¿Aún no te has enterado? Los trabajos de cuello blanco están desapareciendo, diezmados por la IA. Se dice que las oleadas de despidos en el sector tecnológico (más recientemente en Coinbase, Meta y Cisco) presagian lo que pronto nos deparará a todos los trabajadores del conocimiento. Pero antes de que abandones tu trabajo como desarrollador de software o analista financiero —o periodista tecnológico— y busques unirte al sindicato de fontaneros, vale la pena considerar la investigación económica actual sobre si la inteligencia artificial ha comenzado realmente a devorar los trabajos de cuello blanco.
La respuesta corta es: No.
A pesar de la advertencia de algunos sobre un apocalipsis laboral inminente que destruirá gran parte, si no la mayoría, de este tipo de trabajos, o los rumores sobre una «subclase permanente», hay escasa evidencia de que la IA haya tenido hasta ahora algún impacto a gran escala en el mercado laboral estadounidense.
El análisis de los datos recopilados por la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS) muestra que la tasa de desempleo para los empleos potencialmente más afectados por la IA es en realidad más baja que la de las ocupaciones menos expuestas a la tecnología. Y, lo que es crítico para los economistas, no hay indicios de que un gran número de personas se estén trasladando de empleos amenazados por la IA a otros supuestamente más seguros, como los que implican principalmente trabajo manual.
Si bien las estadísticas laborales actuales no descartan un vuelco laboral repentino en los próximos años, sí arrojan dudas sobre la inevitabilidad de los escenarios apocalípticos y el ritmo al que estos se desarrollarían. Parece que todo el mundo en la comunidad de la IA predice que la tecnología pronto eliminará puestos de trabajo, y también parece que todo el mundo conoce a jóvenes aspirantes a trabajadores que no consiguen encontrar empleo. «Quizá no hemos visto ninguna disrupción importante en las estadísticas del mercado laboral aún», suele decir la gente, «pero esperad».
Pero quizás sí deberíamos prestar atención a lo que nos muestran los datos. Y ahora mismo, las cifras dibujan un panorama de un mercado laboral relativamente estable en el que las disrupciones de la IA siguen siendo en gran medida especulativas.
“Podría ser disruptivo, pero los datos nos indican ahora mismo que la disrupción aún no ha llegado y tenemos tiempo para planificar.”
«Toda la evidencia disponible hasta la fecha sugiere que el impacto de la IA en las actuales condiciones del mercado laboral es, probablemente, aún reducido», afirma Erika McEntarfer, una economista laboral que dirigió la BLS hasta que el presidente Trump la despidió el otoño pasado tras un informe de empleo que disgustó a la administración. (Como era de esperar, los informes de la BLS sobre el débil crecimiento del empleo han continuado desde su despido).
McEntarfer, ahora investigadora en el Stanford Institute for Economic Policy Research, afirma que el impacto relativamente pequeño que la IA está teniendo hasta ahora en el mercado laboral actual "sorprende a mucha gente, pero no debería. Lo que sabemos de la historia es que las innovaciones tardan tiempo en manifestarse a través de cambios en las industrias y en las ocupaciones. Es poco probable que la IA transforme los mercados laborales hasta que no transforme primero las empresas".
McEntarfer señala los datos del Censo de EE. UU. que muestran que solo una de cada cinco empresas está utilizando IA en alguna función empresarial. "Los datos son un gran baño de realidad frente al temor de que la IA sea enormemente disruptiva", afirma. "Podría serlo. Es probable que sea disruptiva, pero los datos nos indican ahora mismo que la disrupción todavía no está aquí, y que tenemos tiempo para planificar".
Las cosas no van bien—pero la cuestión es por qué
El mercado laboral estadounidense es, sin duda, pésimo para muchos, especialmente para los jóvenes aspirantes a trabajadores. Las tasas de desempleo para recién graduados universitarios se sitúan en to o al 5,6%, muy por encima del nivel para el conjunto de los trabajadores. Es una tasa no vista desde la pandemia y los años inmediatamente posteriores a la recesión de 2008. Aún más preocupante es que las tasas de contratación han sido particularmente desfavorables durante la economía post-covid, una tendencia que golpea duramente a los jóvenes que intentan incorporarse al mercado laboral. Si eres un recién graduado universitario y buscas un puesto de trabajo en tecnología, puede parecer que nadie está contratando.
