiencia energética y materiales avanzados, como bombas de calor, fotovoltaica integrada, rehabilitación térmica o gemelos digitales, entre otras tecnologías emergentes. La IEA advierte que plomeros y electricistas pueden reconvertirse rápidamente a ocupaciones de energía limpia (diseño FV, técnicos de bombas de calor) con wage premiums que amortizan pronto la formación, si se acompaña de incentivos.
La docencia, lejos de “ser sustituida por IA”, se amplifica por cohortes jóvenes en regiones en crecimiento y por la necesidad universal de reskilling. El WEF incluye profesorado universitario y de FP entre roles de crecimiento. La docencia cambia a más aprendizaje basado en proyectos, tutorización con IA, labs virtuales y microcredenciales.
Gestión, desarrollo de negocio y Project Management se centra en funciones de orquestación entre silos, que cobran importancia en un contexto de re-shoring / friend-shoring y cadenas fragmentadas. La propia encuesta del WEF encuentra que la fragmentación geoeconómica empuja la demanda de analítica de negocio, estrategia, seguridad y supply chain, y que los empleadores afectados relocalizan más de lo que deslocalizan.
Ciberseguridad y seguridad de negocio plantea dos figuras- Por un lado, el Information Security Analysts y por otro el Security Management Specialists. Ambas figuras se cuelan entre los 15 crecimientos más rápidos, combinando impulsos tecnológicos (superficie de ataque) y geopolíticos.
Ahora bien, “seguirán” no significa “seguir igual”. Se plantean tres cambios transversales:
- Trabajo aumentado: herramientas generativas acortan ciclos de investigación, redacción y diseño. La evidencia causal en productividad (Brynjolfsson, Li y Raymond) muestra ganancias medias del 14% y efectos de compensación: la IA ayuda más al menos experto, homogeneizando la calidad. “Access to the tool increases productivity… by 14% on average, including a 34% improvement for novice workers”.
- Más foco en habilidades no rutinarias: pensamiento analítico y creativo, literacía tecnológica, aprendizaje continuo, resiliencia, y, ojo, redes y ciberseguridad aparecen como top skills en aumento hasta 2030. Cito WEF: “AI and big data, technological literacy y creative thinking” están entre las de mayor crecimiento previsto.
- Estandarización de playbooks y “composición” de trabajo: el trabajo del knowledge worker se fragmenta en prompts, checklists y pipelines donde humanos validan y orquestan. Esto eleva el valor de gestión de riesgos, criterio ético y calidad.
Trabajos con mayor proyección entre 2030 y 2050
Más allá de 2030, proyectar exige anclar tendencias en fuentes robustas (UN, IEA, ILO/OECD) y “traducirlas” a ocupaciones. Propongo siete dominios de empleo tractor 2030–2050:
- Transición energética y climática (mitigación y adaptación). La IEA documenta que el empleo en energías limpias supera en crecimiento al fósil y que manufactura y cadenas de suministro de tecnologías net-cero lideran la creación de empleo. Esta brecha se ampliará con la electrificación (movilidad, climatización) y la resiliencia de infraestructuras (agua, costas, bosques). Perfiles aquí incluidos serían ingeniería de renovables, almacenamiento y redes, técnicos de bombas de calor y FV, gestores de eficiencia, economía circular, seguros y modelización de riesgos climáticos. El WEF ubica ingenieros de renovables, ambientales y especialistas en vehículos eléctricos/autónomos entre los crecimientos más rápidos ya en 2025–2030, una rampa evidente para 2030–2050.
- Salud, cuidados y age-tech. La ONU proyecta envejecimiento acelerado en gran parte del planeta a mitad de siglo. Los sistemas sanitarios y de cuidados serán intensivos en tecnología para la asistencia, diagnóstico aumentado y coordinación social-sanitaria. Aquí los perfiles serían enfermería avanzada, terapias digitales, diseño de entornos accesibles, gestores de casos complejos, bioestadística clínica y psicología de longevidad.
