Un nuevo artículo del Laboratorio de Economía Digital de la Universidad de Stanford: "¿Canarios en minas de carbón? Seis datos sobre el impacto reciente de la inteligencia artificial en el empleo El significado de canarios en las minas de carbón es bien conocido, y los mineros suelen llevar canarios a las minas de carbón para analizar el dióxido de carbono. Son pequeños, respiran rápido y se metabolizan rápidamente, por lo que son más vulnerables a los gases tóxicos, lo que les da a los mineros más tiempo para actuar. Esto corresponde a las primeras señales de alerta del impacto de la IA en el empleo. Comencemos con la conclusión: el impacto de la IA en el mercado laboral ha comenzado, y los primeros en llevarse la peor parte son los jóvenes que acaban de ingresar al lugar de trabajo. ¿Cuáles son los seis hechos mencionados en el título? 1. La IA alcanza con precisión las posiciones de nivel de entrada Desde finales de 2022 (el nodo donde se lanzó ChatGPT), la tasa de empleo de los empleados de 22 a 25 años que inician su carrera ha disminuido hasta en un 13% en las ocupaciones más vulnerables a la IA (por ejemplo, desarrollo de software, servicio al cliente). Por el contrario, el empleo se ha mantenido estable o incluso ha sostenido un crecimiento entre los empleados senior que trabajan en la misma empresa o sus compañeros que trabajan en industrias menos afectadas por la IA, como los auxiliares de enfermería. 2. La IA se ha convertido en la "culpable" del estancamiento del crecimiento del empleo entre los jóvenes Si bien el mercado laboral general en los Estados Unidos sigue siendo fuerte, el crecimiento general del empleo para los jóvenes de 22 a 25 años casi se ha estancado desde finales de 2022. Es precisamente debido al impacto de la IA en los trabajos de nivel de entrada en algunas industrias que se han reducido los datos generales de crecimiento del empleo de los jóvenes. 3. "IA alternativa" vs. "IA aumentada" No toda la IA "conseguirá un trabajo". La disminución del empleo se concentra principalmente en el campo de la IA que automatiza el trabajo humano. En aquellas áreas donde la IA se utiliza principalmente para aumentar las capacidades humanas, el empleo no ha disminuido, ni siquiera ha aumentado. En pocas palabras, si la IA te está ayudando a realizar trabajos repetitivos, tu posición es peligrosa; Si la IA le proporciona herramientas más sólidas, su valor aumentará. 4. Esto no es exclusivo de la industria tecnológica Algunos podrían argumentar que es solo porque las empresas de tecnología están en recesión. Sin embargo, al controlar los "shocks a nivel de empresa" (es decir, las empresas en su conjunto se están reduciendo independientemente de la posición), el estudio encontró que la tendencia a la baja en el empleo para puestos jóvenes de alto riesgo 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 por completo. 5. El impacto se refleja en el "número de puestos de trabajo" y no en el "salario" Curiosamente, aunque el número de puestos de nivel de entrada está disminuyendo, el nivel salarial de estos puestos no ha cambiado significativamente. Esto muestra que el ajuste del mercado laboral se refleja actualmente principalmente en la elección de "contratar menos personas" o "no contratar" en lugar de recortar costos a través de "recortes salariales". 6. Es el momento adecuado Todas las tendencias anteriores apuntan claramente a finales de 2022, que es el punto en el que las herramientas de IA generativa se volverán masivamente populares. Además, el estudio también excluye la interferencia de otros factores potenciales como el teletrabajo y la subcontratación, lo que hace que la conclusión sea más creíble. Entonces, ¿de dónde provienen los datos de este documento? ¿Es confiable la conclusión? El equipo de investigación utilizó registros mensuales a nivel individual de ADP, el mayor proveedor de servicios de nómina de Estados Unidos (que cubre millones de empleados y decenas de miles de empresas, 2021-2025), para asignar los puestos de trabajo a dos conjuntos de métricas de exposición a la IA: un conjunto de exposición a tareas GPT-4 (Eloundou et al.) y un conjunto de datos de conversación de Claude de Anthropic, que también puede distinguir entre casos de uso "automatizados" y "aumentados". Al comparar las tendencias de empleo y salario de diferentes grupos de edad y diferentes quintiles de exposición, y absorber el impacto del tiempo de la empresa en el modelo, se obtienen los seis hechos anteriores. Personalmente, creo que la conclusión es relativamente confiable. ¿Cuál es la diferencia entre "Automatización" y "Aumento"? El estudio encontró que la disminución de los empleos se concentra principalmente en áreas donde la IA puede "automatizar", mientras que en áreas donde la IA juega un papel "mejorado", el empleo no ha disminuido o incluso aumentado. En términos simples, la automatización es dejar que la IA trabaje en lugar de las personas, mientras que el aumento es permitir que la IA ayude a las personas a trabajar mejor. Por ejemplo, como ingeniero de software, si solo implementa un módulo diseñado, esta parte de la IA se puede completar automáticamente y también se puede completar parte del trabajo de prueba a través de scripts automatizados. Sin embargo, si es para el diseño del sistema, el análisis de requisitos y la revisión del código, estas IA solo pueden ayudar en el aumento.