Hay indicios de que la IA está contribuyendo a la dificultad para los jóvenes de 22 a 25 años que buscan empleo en el desarrollo de software y otras ocupaciones que están sintiendo un gran impacto de la IA. Pero estas profesiones representan solo una pequeña fracción del mercado laboral general. Además, es incierto cuánto debe culparse a la IA de los problemas laborales. Del mismo modo, se desconoce si la pérdida de puestos de trabajo de nivel inicial en ocupaciones expuestas a la IA es un presagio de lo que está por venir para otros o simplemente un síntoma aislado de lo que los economistas denominan un «mercado laboral de baja rotación y baja contratación» causado por una variedad de fuerzas macroeconómicas.
La comprensión de estas incertidumbres nos revelará mucho sobre nuestro devenir laboral en la transición hacia una economía de IA. No faltan las afirmaciones y predicciones contundentes sobre lo que está a punto de ocurrir; mientras que algunos pronostican el fin del trabajo, otros sostienen que la historia económica nos enseña que los avances tecnológicos siempre conducen, tarde o temprano, a más y mejores empleos.
La respuesta sincera es que nadie sabe con certeza qué traerá la IA y si esta vez será diferente. Para ayudar a averiguarlo, necesitamos datos mejores y mucho más completos.
Las estadísticas obtenidas de la encuesta mensual del gobie o federal a 60.000 hogares para la BLS ofrecen una visión general de los cambios en el mercado laboral, mientras que académicos e incluso algunas empresas de IA han comenzado a intentar obtener una visión más granular de los trabajos específicos que están siendo afectados. Pero las herramientas de recopilación de datos existentes no explican adecuadamente cómo la IA está afectando al enorme y diverso mercado laboral estadounidense.
Hay una larga lista de preguntas para las que no tenemos los datos suficientes para responder plenamente. ¿Cómo se está utilizando la IA en el lugar de trabajo? ¿Implica el uso creciente de la IA que la tecnología reemplazará a los trabajadores, o los hará más productivos y valiosos? ¿Qué ocupaciones y habilidades se ven más afectadas? ¿Quién corre mayor riesgo a causa de estos cambios? Como señala David Deming, profesor de economía en la Universidad de Harvard: «Estamos, en cierto modo, volando a ciegas».
Para profundizar en algunas de estas cuestiones, Deming y sus colegas han estado encuestando a varios miles de personas cada tres meses desde 2024, formulándoles preguntas básicas: ¿Utiliza usted inteligencia artificial generativa, y con qué frecuencia? ¿Le ahorra tiempo en el trabajo? El seguimiento de las respuestas a lo largo del tiempo proporciona a los economistas pistas importantes (es utilizada por algo más del 40% de los trabajadores, pero la adopción varía según los sectores) y les permite estimar las ganancias de productividad (han encontrado algunas, pero nada que sacuda la economía). También ha ayudado a documentar la rapidez con la que la IA se ha adoptado en el lugar de trabajo y cómo se compara con tecnologías anteriores como el PC e inte et (el ritmo ha sido más rápido, pero más o menos dentro del mismo rango).
Esto dista mucho de ser una imagen completa de cómo la IA está transformando el trabajo. Pero proporciona algunos resultados intrigantes; por ejemplo, un número considerable de trabajadores en los sectores manufacturero y otros sectores industriales han probado la IA. Los resultados de Deming muestran que, si bien las empresas en general podrían ser relativamente lentas en adoptar formalmente la tecnología, muchos de sus empleados la están utilizando.
Obtener una radiografía de estos primeros adoptantes y de cómo están utilizando la IA proporciona una «bola de cristal para el futuro del mercado laboral», según Deming. «Ofrece pistas importantes sobre cómo se utilizará mañana, quiénes se verán afectados, quiénes resultarán perjudicados y cómo debemos prepara os para ello. Es un diagnóstico de lo que está por venir».
Pero lo que no revela es el destino de los diversos puestos de trabajo.