- IA, datos y trust/AI governance. Además de ML/AI engineers y data (que el WEF sitúa arriba del ranking de crecimiento), emerge una constelación 2030–2050 de arquitectos de sistemas aumentados, ingenieros de agents, auditores de modelos, seguridad de IA, AI policy y cumplimiento, diseñadores de interacción humano-IA (UX conversacional) y curadores de conocimiento. La OCDE subraya que la mayoría de trabajadores expuestos a IA no requerirán habilidades avanzadas de IA, pero sí verán cambiar “las tareas y las habilidades requeridas”.
- Ciberseguridad expandida (de IT a OT, identidad y privacy-tech). Con la digitalización de redes energéticas, fábricas, edificios y ciudades, la seguridad pasa del endpoint a la seguridad de sistemas ciberfísicos. Los perfiles en esta línea serían analistas y arquitectos de seguridad, ingenieros de OT security, forense digital, gestores de continuidad. Ya aparece fuerte en 2025–2030 pero la superficie de ataque crecerá más con el 5G/6G e IoT.
- Infraestructuras urbanas inteligentes y diseño de entornos. Ciudades que rehabilitan y electrifican, logística urbana automatizada, y comercio omnicanal reconfiguran profesiones de facility/energy management, BIM/gemelos digitales, planificación urbana de bajas emisiones y diseño de experiencias (retail, salud, cultura) apalancadas por datos y neurociencia aplicada al entorno.
- Educación y reskilling sistémico. La ILO y el WEF convergen: sin re-/upskilling masivo no habrá transición ordenada. Docentes de FP y universidad crecen ya; hacia 2050 veremos arquitectos de aprendizaje, mentores aumentados, diseñadores de microcredenciales y evaluación de skills basada en desempeño. Coursera refleja un indicador potente de demanda: +1.060% en matrículas de cursos GenAI en 2024 (respecto a 2023).
- Agricultura regenerativa y bioeconomía. El WEF detecta crecimiento absoluto de trabajo agrícola por transición y seguridad alimentaria. Hacia 2050 coexisten agro de proximidad digitalizado, biotecnología, proteínas alternativas y gestión de suelos/agua con fuerte componente de sensing y datos.
Competencias críticas y cómo cambiará la organización del trabajo
El WEF proporciona un “atlas” de skills en alza hasta 2030. Entre las que más aumentarán de uso: IA y big data, curiosidad y aprendizaje continuo, pensamiento creativo, literacía tecnológica, pensamiento analítico y redes & ciberseguridad.
En paralelo, se estabiliza, aunque alta, la disrupción de habilidades. El 39% de las habilidades núcleo cambiará de aquí a 2030 (frente a 44% en 2023), en parte porque las empresas ya activaron programas de formación (el 50% de la plantilla ha completado formación como parte de estrategias de aprendizaje a largo plazo).
Traducción práctica de ese mapa a itinerarios formativos:
- Ciencia de datos “para no data scientists”: prompting avanzado, análisis exploratorio con IA, control de calidad de salidas, trazabilidad. Refuerza la tesis OCDE: la mayoría de expuestos a IA no necesitarán ML avanzado, sí rediseñar tareas.
- Ciber-higiene y zero trust para todos los roles conectados.
- Pensamiento sistémico (interdependencias clima-tecnología-economía) y gestión del riesgo.
- Comunicación aumentada (redacción, visualización) y colaboración humano-IA: saber “pedir, verificar y ensamblar”. La evidencia empírica sugiere boost mayor en perfiles junior: la IA “acorta la curva de experiencia”.
- Skills verdes: auditorías energéticas, análisis de ciclo de vida, operación de renovables, gestión de residuos y circularidad. LinkedIn estima que la oferta de talento verde debe duplicarse para 2050 para cumplir objetivos climáticos.
En cuanto a la rotación, horarios, formas de trabajar y estilos organizativos, también habrá un importante cambio.
