La OCDE estima que 18.9% de los empleos en México enfrentan alto riesgo de automatización. Coahuila lidera con 29%. Qué sectores se afectan y qué opciones hay.
Resumen
Cerca de uno de cada cinco empleos en México enfrenta un alto riesgo de ser automatizado, según el informe “Creación de empleo y desarrollo económico local 2024” de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). La cifra varía por estado: Coahuila encabeza la lista con casi 29%, mientras que estados como Chiapas apenas alcanzan el 13.4%. La transformación no significa que los empleos desaparezcan de un día para otro, pero sí que millones de trabajadores necesitarán adquirir nuevas habilidades para mantenerse vigentes. Esta nota explica qué sectores enfrentan mayor presión, qué opciones de preparación existen hoy y cómo se está moviendo México en la industria tecnológica.
Desarrollo
El informe de la OCDE, publicado a finales de 2024, analiza la exposición laboral a la automatización y a la inteligencia artificial generativa en los países miembros. Para México, el hallazgo central es que aproximadamente el 18.9% de los trabajadores se encuentra en una categoría de alto riesgo, lo que significa que más del 25% de sus habilidades y tareas cotidianas podrían ser ejecutadas por máquinas o software.
Las entidades más expuestas comparten un rasgo: tienen una fuerte vocación industrial. Coahuila lidera con 28.1%, seguido de Aguascalientes con 23.7%, Querétaro con 23% y Tlaxcala y Yucatán en rangos similares. En el otro extremo, Chiapas (13.4%), Veracruz (16%) y Michoacán (16.8%) tienen menor exposición, en buena parte porque sus economías dependen menos de manufactura y más de actividades agrícolas o de servicios donde la automatización avanza más lento.
Cuando se habla de empleos expuestos a la IA generativa específicamente — no solo robots o maquinaria, sino software que procesa texto, imágenes o datos — el mapa cambia. Los estados con más trabajos expuestos a esta tecnología son Quintana Roo (23.4%), Estado de México (23%) y Nuevo León (21.6%), donde hay mayor concentración de empleos administrativos, financieros y de servicios digitales.
Los puestos con mayor presión son aquellos donde las tareas son repetitivas y predecibles: captura de datos, procesamiento de documentos, atención al cliente básica, cajeros, operadores de maquinaria en líneas de ensamblaje, asistentes administrativos y secretarios ejecutivos. En el sector financiero mexicano, esta transición ya es medible: entre 2012 y 2020, el sector migró masivamente de empleos de alto riesgo a riesgo medio, con pérdida de plazas en ocupaciones como cajeros y cobradores, según un análisis de la CEPAL. Aun así, el 42.6% de los empleos financieros sigue en alto riesgo.
Las cifras dependen de quién las calcula. La OCDE usa una metodología centrada en tareas específicas dentro de cada ocupación. El Banco de México, en un documento de investigación basado en el modelo de Frey y Osborne, estima que casi dos tercios (65%) del empleo total en México tiene alto riesgo de automatización — y poco más de la mitad si se considera solo el empleo formal. La diferencia es grande porque el modelo de Banxico mide viabilidad técnica pura (si una máquina podría hacer el trabajo), sin considerar si las empresas tienen incentivos económicos reales para implementar esa tecnología. Un informe de McKinsey ha ubicado la cifra en torno al 30%, mientras que el Foro Económico Mundial (WEF), en su reporte Future of Jobs 2025, proyecta que el 22% de los empleos actuales se verá alterado estructuralmente hacia 2030, con la creación de 170 millones de nuevos puestos y la desaparición de 92 millones a nivel global.
La conclusión que comparten todas las estimaciones es la misma: no se trata tanto de cuántos empleos desaparecen, sino de cuántos se transforman y qué tan preparada está la fuerza laboral para ese cambio.
¿Qué dicen las fuentes?
El IMCO, socio local del WEF en México, reporta que el 95% de las empresas mexicanas encuestadas planea adoptar herramientas de inteligencia artificial en los próximos cinco años, y el 82% busca acelerar la automatización de procesos. Al mismo tiempo, se prevé que el 40% de las habilidades esenciales requeridas en los empleos en México cambiarán en ese periodo, un punto porcentual por encima del promedio global.