Los jóvenes, los más vulnerables
El análisis de cómo la IA afectará a los puestos de trabajo suele empezar por identificar la denominada exposición de diversas ocupaciones a la tecnología. Este enfoque se basa en la idea de que cualquier puesto de trabajo es un conjunto de tareas. Al evaluar qué tareas pueden ser realizadas, por ejemplo, por el último modelo de lenguaje grande, los investigadores miden la exposición global de una ocupación. Un pequeño ejército de economistas ha elaborado multitud de estudios de este tipo, clasificando meticulosamente cientos de puestos de trabajo y apresurándose a actualizar los resultados a medida que las capacidades de la IA generativa no dejan de explotar.
Los resultados a menudo han desencadenado el pánico, con gráficos que muestran la creciente vulnerabilidad de diferentes puestos de trabajo ante la IA.
Pero por sí solos, los resultados de exposición no son un verdadero indicador de qué empleos se perderán a causa de la IA. Eso depende del tipo de tareas que realice la tecnología, del grado de adopción de la IA, de los diversos cálculos empresariales sobre el valor de los trabajadores e incluso de los costes de implementación de la IA. No obstante, los hallazgos de exposición constituyen un valioso punto de partida.
En un documento de trabajo titulado “¿Canarios en la mina de carbón? Seis hechos sobre los efectos recientes de la inteligencia artificial en el empleo,” investigadores del Laboratorio de Economía Digital de Stanford analizaron 950 puestos de trabajo, distribuyendo las ocupaciones en cinco categorías, de las menos expuestas a las más. Posteriormente, utilizaron un extenso conjunto de datos de ADP, el mayor proveedor de nóminas del mundo, para analizar el crecimiento del empleo en cada una de las categorías. Su acceso exclusivo al conjunto de datos de ADP, que es mucho mayor que el disponible a través de la BLS, permite a los investigadores detectar mejor los impactos por grupo demográfico. Cuando examinaron lo que estaba ocurriendo en los diferentes grupos de edad, afirma Erik Brynjolfsson, director del laboratorio y líder de la iniciativa, “fue algo extremadamente sorprendente.”
Observaron la caída en el número de empleados de entre 22 y 25 años en las ocupaciones más expuestas, como el desarrollo de software y la atención al cliente, a partir de finales de 2022, cuando ChatGPT se lanzó públicamente por primera vez. Otros investigadores informaron de pruebas de que el declive de estos empleos comenzó mucho antes de ChatGPT y cuestionaron si el mercado laboral podría reaccionar tan rápidamente a la introducción de la tecnología de IA.
No obstante, si bien los investigadores de Stanford reconocen que otros factores, además de la IA, probablemente contribuyeron a los descensos iniciales, afirman que, tras controlar esos factores, observaron pruebas convincentes de un efecto significativo de la IA a partir de 2024 y en aumento en 2025, hasta una disminución del 16% en los puestos de trabajo de nivel inicial en ocupaciones expuestas a la IA. Por el contrario, la plantilla creció para los trabajadores de más edad en las mismas ocupaciones, al igual que el número de empleos en las ocupaciones menos expuestas.
Profundizando en los datos, los investigadores encontraron otra pista importante, aunque no del todo inesperada. El impacto en la plantilla dependió de cómo se estaba utilizando la IA. Fueron específicamente los puestos de trabajo donde las tareas podían automatizarse (es decir, la IA podía realizarlas «con una mínima intervención humana») los que explicaron la disminución del empleo, puestos para profesionales como los desarrolladores de software. En los trabajos donde la IA se utilizaba principalmente para aumentar el trabajo humano, la plantilla creció más rápido que la media para los trabajadores de nivel inicial.
Esto concuerda con una explicación de los problemas de muchos jóvenes aspirantes a trabajadores. Podría ser, según el artículo de Stanford, que los empleos de nivel de entrada dependen más de los tipos de conocimiento que las personas adquieren a través de la educación, pero que pueden ser fácilmente imitados por la IA; los autores denominan a esto conocimiento codificado. Podría resultar especialmente sencillo automatizar tareas como la programación de nivel de entrada. Por el contrario, los trabajadores de mayor edad poseen más del llamado conocimiento tácito, el que se basa en su experiencia. Ese tipo de sabiduría es más difícil de sustituir por la IA.