En el contexto del informe del World Economic Forum (Future of Jobs Report), “churn” significa rotación neta de empleos: es decir, la combinación de los puestos que desaparecen (o se reducen) y los que se crean (o crecen). Con un 22% de “churn” estructural (mezcla de destrucción y creación de empleos en un periodo, que refleja la reconfiguración del mercado laboral) hasta 2030, la movilidad dentro de las empresas y entre sectores será una constante.
El WEF plantea tres estrategias para 2030: recualificar (85%), acelerar automatización (73%) y contratar nuevas skills (70%). “Upskill your workforce” es el componente más señalado.
El trabajo híbrido se ha estabilizado en Europa con variación sectorial. Eurofound documenta la consolidación del modelo híbrido como dominante y prevé escenarios de evolución hacia 2035. La ILO recuerda que las horas y la organización del tiempo impactan salud, seguridad y productividad, y que flexibilidad bien diseñada (cuentas de horas, teletrabajo, turnos adaptativos) reduce despidos en crisis y mejora conciliación; también advierte de límites saludables (descanso, máximos) que no deben diluirse.
Por otra parte, la evidencia acumulada en Reino Unido (4 Day Week Global/Autonomy, estudios académicos ESRC) indica mejoras de bienestar, reducción de burnout (≈60–70%), menor rotación y mantenimiento, a veces aumento, de ingresos cuando se rediseña el trabajo (menos reuniones, más foco). En el piloto UK, 92% de empresas siguió tras el ensayo. Informes recientes apuntan a expansión paulatina del modelo en sectores white-collar y servicios avanzados, con administraciones locales incorporándolo. Esto nos lleva a plantear seriamente la semana de cuatro días (32–36h).
Así mismo, la encuesta WEF detecta que la fragmentación geoeconómica impulsa tanto reshoring como offshoring según industria, con mayor sesgo hacia relocalizar cuando hay restricciones comerciales; esto revaloriza logística, estrategia y seguridad.
El patrón apunta a menos horas medias en sectores de conocimiento (vía diseño organizativo y herramientas de IA) y horas estables o variables en sectores físicos (construcción, salud, logística) por picos de demanda; la ILO documenta que instrumentos flexibles como cuentas de horas suavizan ciclos y preservan empleo.
En cuanto a estilos organizativos, se pasa de jerarquías rígidas a “organizaciones componibles” con equipos pequeños que orquestan personas, agentes de IA y proveedores externos, con playbooks y métricas de calidad. El WEF subraya la importancia de diseñar tecnología que “complemente y mejore, más que sustituir” el trabajo humano, una llamada a invertir en colaboración humano-máquina y en modelos de reparto del valor productivo.
Conclusiones
El futuro del trabajo no será un escenario de desapariciones masivas de profesiones, sino de transformaciones selectivas en las tareas. Los puestos más amenazados son aquellos ligados a funciones clericales estandarizadas, repetitivas y fácilmente digitalizables. La estrategia de defensa profesional pasa por tres caminos: hibridar el rol con tareas humanas de contacto y contexto, dominar herramientas de inteligencia artificial como aliadas de productividad y desplazarse hacia funciones visibles de cliente, cuidado o coordinación, donde la interacción sigue siendo insustituible.
En paralelo, emergen con fuerza los oficios que literalmente construyen y cuidan. La transición energética y la necesidad de resiliencia están generando millones de empleos técnicos vinculados a la electrificación, la rehabilitación y la logística, mientras que la inteligencia artificial abre nuevas fronteras en el diseño, la gobernanza y la seguridad. Al mismo tiempo, el envejecimiento demográfico dispara la demanda de cuidados y docencia, una convergencia que informes de la IEA, la ONU y la ILO señalan con notable claridad.
El gran valor diferencial, sin embargo, no estará en programar modelos complejos, sino en la capacidad de recomponer el trabajo. La mayoría de los trabajadores necesitará aprender a rediseñar cómo ejecuta sus tareas con ayuda de la IA. Los estudios muestran que la productividad se eleva con especial intensidad en quienes parten de menor experiencia, lo que acorta curvas de aprendizaje y redefine trayectorias profesionales.
