Por qué decirle a un trabajador desplazado que se forme no es una respuesta real
Cuando alguien pierde su trabajo por la automatización, la respuesta que recibe casi siempre incluye la misma palabra: formación. Los informes internacionales la mencionan, los gobiernos la prometen, los servicios de empleo la recomiendan. Es la respuesta políticamente más cómoda, porque no obliga a redistribuir nada: simplemente traslada al afectado la responsabilidad de adaptarse. El problema es que los sistemas de formación disponibles, tal como existen hoy, no están diseñados para lo que se les está pidiendo.Estas líneas, analizan qué falla en la formación para el empleo tal como funciona actualmente, qué modelos alternativos están surgiendo en Europa, y qué haría falta para que la formación deje de ser una respuesta retórica y se convierta en una herramienta real de protección ante el desplazamiento tecnológico.
Un sistema diseñado para otro momento
La formación para el empleo en España y en buena parte de Europa sigue funcionando con una lógica de catálogo. La persona consulta la oferta disponible, elige un curso, lo completa, y espera que eso le abra alguna puerta. Es una lógica con décadas de antigüedad, pensada para un mercado laboral en el que los perfiles profesionales cambiaban despacio, los empleadores sabían con bastante certeza qué iban a necesitar dentro de cinco años, y las cualificaciones tenían una vida útil larga.
Ese mercado ya no existe en los sectores más expuestos a la IA. Los perfiles más demandados en algunos ámbitos tecnológicos cambian en menos de dos años. Una herramienta que se enseña en un curso de seis meses puede quedar desfasada antes de que el curso termine. Y los empleadores con mayor capacidad de absorber talento cualificado han dejado de mirar títulos y certificados tradicionales para fijarse en competencias demostrables y capacidad de adaptación.
El informe Employment Outlook 2023 de la OCDE, el primero de ese organismo dedicado monográficamente al impacto de la IA en el mercado laboral, lo señala con claridad: la IA no está destruyendo empleo de forma masiva a corto plazo, pero sí está transformando profundamente la naturaleza de las tareas dentro de la mayoría de los puestos. Esa transformación exige sistemas de formación continua flexibles, adaptados al ritmo real del cambio tecnológico, no a los ciclos formativos tradicionales que se miden en años.
Hay una asimetría que está en el centro de todo este debate y que rara vez se nombra con la claridad que merece. Un sistema de IA puede implantarse en una empresa en semanas. Una persona que necesita adquirir competencias nuevas para adaptarse a ese cambio necesita, en el mejor de los casos, varios meses. Cuando la reconversión implica un cambio de sector o de perfil profesional completo, el plazo realista está entre uno y tres años.
El sistema de protección social actual no gestiona bien esa asimetría porque fue diseñado para el desempleo cíclico, no para el estructural. Una persona que pierde su trabajo durante una recesión puede volver, cuando la economía se recupera, al mismo sector del que salió. Una persona cuyo sector ha sido transformado por la automatización no tiene ese sector al que volver, al menos no en la forma en que existía. Necesita tiempo para reconvertirse, y durante ese tiempo necesita ingresos.
Aquí es donde el problema se vuelve circular. Si las prestaciones por desempleo se agotan antes de que la reconversión termine, algo habitual en los casos de mayor dificultad, la persona se ve forzada a aceptar el primer empleo disponible, normalmente uno de menor cualificación y peores condiciones que el que tenía. La formación que había empezado queda interrumpida o nunca llega a completarse. El resultado no es una reconversión exitosa, sino una caída de categoría laboral que el sistema registra como una persona reincorporada al empleo, aunque su situación haya empeorado de forma sustancial.
Dinamarca, con su modelo de flexiseguridad, ofrece una respuesta parcial a este problema: prestaciones de hasta dos años vinculadas a la participación activa en programas de formación. Es un modelo que la OCDE lleva años recomendando para los países del sur de Europa, pero que requiere un nivel de inversión pública sostenida que España todavía no ha alcanzado.
El informe Employment Outlook 2023 de la OCDE, el primero de ese organismo dedicado monográficamente al impacto de la IA en el mercado laboral, lo señala con claridad: la IA no está destruyendo empleo de forma masiva a corto plazo, pero sí está transformando profundamente la naturaleza de las tareas dentro de la mayoría de los puestos. Esa transformación exige sistemas de formación continua flexibles, adaptados al ritmo real del cambio tecnológico, no a los ciclos formativos tradicionales que se miden en años.
