7 de octubre de 2026 # McKinsey: Once millones de personas tendrán que cambiar de profesión, y solo una de cada siete lo tiene fácil  ## Resumen ejecutivo *Este artículo es largo. Aquí va lo esencial en cinco minutos. Si te interesa el detalle, el artículo completo empieza justo debajo.* *No es un mero resumen del informe Workforce in Motion de McKisney. Además he añadido análisis propios y reflexiones de Máquina y referencias con datos del INE y Funcas (para España), Anthropic, informes anteriores de McKinsey, Yale, Harvard, Burning Glass Institute y la Reserva Federal de Chicago.* **La idea en una frase.** McKinsey calcula que en Estados Unidos habrá trabajo en 2035, pero 11 millones de personas tendrán que cambiar de profesión. Y a la mayoría no la frena no saber hacer el trabajo nuevo, sino **un título, un sueldo o la distancia**.  **1. Las cuentas salen positivas, pero son supuestos.** La máquina podrá hacer, o ayudar mucho, en el 54% de las horas de trabajo de hoy. De cada diez de esas horas, seis no se convierten en menos gente: sale más barato y se hace más, aparecen tareas nuevas, leyes y convenios frenan el despido, y desaparecen horas extra. Queda un 21% menos de trabajo, unos 36 millones de empleos equivalentes. No son despidos, son jornadas sumadas. Como aparecen 41 millones de empleos nuevos, el saldo es de 5 millones más. Ojo: ese total no lo calcula McKinsey, lo toma de la previsión del Gobierno. **2. Casi todos cambiarán cómo trabajan, pocos de profesión.** De esos 36 millones, 25 se compensan dentro de la misma profesión. Más del 70% de los trabajadores dedicará más del 15% de su tiempo a tareas distintas. Y en muchos trabajos aparece una tarea nueva: vigilar lo que hace la IA. Un cajero le dedicaría una cuarta parte de su día. Máquina avisa, en sus reflexiones, de que esa tarea es justo de las más fáciles de automatizar después. **3. Once millones tienen que cambiar de profesión, y el golpe cae abajo.** Es el 7% de los trabajadores. Tres de cada cuatro vienen de administración, comercio y transporte. El 70% del empleo que cae está en el 40% que menos cobra. Harían falta 3,6 veces más saltos de un sector a otro de lo normal, durante diez años seguidos. Con el COVID hubo un ritmo parecido, pero solo dos o tres años. **4. Solo uno de cada siete tiene camino fácil.** Para cada persona, McKinsey mira cuánto de lo que sabe le sirve en el destino, si mantiene el sueldo y cuánto tarda en sacar el título. Un 14% tiene camino directo, un 41% sinuoso y un 45% sin asfaltar. Entre los que menos cobran, solo un 10% tiene camino directo. Entre los que más cobran, casi un 40%. **5. Lo que frena es un título, el sueldo o la distancia.** El 85% del empleo que crece requiere un título, y en el 47% lo pide la empresa, no la ley. Una cuarta parte de ese empleo está mal pagado. Y tres de cada cuatro puestos son presenciales. Un curso te enseña a hacer el trabajo, pero no resuelve ninguna de las tres cosas. **6. El informe cojea en varios sitios.** Las cifras de McKinsey cambian bastante de un informe a otro desde 2017. Fuera del informe, otros que también están midiendo lo que ya pasa (Yale, la Reserva Federal de Chicago) no ven todavía cambios claros en el conjunto. Stanford sí ve un golpe en los jóvenes de 22 a 25 años: un 13% menos de empleo en los trabajos más expuestos a la IA. Puede que el ajuste sea, sobre todo, no contratar al siguiente junior. Y Funcas, con otro modelo, sale para España con el signo contrario: unos 400.000 empleos menos.  **7. En España el camino sería más duro.** Con datos del INE, fuera del informe: hay 2,2 millones de administrativos, y dos de cada tres son mujeres. Una administrativa gana de media unos 30.000 euros brutos al año. En cuidados, unos 19.500, un 35% menos. Y necesita un certificado de 600 horas. Con las propias reglas de McKinsey, ese camino estaría sin asfaltar. Aquí la barrera del lugar se llama alquiler. A favor tenemos el paro, que cubre un 80% de los ingresos netos, frente al 55% de Estados Unidos. **8. Qué puede hacer una empresa esta semana.** El 47% está en sus manos. **Quitar el título de las ofertas donde no lo exigen ni la ley ni el trabajo**, y cambiar también cómo se elige, porque casi la mitad de las empresas que lo quitaron siguió contratando igual. Elegir un tipo de trabajo que vaya a encoger y buscar dentro un puesto que crezca al que se pueda llegar desde ahí. Y medir cuánta gente acaba en el puesto nuevo, no cuánta hace el curso. --- ## Entendiendo Workforce in Motion, de McKinsey *Aquí empieza el artículo completo.