Estudio de Stanford Revela una Paradoja de la IA: Menos Ofertas para Novatos, Más Poder para Expertos

Los economistas Erik Brynjolfsson, Ruyu Chen y Bharat Chandar de la Universidad de Stanford, han analizado nóminas de ADP en Estados Unidos desde finales de 2022, cuando se lanzó ChatGPT, hasta mediados de 2025. En ese periodo, la adopción de IA generativa en empresas coincide con un descenso del 16% del empleo de trabajadores de 22 a 25 años en sectores vulnerables como atención al cliente y desarrollo de software. Falta un detalle clave que cambia el enfoque.

Esa caída no se replica igual entre perfiles sénior del mismo sector. Los autores observan que los empleados con más experiencia mantienen su empleo o incluso ganan algunas oportunidades. La señal es clara: la exposición al riesgo viene menos por el tipo de trabajo y más por tu nivel de experiencia y conocimientos prácticos en la tarea.

¿Qué está sustituyendo la IA exactamente? Sobre todo partes de trabajo repetitivas y bien definidas. Piensa en conectar un servicio a una API, ajustar plantillas de respuesta o traducir texto literal a escala. En esas piezas de la cadena, los modelos generativos y otras herramientas automatizan rápido y reducen la necesidad de personal júnior.

Cómo la IA afecta al empleo de jóvenes y expertos en 2025

Si te mueves en servicio al cliente o software, vas a poder notar tres consecuencias prácticas. Primero, menos puertas de entrada para perfiles júnior cuando la empresa adopta IA para tareas acotadas. Segundo, equipos mixtos con más peso de perfiles expertos que diseñan flujos, validan resultados y gestionan riesgos. Y tercero, más trabajos centrados en revisar, corregir y “orquestar” sistemas de IA.

Este último punto no es menor. Matt Beane anticipa que el auge de la IA crea demanda de nuevos puestos para gestionar sus resultados, desde control de calidad hasta supervisión de sesgos y seguridad. En paralelo, varios expertos subrayan que la colaboración humano-IA será la clave del mercado laboral que viene, porque en muchas tareas el dúo persona + máquina supera a la IA en solitario.

Erik Brynjolfsson pone el foco en los incentivos. Propone que los gobiernos adapten la fiscalidad para no premiar la automatización que sustituye mano de obra y que las compañías de IA prioricen sistemas que faciliten la cooperación humano-máquina. Junto con Andrew Haupt, plantea crear puntos de referencia “centauro” para medir y potenciar esa colaboración en procesos reales.

Todo esto no significa que el riesgo haya pasado. Brynjolfsson advierte que el impacto que hoy golpea a los jóvenes podría extenderse a perfiles más experimentados si la tecnología acelera. Por eso sugiere desplegar sistemas de alerta temprana que sigan en tiempo real cómo cambian las contrataciones, qué tareas se automatizan y dónde emergen cuellos de botella.

El cuadro que queda es doble. La IA está eliminando ciertos puestos, sobre todo los de entrada que se centran en tareas repetitivas, y aun así no está tirando los salarios. El equilibrio puede cambiar si la adopción se acelera o si las herramientas amplían su alcance. La rapidez del progreso sugiere consecuencias profundas sobre el empleo en los próximos ciclos.