Estudio Stanford: la IA golpea antes los empleos junior

Un nuevo estudio del Stanford Digital Economy Lab, publicado el 24 de agosto de 2026, halla que la inteligencia artificial está golpeando con más fuerza a los trabajadores más jóvenes que se incorporan al mercado laboral. Titulado «Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence», el informe actualiza una versión que el mismo equipo publicó un año antes. Su autor principal es Erik Brynjolfsson, director del laboratorio, junto con Bharat Chandar y Ruyu Chen.

El hallazgo central es contundente: el empleo entre trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones consideradas muy expuestas a la IA es ahora aproximadamente un 19% inferior al de ocupaciones menos expuestas a la tecnología. Hace un año, cuando el mismo equipo lo midió por última vez, esa brecha era del 13%. La brecha, en otras palabras, no solo existe: se está ampliando.

Para llegar a esa conclusión, los investigadores utilizaron una amplia submuestra de datos de nómina anonimizados y de alta frecuencia agregados por ADP, el mayor procesador de nóminas de Estados Unidos. El conjunto de datos abarca a millones de trabajadores en más de 730 ocupaciones, aproximadamente uno de cada seis trabajadores estadounidenses. El equipo midió la exposición de cada ocupación a la IA con dos herramientas distintas: un indicador de impacto en el mercado laboral establecido en investigaciones previas, y el Anthropic Economic Index, que mide cómo utiliza realmente cada ocupación el modelo Claude en el día a día. Un mes antes, Google había publicado un informe similar basado en el uso real de Gemini.

No hay despidos masivos, pero se cierra el grifo de las contrataciones

En el conjunto de la economía, los investigadores hallaron poca o ninguna diferencia de empleo relativo entre las ocupaciones más y menos expuestas a la IA. El efecto se concentra casi por completo en los trabajadores más jóvenes. Desde 2022, el empleo de los jóvenes de 22 a 25 años en el 40% de ocupaciones más afectadas por la IA ha caído alrededor de un 11%, mientras que el empleo joven en el 60% de ocupaciones menos afectadas ha crecido alrededor de un 10% en el mismo período.

TIME, que también informa sobre el estudio, cita una medida distinta: en las ocupaciones más expuestas a la automatización por IA —ingeniería de software, marketing y atención al cliente, entre otras—, los trabajadores en sus primeros empleos sufrieron un declive relativo del empleo del 16%, incluso tras controlar los efectos propios de cada empresa. Ars Technica y TIME presentan estas cifras como ángulos distintos sobre los mismos datos, no como una sola medida repetida dos veces, y el patrón de fondo se mantiene en ambos casos: el daño recae sobre la contratación, no sobre los puestos ya ocupados. Los investigadores hallaron que el efecto opera sobre todo mediante una caída en la contratación de trabajadores principiantes en las ocupaciones afectadas, no mediante más despidos o renuncias. Se manifiesta sobre todo en el nivel de empleo general, no en los salarios.

• 19%: brecha de empleo entre jóvenes de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA y sus pares, frente al 13% de hace un año
• 11% frente a 10%: desde 2022, el empleo joven ha caído un 11% en el 40% de ocupaciones más afectadas por la IA, y ha crecido un 10% en el 60% menos afectadas
• 16%: declive relativo del empleo de nivel inicial medido por separado en las ocupaciones más expuestas a la automatización (ingeniería de software, marketing, atención al cliente), controlando efectos de empresa (TIME)
• 6% a 12%: crecimiento del empleo de trabajadores de 30 años o más en ocupaciones de alta exposición a la IA, entre finales de 2022 y mayo de 2025 (TIME)

Por qué unos empleos sí y otros no: automatizar frente a aumentar

El Anthropic Economic Index distingue entre usos «automatizadores» de la IA, que sustituyen por completo una tarea que antes hacía una persona, y usos «aumentativos», que ayudan a un trabajador a ser más eficiente en su empleo. Ocupaciones como contables y auditores, o recepcionistas y empleados de información, figuran entre las más propensas a ser automatizadas. Ocupaciones como directores ejecutivos o enfermeros titulados usan la IA de forma más aumentativa.

