Cómo la IA transforma el empleo y el sector inmobiliario

• El impacto de la IA en el empleo no se traslada automáticamente al sector inmobiliario. Las condiciones de la oferta, la calidad de los activos y el contexto macroeconómico median la relación entre el cambio en la mano de obra y el rendimiento inmobiliario.
  
  
• La IA actúa a través de tres fuerzas simultáneas —la ampliación de funciones, el desplazamiento selectivo y la creación de empleo— que se combinan de forma diferente según la zona geográfica y el sector, lo que da lugar a cuatro trayectorias distintas de demanda de mano de obra.
  
  
• La IA está segmentando los mercados, no los está transformando de manera uniforme. Para los inversores y ocupantes inmobiliarios, identificar dónde residen las oportunidades y los riesgos requiere tanto un diagnóstico a nivel de mercado como una visión a nivel sectorial de cómo está cambiando la demanda de espacio.

Los inversores inmobiliarios y los ocupantes se plantean cada vez más una pregunta: más allá de los centros de datos y el alquiler de espacios para la IA, ¿cómo está remodelando realmente los mercados laborales en general y el rendimiento del sector inmobiliario? La IA «agente» está rompiendo el vínculo tradicional entre el crecimiento de la producción y el crecimiento de la plantilla en el trabajo intelectual, lo que plantea cuestiones fundamentales sobre la trayectoria a largo plazo de la demanda de espacio, especialmente en el caso de las oficinas.

Algunos titulares avivan el alarmismo, mientras que otros tratan de tranquilizar afirmando que no se han producido cambios significativos. Ambos comparten el mismo defecto: tratan el impacto de la IA como una fuerza única y uniforme, que o bien aumenta la demanda de forma generalizada o bien la reduce de igual modo. Diferentes observadores se centran en distintos aspectos de una realidad compleja y los presentan como si fueran el panorama completo, y este enfoque limita nuestra capacidad para responder de forma estratégica.

En realidad, la IA no está generando un resultado uniforme. Se trata de un potente mecanismo de selección que impulsa activamente la divergencia a todos los niveles —en mercados, sectores y empresas— de forma simultánea.

Para complicar aún más las cosas, la selección que se está produciendo en los mercados laborales no se corresponde directamente con los fundamentos del sector inmobiliario. A un gestor de carteras que observe una fuerte demanda de alquiler en sus activos estrella le puede resultar difícil conciliar esa experiencia con las noticias sobre la sustitución de puestos de trabajo por la IA. Del mismo modo, quien se enfrente a presiones de refinanciación podría verse tentado a atribuirlas en exceso a la IA. Ambos instintos son reales, pero incompletos.

El mecanismo de transmisión real entre el impacto de la IA en el empleo y el rendimiento del sector inmobiliario es mucho más matizado, y necesitamos el marco adecuado para interpretarlo.

La IA no afecta al empleo a través de un único mecanismo. Actúa a través de tres fuerzas simultáneamente y en diferentes proporciones según el contexto:

• Ampliación de funciones: La IA sustituye tareas de tal forma que reconfigura y amplía las funciones existentes sin reducir la plantilla.
• Desplazamiento selectivo: La IA sustituye tipos de empleo específicos, reduciendo la plantilla en áreas concretas.
• Creación de empleo: La IA genera nuevos tipos de empleo netos y amplía la escala de la demanda en otros (paradoja de Jevons*).
   

^{* Paradoja de Jevons: la mejora de la eficiencia tiende a aumentar el consumo global en lugar de reducirlo, ya que la disminución de los costes genera nueva demanda.}

Los datos actuales sugieren que el desplazamiento es moderado y mucho más concentrado de lo que algunos titulares dan a entender, a pesar de que ciertas prácticas de «AI-washing» disfrazan los despidos como impulsados por la IA. La moderación en la contratación es, en gran medida, anticipatoria, impulsada por la incertidumbre percibida más que por la automatización real mediante IA. La reducción de puestos de nivel inicial es más pronunciada, en parte porque las empresas necesitan tiempo para definir las nuevas especificaciones de los puestos teniendo plenamente en cuenta las capacidades de la IA. No obstante, la tasa de empleo agregada a nivel de toda la economía se mantiene estable.

