Los datos de graduados matizan el relato laboral de la IA

El 26 de septiembre de 2026, un nuevo documento de trabajo de los economistas Robert Fairlie y Jane Wu introdujo un matiz relevante en el debate sobre inteligencia artificial y empleo juvenil. A partir de microdatos del Censo de Estados Unidos, los autores no encuentran evidencia de un desplazamiento significativo y extendido, ni de una reducción generalizada de la contratación, entre titulados universitarios recientes hasta el verano de 2026. El hallazgo no describe un mercado cómodo para quienes terminan sus estudios. Sí cuestiona que las dificultades para conseguir el primer empleo puedan atribuirse ya, de manera concluyente, a una sustitución masiva por IA.

Un verano sin salto estadístico excepcional

El estudio de CESifo define a los recién graduados como personas de 22 a 25 años con un título de bachelor que no cursan estudios superiores. Utiliza la Current Population Survey, la encuesta de hogares del Censo estadounidense empleada para seguir la evolución del empleo y el desempleo. Los investigadores se concentran en los meses de verano porque entonces la tasa de paro suele aumentar al incorporarse una nueva promoción al mercado laboral. Comparan patrones interanuales y estacionales desde 2022, año en el que el empleo volvió a niveles previos a la pandemia y se lanzó ChatGPT.

La tasa de desempleo de este grupo fue del 7,3 % en el verano de 2026. La cifra se mantuvo dentro de la gama de los años anteriores: 6,3 % en 2022 y hasta 7,8 % en 2024. El resultado tampoco cambia de forma sustancial si se incluyen titulados que declararon querer un empleo, aunque no estuvieran buscándolo activamente y por ello no formen parte de la definición oficial de desempleo. Según los autores, el verano de 2026 no presenta un deterioro inusual frente a los veranos previos.

• El desempleo estival de los graduados recientes fue del 7,3 % en 2026.
• La cifra se situó dentro del intervalo registrado entre 2022 y 2026.
• El análisis compara a graduados jóvenes con no graduados de la misma edad y con graduados mayores.
• La mayoría de las diferencias de tendencia no alcanzó significación estadística.

La comparación no detecta un efecto amplio

Fairlie y Wu comprobaron la solidez de su resultado mediante varios grupos de referencia. Compararon a los graduados recientes con personas de su edad sin título universitario y con graduados de entre 30 y 49 años. También clasificaron los empleos por exposición potencial a la IA, siguiendo un estudio de 2023 sobre las ocupaciones cuyas tareas podían ser más adecuadas para estos sistemas. En casi todas las comparaciones, las diferencias de tendencia entre 2022 y 2026 no fueron estadísticamente significativas. Eso no demuestra que la IA carezca de consecuencias en empresas concretas; indica que el desempleo disponible no muestra todavía un impacto relativo, generalizado y detectable.

La hipótesis de riesgo temprano sigue siendo razonable. Los autores sostienen que una menor demanda laboral podría aparecer primero en forma de menos contrataciones para puestos iniciales de oficina con tareas relativamente estandarizadas, antes que mediante despidos de trabajadores con más experiencia. Señalan además un aumento reciente de la adopción: una encuesta del Censo registró más empresas que decían sustituir un gran número de tareas de empleados con IA, mientras crecían el gasto en IA por empleado y el uso de tokens de ChatGPT Enterprise durante los doce meses anteriores.

Sin embargo, un mayor uso de herramientas no equivale automáticamente a puestos eliminados. El documento describe los datos del verano de 2026 como una primera prueba útil, no como una proyección definitiva. Si se intensifica el uso de IA en el trabajo, las promociones de 2027 y posteriores podrían verse más afectadas, advierten los investigadores. Para saber si aparece ese efecto harán falta más años de información, especialmente porque los cambios de organización y contratación pueden tardar en reflejarse en las estadísticas agregadas.

El malestar laboral tiene más de una explicación

Otras mediciones ayudan a entender la percepción de un mercado difícil. La Reserva Federal de Nueva York indicó que los titulados universitarios de 22 a 27 años registraban una tasa de desempleo del 5,7 % en junio de 2026: por encima de la media nacional y un punto superior a la de esa cohorte dos años antes. Ese dato no es directamente comparable con el 7,3 % del estudio CESifo, pues cambian las edades, el mes y la metodología. La misma institución situó el subempleo de los graduados recientes en el 42 %, frente al 33,7 % de todos los graduados universitarios.

En este caso, el subempleo se refiere a titulados que trabajan en ocupaciones que no requieren un bachelor. Una persona puede estar empleada y, aun así, encontrarse en un puesto por debajo de su nivel educativo. La Reserva Federal de Nueva York ha detectado una desaceleración general de la contratación en los últimos años, pero no una concentrada específicamente en puestos de entrada con mayor exposición a la IA. Su análisis de ofertas de empleo concluyó que la IA puede estar contribuyendo a la evolución reciente, aunque no sería el principal motor de la menor contratación.

Otro estudio, de Stanford y basado en datos de nóminas de la firma de recursos humanos ADP, había encontrado que el empleo inicial en ocupaciones consideradas afectadas por IA quedaba rezagado respecto de otros campos. La aparente discrepancia puede responder a lo que mide cada fuente. ADP cubre una parte relevante de la economía, pero podría no captar todos los elementos de una encuesta nacional del Censo. Además, el volumen de empleo en una actividad no es lo mismo que el desempleo: este último también depende de cuántas personas buscan trabajo. Ambas señales merecen seguimiento y no son necesariamente incompatibles.

La selección también cambia con la IA

La IA ya afecta a los graduados a través del proceso de selección, incluso cuando no sustituye un empleo. Una investigación de LinkedIn citada por CNBC señaló que el 66 % de los reclutadores planeaba, al comienzo de 2026, aumentar el uso de IA para la preselección de entrevistas. El 81 % de los demandantes de empleo había utilizado o pensaba utilizar IA en su búsqueda. Estos filtros pueden hacer que solicitar empleo resulte más impersonal y menos transparente para los candidatos, sin que ello permita inferir por sí solo cuántas vacantes desaparecen.

También aumentan las señales sobre las capacidades demandadas. La National Association of Colleges and Employers informó de que las habilidades de IA aparecían en el 16,5 % de las descripciones de empleo en la primavera de 2026, frente al 10,5 % del otoño anterior. El 28 % de los empleadores buscaba talento al inicio de carrera capaz de utilizar IA en el trabajo. Handshake observó que los estudiantes que se gradúan en 2026 mencionan habilidades de IA en sus currículos al doble de la tasa de la promoción de 2022, y que el 74 % de esas menciones se vinculaba a proyectos reales, no a asignaturas.

Para estudiantes, universidades y servicios públicos de empleo, la conclusión debe ser precisa. Los datos estadounidenses no confirman todavía una ola nacional de desempleo de graduados causada por la IA, pero conviven con subempleo elevado, contratación más lenta y filtros automatizados. En España, donde la inserción laboral de los titulados depende de estructuras sectoriales y educativas distintas, la utilidad de este caso está en evitar diagnósticos apresurados. Conviene vigilar por separado el paro, la calidad del empleo, las ofertas y las prácticas de selección, y exigir datos comparables antes de convertir una experiencia difícil de búsqueda en una prueba de sustitución tecnológica generalizada.