En este contexto, la formación continua deja de ser opcional: sin un reskilling sistémico no habrá transición posible. El WEF ya observa que la mitad de las plantillas ha pasado por procesos de aprendizaje a largo plazo, y el auge de la alfabetización en inteligencia artificial generativa, con un crecimiento del 1.060% en matrículas de cursos durante 2024 según Coursera, confirma que la sociedad busca herramientas para adaptarse. Integrar estas competencias en la FP, la universidad y el aprendizaje en el puesto de trabajo será una condición de supervivencia.
El tiempo de trabajo también se convierte en un campo de innovación. La evidencia empírica de pilotos en Europa y Reino Unido sugiere que modelos híbridos, semanas de cuatro días y turnos inteligentes funcionan siempre que se acompañen de rediseños profundos de los flujos: menos reuniones, más concentración, automatización de tareas de bajo valor. Cuando se implementan con rigor, los beneficios en salud, retención y productividad son palpables.
Finalmente, queda la cuestión más incómoda: ¿para quién será la productividad generada por la automatización y los algoritmos?
El debate ya no es técnico, sino institucional. Diseñar mecanismos que permitan compartir la prosperidad, ya sea mediante formación financiada, participación en beneficios o estándares que aseguren que la IA complemente en lugar de sustituir, será decisivo para el contrato social del futuro. La tecnología, en última instancia, no dicta el desenlace: somos nosotros quienes decidimos si amplifica nuestras capacidades o erosiona el valor del trabajo humano.
Propuestas de acción
Ante esto, mi agenda mínima (2025–2030) para empresas y políticas públicas es la siguiente:
- Mapa de tareas por rol para identificar qué automatizar, qué aumentar y qué re-asignar.
- Academia interna con rutas de 90 días: IA aplicada, datos para negocio, ciber-higiene, skills verdes.
- Pilotos de semana de 4 días con rediseño de procesos y métricas de servicio.
- Programas de reconversión de oficios a energía limpia (técnicos de bombas de calor, FV), con incentivos y certificación rápida.
- Gobernanza de IA: auditoría de modelos, seguridad, privacidad y calidad en producción.
- Movilidad interna y pasarelas sectoriales (clerical → ops logísticas/atención; retail → energía/instalaciones).
Y una invitación al debate. En 2035, cuando una parte sustantiva del trabajo “cognitivo rutinario” la hagan agentes de IA y las cadenas energéticas sean mayoritariamente limpias, ¿preferiremos capturar ese dividendo en forma de más PIB o de más tiempo libre? La evidencia sugiere que ambas cosas son posibles si rediseñamos el trabajo. ¿Qué combinación de productividad, salario y tiempo de vida queremos consagrar como sociedad?
Referencias
- Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2023). Generative AI at Work (NBER Working Paper No. 31161). National Bureau of Economic Research.
- Coursera. (2024). Global Skills Report 2024. Coursera.
- International Energy Agency (IEA). (2024). World Energy Employment 2024. Paris: IEA.
- International Labour Organization (ILO). (2023). Working Time and Work-Life Balance Around the World. Geneva: ILO.
- International Labour Organization (ILO). (2025). World Employment and Social Outlook: Trends 2025. Geneva: ILO.
- McKinsey Global Institute. (2023). Generative AI and the Future of Work in America. McKinsey & Company.
- OECD. (2024). Artificial intelligence and the changing demand for skills in the labour market. Paris: OECD Publishing.
- United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division. (2024). World Population Prospects 2024. New York: United Nations.
- World Economic Forum. (2025). The Future of Jobs Report 2025. Geneva: WEF.
- 4 Day Week Global / Autonomy. (2023–2025). UK Four-Day Week Pilot Results and follow-ups. Autonomy / 4 Day Week Global / ESRC.