A pesar de los hallazgos sobre el impacto de la IA en los trabajadores jóvenes, Bharat Chandar, economista de Stanford y uno de los autores (junto con Brynjolfsson y Ruyu Chen), subraya que aún es pronto para comprender cómo afectará la tecnología a los puestos de trabajo en el futuro. Podría ser que la pérdida de empleo se extienda a los trabajadores de más edad y a ocupaciones menos expuestas a la IA, dice. Pero Chandar afirma que también es posible que las empresas y los trabajadores se adapten a los cambios en la demanda laboral, y que los efectos se estabilicen o incluso desaparezcan.
Para seguir su evolución, el Laboratorio de Economía Digital de Stanford está a punto de lanzar un proyecto actualizado periódicamente que ofrece datos sobre cómo la IA está transformando la economía.
La investigación de Stanford y otros trabajos han puesto un foco particular en la codificación, una tarea para la que la IA se está volviendo extremadamente hábil.
Un documento reciente de economistas de la Junta de la Reserva Federal reveló, como era de esperar, que el crecimiento anual del empleo para los codificadores se ha ralentizado significativamente —en to o a un 3%— desde la introducción de ChatGPT. Pero he aquí un detalle crucial: El empleo general para los codificadores sigue creciendo. El empleo en puestos de codificación sigue aumentando, señalaron, solo que más lentamente que antes de 2022.
En resumen, los empleos de programación no van a desaparecer, al menos no a corto plazo. Pero es una ocupación que está siendo claramente transformada por la IA.
Uno de los hallazgos un tanto sorprendentes revelados por investigaciones recientes es que los salarios en sectores altamente expuestos a la IA han aumentado relativamente rápido desde la introducción de ChatGPT. Una explicación es que los empleadores siguen dispuestos a pagar por los tipos de conocimiento y experiencia que son, al menos por ahora, difíciles de reemplazar con IA. De ser cierto, esto sugiere no el fin del trabajo en los puestos expuestos a la IA sino, más específicamente, el declive del modelo de carrera típico en el que los jóvenes graduados son contratados para realizar tareas de software que pueden automatizarse y son entrenados lentamente para adquirir esa valiosa experiencia tácita. El modelo de "aprender mientras se gana" podría finalmente romperse —al menos para algunas ocupaciones.
La simple verdad podría ser que las habilidades de programación ya no son garantía de empleo. Esto podría ayudar a explicar el descenso de estudiantes de informática en las universidades de todo el país. Los futuros canarios en los cubículos están detectando los peligros de buscar un empleo cuando sus habilidades pueden ser igualadas por la IA.
Pero un análisis más detallado de los datos muestra que los estudiantes no se están alejando necesariamente de las carreras relacionadas con la IA. Más bien, parecen estar adaptando sus habilidades a los cambios que observan a medida que la IA se vuelve cada vez más importante para diversas disciplinas. El interés está aumentando en campos adyacentes a la IA, como la ciencia de datos y la ciberseguridad. Una titulación de rápido crecimiento: la propia inteligencia artificial (una reciente incorporación a la oferta de muchas universidades).
¿Esta vez es diferente?
La preocupación por el potencial de la IA para reemplazar a los trabajadores no es nada nuevo. Escribí “How Technology Is Destroying Jobs” en 2013, describiendo cómo una serie de nuevas tecnologías digitales, incluida la IA, estaban empezando a amenazar el trabajo de oficina. No estaba solo. Era un tema popular en un momento en que el mercado laboral estaba estancado y los puestos de trabajo eran escasos.
En uno de sus últimos días en el cargo a finales de 2016, el presidente Obama emitió un informe redactado por sus principales asesores económicos y científicos, advirtiendo que la IA estaba amenazando a los trabajadores. Entre las conclusiones se encontraba que los vehículos automatizados —especialmente los camiones autónomos— podrían eliminar entre 2,2 y 3,1 millones de puestos de trabajo existentes en EE. UU. Por la misma época, uno de los pioneros de la IA, Geoffrey Hinton, afirmó que “la gente debería dejar de formar a radiólogos” porque era “completamente obvio” que la ocupación pronto sería reemplazada por la IA.
