Un nuevo artículo del Laboratorio de Economía Digital de la Universidad de Stanford: "¿Canarios en la mina de carbón? Seis hechos sobre el impacto reciente de la inteligencia artificial en el empleo". El significado de los canarios en la mina de carbón es bien conocido; los mineros suelen llevar canarios a las minas para detectar dióxido de carbono. Son pequeños, respiran rápido y tienen un metabolismo acelerado, por lo que son más susceptibles a los gases tóxicos, lo que da a los mineros más tiempo para actuar. Aquí, esto corresponde a las señales de alerta temprana sobre el impacto de la IA en el empleo. Primero, la conclusión: el impacto de la IA en el mercado laboral ya ha comenzado, y los más afectados son los jóvenes que recién ingresan al mercado laboral. ¿Cuáles son los seis hechos mencionados en el título? 1. La IA ataca con precisión los puestos de entrada. Desde finales de 2022 (cuando se lanzó ChatGPT), la tasa de empleo de los trabajadores jóvenes de 22 a 25 años en las profesiones más susceptibles a la IA (como desarrollo de software y atención al cliente) ha disminuido en un 13% en comparación relativa. En contraste, los empleados más experimentados en la misma empresa o aquellos en industrias menos afectadas por la IA (como asistentes de enfermería) han mantenido su empleo estable o incluso en crecimiento. 2. La IA se convierte en el "culpable" de la estancación del empleo juvenil. Aunque el mercado laboral en general en EE. UU. sigue siendo fuerte, el crecimiento del empleo para los jóvenes de 22 a 25 años ha estado casi estancado desde finales de 2022. Esto se debe a que el impacto de la IA en los puestos de entrada en ciertas industrias ha reducido los datos de crecimiento del empleo en este grupo. 3. "IA de sustitución" vs "IA de mejora". No toda la IA "roba empleos". La disminución del empleo se concentra principalmente en los campos donde la IA puede automatizar (Automate) el trabajo humano. En aquellos campos donde la IA se utiliza principalmente para mejorar (Augment) las capacidades humanas, el empleo no ha disminuido, e incluso ha crecido. En términos simples, si la IA está ayudando a realizar tareas repetitivas, tu puesto está en peligro; si la IA te proporciona herramientas más poderosas, tu valor aumentará. 4. Esto no es un fenómeno exclusivo de la industria tecnológica. Algunos podrían argumentar que esto se debe a la mala situación de las empresas tecnológicas. Sin embargo, la investigación, al controlar el "impacto a nivel empresarial" (es decir, independientemente del puesto de los empleados, la empresa en su conjunto está reduciendo personal), muestra que la tendencia de disminución del empleo en puestos de alto riesgo para los jóvenes sigue siendo significativa. Esto significa que, incluso dentro de la misma empresa, los gerentes tienden a reemplazar algunos trabajos de nivel de entrada con IA, en lugar de reducir la contratación en general. 5. El impacto se refleja en la "cantidad de puestos" y no en "salarios". Curiosamente, a pesar de que los puestos de entrada están disminuyendo, los niveles salariales de estos puestos no han cambiado significativamente. Esto indica que el ajuste en el mercado laboral se refleja principalmente en la elección de las empresas de "contratar menos" o "no contratar", en lugar de reducir costos a través de "recortes salariales". 6. El momento coincide. Todas las tendencias anteriores apuntan claramente a finales de 2022, que es cuando las herramientas de IA generativa se popularizaron a gran escala. Además, la investigación ha excluido la interferencia de otros factores potenciales como el trabajo remoto y la subcontratación, lo que hace que la conclusión sea más creíble. Entonces, ¿de dónde provienen los datos de este artículo? ¿Son confiables las conclusiones? El equipo de investigación utilizó los registros individuales mensuales del mayor proveedor de servicios salariales de EE. UU., ADP (que cubre millones de empleados y decenas de miles de empresas, 2021-2025), mapeando los puestos a dos conjuntos de indicadores de exposición a la IA: uno proviene de la exposición a tareas de GPT-4 (Eloundou et al.), y el otro de los datos de conversación de Claude de Anthropic, que también puede distinguir entre escenarios de uso "automatizado" y "mejorado". Al comparar el número de empleados y las tendencias salariales en diferentes grupos de edad y quintiles de exposición, y al absorber el impacto de la empresa y el tiempo en el modelo, se obtuvieron los seis hechos mencionados. Personalmente, creo que las conclusiones son relativamente confiables. ¿Cuál es la diferencia entre "automatización (Automation)" y "mejora (Augmentation)"? El estudio de este artículo encontró que la reducción de puestos de trabajo se concentra principalmente en los campos donde la IA puede "automatizar" el trabajo, mientras que en los campos donde la IA tiene un efecto de "mejora", el empleo no ha disminuido e incluso ha crecido. En términos simples, la automatización significa que la IA reemplaza a las personas en el trabajo, mientras que la mejora significa que la IA ayuda a las personas a trabajar mejor. Por ejemplo, como ingeniero de software, si solo estás implementando un módulo que ya ha sido diseñado, esta parte puede ser completada automáticamente por la IA, y algunas tareas de prueba también pueden ser realizadas mediante scripts automatizados. Pero si se trata de diseño de sistemas, análisis de requisitos o revisión de código, la IA solo puede ayudar a mejorar.