Así afecta la IA al mercado del trabajo

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Tres años después del lanzamiento de ChatGPT, ya se perfila en el mercado laboral un primer patrón claro: la IA no ha destruido todavía profesiones enteras, pero sí desplaza la línea generacional. La clave no es solo la edad, sino la combinación de «conocimiento de dominio» y «competencia en IA», afirma Holger Schmidt en el Frankfurter Allgemeine Zeitung.

La transformación no afectará solo a sectores aislados, sino a amplias zonas del trabajo del conocimiento y de las tareas rutinarias. De momento, las pérdidas de empleo son limitadas, pero el economista del trabajo William Gould describe la IA como una «locomotora» que se precipita hacia la sociedad: que sus efectos hayan sido moderados hasta ahora no garantiza que vayan a seguir siéndolo.

El artículo introduce la hipótesis del «Jobless Growth»: crecimiento con poca creación de empleo. En Estados Unidos, el PIB real creció un 2,2 % en el último año, pero el empleo apenas se movió: solo 584.000 puestos nuevos, según el Bureau of Labor Statistics, frente a los dos millones de 2024. Erik Brynjolfsson, economista de Stanford, interpreta esa divergencia como el punto de inflexión de su «curva J de productividad»: tecnologías como la electricidad o internet reducen al principio la productividad medida, porque la reorganización y la inversión en capital humano tardan en traducirse en producción visible. Con los datos de 2025, sostiene, esa fase de inversión habría concluido y se habría alcanzado la «fase de cosecha».

Una investigación del Stanford Digital Economy Lab, The Enterprise AI Playbook, documenta mejoras de productividad de entre el 22 % en modelos con supervisión humana y el 71 % en sistemas «agentic» que ejecutan tareas de forma autónoma. Por sectores: 90 % en TI, 80 % en servicio exterior, 54 % en programación.

Schmidt insiste en que no se trata aún de destrucción masiva de profesiones, sino de un «efecto de freno» sobre la creación de empleo. Según Serdar Ozkan y Nicholas Sullivan, de la Reserva Federal de San Luis, las profesiones informáticas y matemáticas —las más expuestas— registran los mayores aumentos del paro entre 2022 y 2025, mientras los oficios manuales apenas varían.

La gran fractura, sin embargo, es generacional. La investigación «Canaries in the Coal Mine?», de Brynjolfsson y su equipo, muestra que los jóvenes de 22 a 25 años en profesiones muy expuestas sufrieron desde 2022 una caída relativa de empleo del 16 %; entre desarrolladores jóvenes, la ocupación está casi un 20 % por debajo del máximo de 2022. Los mayores, en cambio, conservan sus puestos. Brynjolfsson lo explica así: «Los trabajadores mayores poseen mucho conocimiento implícito porque aprenden trucos de la experiencia que no están escritos en ninguna parte». El artículo recurre a Michael Polanyi para distinguir ese saber implícito —no codificable— del conocimiento explícito que la IA reproduce bien por estar en sus datos de entrenamiento.

El premio Nobel Daron Acemoğlu (MIT) advierte que la IA aumenta la productividad en la cima sin desplegar el mismo efecto en los ingresos bajos, pues su uso productivo exige pensamiento abstracto y competencia digital previas. Christopher Pissarides (LSE, también Nobel) coincide: a mayor complejidad tecnológica, mayor peso de las capacidades individuales. Un análisis de la Reserva Federal de Dallas sobre 205 profesiones confirma el patrón: donde el saber procede de manuales, la IA sustituye; donde procede de la experiencia, complementa y los salarios suben. Un modelo de Enrique Ide añade que, aunque la IA eleve la producción a corto plazo, puede frenar el crecimiento futuro al cortar el aprendizaje implícito entre sénior y júnior.

Para los trabajadores con experiencia, la situación es paradójica. Un estudio de la London School of Economics halla un ahorro medio de 7,5 horas semanales gracias a la IA —más usada por los jóvenes (80 % en la generación Z) que por los boomers (poco más de la mitad)—, pero el efecto monetario favorece a los mayores: sus sueldos más altos hacen que ese ahorro valga más en términos absolutos. Una investigación española con alcance europeo lo resume: para el profesional experimentado, la IA es una «superfuerza» que multiplica el valor de décadas de conocimiento de dominio sin exigirle aprender a programar.

Un análisis de Goldman Sachs dirigido por Elsie Peng separa sustitución y ampliación: la primera costó unas 25.000 plazas mensuales en EE. UU. y la segunda creó 9.000, con saldo negativo de 16.000 empleos al mes. Pierden los puestos administrativos repetitivos; ganan educación, derecho, dirección y medicina.

Para Europa, el diagnóstico es incómodo: solo el 32 % de los trabajadores usa IA en el empleo (31,5 % en Alemania) frente al 43 % en EE. UU., y la diferencia de profundidad de uso es mayor aún (5,2 % de las horas laborales en EE. UU.). El estudio «Mind the Gap» atribuye el 80 % de esa brecha a la gestión empresarial, no a la regulación ni a los centros de datos. Alemania arrastra una brecha de formación que se convierte en riesgo de localización: no basta comprar licencias, hace falta cultura de intercambio y tiempo de práctica, porque los modelos —GPT-5.5, Claude, Gemini— aprenden más rápido que las personas. La nueva educación básica de la era de la IA exige cuatro competencias: juicio crítico ante los resultados, datos limpios y trazables, responsabilidad de proceso ante sistemas agénticos y perfiles híbridos. Robert Seamans (NYU Stern) los llama «traductores de IA»: profesionales que explican los sistemas sin necesidad de programarlos.

Más información

Schmidt, H. (2026, 22 de junio). So trifft KI den Arbeitsmarkt. Frankfurter Allgemeine Zeitung.

Stanford Digital Economy Lab. (2026). The enterprise AI playbook: Lessons from 51 successful deployments. Stanford Digital Economy Lab.

Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R. (2025). Canaries in the coal mine? Six facts about the recent employment effects of artificial intelligence. Stanford Digital Economy Lab.

Ozkan, S., & Sullivan, N. (2025, agosto). Is AI contributing to rising unemployment? Evidence from occupational variation. Federal Reserve Bank of St. Louis.

The Inclusion Initiative, London School of Economics and Political Science. (2025). Bridging the generational AI gap: Unlocking productivity for all generations. London School of Economics and Political Science.

London School of Economics and Political Science. (2025, 28 de octubre). AI boosts productivity by the equivalent of one workday per week, new report finds.

Goldman Sachs. (2026, 24 de abril). The jobs AI is likely to boost—and those it may disrupt (E. Peng, dir.).

Bick, A., Blandin, A., Deming, D. J., Fuchs-Schündeln, N., & Jessen, J. (2026). Mind the gap: AI adoption in Europe and the U.S. (NBER Working Paper No. 34995). National Bureau of Economic Research.

Bick, A., Blandin, A., Deming, D. J., Fuchs-Schündeln, N., & Jessen, J. (2026). Mind the gap: AI adoption in Europe and the US. Brookings Institution.

Digital Planet. (2026, marzo). Will wired belts become the new rust belts? AI and the emerging geography of American job risk. The Fletcher School, Tufts University.

Boston Consulting Group. (2026, febrero). AI transformation is a workforce transformation.

U.S. Bureau of Labor Statistics. (s. f.). Employment, hours, and earnings from the Current Employment Statistics survey. Recuperado el 22 de junio de 2026.

Crédito de la imagen: Robótica en el WAIC 2025 de Shanghái. Autor: Xuthoria. Licencia de CC. Archivo de Wikimedia Commons