Sin embargo, las cifras agregadas ocultan lo que está sucediendo a nivel local. El equilibrio entre estas tres fuerzas varía según el sector, el tipo de puesto y la ubicación. Este es el problema de calibración que la mayoría de los análisis de alto nivel sobre la IA pasan por alto.

El impacto neto de la IA en el mercado laboral de cualquier mercado concreto depende de cómo se combinen estas tres fuerzas, lo que da lugar a cuatro trayectorias distintas, cada una con un perfil diferente y con implicaciones distintas para la demanda de espacios.

La ampliación de funciones es notable en todos los ámbitos. La composición sectorial y la estructura de empleo de un mercado son los factores principales que determinan la escala potencial de la sustitución frente a la creación de puestos de trabajo y, por lo tanto, la trayectoria que sigue. Y, lo que es fundamental, cada trayectoria presenta indicadores observables, lo que convierte a este análisis en una herramienta de diagnóstico práctica, no solo teórica.

El impacto de la IA en el empleo y, por ende, en la demanda inmobiliaria es solo una variable. Para comprender por qué los mercados inmobiliarios envían señales contradictorias, es necesario analizar dos aspectos adicionales.

El lado de la oferta
 

En los distintos tipos de inmuebles, la dinámica de la oferta varía significativamente y, en algunos casos, evoluciona en dirección opuesta a lo que predeciría únicamente el impacto de la IA en el empleo.

Por ejemplo, el sector de las ciencias de la vida está bien posicionado para beneficiarse de la IA. La IA está acelerando el descubrimiento de fármacos y la investigación genómica, pero las tasas de desocupación de los espacios de laboratorio siguen siendo elevadas tras la oleada de oferta generada durante el auge de la pandemia. El sector tecnológico presenta una situación opuesta: el empleo total en el sector tecnológico en EE. UU. disminuyó un 1,5 % entre 2025 y 2026, pero la demanda de alquiler de oficinas por parte del sector sigue repuntando, impulsada por la expansión de las empresas de IA, el aumento de la ocupación de los espacios de trabajo y una persistente escasez de oferta de espacios de oficinas de alta calidad.

En el mercado de oficinas en concreto, la ralentización de la construcción tras la pandemia en las grandes ciudades de entrada de EE. UU., Europa y Asia-Pacífico, combinada con el envejecimiento del parque inmobiliario, hace que el espacio de alta calidad sea cada vez más escaso. Esto está creando focos tanto de resiliencia como de tensión que no se aprecian si se analiza únicamente desde el punto de vista de la demanda.

La calidad sigue siendo la característica distintiva de la demanda en todas las zonas geográficas y dentro de ellas. La IA ha amplificado aún más la bifurcación del mercado de oficinas, separando los activos que atraen a los inquilinos más resilientes de aquellos que no lo hacen. Además, no se trata solo de qué empresa ocupa un edificio, sino de qué funciones se ubican en él.

Factores macroeconómicos más amplios
 

La IA no es la única fuerza que está redefiniendo la plantilla. La desglobalización, los aranceles y la incertidumbre geopolítica están actuando de forma simultánea. Sin embargo, mezclar estos factores con la IA exagera el papel de esta a corto plazo y lleva a conclusiones erróneas.

Históricamente, la pérdida masiva de puestos de trabajo tiende a producirse solo durante períodos de dificultades económicas generalizadas, nunca simplemente cuando una tecnología concreta se muestra muy prometedora. Cabe señalar que el crecimiento económico general se mantiene estable, aunque lento: las últimas «Perspectivas de la economía mundial» del Fondo Monetario Internacional (FMI) prevén un crecimiento global del 3,1 % en 2026.

En EE. UU., el mercado laboral sigue siendo un creador neto de empleo, mientras que el empleo en Europa se ha mantenido en general estable en relación con las expectativas de crecimiento, a pesar de los obstáculos económicos derivados del comercio y la geopolítica. La región de Asia-Pacífico, aunque se está moderando bajo la presión de los aranceles, sigue creciendo en torno al 4 % y sigue siendo el mayor contribuyente al crecimiento mundial, con mercados como la India que muestran uno de los mayores ritmos de contratación de personal administrativo a nivel mundial. El temor a una pérdida masiva de puestos de trabajo impulsada por la IA se está adelantando a los datos.