* *McKinsey ha hecho la cuenta de cómo cambia el empleo en Estados Unidos hasta 2035. Sale con más empleos de los que se pierden, pero con 11 millones de personas que tienen que cambiar de profesión. Y **lo que las frena muchas veces no es no saber hacer el trabajo**.* Lo contaba en la [[Newsletter/2026/96-reciclar-a-la-gente-es-el-plan-de-todos|newsletter de agosto]]. Cuando en un comité de dirección sale el tema del empleo y la IA, alguien dice "habrá que reciclar al personal". Y todo el mundo asiente. Allí la pregunta era si reciclar a la gente sirve de algo. Este informe va a la siguiente: reciclar a la gente, ¿hacia qué trabajo? ¿Y qué le impide llegar? Se llama *[Workforce in motion](https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/Workforce-in-motion-Skills-and-pathways-to-future-jobs-in-the-United-States)*, lo ha publicado en septiembre el McKinsey Global Institute y tiene 82 páginas. La respuesta que da va bastante contra la intuición. Muchas veces, lo que corta el paso de una profesión a otra no es no saber hacer el trabajo. Es **un título, un sueldo o la distancia**. Esto lo hemos trabajado entre Máquina y yo. Lo que va en el cuerpo es del informe salvo cuando digo lo contrario. Cuando opino, lo firmo. Lo que viene de otras fuentes va marcado como **fuera del informe**. Y las ideas de Máquina van en un recuadro con su nombre. ## Cuatro trabajos por dentro  El informe coge cuatro trabajos y enseña cómo se reparte su día hoy y en 2035. **El cajero** encoge y cambia a la vez. En Estados Unidos hay unos 2,9 millones y en 2035 serían 2,4, un 17% menos. Pero los que quedan no hacen una versión pequeña del trabajo de hoy. Pasar artículos y cobrar, que hoy es casi dos tercios de su tiempo, baja al 13%. Atender a clientes sube a la mitad del día. Y aparece una tarea nueva: **vigilar y gestionar la IA, un 26% de su tiempo**. Revisar descuadres de las cajas automáticas, atender alertas de robo, resolver fallos cuando el sistema se cuelga. **El suscriptor de seguros** (quien decide si la aseguradora acepta un riesgo y a qué precio) es el caso contrario. Hoy hay 57.000 y en 2035 seguirían siendo 57.000. La IA le recoge y le resume los datos. Busca menos y juzga más. Vigilar la IA le ocupa un 27% del tiempo. La plantilla no baja porque crece el volumen, y alguien tiene que responder de cada precio. **El profesor de secundaria** apenas cambia en número, de 367.000 a 350.000, sobre todo porque habrá menos alumnos. Pero también le aparece la tarea nueva: revisar lo que hace la IA, un 12% de su tiempo. **El camionero** es el que más me ha sorprendido. Pasaría de 1,3 a 1,5 millones. La IA se lleva el papeleo y las rutas. Él conduce y carga más. > [!note] Reflexión de Máquina > La habilidad que más sube en las ofertas es saber trabajar con IA: según el informe, su demanda se ha multiplicado por 11 desde 2022. Pero es también la que hace que la automatización vaya más deprisa. Y las tareas nuevas del cajero, el suscriptor y el profesor consisten en revisar alertas, validar resultados y resolver excepciones. Y es el tipo de tarea que más se presta a automatizar. Fuera del informe, el índice económico de Anthropic de septiembre de 2025 encontró que en el uso de Claude que hacen las empresas por API, el 77% es automatización: la IA hace la tarea, no solo ayuda. Lo que hoy cuenta como compensación puede ser lo siguiente que se automatice, y el informe lo da por empleo ganado para toda la década. De ahí sale otra cifra: **más del 70% de los trabajadores tendrá que dedicar más del 15% de su tiempo a tareas distintas**. La mayoría no va a cambiar de profesión, pero casi todo el mundo hará su trabajo de una forma bastante distinta. ## Las cifras del informe  > [!info]- Qué es el McKinsey Global Institute > Es el brazo de investigación económica de McKinsey, la consultora. Publica estudios largos sobre productividad, empleo y tecnología, y lleva desde 2017 calculando cuánto trabajo puede cambiar la automatización. > [!info]- Qué es Lightcast > Es una empresa que recoge y clasifica las ofertas de empleo que se publican en internet: qué puesto, qué sueldo, qué habilidades piden y qué título exigen. Es la base de la parte más sólida del informe, porque eso no sale de ningún modelo, sino de lo que las empresas escriben hoy en sus ofertas. Las cifras del McKinsey Global Institute se citan mucho en empresas y gobiernos, así que lo que diga acaba en muchas diapositivas. El estudio analiza Estados Unidos entre 2025 y 2035, con unas 1.800 ocupaciones (tipos de trabajo, para entendernos). Lo que dice de habilidades, sueldos y títulos sale de millones de ofertas reales que recopila Lightcast. La cuenta tiene tres pasos. **Primero, cuánto trabajo puede hacer la máquina.