Por Canuto  

Aunque varias empresas tecnológicas han empezado a justificar despidos con el avance de la inteligencia artificial, nuevos análisis sugieren que esa explicación puede ser incompleta. Investigadores de la Reserva Federal de Nueva York, junto con economistas de Oxford Economics y Goldman Sachs, sostienen que la desaceleración del mercado laboral en Estados Unidos comenzó antes del auge de ChatGPT y que la IA, por ahora, no parece ser el principal motor del enfriamiento.
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  • La Fed de Nueva York halló que la caída relativa de vacantes en ocupaciones expuestas a IA comenzó antes de 2022 y no mostró una ruptura clara tras ChatGPT.
  • Los datos también contradicen la idea de que la IA esté golpeando sobre todo a los empleos de nivel inicial o a los trabajadores jóvenes.
  • Oxford Economics y Goldman Sachs coinciden en que la adopción de IA aún parece demasiado limitada para explicar por sí sola el freno del empleo en EE. UU.

La idea de que la inteligencia artificial está detrás de una nueva ola de despidos corporativos ha ganado fuerza en los últimos meses, sobre todo en el sector tecnológico. Sin embargo, una revisión más detallada de los datos laborales en Estados Unidos sugiere que esa lectura podría estar exagerando el peso real de la tecnología en la desaceleración del empleo.

Un análisis de investigadores de la Reserva Federal de Nueva York concluyó que, aunque las vacantes han caído relativamente más en ocupaciones consideradas vulnerables a la IA, esa tendencia no comenzó con el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022. Por el contrario, la divergencia ya estaba en marcha antes de ese punto, lo que pone en duda la idea de que la IA sea el principal detonante del enfriamiento laboral.

El tema es relevante más allá del mercado laboral tradicional. Para los lectores que siguen el avance de la IA, la automatización y su posible cruce con sectores como blockchain o finanzas digitales, la discusión importa porque ayuda a separar el impacto real de una tecnología emergente de la narrativa corporativa que a veces se usa para justificar reestructuraciones.

La nota original señala que Cisco fue una de las empresas tecnológicas más recientes en sumarse a la tendencia de atribuir recortes a la inteligencia artificial. Esa narrativa ha coincidido con una desaceleración más amplia de la contratación en Estados Unidos, lo que ha reforzado la percepción de que la IA está desplazando empleo de forma acelerada.

Pero los investigadores de la Fed de Nueva York plantearon una lectura más matizada. Su estudio examinó vacantes en ocupaciones con distintos niveles de exposición a la automatización, usando una métrica desarrollada por economistas de Anthropic. Esa medida identificó empleos en los que muchas tareas no solo pueden ser realizadas por IA, sino que además ya están siendo ejecutadas por IA dentro del entorno laboral, según datos de uso.

Entre las ocupaciones con mayor exposición aparecieron programadores informáticos, representantes de servicio al cliente y operadores de entrada de datos. A partir de esa clasificación, los autores compararon la evolución de la contratación antes y después de la llegada de ChatGPT para identificar si se había producido un quiebre claro en el comportamiento de la demanda laboral.

Lo que encontró la Fed de Nueva York

La lógica del estudio era directa. Si la inteligencia artificial hubiese generado un cambio perceptible en el empleo, entonces los patrones de contratación entre ocupaciones con alta y baja exposición deberían haberse movido de manera parecida antes del lanzamiento de ChatGPT y, después, mostrar una divergencia clara y persistente.

Eso no fue lo que ocurrió. Según los investigadores, sí hubo una disminución relativa en las ofertas de trabajo para ocupaciones con mayor exposición a la IA, pero esa brecha ya existía antes de 2022. En otras palabras, el mercado ya mostraba un enfriamiento diferencial antes de que la IA generativa entrara con fuerza en la agenda pública y empresarial.

Los autores escribieron que “la divergencia entre ocupaciones con alta y baja exposición comenzó antes de 2022 y no muestra una ruptura adicional clara en la trayectoria después de 2022”. También indicaron que la brecha en la demanda laboral entre empleos con alta y baja exposición se estabiliza después de 2023, algo que contradice la idea de un desplazamiento gradual y creciente causado por la IA.

Ese resultado debilita una de las narrativas más repetidas en el debate público: que la inteligencia artificial ya estaría reduciendo de forma progresiva la necesidad de trabajadores en los sectores más automatizables. La evidencia observada por la Fed de Nueva York no sugiere, al menos por ahora, una aceleración posterior a ChatGPT que permita sostener esa afirmación con claridad.

El panorama oficial del mercado laboral también luce menos lineal de lo que a veces se presenta en titulares o comunicados corporativos. Las tasas de contratación en Estados Unidos comenzaron a bajar a inicios de 2022, pero repuntaron en marzo hasta su mejor nivel en dos años, según recuerda la información citada en el reporte original.