"Los empleadores de los sectores en los que se hace un uso intensivo de la tecnología deben dar prioridad a las iniciativas de perfeccionamiento de las competencias y recualificación de los trabajadores para hacer frente a la rápida evolución de los puestos de trabajo."
OCDE, informe sobre IA y competencias, abril de 2024
El problema de fondo: dos velocidades que no coinciden
Hay una asimetría que está en el centro de todo este debate y que rara vez se nombra con la claridad que merece. Un sistema de IA puede implantarse en una empresa en semanas. Una persona que necesita adquirir competencias nuevas para adaptarse a ese cambio necesita, en el mejor de los casos, varios meses. Cuando la reconversión implica un cambio de sector o de perfil profesional completo, el plazo realista está entre uno y tres años.
El sistema de protección social actual no gestiona bien esa asimetría porque fue diseñado para el desempleo cíclico, no para el estructural. Una persona que pierde su trabajo durante una recesión puede volver, cuando la economía se recupera, al mismo sector del que salió. Una persona cuyo sector ha sido transformado por la automatización no tiene ese sector al que volver, al menos no en la forma en que existía. Necesita tiempo para reconvertirse, y durante ese tiempo necesita ingresos.
Aquí es donde el problema se vuelve circular. Si las prestaciones por desempleo se agotan antes de que la reconversión termine, algo habitual en los casos de mayor dificultad, la persona se ve forzada a aceptar el primer empleo disponible, normalmente uno de menor cualificación y peores condiciones que el que tenía. La formación que había empezado queda interrumpida o nunca llega a completarse. El resultado no es una reconversión exitosa, sino una caída de categoría laboral que el sistema registra como una persona reincorporada al empleo, aunque su situación haya empeorado de forma sustancial.
Dinamarca, con su modelo de flexiseguridad, ofrece una respuesta parcial a este problema: prestaciones de hasta dos años vinculadas a la participación activa en programas de formación. Es un modelo que la OCDE lleva años recomendando para los países del sur de Europa, pero que requiere un nivel de inversión pública sostenida que España todavía no ha alcanzado.
Las microcredenciales: una idea con potencial real
El modelo que más interés está generando en los círculos de política educativa europeos son las microcredenciales: certificaciones breves, centradas en competencias concretas, reconocidas por empleadores y administraciones, que permiten acreditar lo que alguien sabe hacer sin necesidad de completar un ciclo formativo entero.
La lógica resulta atractiva precisamente porque responde al problema de la velocidad. Una persona que trabajaba como técnica de contabilidad y cuyas tareas de generación de informes han sido automatizadas no necesita volver a la universidad durante cuatro años. Necesita acreditar que sabe interpretar los resultados que produce el sistema de IA, que puede gestionar las excepciones que ese sistema no resuelve por sí solo, y que entiende los procesos de negocio con suficiente profundidad para supervisar la automatización en lugar de limitarse a ejecutar tareas que la automatización ya hace. Ese tipo de competencias puede certificarse en semanas o pocos meses, no en años.
La Comisión Europea publicó en 2024 una recomendación sobre microcredenciales en el marco del Espacio Europeo de Educación, y varios Estados miembros están desarrollando marcos nacionales de reconocimiento. En España, el proceso de acreditación de competencias profesionales adquiridas por experiencia laboral, regulado por la Ley de Formación Profesional de 2022, apunta en esa misma dirección, aunque su implementación avanza despacio y el reconocimiento entre administraciones sigue siendo fragmentado.
Los límites de las microcredenciales
El problema de las microcredenciales no está en el concepto, que es sólido. Está en la fragmentación. Cada plataforma, cada empresa, cada organización formativa emite sus propias certificaciones con sus propios criterios de evaluación, y los empleadores no siempre saben qué valor real darles. Sin un marco de reconocimiento común y sin garantías de calidad verificables externamente, las microcredenciales corren el riesgo de convertirse en un mercado poco regulado en el que conviven programas de calidad real con cursos de escaso valor, sin que haya forma sencilla de distinguir unos de otros desde fuera.