** Según McKinsey, en 2035 la automatización (IA, software y robots) puede hacer o ayudar mucho en el 54% de las horas de hoy. Ojo con la palabra *horas*. Un empleo es, más o menos, un paquete de tareas. Que la máquina haga la mitad de las tareas de un administrativo no significa que sobre medio administrativo. **Segundo, cuánto de eso se convierte en menos gente.** El informe supone que, de cada diez horas que la máquina puede hacer, unas seis no se convierten en menos gente. Pasa por cuatro vías, de más a menos importante: - **Más demanda porque sale más barato**, la más grande de lejos. - **Tareas nuevas**: revisar lo que hace la IA, resolver excepciones, controlar la calidad. - **Cosas que frenan el despido**: leyes, convenios, contratos, o esperar a que la gente se jubile. - **Horas extra que desaparecen**: donde la gente dobla turnos, como en enfermería, se vuelve a una jornada normal. La primera tiene nombre propio. Cuando hacer algo cuesta menos, a veces se hace mucho más. Y al final hace falta más gente. El ejemplo del informe son los auditores. Según un estudio que cita, **el empleo de auditores subió un 4,3% después de adoptar IA**. Y las auditorías mejoraron. Las firmas usaron la IA para auditar más y mejor, no para auditar lo mismo con menos gente. Los economistas lo llaman efecto Jevons, y funciona donde ya hay mucha demanda sin cubrir. Con esas cuatro vías, el 54% de las horas se queda en **un 21% menos de trabajo para personas**. El informe lo traduce a unos **36 millones de empleos**. Que nadie se asuste con los 36 millones, porque no son despidos. McKinsey suma horas y las convierte en jornadas completas. Si a cuatro personas se les va una cuarta parte de su jornada, lo cuenta como un empleo menos, aunque nadie se haya ido a la calle. Eso es un **empleo equivalente a tiempo completo**. **Tercero, cuánto trabajo nuevo aparece.** Mientras unas cosas caen, otras crecen, y no todo por la IA. El informe calcula unos **41 millones de empleos de demanda nueva**. La mayor parte viene de que en Estados Unidos se vive mejor y la gente es más mayor. El resto, de la construcción, la energía y la tecnología. Y alrededor de un millón, de trabajos relacionados con la IA que hoy no existen (el informe da un rango de medio millón a dos). Saldo: 41 que entran menos 36 que salen, **cinco millones de empleos más**. McKinsey lo resume en una frase: *el reto de la próxima década es la movilidad, no la escasez*. Y ahora el reparto. **De esos 36 millones, 25 se compensan dentro de la misma profesión**: el trabajo cambia por dentro, pero sigue haciendo falta más o menos la misma gente. Los otros **11 millones**, el 7% de los trabajadores, tendrían que cambiar de profesión. Los que más pierden son los administrativos, uno de cada cuatro puestos (4,6 millones). Los que más ganan, los auxiliares sanitarios, con 2,1 millones más. > [!note] Reflexión de Máquina > Que 25 millones de empleos "se compensen dentro de la misma profesión" suena a que esa gente no se mueve. No es exactamente así. Que en 2035 sigan haciendo falta 57.000 suscriptores de seguros no quiere decir que sean los 57.000 de hoy, ni que trabajen en las mismas empresas. Ese cambio no sale en ninguna estadística de paro, y buena parte pasa dentro de las empresas. ## Once millones de personas cambiando de profesión  No todos esos cambios son iguales. Pasar de cajero a dependiente es cambiar de profesión sin salir del comercio. Lo difícil es saltar de mundo: de la oficina a cuidar enfermos, o de la tienda a la obra. De los 11 millones, unos 7,7 millones tendrían que dar un salto de ese tipo. Son **unos 770.000 saltos al año**, y la media histórica es de 215.000. Es decir, **3,6 veces lo normal**. Con el COVID, entre 2019 y 2022, hubo unos 788.000 saltos al año. Según el informe, el mercado lo aguantó sin el daño prolongado que mucha gente temía. La diferencia es la duración. Aquello fueron