El debate sobre si la inteligencia artificial está provocando una destrucción masiva de empleos ha dominado los titulares en los últimos años, alimentado incluso por voces autorizadas del propio sector tecnológico. Dario Amodei, consejero delegado de Anthropic, llegó a pronosticar que la IA podría eliminar la mitad de los empleos de cuello blanco y elevar el desempleo hasta el 20%. Sin embargo, la evidencia empírica acumulada hasta la fecha dibuja un panorama muy distinto al de un apocalipsis laboral.
Según un informe reciente del Stanford Institute for Economic Policy Research (SIEPR), el impacto de la IA en el empleo agregado es, por ahora, probablemente pequeño. Los datos muestran que la tasa de desempleo entre los trabajadores en ocupaciones más expuestas a la IA ha aumentado 0,77 puntos porcentuales desde 2022, un incremento ligeramente inferior al registrado en las ocupaciones menos expuestas, donde el alza fue de 0,85 puntos. Esta evolución apunta más bien a un mercado laboral en enfriamiento general que a pérdidas de empleo impulsadas específicamente por la IA.
Las tendencias de contratación tampoco respaldan las previsiones catastrofistas. Las ofertas de empleo para desarrolladores de software —una de las ocupaciones más expuestas a la IA— han crecido más rápido que en otros sectores durante el último año. Además, las empresas que adoptaron IA empresarial vieron crecer su plantilla un 10% en los dos años posteriores a la implementación, un efecto impulsado por las compañías con mayor gasto per cápita en IA. Economistas laborales y líderes empresariales muestran un escepticismo saludable hacia los anuncios de despidos que culpan a la IA: en muchos casos, los recortes responden a la necesidad de liberar flujo de caja para inversiones tecnológicas o a corregir el exceso de contratación durante la pandemia.
No obstante, sí existe un colectivo claramente afectado: los trabajadores jóvenes recién graduados. Su tasa de desempleo alcanza el 5,6% a principios de 2026, 1,6 puntos por encima del nivel de hace tres años. El estudio de Brynjolfsson, Chandar y Chen, ampliamente discutido, documenta un descenso notable del empleo entre los trabajadores de inicio de carrera en ocupaciones expuestas a la IA, como desarrolladores de software y representantes de atención al cliente, mientras que el empleo entre los trabajadores mayores en esas mismas ocupaciones se mantuvo estable o continuó creciendo. Los autores los describen como «canarios en la mina de carbón», los primeros en experimentar la disrupción.
Sin embargo, aislar el efecto de la IA resulta empíricamente difícil. La Reserva Federal comenzó a subir agresivamente los tipos de interés en marzo de 2022, meses antes del lanzamiento público de ChatGPT en noviembre de ese año. Dos estudios recientes constatan que la caída de contratación en ocupaciones expuestas a la IA comenzó tras la virada monetaria, pero antes del debut de ChatGPT. Además, la expansión del trabajo remoto durante la pandemia, que dificulta el aprendizaje laboral, ha sesgado la contratación hacia perfiles con más experiencia.
En cuanto a la productividad, los estudios experimentales muestran resultados mixtos pero generalmente positivos. En un call center, un asistente de IA aumentó la productividad global un 15%, con ganancias del 30% entre los agentes novatos y de menor rendimiento. Esta mejora desproporcionada entre los trabajadores menos experimentados podría explicar, en parte, por qué las empresas están contratando menos perfiles junior.
La adopción empresarial se ha acelerado, pero de forma desigual. Aunque la evidencia temprana permite descartar, por ahora, el escenario apocalíptico, los investigadores del SIEPR advierten que las primeras conclusiones difícilmente serán la última palabra sobre el futuro del trabajo en un mundo impulsado por la IA. Queda por determinar si el deterioro del mercado laboral juvenil es un presagio de una disrupción más amplia o una perturbación coyuntural que se disipará a medida que la economía se reajuste.