El panorama de la industria en México muestra señales contradictorias. Por un lado, el nearshoring está atrayendo inversión — según estimaciones del BID, México podría captar alrededor de 35 mil millones de dólares del flujo de relocalización en América Latina — pero las empresas que llegan ya no buscan únicamente mano de obra de bajo costo. Demandan perfiles con capacidades en automatización, mecatrónica, ciencia de datos y software embebido. Un análisis publicado en abril de 2026 señala que estados como Nuevo León, Aguascalientes, Coahuila y Guanajuato concentran esta actividad, pero enfrentan escasez de técnicos e ingenieros capacitados para operar los sistemas que instalan.
En el lado de las oportunidades, las empresas de IA en México registraron un crecimiento del 965% entre 2018 y 2024, según un estudio de Endeavor México y Santander, sumando 362 compañías que generan más de 11 mil empleos. AWS anunció una inversión de 5 mil millones de dólares en infraestructura de nube en Querétaro. La Secretaría de Economía confirmó un impulso de mil 600 millones de pesos para financiar proyectos estratégicos de innovación en 2026, con énfasis en semiconductores, biotecnología y movilidad. Y según IDC, las empresas mexicanas gastarán más de 600 mil millones de pesos en tecnología durante 2026.
Según el WEF, los perfiles de mayor crecimiento para 2030 incluyen especialistas en big data, inteligencia artificial, ciberseguridad, desarrollo de software y energía renovable, además de roles en sectores esenciales como enfermería, educación y servicios de entrega. Las habilidades más demandadas combinan lo técnico con lo humano: pensamiento analítico, creatividad, resiliencia, adaptabilidad y liderazgo.
¿Cómo pueden prepararse las personas?
Para quienes ya están en el mercado laboral, la prioridad es identificar qué parte de su trabajo actual es automatizable y qué parte requiere juicio humano, creatividad o interacción personal. Las tareas repetitivas y predecibles son las primeras en ser reemplazadas; las que requieren toma de decisiones complejas, negociación o empatía tienen mayor resistencia a la automatización.
En México existen hoy varias vías de capacitación con distintos niveles de acceso:
Opciones gratuitas o de bajo costo. El gobierno federal lanzó el Centro Público de Formación en Inteligencia Artificial (labmexia.gob.mx), desarrollado por INFOTEC y el Tecnológico Nacional de México en alianza con Google, Microsoft, AWS, Oracle, Meta, IBM y Salesforce. Los cursos van de 40 a 360 horas, incluyen certificaciones empresariales y se imparten en modalidad híbrida en planteles del TecNM distribuidos en múltiples estados. La primera generación inició en enero de 2026 y se espera una segunda convocatoria en mayo de 2026. La plataforma Saberes MX ofrece rutas de aprendizaje gratuitas vinculadas a este centro. El programa “IA para Todo México”, creado por CompuEducación con respaldo de Microsoft, ha capacitado a más de 15 mil personas en tres rutas de entrenamiento gratuitas, desde nivel básico hasta aplicaciones empresariales.
Opciones universitarias. La UNAM ofrece un diplomado en Inteligencia Artificial Aplicada a través de su área de Capacitación en TIC. El Tecnológico de Monterrey tiene microcertificados especializados en IA aplicada a marketing, logística, banca, salud y ventas, además de programas de grado y posgrado. Ambas instituciones combinan formación técnica con proyectos aplicados a problemas reales.
Para estudiantes que aún definen su trayectoria. El WEF y el IMCO coinciden en que no se trata de elegir una carrera específica, sino de desarrollar una combinación de habilidades técnicas y humanas. Las carreras con menor riesgo de automatización son aquellas que requieren título profesional, entrenamiento continuo y capacidad de adaptación. Las áreas con mayor demanda proyectada incluyen ingeniería en datos, ciberseguridad, desarrollo de software, mecatrónica, robótica y análisis de datos. Pero igualmente se proyecta crecimiento en educación de nivel medio y superior, salud, trabajo social y roles que requieren interacción humana genuina. La habilidad transversal más valiosa, según todas las fuentes consultadas, es la capacidad de aprender continuamente y adaptarse a herramientas nuevas.
¿Por qué importa esto para México?
México compitió durante décadas por costos laborales bajos. Esa ventaja competitiva se reduce conforme avanza la automatización en plantas industriales de todo el mundo. El riesgo no es solo que desaparezcan empleos, sino que el país quede atrapado en un modelo de manufactura de bajo valor agregado — lo que algunos analistas llaman convertirse en una “maquila 4.0” — donde la inversión extranjera llega para ensamblar, pero no para innovar.