dos o tres años y esto serían diez. ¿Quién tiene que moverse? **Más de tres de cada cuatro vienen de solo tres grupos**: administrativos, comercio y transporte. Para hablar de sueldos el informe usa quintiles, que es algo bastante sencillo. Pones a todos los trabajadores en fila, del que menos cobra al que más, y los partes en cinco grupos iguales. "Los dos quintiles más bajos" es **el 40% que menos cobra**. En Estados Unidos, el quintil más bajo gana menos de 38.000 dólares al año. Con eso se entiende el dato más duro. **Más del 70% del empleo que cae está en el 40% que menos cobra**, y más de la mitad del que crece, en el 40% que más cobra. Para el país es buena noticia, porque cambia empleos peor pagados por otros mejor pagados. Para cada persona, depende de quién seas. Si estás en el 40% que menos cobra, tienes unas siete veces y media más papeletas de cambiar de profesión que si estás arriba. Les pasa también, aunque bastante menos, a quienes no tienen carrera, a los menores de 25 y a las mujeres. ## Tres caminos para cambiar de profesión  Esta es la parte nueva del informe. Para cada persona que tiene que moverse, McKinsey busca el mejor destino y clasifica el camino con tres criterios: - **Cuánto de lo que sabes hacer sirve en el puesto nuevo.** Si el puesto pide cien habilidades y tú ya tienes setenta y cinco, el solapamiento es del 75%. - **Si mantienes el sueldo.** - **Cuánto tardas en sacar el título que exige la ley.** Lo llamo título para simplificar, pero vale para cualquier carné o certificado. | Camino | Lo que ya sabes te sirve | Sueldo | Título obligatorio | Quién va por él | | --- | --- | --- | --- | --- | | Directo | 75% o más | Igual o mejor | Menos de 6 meses | 14% | | Sinuoso | 50% o más | Al menos el 90% | Menos de 2 años | 41% | | Sin asfaltar | No cumple lo anterior | | | 45% | Casi todo el mundo tiene algún camino, pero **solo uno de cada siete lo tiene fácil**. Los tres ejemplos del informe lo enseñan bien. **El friegaplatos que pasa a auxiliar de ayuda a domicilio.** Unas 300.000 personas podrían hacerlo, y ganarían un 12% más. Pero solo les sirve un 20% de lo que saben (higiene, levantar peso). Les falta todo lo de cuidar a una persona. Y la ley exige un título de al menos un mes de formación. Camino sin asfaltar. **El empaquetador que pasa a montador en una fábrica.** Unas 170.000 personas. Ganarían un 10% más, no necesitan título y ya traen la mitad de lo que hace falta. Les falta montaje mecánico y trabajo fino con las manos. Camino sinuoso. **El auxiliar administrativo que pasa a jefe de proyecto.** Unas 120.000 personas. Es el que más sube de sueldo, **un 154%**. Y el que más aprovecha lo que sabe: planificar, organizar agendas, cumplir plazos. Pero las empresas prefieren un grado universitario y el título de gestión de proyectos PMP. Camino sinuoso, y largo. Por grupos, casi la mitad de los administrativos van por camino sinuoso. En comercio, **más del 60% va por camino sin asfaltar**. Y por sueldo, la diferencia es enorme. En el quintil más bajo solo un 10% tiene camino directo. En el más alto, casi un 40%. Según el informe, **solo el 3% de los que cambian de profesión bajaría de sueldo**. Ojo con la letra pequeña, que va entre paréntesis: la cuenta se hace con los sueldos de hoy congelados. Si millones de personas van hacia los mismos destinos, es difícil que esos sueldos se queden quietos. ## Las tres barreras: el título, el sueldo y el lugar  Para mí, esta es la idea más importante del informe, y está un poco escondida en el capítulo cinco. Según McKinsey, quien tiene habilidades parecidas a las que hacen falta suele quedarse bloqueado por un lugar, un sueldo o un título. No por no saber hacer el trabajo. - **El título**: el 85% del empleo que crece pide alguno. Y en más de la mitad de esos casos no lo pide la ley, lo pide la empresa en la oferta (el 47% del total). Sacar un título que exige la ley cuesta de media casi tres años si solo tienes el bachillerato. Para auxiliar sanitario, menos de seis meses. - **El sueldo**: una cuarta parte del empleo que crece está mal pagado, porque entra en el 40% que menos cobra. En auxiliares sanitarios, casi todo. Así que pasar de cajero a cuidar a una persona mayor puede no bajarte el sueldo y aun así no compensarte. El trabajo es más duro y sigues cobrando poco. - **El lugar**: tres de cada cuatro puestos que crecen son presenciales. Si el