Ninguna de estas predicciones se cumplió, por supuesto (ni tampoco se produjo el llamado desempleo tecnológico durante varios episodios anteriores de pánico laboral relacionados con la tecnología). Los pronósticos a menudo erraron en cuanto al ritmo de los avances tecnológicos —todavía estamos esperando flotas de camiones autónomos en las carreteras— y no lograron comprender el complejo abanico de tareas que componen muchos puestos de trabajo. La IA se ha convertido, de hecho, en una herramienta para el cribado de imágenes de radiología, pero hay más radiólogos que nunca. Resulta que los radiólogos humanos realizan multitud de tareas valiosas, incluyendo la interpretación de resultados y la interacción con los pacientes, que no pueden ser realizadas con IA (todavía).
Quizás esta vez sea diferente, y podamos dejar a un lado las lecciones de la historia económica. Ciertamente, la IA ha adquirido poderes inimaginables para realizar tareas similares a las humanas. Quizás devore puestos de trabajo de maneras que nunca antes habíamos visto. Y quizás eso ocurra abruptamente, sin una advertencia enterrada en las estadísticas laborales. Pero los episodios anteriores de ansiedad laboral por la IA todavía encierran una lección premonitoria: nuestro verdadero enfoque debe estar menos en los temores distópicos y más en las transiciones muy reales en el ámbito laboral que probablemente afectarán a millones de personas.
“Incluso si no hay un desempleo masivo, o incluso un aumento del desempleo, la transición aún podría ser muy difícil”, afirma Jed Kolko, investigador principal del Peterson Institute for Inte ational Economics y ex subsecretario de comercio en la administración Biden. “¿Y qué significa un período de transición difícil? Significa que la gente pierde sus puestos de trabajo, o que los puestos de trabajo de las personas sean redefinidos de maneras que hagan que esos empleos paguen menos o sean menos significativos. Y algunas personas cuyos empleos estén amenazados quizás no puedan adaptarse.”
Cuanto mejor comprendamos esta transición, mejor preparados estaremos para abordarla. Y para ello necesitaremos datos mejores y más completos.
Para McEntarfer, la excomisionada de la BLS, la verdadera cuestión es la velocidad de cualquier disrupción. "Si ocurre al ritmo normal del cambio tecnológico, los mercados laborales tendrán tiempo para adaptarse. Si hay una disrupción repentina y severa, entonces eso será un gran desafío para los responsables políticos", afirma. "Esa es realmente la pregunta más importante a la que nos enfrentamos ahora mismo: cuán rápida va a ser esta transformación." Y, añade, "lo sabremos observando los datos."
Hace dos décadas, el país fue tomado por sorpresa por el llamado "shock de China", ya que las políticas de libre comercio provocaron una afluencia de importaciones y la devastación de empleos manufactureros en muchas partes del país. Los investigadores tardaron años en comprender los datos que mostraban cómo las políticas comerciales, generalmente bien recibidas por los economistas, estaban destruyendo comunidades. Hoy, la amenaza de una transformación económica provocada por la IA es mucho mayor y apunta a un daño potencialmente mucho mayor para grandes grupos de trabajadores.
Para evitar otra devastadora transición laboral, necesitaremos políticas gube amentales y empresariales oportunas, especialmente programas para formar y recualificar a los trabajadores. Si McEntarfer y otros economistas laborales están en lo cierto, probablemente tenemos tiempo para diseñar estrategias deliberadas y efectivas para gestionar la transición. Pero primero necesitamos comprender mejor lo que está ocurriendo —y a qué velocidad.
Es difícil encontrar un economista más entusiasta con el futuro de la IA que Brynjolfsson, de Stanford, quien cree que probablemente estamos al borde de un enorme impulso que transformará la economía. «Quizás el mayor crecimiento de la productividad de mi vida esté por llegar», afirma.
Pero Brynjolfsson también advierte de que la falta de datos está limitando gravemente nuestra visibilidad sobre los impactos económicos y sociales que se avecinan. En un momento en que se están gastando cientos de miles de millones en el despliegue de la tecnología, señala, «no estamos invirtiendo ni siquiera el 1 % de esa cantidad en entender la transición».