La contraparte es que México tiene condiciones que pocos países de la región ofrecen al mismo tiempo: una base industrial instalada, cercanía geográfica con Estados Unidos, una percepción positiva de la IA entre la población (58%, frente al 31% en Estados Unidos según el estudio de Endeavor), y un crecimiento acelerado del ecosistema tecnológico. La inversión extranjera directa alcanzó los 40 mil 906 millones de dólares durante el tercer trimestre de 2025, con la manufactura concentrando el 37.1%.
La diferencia entre aprovechar esta ventana o desperdiciarla depende en gran parte de qué tan rápido se cierre la brecha de habilidades. Actualmente, solo uno de cada cuatro trabajadores mexicanos recibe capacitación formal orientada a la industria 4.0, según la Confederación Mundial del Empleo. Y siete de cada diez empleadores en México reportan dificultades para encontrar el talento que necesitan.
Señales que generan dudas
Las estimaciones de automatización se basan en la viabilidad técnica: es decir, en si una máquina o software podría hacer la tarea. Eso no significa que las empresas vayan a implementar esa tecnología de inmediato. Los costos de adopción, la regulación laboral, la infraestructura disponible y los incentivos económicos de cada sector influyen en la velocidad real del cambio. El propio Banco de México advierte en su documento de investigación que estas cifras deben interpretarse con cuidado porque no reflejan los incentivos económicos ni otros factores como la acumulación de capital humano a través de la educación.
Tampoco está claro cuántos de los nuevos empleos que se proyectan serán accesibles para los trabajadores que pierdan sus puestos actuales. El WEF estima que si la fuerza laboral mundial fueran 100 personas, 59 necesitarían recapacitarse para 2030, pero 11 de ellas no lo lograrían — equivalente a más de 120 millones de trabajadores en riesgo de desempleo a mediano plazo.
Verificación de la información
Verificado: La cifra de 18.9% de trabajadores en alto riesgo de automatización en México proviene del informe “Creación de empleo y desarrollo económico local 2024” de la OCDE. La cifra de 28.1% para Coahuila proviene del mismo informe. El dato de 362 empresas de IA en México y crecimiento del 965% proviene del estudio de Endeavor México y Santander México. La inversión de AWS en Querétaro por 5 mil millones de dólares ha sido reportada en múltiples fuentes. Los datos del WEF corresponden al informe Future of Jobs 2025, con el IMCO como socio local en México.
Razonablemente inferible: La presión de automatización será mayor en estados con vocación industrial como Coahuila, Aguascalientes y Querétaro, dado que sus economías dependen más de manufactura con tareas repetitivas. La brecha de habilidades podría ampliarse si la capacitación no escala al ritmo de la adopción tecnológica.
Suposiciones no verificadas: No hay datos públicos que permitan estimar cuántos empleos mexicanos se perderán efectivamente (no como riesgo teórico, sino como desplazamiento real) en los próximos cinco años. Las proyecciones del WEF son globales y no están desagregadas para México. Las cifras de empleos creados por la industria de IA en México (11 mil) provienen de un estudio privado y no han sido validadas por una fuente oficial gubernamental.
Fuentes
- OCDE — “Creación de empleo y desarrollo económico local 2024”: https://www.oecd.org/en/publications/job-creation-and-local-economic-development-2024_398a8e88-en.html
- Banco de México — “Tecnologías de Automatización y Empleo Bajo Riesgo”: https://www.banxico.org.mx/publicaciones-y-prensa/documentos-de-investigacion-del-banco-de-mexico/%7B7A04573D-7C07-D3D3-23C9-EC341B2DA27D%7D.pdf
- Foro Económico Mundial — “Future of Jobs Report 2025”: https://es.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/
- IMCO — “Reporte Futuro del Empleo 2025”: https://imco.org.mx/reporte-futuro-del-empleo-2025/
- Endeavor México / Santander — Estudio sobre empresas de IA en México (2024)
- Centro Público de Formación en IA: https://www.mexia.gob.mx/
- IDC / Dell Technologies Forum 2025 — Inversión tecnológica en México
- Secretaría de Economía — Datos de IED tercer trimestre 2025
- Confederación Mundial del Empleo — Reporte de Impacto de la Industria 2026