trabajo está en otra ciudad, hay que mudarse. Y hay algo más, que el informe dice así: *los trabajadores con pocos ahorros, que cuidan de alguien o que no tienen formación pagada pueden rechazar con toda lógica un camino que sobre el papel es bueno*. No pueden aguantar sin ingresos el tiempo que exige. El informe lo dice claro, y yo, que doy clase y dirijo programas de formación, lo firmo. Un curso te enseña a hacer el trabajo, pero no cambia la ley que pide un título, no paga tus facturas mientras dura y no acerca el puesto a tu casa. > [!note]- Reflexión de Máquina: quién calculó cuánto se tarda en sacar un título > Para saber qué título pide cada profesión y cuánto se tarda en sacarlo, McKinsey usó un modelo de lenguaje que leyó y resumió los requisitos públicos. Es justo la variable que decide si alguien tiene un camino directo (menos de seis meses) o uno sin asfaltar, y el informe no explica cómo se comprobó lo que sacó el modelo. No digo que esté mal hecho; probablemente es razonable. Pero la parte del informe que decide quién tiene un camino fácil la ha hecho, en buena medida, una IA. Y es justo el tipo de tarea que el informe pone primera en la lista de lo que se va a automatizar. ## Dónde cojea el informe  La lectura rápida va a ser "si sale positivo, no hay problema". Ojo con eso, porque el saldo positivo no lo calcula McKinsey. Lo explica en la metodología: no hace una previsión propia del empleo total. Toma la previsión oficial del Gobierno de Estados Unidos: de 154 a 159 millones de trabajadores en diez años. Y calcula cómo se reparten. Haz la resta: cinco millones. El saldo positivo del titular es la previsión del Gobierno, no algo que haya descubierto McKinsey. En una nota lo avisa: sus cifras son *resultados del modelo bajo un conjunto de supuestos, no mediciones*. > [!note] Reflexión de Máquina > Si el total lo pone el Gobierno, lo que de verdad calcula el modelo es el 21%, y ese 21% depende mucho de dos vías difíciles de comprobar: que abaratar haga crecer la demanda y que aparezcan tareas nuevas. Si las dos rindieran la mitad de lo que supone el informe, la caída pasaría de una quinta parte de las horas a un tercio. Es una cuenta sobre sus propios números, no una previsión. El propio informe llama "especialmente incierta" a la velocidad de adopción, y de ahí sale su rango: entre 6 y 16 millones de personas que cambian de profesión, casi el triple de un extremo al otro. La segunda pega es el historial. McKinsey lleva casi diez años con este ejercicio, y las cifras cambian bastante de un informe a otro. > [!info]- Fuera del informe: lo que decía McKinsey en 2017, 2023 y 2025 > - **2017**, *[Jobs lost, jobs gained](https://www.technologyreview.com/2017/11/29/105033/robots-could-force-375-million-people-to-switch-occupations-by-2030/)*: en Estados Unidos, entre 39 y 73 millones de empleos desplazados en 2030, y entre 16 y 54 millones de personas que tendrían que formarse para otra profesión. > - **2023**, *[Generative AI and the future of work in America](https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/generative-ai-and-the-future-of-work-in-america)*: hasta el 30% de las horas automatizables en 2030 y 12 millones de cambios de profesión adicionales hasta ese año. > - **2025**, *[Agents, robots, and us](https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/agents-robots-and-us-skill-partnerships-in-the-age-of-ai)*: el 57% de las horas, técnicamente automatizable con la tecnología de hoy. La demanda de fluidez en IA, casi por siete en dos años. > - **2026**, este informe: 11 millones de cambios de profesión, pero hasta 2035, y la fluidez en IA por 11 desde 2022. Una nota del informe explica la diferencia con el "casi siete": una cifra contaba trabajadores y la otra ocupaciones. > > Cada cambio tiene su explicación razonable. El problema es que el lector no puede comparar una cifra con la anterior. La tercera: quienes miden lo que ya pasa no ven nada claro en el conjunto. Esto ya viene de fuera del informe. El Yale Budget Lab dice en septiembre que el reparto de la gente entre profesiones todavía no cambia como se esperaría con la IA. Y la Reserva Federal de Chicago publicó en julio que los trabajos más expuestos a la IA ganaron empleo y sueldo entre 2019 y 2024. Un tercer estudio, también de fuera, apunta en otra dirección. Stanford midió en 2025 el empleo de los jóvenes de 22 a 25 años en