La IA reconfigura el empleo y pone en peligro sectores como el software

27/08/2025, 04:00

Un estudio de la Universidad de Stanford, basado en datos de la empresa ADP, ofrece hasta ahora la evidencia más sólida de que la inteligencia artificial (IA) generativa está modificando el mercado laboral. Sin embargo, los efectos no son homogéneos: mientras algunos trabajadores jóvenes pierden oportunidades, los más experimentados encuentran nuevas posibilidades.
El equipo liderado por Erik Brynjolfsson, profesor de Stanford, junto con la científica Ruyu Chen y el investigador Bharat Chandar, analizó datos entre fines de 2022 —cuando se lanzó ChatGPT— y mediados de 2025. Su hallazgo principal es que la adopción de IA coincide con una reducción significativa de empleos para trabajadores jóvenes en sectores particularmente expuestos a la automatización, como el desarrollo de software y la atención al cliente. En estos rubros, el empleo entre personas de 22 a 25 años cayó un 16%.

El estudio muestra que la experiencia laboral es un factor determinante. En los mismos sectores donde los trabajadores más jóvenes ven caer la demanda, los empleados con más trayectoria mantienen sus puestos e incluso encuentran oportunidades de crecimiento. La explicación está en el tipo de tareas que la IA puede automatizar: los trabajos rutinarios y repetitivos —como escribir código para conectar una API— son los más afectados. En cambio, las tareas que requieren criterio, supervisión o decisiones complejas todavía dependen de las personas.

Este hallazgo coincide con testimonios de desarrolladores que describen cómo la IA ha reducido el tiempo que insume escribir código simple, pero ha aumentado la demanda de habilidades para integrar, supervisar y corregir el trabajo generado por máquinas.

Un dato relevante es que, hasta ahora, la disminución de empleos para jóvenes no se traduce en una baja de salarios. La investigación revisó datos de remuneraciones y encontró que los sueldos se mantuvieron estables, incluso en sectores con mayor automatización. Esto sugiere que la IA está cambiando quién hace el trabajo, pero no necesariamente cuánto se paga por hacerlo.

El estudio también controló otros elementos que podrían distorsionar los resultados, como la pandemia de Covid-19, la expansión del trabajo remoto y las olas de despidos en el sector tecnológico. Aun teniendo en cuenta estos factores, los investigadores concluyen que la IA tiene un impacto independiente en la reorganización del empleo.

Brynjolfsson sostiene que, en lugar de enfocarse exclusivamente en la automatización, la política pública y las empresas deberían fomentar modelos de colaboración entre humanos y máquinas. En junio, junto con el investigador Andrew Haupt, propuso el desarrollo de “benchmarks centauro”, métricas diseñadas para evaluar el rendimiento combinado de personas y sistemas de IA. El objetivo es incentivar tecnologías que aumenten la productividad humana, en lugar de reemplazarla.

En la misma línea, Matt Beane, profesor asociado en la Universidad de California, Santa Bárbara, plantea que el auge de la IA generará una nueva categoría de “trabajo aumentable”: tareas en las que los humanos gestionan, editan o interpretan resultados generados por sistemas automatizados. Su proyección es que “automatizaremos tanto como sea posible, pero eso no eliminará la necesidad de personas capaces de trabajar con lo que la IA produce”.

Aunque hoy los trabajadores con experiencia parecen menos afectados, Brynjolfsson advierte que esto podría cambiar a medida que la IA avance hacia tareas más complejas. Por eso propone desarrollar un sistema de monitoreo en tiempo real que funcione como una alerta temprana sobre los impactos en distintos sectores y grupos etarios.

El estudio de Stanford no ofrece respuestas definitivas, pero sí confirma una tendencia: la IA está transformando el empleo de forma acelerada, aunque su efecto depende del tipo de tarea y del nivel de experiencia. La pregunta central para empresas, gobiernos y trabajadores es cómo redistribuir los beneficios de la tecnología sin dejar a grupos enteros en desventaja.

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