Por qué los mercados muestran resultados diferentes
 

El comportamiento del mercado inmobiliario en cualquier mercado concreto viene determinado por sus perspectivas laborales en relación con la IA, la situación de la oferta y su exposición económica general. Ninguna variable por sí sola ofrece una visión completa de la situación.

En las ciudades puerta de entrada, la exposición al empleo y las oportunidades tienden a evolucionar en la misma dirección, en lugar de hacerlo en sentido contrario. Una colaboración de investigación entre JLL, la MIT Sloan School of Management y el MIT Center for Real Estate revela que los mercados estadounidenses con mayor exposición a la IA también suelen presentar las mayores oportunidades impulsadas por la IA. San Francisco, por ejemplo, sigue la trayectoria de «alta disrupción compensatoria», con un elevado desplazamiento de puestos de trabajo y una elevada creación de empleo en el ámbito de la IA. Desde 2025, casi el 30 % de su volumen total de arrendamientos ha procedido de empresas de IA.

Nota: El Índice de exposición a la IA utiliza una evaluación basada en las capacidades de Eloundou et al. El indicador «Intensidad de ofertas de empleo relacionadas con la IA» utiliza la media mensual de contrataciones en el ámbito de la IA y el aprendizaje automático (ML) por cada 10 000 trabajadores desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022. Tamaño de la burbuja: empleo total. Fuente: Laboratorio de Acción Inmobiliaria del MIT, Rey Bao et al., JLL Research, Lightcast, Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS), OEWS.

Se trata de una perspectiva contraintuitiva, pero fundamental, para los inversores que evalúan el riesgo geográfico. El prisma más útil no es la exposición, sino la adaptabilidad: ¿con qué rapidez puede un mercado absorber las perturbaciones y reasignar su mano de obra a nuevas funciones? Los mercados menos diversificados y con una capacidad de adaptación limitada se enfrentan a unas perspectivas diferentes y representan un perfil de riesgo distinto para los inversores que poseen activos en esas ubicaciones.

Nuestro marco de análisis a nivel de mercado nos explica por qué divergen las distintas zonas geográficas. Para los inversores que evalúan la exposición de los inquilinos y para los ocupantes que toman decisiones sobre su cartera, es a nivel sectorial donde la clasificación se traduce en medidas concretas.

La encuesta «El futuro del trabajo en 2026» de JLL examina dos dimensiones clave de la planificación empresarial: su plan de expansión frente a reducción de la plantilla, y su inclinación hacia la automatización mediante IA frente a la potenciación de la misma. Los resultados muestran que todos los sectores siguen planeando aumentar su plantilla, y que el 60 % de las empresas seguirá ampliando su plantilla en los próximos 3-5 años. La diferencia radica en el ritmo y la composición del crecimiento, así como en qué parte del sector está liderando dicho crecimiento. Al igual que en el mercado inmobiliario, se trata de una historia de diferenciación, no de declive.

Es fundamental señalar que las mismas cuatro trayectorias que se aplican a nivel de mercado también se dan dentro de los sectores. La posición de un sector en el cuadrante es un indicador claro de la trayectoria que seguirá.

Sectores con una mayor expansión de la mano de obra:

• Priorizar el aumento de la capacidad mediante la IA (p. ej., logística, sanidad, hostelería): La prestación del valor fundamental se basa en la ubicación y depende en gran medida de los trabajadores de primera línea, lo que convierte a la IA en una herramienta para la mejora operativa más que para la sustitución de la plantilla, dejando intactos los motores de crecimiento subyacentes.
• Priorizar la automatización mediante IA (p. ej., aeroespacial y defensa, seguros, energía): Estos sectores cuentan con sólidos motores de crecimiento estructurales independientes de la IA, como los cambios demográficos, los ciclos de inversión geopolíticos y la complejidad de los riesgos. Si bien sus flujos de trabajo, con un alto componente de ingeniería y un uso intensivo de datos, ofrecen un importante potencial de optimización mediante la IA, la automatización y la expansión de la plantilla se están produciendo en paralelo.
   