los trabajos más expuestos a la IA. Ha caído un 13% respecto al resto. En el conjunto no se ve nada, pero en la entrada al mercado sí. > [!info]- Fuera del informe: los tres estudios > - [Tracking the Impact of AI on the Labor Market](https://budgetlab.yale.edu/node/1419/pdf) · Yale Budget Lab, actualizado el 15 de septiembre de 2026. > - [Rethinking Automation Risk: AI Applicability and Occupational Outcomes, 2019-24](https://www.chicagofed.org/publications/working-papers/2026/2026-12) · Broady, Dunson y Barr, Reserva Federal de Chicago, julio de 2026. > - [Canaries in the Coal Mine?](https://siepr.stanford.edu/publications/working-paper/canaries-coal-mine-six-facts-about-recent-employment-effects-artificial) · Brynjolfsson, Chandar y Chen, Stanford Digital Economy Lab, agosto de 2025. > [!note] Reflexión de Máquina > El informe cuenta a quien tiene que salir de un empleo para ir a otro. Pero una empresa puede ajustar plantilla sin despedir a nadie: basta con no contratar al siguiente junior. Ese ajuste no sale en ninguna cuenta de caminos, porque la persona afectada nunca llegó a estar dentro. No hay un administrativo que tenga que irse; hay un chaval de 23 años que no entra. Eso encaja a la vez con lo que miden Yale y la Fed, que no ven nada en el conjunto, y con lo que mide Stanford, que ve el golpe en los jóvenes. Y la cuarta, también de fuera del informe: otro modelo da otro resultado. Funcas publicó en abril de 2026 un ejercicio parecido para España, de 2025 a 2035, y sale con el signo contrario. En su escenario central, la IA deja en España **unos 400.000 empleos menos**. Y el golpe más fuerte no cae en los sueldos bajos sino en técnicos y profesionales científicos, porque mide la exposición de otra forma. > [!info]- Fuera del informe: qué es Funcas y qué dice su estudio > Funcas es la fundación de estudios económicos de las antiguas cajas de ahorros, y una de las fuentes de previsiones más seguidas en España. Su estudio, *[Inteligencia artificial y mercado de trabajo en España](https://www.funcas.es/wp-content/uploads/2026/04/Inteligencia-artificial-y-mercado-de-trabajo-en-Espana.pdf)* (Francisco Rodríguez, abril de 2026), da en su escenario central una destrucción bruta de 1,7 a 2,3 millones de empleos y una creación de unos 1,6 millones. De lo destruido, unos 906.000 empleos son de técnicos y profesionales científicos (el 45%) y unos 417.000 de administrativos (el 21%). McKinsey dice que pierden los administrativos y los sueldos bajos; Funcas, que los técnicos. A lo mejor las dos tienen parte de razón, y ninguna lo sabe todavía. Entonces, ¿sirve el informe? Creo que sí, y bastante. No como pronóstico de cuánta gente cambiará de profesión, que es la cifra más frágil. Sirve para saber dónde se atasca la gente. Que el 85% de los empleos que crecen pidan un título está medido sobre ofertas de hoy. Que en casi la mitad lo pida la empresa, también. Y que los que tienen que moverse sean los que menos cobran no depende de acertar con 2035. ## Qué pasaría con esto en España  El informe saca a España dos veces, en un recuadro internacional. La primera, para bien. A los seis meses de paro, España sustituye alrededor del **80% de los ingresos netos** de la persona. En Estados Unidos, el 55%. Ojo, que no es lo que cobra un parado real. Es un caso tipo de la OCDE: una persona sola, sin hijos, que ganaba el 67% del sueldo medio. Pero como colchón para formarse mientras cambias de profesión, cuenta. La segunda, para mal. Solo el 4% de los europeos en edad de trabajar vive en un país de la UE distinto del que nació. El ejemplo de McKinsey es literalmente este: *un ingeniero español que no habla alemán no puede trabajar fácilmente en Alemania*. Hasta aquí, el informe. **Todo lo que sigue viene de fuera**, de fuentes oficiales que ha buscado Máquina. Lo ordeno con las mismas tres barreras. **El título**: según Eurostat, en 2024 el 35% de los titulados superiores españoles trabajaba en un puesto que no pide ese título. Es la tasa más alta de la UE, donde la media es del 21,3%. No hay un dato equivalente al 47% de McKinsey para España. Diría que tanto titulado en puestos que no lo necesitan apunta a que aquí se piden títulos de más con todavía más alegría. Aunque puede haber otras explicaciones. **El sueldo**: en España hay **2,2 millones de empleados administrativos y de oficina**, casi el 10% de los ocupados, según la EPA del