La IA podría estar cerrando algunas puertas de nivel inicial

Una investigación recién actualizada de economistas de la Universidad de Stanford sugiere que la inteligencia artificial está afectando más a algunos trabajadores de nivel inicial que al resto del mercado laboral. Según un reportaje de Ars Technica, la actualización de agosto de 2026 de un estudio de Stanford encontró que los trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones más expuestas a los cambios causados por la IA ahora tienen niveles de empleo 19 percent por debajo de sus pares en campos menos expuestos. En la versión del año pasado de la misma investigación, esa diferencia era de 13 percent.

Esto importa porque el debate sobre la IA y el trabajo ya no es solo sobre un futuro lejano en el que las máquinas reemplazan a las personas en toda la economía. El estudio señala una posibilidad más limitada pero seria: el empleo total puede parecer mayormente estable mientras los primeros empleos que ayudan a los adultos jóvenes a adquirir experiencia se vuelven más difíciles de conseguir. Si eso está ocurriendo, la disyuntiva no es simplemente “tecnología contra empleos”. Es entre usar la IA para hacer el trabajo más rápido y barato ahora, y preservar el campo de entrenamiento al inicio de una carrera que produce trabajadores con experiencia después.

Los investigadores usaron datos anónimos de nóminas reunidos por ADP, una gran empresa de gestión de recursos humanos. Anónimos significa que los datos no identifican a trabajadores individuales por nombre. Luego compararon las ocupaciones según qué tan expuestas están a la IA, es decir, qué tan probable es que las tareas de esos empleos sean afectadas por herramientas de IA. Para medir esa exposición, usaron dos enfoques: una medida existente del mercado laboral de investigadores anteriores y el Índice Económico de Anthropic, que analiza cómo las personas usan Claude, un chatbot de IA creado por Anthropic, en distintos tipos de trabajo.

En toda la economía, los investigadores encontraron poca o ninguna diferencia relativa de empleo entre los trabajos considerados más afectados por la IA y los trabajos considerados menos afectados. Pero cuando separaron a los trabajadores de 22 a 25 años, el patrón cambió. Desde 2022, el empleo de trabajadores jóvenes en el 40 percent superior de empleos afectados por la IA cayó cerca de 11 percent. En el 60 percent de empleos con el menor impacto de la IA, el empleo de trabajadores jóvenes creció 10 percent durante el mismo periodo.

El estudio también encontró que el cambio parece estar ocurriendo principalmente por contrataciones más lentas, no por despidos masivos. En otras palabras, es posible que las empresas no estén eliminando grandes cantidades de empleados jóvenes que ya están en nómina. En cambio, podrían estar creando menos vacantes para las personas que intentan comenzar en esos campos. Los investigadores también encontraron que, para este grupo de edad, el efecto se mostró más en un empleo menor que en un pago menor.

Una distinción clave en el estudio es entre la IA que automatiza el trabajo y la IA que amplía el trabajo. Automatización significa reemplazar una tarea que de otro modo haría un trabajador humano. Ampliación significa ayudar a un trabajador humano a hacer una tarea mejor o más rápido mientras la persona sigue siendo central para el empleo. Los investigadores encontraron que el empleo de nivel inicial se veía peor en ocupaciones donde la IA se usaba más para la automatización. Empleos como contadores y auditores, y recepcionistas y empleados de información, estuvieron entre los considerados más susceptibles a la automatización. Empleos como director ejecutivo y enfermero titulado se relacionaron más a menudo con la ampliación.

Esa distinción ayuda a explicar por qué los trabajadores mayores podrían no verse afectados de la misma manera, al menos hasta ahora. Los investigadores examinaron la diferencia entre el conocimiento codificado y el conocimiento tácito. El conocimiento codificado es conocimiento formal que puede escribirse, enseñarse en la escuela o explicarse en procedimientos. El conocimiento tácito es el saber hacer que se obtiene mediante la práctica, la mentoría y la experiencia repetida en situaciones reales. Los sistemas de IA pueden ser especialmente útiles con tareas basadas en conocimiento codificado. Pero muchos trabajadores con experiencia también dependen del conocimiento tácito, que es más difícil de captar en una instrucción.

Para probar esa idea, los investigadores usaron los requisitos educativos indicados en O*NET, una base de datos detallada de ocupaciones de EE. UU., como una medida aproximada de cuánto conocimiento formal requiere un empleo. Encontraron que las ocupaciones con más conocimiento codificado tuvieron un crecimiento más lento del empleo de nivel inicial, mientras que las ocupaciones con más conocimiento tácito tuvieron un crecimiento más rápido para los trabajadores de mitad de carrera y de nivel superior. Eso no significa que la educación sea inútil. El estudio también encontró que en las ocupaciones con más graduados universitarios, las diferencias entre los empleos más expuestos a la IA y los menos expuestos eran menos marcadas.

La pregunta debatida es qué hacer con evidencia como esta. Los empleadores pueden ver las herramientas de IA como una forma de reducir el trabajo repetitivo, bajar costos o dejar libres a empleados con experiencia para tareas más complejas. Los trabajadores que entran al mercado laboral pueden ver las mismas herramientas como un bloqueo a la ruta común hacia una carrera. Las universidades y los programas de capacitación podrían tener que reconsiderar si están preparando a las personas para empleos que todavía existen de la misma forma. Los responsables de las políticas podrían tener que decidir si dejan que las empresas se adapten por su cuenta o fomentan nuevos caminos hacia el trabajo, como aprendizajes, uso supervisado de IA o capacitación que desarrolle el juicio además de la habilidad técnica.

El estudio de Stanford no dice que todo trabajador joven esté condenado, y no demuestra que la IA ya haya transformado todo el mercado laboral. Su advertencia es más específica: el primer escalón de algunas escaleras profesionales podría estar debilitándose antes de que parezca moverse toda la escalera. Ese es un tipo distinto de cambio, y es más difícil de notar hasta que una generación intenta subir.