La adopción de inteligencia artificial crece con rapidez en las organizaciones, mientras el acceso a recursos de aprendizaje y desarrollo no avanza al mismo ritmo. Esta brecha plantea un doble reto para las empresas: extender las capacidades de IA al conjunto de la plantilla y, al mismo tiempo, retener a los profesionales que ya cuentan con una ventaja clara.
El uso de la inteligencia artificial en el trabajo sigue creciendo, pero no todos los profesionales están avanzando al mismo ritmo. La Global Workforce Hopes and Fears Survey 2026 de PwC, publicada el 29 de septiembre, recoge respuestas de 49.364 trabajadores de 48 países y regiones y 29 sectores. El trabajo de campo se realizó entre mayo y junio de 2026 y los resultados se ponderaron según la distribución por edad y sexo de la población activa de cada mercado.
El comunicado no ofrece un corte específico para España, por lo que sus resultados deben leerse como una fotografía global. Aun así, la tensión que identifica es relevante para la gestión: mientras el uso de IA crece, el acceso declarado a formación y desarrollo retrocede, justo cuando las organizaciones necesitan que más personas incorporen nuevas competencias.
La adopción avanza más rápido que el aprendizaje
Casi dos tercios de los encuestados (64%) afirman haber utilizado IA en el trabajo durante los últimos doce meses, diez puntos más que el año anterior. El uso diario de IA generativa también aumenta: pasa del 14% al 22%. Además, el 59% espera incrementar el uso de estas herramientas durante el próximo año.
La evolución de la formación va en sentido contrario. Solo el 51% dice tener acceso a los recursos de aprendizaje y desarrollo que necesita, frente al 59% del año anterior. Los dos movimientos no permiten afirmar que la IA esté provocando una reducción de la formación, pero sí muestran que la expansión tecnológica está coincidiendo con un menor acceso percibido a recursos para aprender.
Ese desajuste puede convertirse en un problema de ejecución. Implantar herramientas no equivale a extender capacidades: si el aprendizaje queda concentrado en los equipos que ya parten con ventaja, la empresa puede elevar el uso de IA sin reducir la distancia interna entre puestos, funciones y niveles de responsabilidad.
Cuatro grupos y una mayoría con menor avance en IA
PwC segmenta a los participantes en cuatro grupos a partir de dos variables: la escasez de sus competencias en el mercado y su avance en el uso de IA. Los “vanguardistas” representan el 14%; los “insurgentes de la IA”, el 18%; los “indispensables”, el 11%; y el denominado “motor operativo”, el 56%. Este último colectivo agrupa a trabajadores con competencias menos escasas y con menor avance en la curva de aprendizaje de la IA.
La diferencia aparece con claridad en el acceso a desarrollo profesional. Entre ese 56% que sostiene buena parte de la actividad cotidiana de las organizaciones, solo dos de cada cinco encuestados dicen disponer de los recursos de formación que necesitan. El informe añade que este grupo recibe con menor frecuencia recompensas por utilizar IA, aprender nuevas habilidades o cuestionar formas de trabajo establecidas.
En el extremo contrario, los perfiles “vanguardistas” combinan capacidades sólidas en IA con competencias escasas. Su posición les da más margen para aspirar a promociones y reconocimiento, pero también eleva el riesgo de movilidad: el 29% afirma que es muy o extremadamente probable que cambie de empresa en el próximo año. Es una intención declarada, no una previsión de salidas efectivas, pero introduce una segunda presión para la dirección: retener precisamente a quienes concentran conocimientos difíciles de reemplazar.
Usar IA a diario se asocia con más confianza, no demuestra su causa
Los usuarios diarios de IA muestran una percepción laboral más favorable que quienes la utilizan de forma ocasional. El 68% declara confianza en la seguridad de su empleo, frente al 57% de los usuarios infrecuentes. También presentan mayor propensión a pedir un ascenso, mayor confianza en la alta dirección y más seguridad en su capacidad para adquirir nuevas competencias.
La comparación es relevante, pero conviene no convertirla en una relación causal. La encuesta no demuestra que utilizar IA a diario genere por sí mismo mayor confianza o mejores expectativas. También es posible que los profesionales con más apoyo, autonomía, acceso a herramientas o perspectivas de carrera sean quienes tienen más oportunidades de usarla. Para la empresa, la lectura útil no está en atribuir todos esos resultados a la tecnología, sino en revisar las condiciones que facilitan que su uso se acompañe de aprendizaje, reconocimiento y recorrido profesional.
El reto directivo pasa de desplegar herramientas a repartir capacidades
El contexto europeo refuerza la necesidad de mirar más allá de los pilotos. Eurostat contabilizó que el 20% de las empresas de la UE con diez o más trabajadores utilizó alguna tecnología de IA en 2025. La implantación alcanzó el 55% entre las grandes compañías y rondó el 19% entre las empresas de 10 a 249 trabajadores. Es una métrica distinta a la encuesta de empleados de PwC y no debe compararse directamente, pero muestra que la adopción empresarial también avanza de forma desigual por tamaño.
Para los equipos directivos, la brecha descrita por PwC desplaza parte de la conversación desde “quién usa IA” hacia “quién puede aprender a usarla bien”. Esto implica revisar si la formación llega a las funciones que sostienen la operativa, si existe tiempo real para aprender dentro del trabajo y si las nuevas capacidades se traducen en responsabilidades, reconocimiento o movilidad interna. Concentrar recursos únicamente en los perfiles que ya destacan puede acelerar proyectos a corto plazo, pero también dejar más expuesta a la mayoría de la plantilla.
La otra cara es la retención. Los perfiles con habilidades más escasas y mayor dominio de IA disponen de más opciones de carrera y, según la encuesta, muestran una intención de cambio superior. La política de talento necesita por tanto resolver dos problemas a la vez: ampliar la base de capacidades y ofrecer recorrido a quienes ya están más avanzados. La cuestión ya no es solo cuánto se invierte en IA, sino cómo se distribuyen las oportunidades de aprender y progresar mientras esa inversión transforma el trabajo.