Hay un segundo límite, menos discutido pero igualmente relevante: las microcredenciales certifican competencias puntuales, pero no resuelven por sí solas el problema de la orientación. Una persona desplazada necesita, antes que nada, saber qué competencias adquirir. Y esa decisión depende de información sobre hacia dónde se está moviendo el mercado laboral, información que cambia constantemente y que los servicios públicos de empleo no siempre tienen actualizada al ritmo necesario. Una persona puede certificarse en una competencia concreta y descubrir, dos años después, que esa competencia también ha quedado parcialmente automatizada.
Esto no invalida el modelo. Pero sí indica que las microcredenciales son una pieza necesaria, no una solución completa. Funcionan bien combinadas con sistemas de orientación profesional actualizados y con un marco de reconocimiento que dé garantías tanto a la persona que se forma como al empleador que va a valorar esa formación.
La pregunta que nadie quiere responder: quién paga
Hay un principio que los informes de la OCDE llevan años repitiendo y que los sistemas formativos europeos aplican de forma muy desigual: la responsabilidad de la formación continua no puede recaer exclusivamente sobre el trabajador. Las empresas que automatizan deberían asumir parte del coste de reconvertir a las personas que desplazan. La lógica es la misma que aparece en el debate sobre la fiscalidad de la automatización tratado en un artículo anterior de esta serie: quien obtiene la ganancia de productividad debería contribuir al coste social de esa ganancia.
En Alemania, los acuerdos de empresa sobre implantación de IA incluyen cada vez más cláusulas de formación obligatoria financiada por el empleador. Cuando una empresa negocia con el comité de empresa la introducción de un sistema que va a transformar puestos de trabajo existentes, parte del acuerdo es un compromiso de inversión en formación para las personas afectadas. No aparece como un gesto de buena voluntad, sino como condición del propio despliegue tecnológico.
En Francia, la cuenta personal de formación asigna a cada trabajador un crédito anual para formación a lo largo de toda su carrera. El sistema tiene sus propios debates, sobre el control de calidad de la oferta disponible y sobre si los importes asignados son suficientes, pero el principio de fondo, que la formación es un derecho individual y portátil, no una prestación que depende del empleador concreto en cada momento, es un avance que pocos países han incorporado todavía.
En España, la Estrategia Española de Apoyo Activo al Empleo 2025-2028 incorpora la formación como eje central de su diseño, pero la financiación sigue siendo principalmente pública, y la participación empresarial en la financiación de la formación de sus propios trabajadores sigue siendo en gran medida voluntaria. Existen bonificaciones para las empresas que forman a su plantilla, pero su impacto real es limitado precisamente en los sectores donde la automatización avanza más deprisa, que suelen ser los que menos necesitan incentivos para invertir en tecnología y los que más deberían asumir el coste de la formación asociada.
Lo que haría falta y todavía no existe
El diagnóstico que se desprende de todo lo anterior es que la formación para la reconversión tecnológica no es, en el fondo, un problema de contenidos. Existe ya suficiente oferta formativa sobre inteligencia artificial, análisis de datos y competencias digitales. El problema es de arquitectura del sistema.
Haría falta identificar las brechas de competencias antes de que se produzcan los despidos, no después, algo que algunos marcos regulatorios europeos empiezan a exigir pero que en la práctica sigue siendo poco habitual. Haría falta vincular la formación a prestaciones económicas que cubran el periodo real de reconversión, no plazos genéricos pensados para el desempleo cíclico. Haría falta que las empresas que obtienen beneficios de la automatización contribuyan de forma efectiva, y no solo voluntaria, a financiar la reconversión de las personas que desplazan. Y haría falta un sistema de certificación común, con garantías de calidad verificables, que dé valor real a las competencias adquiridas con independencia de dónde y cómo se hayan aprendido.
Ninguna de estas piezas es, por separado, una novedad radical. Varios países tienen ya alguna de ellas funcionando. Lo que falta, como ocurre con buena parte de las medidas analizadas en esta serie, es la voluntad de ensamblarlas en un sistema coherente antes de que el volumen de personas que necesitan reconvertirse supere la capacidad de cualquier respuesta gradual.
La formación no es la solución al desplazamiento tecnológico. Es una parte imprescindible de esa solución, pero solo si va acompañada de tiempo, de financiación y de un sistema de reconocimiento que funcione. Presentarla como la respuesta completa es, en la práctica, una forma de trasladar toda la responsabilidad al trabajador individual y de evitar las preguntas más incómodas: quién paga, quién decide qué se forma, y qué ocurre con quienes no consiguen reconvertirse a tiempo.