Sectores con una expansión moderada de la plantilla:

• Priorizar el aumento de la capacidad mediante la IA (p. ej., tecnología, servicios financieros): Los sectores aquí mencionados generan resultados digitales o cognitivos que la IA puede potenciar de forma más directa, lo que permite obtener el mismo rendimiento —o incluso mayor— con equipos más reducidos. El crecimiento de la plantilla continúa, pero en forma de equipos más compactos y de mayor rendimiento.
• Priorizan la automatización mediante IA (p. ej., servicios profesionales, centros de datos): sectores aquí incluidos están experimentando la reestructuración operativa más deliberada impulsada por la IA, reconstruyendo activamente los modelos de prestación de servicios y los flujos de trabajo. El resultado es que las organizaciones producen más con equipos reducidos y gracias a la capacidad liberada por la automatización mediante IA, especialmente en los pocos sectores que sufren escasez de mano de obra.
   

Además de la divergencia intersectorial en las perspectivas de crecimiento de la plantilla, los factores que impulsan el crecimiento dentro de cada sector también son diferentes. Como consecuencia, la demanda de espacio está cambiando tanto en tamaño como en la composición de la cartera.

Las necesidades de espacio del sector de las ciencias de la vida, por ejemplo, están pasando de la infraestructura de laboratorio convencional a entornos de I+D con un uso intensivo de la informática que exigen proximidad al suministro eléctrico, una infraestructura de datos de alta capacidad y talento en IA. Los servicios financieros están reduciendo su plantilla en las áreas de mid-office y back-office, y es probable que a corto plazo se produzca una optimización de la superficie ocupada en dichas funciones. Mientras tanto, se mantiene una fuerte demanda de activos de primer nivel en los principales centros financieros.

La principal implicación para los inversores es que los datos agregados a nivel sectorial ya no bastan por sí solos para comprender el impacto de la IA. Tanto las oportunidades como los riesgos se sitúan a nivel de ocupación. Una mayor información sobre la composición de los inquilinos y el probable impacto de la IA permitirá identificar los activos en riesgo y las oportunidades para reposicionar los activos con el fin de adaptarse a la transformación impulsada por la IA.

Para los ocupantes, es fundamental comprender el equilibrio relativo entre la automatización y la ampliación de la capacidad en su sector y sus mercados. Con la suficiente adaptabilidad en la cartera, los responsables inmobiliarios de las empresas pueden formular la estrategia de talento, prever con mayor precisión las necesidades de plantilla e identificar los espacios y ubicaciones adecuados.

La selección ya está en marcha. Para afrontar con convicción el cambio impulsado por la IA se requiere tanto un marco analítico más preciso como información de mercado que abarque todas las clases de activos, mercados geográficos y sectores.

Para los inversores, la rentabilidad superior en el ciclo actual dependerá de impulsar el crecimiento de los ingresos, más que de la compresión de los rendimientos. Esto exige ir más allá de las asignaciones generales de mercado y sectoriales para identificar la intersección específica entre el crecimiento impulsado por la IA, las economías diversificadas y adaptables, y los fundamentos de la oferta de « » (vivienda de alquiler), que se ven limitados.

Para los ocupantes, la estrategia de cartera ya no puede basarse en hipótesis estáticas sobre el número de empleados. A medida que las tres fuerzas que afectan al mercado laboral siguen desarrollándose e influyendo en diferentes mercados y sectores, la mayor variabilidad en la planificación de la plantilla y los requisitos de ubicación apunta a una necesidad continuada de carteras adaptables.

No es la primera vez que el sector inmobiliario afronta cambios estructurales: del ámbito suburbano al urbano tras la crisis financiera mundial, y del volumen a la calidad tras la COVID. En cada ocasión, los ganadores fueron aquellos que se reposicionaron anticipándose a los datos. La IA no es diferente en este sentido. En una época de mayor complejidad del mercado, los actores ganadores serán aquellos que actúen con el marco adecuado, no los que esperen a que las cifras de transacciones confirmen lo que el mercado laboral ya está mostrando.