INE del segundo trimestre de 2026. Dos de cada tres son mujeres, y cuatro de cada diez tienen 50 años o más. Y según la Encuesta de Estructura Salarial del INE de 2024, un administrativo de oficina que no atiende al público gana de media unos 30.000 euros brutos al año. Uno de cuidados, **unos 19.500**. Pon una administrativa de 52 años en una gestoría de Alicante. Es un personaje inventado, pero según la EPA hay muchas como ella. Si la gestoría automatiza buena parte de lo que hace, uno de los destinos que McKinsey propone para gente como ella son los cuidados. Para la atención a domicilio, el título de referencia en España es un certificado de profesionalidad de **600 horas**: 480 de formación y 120 de prácticas. Y al otro lado la espera un sueldo medio un tercio más bajo que el suyo. > [!note] Reflexión de Máquina > McKinsey pone de ejemplo a un friegaplatos que pasa a cuidar mayores con un mes de formación y un 12% más de sueldo. Hemos hecho la cuenta para España con los datos del INE: una administrativa que pasa a cuidados cobra de media un 35% menos (un 16% menos si venía de atención al público) y necesita 600 horas de formación. El informe pide mantener al menos el 90% del sueldo para que un camino sea sinuoso. Con sus propias reglas, en España ese camino estaría sin asfaltar. Y como el empleo que cae y el que crece están los dos muy feminizados, la recolocación de la que habla el informe sería aquí, sobre todo, de mujeres hacia trabajos peor pagados. > > Trabajo en cuidados hay de sobra: según el Observatorio Estatal de la Dependencia, a final de 2025 había 148.907 personas con la dependencia reconocida esperando el servicio, y 32.704 murieron en la lista de espera ese año. Pero aquí el efecto Jevons, el de los auditores, no se aplica. Esa demanda no está sin cubrir porque sea cara de producir, sino porque no hay quien la pague, y que esos empleos crezcan depende sobre todo del gasto público. Que en cuidados hay trabajo es verdad, pero con esos sueldos me cuesta llamarlo destino. **El alquiler**: en Estados Unidos el informe habla de distancia. En España lo que frena a la gente para mudarse de ciudad suele ser la vivienda. La subgobernadora del Banco de España, Soledad Núñez, dijo en julio que el precio de la vivienda condiciona que la gente se mueva a las zonas con más actividad. Y me da la sensación de que los puestos presenciales que crecen están justo donde el alquiler es más caro. > [!info]- Fuera del informe: las fuentes de España > - **Encuesta de Población Activa, 2.º trimestre de 2026** ([tabla 65134](https://www.ine.es/jaxiT3/Tabla.htm?t=65134) y [tabla 65135](https://www.ine.es/jaxiT3/Tabla.htm?t=65135), INE): 2.200.100 empleados contables, administrativos y otros empleados de oficina (9,7% de 22.779.000 ocupados), de ellos 1.488.500 mujeres (67,7%) y 861.700 de 50 años o más (39,2%, frente al 36,2% del total de ocupados). > - **Encuesta Anual de Estructura Salarial 2024** ([tabla 28186](https://www.ine.es/jaxiT3/Tabla.htm?t=28186), INE): 29.919 euros en empleados de oficina sin atención al público; 23.138 con atención al público; 19.480 en servicios de salud y cuidado de personas. Las bajadas del 35% y el 16% son cálculo de Máquina sobre esas cifras. > - **Certificado de profesionalidad SSCS0108**, *Atención sociosanitaria a personas en el domicilio*: 600 horas, 480 de módulos formativos y 120 de prácticas. > - **[XXVI Dictamen del Observatorio Estatal para la Dependencia](https://blogs.uned.es/catedraunedfuenlabrada/wp-content/uploads/sites/313/2026/07/XXVI-DICTAMEN-OBSERVATORIO-DE-LA-DEPENDENCIA.pdf)**, marzo de 2026: 148.907 personas esperando el servicio a 31 de diciembre de 2025 y 32.704 fallecidas en lista de espera en 2025. > - **Eurostat**, abril de 2025: tasa de sobrecualificación de 2024, 35,0% en España y 21,3% de media en la UE. ## Qué puede hacer una empresa  Casi todo lo anterior suena un poco lejano para quien dirige una empresa. Pero de las tres barreras, una está entera en manos de quien contrata: **el 47%**. En casi la mitad del empleo que crece, el título lo pide la empresa y no la ley. El informe propone quitar el grado donde no hace falta, hacer pruebas prácticas y reconocer la experiencia. Ojo, que quitar el requisito de la oferta no basta. Esto viene de fuera del informe. En febrero de 2024, un estudio del Burning Glass Institute y la Harvard Business School analizó qué pasó en