Las ocupaciones donde predomina el uso automatizador de la IA muestran los peores resultados de empleo relativo para los trabajadores principiantes. Como lo expresan los investigadores, en una frase recogida por Ars Technica:

Los resultados son coherentes con la hipótesis de que los usos de la IA orientados a la automatización sustituyen mano de obra, mientras que los usos complementarios se asocian con un empleo estable o en aumento.

La hipótesis de trabajo de los investigadores es que los trabajadores principiantes se ven especialmente afectados en ocupaciones que dependen fuertemente de un conocimiento «codificado» —formal y estandarizado, enseñable mediante la educación, los manuales y los procedimientos escritos—, frente a ocupaciones que dependen de un conocimiento «tácito», adquirido mediante la práctica, la tutoría y la experiencia repetida.

Usando el nivel educativo requerido por una ocupación, extraído de la base de datos O*NET, como indicador de su dependencia del conocimiento codificado, los investigadores hallan que las ocupaciones muy codificadas muestran un crecimiento del empleo inicial más lento, mientras que las ocupaciones basadas en conocimiento tácito muestran un crecimiento del empleo más rápido para los trabajadores de mitad y final de carrera.

La educación superior parece amortiguar el efecto. En ocupaciones con una alta proporción de titulados universitarios, la diferencia entre puestos muy y poco expuestos a la IA es más atenuada. En ocupaciones con pocos titulados, los puestos menos expuestos vieron crecer el empleo, mientras que los más expuestos lo vieron declinar.

TIME aporta un dato adicional: entre los trabajadores de 30 años o más en categorías de alta exposición a la IA, el empleo creció entre un 6% y un 12% entre finales de 2022 y mayo de 2025 —una posible señal de que los trabajadores mayores poseen un conocimiento tácito más difícil de replicar por la IA, o un poder organizativo que los protege más. Ocupaciones más manuales —auxiliares de atención domiciliaria, personal de mantenimiento, taxistas— mantuvieron el empleo estable o incluso lo vieron crecer, según TIME.

Nuestros hallazgos son coherentes con la hipótesis de que la IA está teniendo este efecto [en el mercado laboral], especialmente para los trabajadores principiantes.

Erik Brynjolfsson, director del laboratorio, describió el patrón como inusualmente marcado en declaraciones a TIME:

Fue realmente llamativo ver un efecto tan marcado en ciertas categorías y no en otras. Creo que es justo decir que la tecnología siempre ha destruido empleos y siempre ha creado empleos. Si queremos generar no solo mayor productividad, sino una prosperidad ampliamente compartida, usar la IA para aumentar el trabajo y no solo para automatizarlo es una buena dirección a seguir.

Los efectos en los puestos de nivel inicial que estamos midiendo son reales, persistentes y se están ampliando, y estoy más preocupado que antes por un mercado laboral que mantiene su nivel de empleo general mientras cierra en silencio la rampa de acceso para quienes comienzan su carrera.

La ironía no pasa desapercibida ni para los propios investigadores: usaron IA para escribir el código que procesa los datos de ADP, verificar referencias, generar y editar los gráficos del estudio, y ayudar en la redacción —un uso que ellos mismos califican, según TIME, de «aumentativo».

Qué cambia esto para los jóvenes titulados y las empresas

Para un joven titulado y para una empresa que duda entre automatizar un puesto o aumentarlo, los datos de Stanford ofrecen una advertencia, no un veredicto: el efecto pasa sobre todo por menos contrataciones de principiantes, no por la eliminación de puestos ya existentes. Los empleadores que usan la IA para que sus nuevas incorporaciones sean más eficientes, en lugar de para prescindir de ellas, parecen —según esta evidencia— ser quienes siguen contratando.