las empresas que quitaron el título de sus ofertas. Alrededor del 45% lo hizo solo de nombre: quitó el título de la oferta y siguió contratando casi igual. Sumando todo, las contrataciones de gente sin título que salieron de ese cambio no llegaron en 2023 ni a una de cada 700 de todas las de Estados Unidos. Quitar el título de la oferta sirve de poco si después se elige igual. > [!info]- Fuera del informe: el estudio sobre quitar el título de las ofertas > [Skills-Based Hiring: The Long Road from Pronouncements to Practice](https://burningglassinstitute.org/research/skills-based-hiring-2024) · Burning Glass Institute y Harvard Business School (Sigelman, Fuller y Martin), febrero de 2024. En [[Newsletter/2026/96-reciclar-a-la-gente-es-el-plan-de-todos|agosto]] contaba lo que funciona en una reconversión: un puesto real al final, y alguien que firme que existe. Traducido a algo que se puede empezar esta semana: - Revisa las ofertas de este trimestre y quita el título donde no lo exigen la ley ni el trabajo. Y cambia también cómo entrevistas. - Elige un tipo de trabajo de tu empresa que vaya a encoger, uno solo, y busca dentro un puesto que crezca y al que se pueda llegar desde ahí. - Mide cuántas personas acaban en el puesto nuevo, no cuántas han hecho el curso. El informe pide lo mismo: medir cuánta gente se recoloca dentro, no solo cuánto se ahorra. ¿Acertará McKinsey con los 11 millones? Ni idea. A mí se me da fatal predecir, así que no voy a ser yo quien les corrija la cuenta. Lo que sí me creo es lo que han medido en las ofertas de hoy. A mucha gente no la frena saber hacer el trabajo, sino un título, un sueldo o la distancia. Y en España, me temo, el alquiler. Habrá trabajo, probablemente. Lo que no sabe nadie, tampoco McKinsey, es si la gente llegará a tiempo. Ni quién paga el viaje. ## Bonus  > [!tip]+ Relacionado en davidhurtado.ai > - [[Newsletter/2025/48-Agencia-y-habilidades|El desplazamiento del valor en el trabajo]] - Cómo la IA reordena las habilidades. Es la otra cara de las habilidades que McKinsey ve crecer: aprender, adaptarse, trabajar con IA. > - [[Newsletter/2026/73-primera-profesion-que-ha-cambiado|La primera profesión que ya ha cambiado]] - El desarrollador de software, la profesión donde esto ya ha pasado. El informe cuenta que ahí el hueco está en los perfiles senior y de IA. > - [[Posts/2025.06/8-IA-y-trabajo|Cómo me va a quitar la IA el trabajo, y cómo evitarlo]] - La versión corta y personal de todo esto, para quien se pregunte qué hace él con su propio puesto. > [!tip]+ Para profundizar en Internet > - [New Frontiers: The Origins and Content of New Work, 1940–2018](https://www.nber.org/papers/w30389) · David Autor, Caroline Chin, Anna Salomons y Bryan Seegmiller (NBER; publicado en The Quarterly Journal of Economics, 2024) - Es el paper que hay detrás de las tareas nuevas que McKinsey mete en su cuenta: la mayoría del empleo de hoy está en trabajos que no existían en 1940, pero desde 1980 lo nuevo sale sobre todo en los sueldos altos y en los servicios mal pagados, y el empleo que quita la automatización ha crecido más que el que crea la tecnología que ayuda al trabajador. > - [Skills-Based Hiring: The Long Road from Pronouncements to Practice](https://burningglassinstitute.org/research/skills-based-hiring-2024) · Burning Glass Institute y Harvard Business School (Sigelman, Fuller y Martin, febrero de 2024) - Ojo con lo del 47%, que quitar el requisito de la oferta no basta: en torno al 45% de las empresas que lo quitaron siguió contratando casi igual. Es el detalle del dato que cito arriba. > - [How Adaptable Are American Workers to AI-Induced Job Displacement?](https://www.nber.org/papers/w34705) · Sam Manning y Tomás Aguirre (NBER, enero de 2026) - Mide con datos lo que McKinsey solo nombra (ahorros, edad, habilidades que sirven en otra profesión y tamaño del mercado local), y le salen 6,1 millones de trabajadores muy expuestos y con poco margen para cambiar, el 86% mujeres y sobre todo en puestos administrativos. --- Publicado el 8 de octubre de 2026, [LinkedIn](https://www.linkedin.com/pulse/mckinsey-once-millones-de-personas-tendr%25C3%25A1n-que-y-solo-hurtado-tor%25C3%25A1n-z9fqe), [Substack](https://davidhurtado.substack.com/p/mckinsey-once-millones-de-personas?r=4uyjfg&utm_campaign=post-expanded-share&utm_medium=post%20viewer), [X](https://x.com/dhtoran/status/2108070484415811959?s=20)