Algo similar ocurre con los despidos. Aunque han aumentado más recientemente, incluso mientras algunas empresas tecnológicas citan la IA como justificación para recortar personal, siguen en niveles relativamente bajos. De acuerdo con los datos mencionados, las tasas de despido se han mantenido entre 0,9% y 1,2% desde 2021.

El debate sobre jóvenes y empleos de entrada

Otra tesis muy difundida sostiene que el primer gran golpe de la IA recaería sobre empleos junior y recién graduados, debido a que muchas tareas de nivel inicial son repetitivas y más fáciles de automatizar. Ese argumento ha alimentado la preocupación entre estudiantes universitarios y trabajadores que entran por primera vez al mercado.

La Fed de Nueva York también examinó esa hipótesis al comparar ofertas laborales de nivel senior y junior dentro de ocupaciones con alta exposición a la IA después de ChatGPT. El resultado volvió a contradecir la narrativa más alarmista.

Los investigadores concluyeron que “la desaceleración en las ofertas no se concentra específicamente en empleos de nivel inicial altamente expuestos”. Con ello, cuestionaron la idea de que los shocks de la IA sean los principales responsables de las dificultades recientes que enfrentan muchos jóvenes para conseguir trabajo.

En su balance general, los autores reconocieron que la contratación se ha desacelerado desde 2022 y que el desempleo ha aumentado entre trabajadores jóvenes y recién graduados universitarios. Sin embargo, añadieron que la evidencia de las vacantes sugiere que, aunque la IA puede estar contribuyendo a algunos desarrollos recientes, no es el principal impulsor del freno en la contratación.

Ese matiz es importante porque evita dos extremos. Por un lado, negar cualquier efecto de la IA sobre el trabajo sería prematuro. Por otro, atribuirle toda la desaceleración del mercado laboral puede llevar a diagnósticos equivocados y a políticas empresariales o públicas mal orientadas.

Para sectores vinculados con innovación, software, automatización y activos digitales, esta distinción también importa. Muchas compañías están reorganizando procesos alrededor de herramientas de IA, pero la magnitud de ese cambio aún no parece reflejarse como una destrucción neta masiva de empleo en la economía estadounidense.

Oxford Economics y Goldman Sachs ven impactos moderados

Un análisis separado publicado esta semana por Michael Pearce, economista jefe para Estados Unidos en Oxford Economics, llegó a una conclusión compatible. Aunque la adopción de la IA ya se ha vuelto común en sectores punteros, el uso todavía parece relativamente bajo, escribió, lo que ayuda a explicar por qué sus impactos sobre la productividad agregada y el mercado laboral siguen siendo en su mayoría moderados.

Pearce añadió que la tasa de desempleo para ocupaciones expuestas a la IA en realidad ha bajado desde diciembre, igual que la tasa de desempleo general. A su juicio, eso es consistente con señales de mejora en las condiciones más amplias del mercado laboral.

Aun así, el economista advirtió que podría existir un indicador temprano del impacto futuro de la IA en el sector de la información, donde la adopción es alta. Allí se ha observado un aumento tanto en contrataciones como en despidos, mientras el cambio neto en el empleo, es decir, contrataciones menos despidos, se ha mantenido con pocas variaciones.

Ese patrón apunta a un alza en la rotación laboral. Si un fenómeno similar se extendiera a varios sectores al mismo tiempo, el desempleo podría aumentar a medida que más trabajadores desplazados intenten adaptarse a un mercado que exige habilidades distintas. Aun así, el escenario base de Oxford Economics sigue asumiendo que la IA será más complementaria del trabajo que sustitutiva.

Desde Goldman Sachs Research, la economista Elsie Peng ofreció otra pieza de contexto. En un informe de esta semana argumentó que, aunque los empleos con alta exposición a la sustitución por IA han visto caer sus vacantes por debajo de los niveles previos a la pandemia, mientras los de menor exposición han retrocedido de forma más gradual, el desajuste del mercado laboral en realidad ha disminuido.

Ese dato podría aliviar parte del temor a que las habilidades que requiere la economía estén cambiando más rápido que la capacidad de adaptación de los trabajadores. Peng señaló además que varias ocupaciones altamente expuestas habían comenzado este ciclo con grandes escaseces de mano de obra, lo que ayudó a amortiguar el impacto inicial del despliegue tecnológico.

La economista resumió esa idea con una advertencia y una dosis de alivio. Según escribió, la primera etapa del despliegue de la IA ha estado afortunadamente bien sincronizada porque coincidió con escasez de mano de obra en las ocupaciones más expuestas, pero la siguiente fase probablemente requerirá una mayor adaptación por parte de la fuerza laboral.

En síntesis, la evidencia disponible no respalda de forma contundente la idea de que la IA sea ya el motor principal de la desaceleración laboral en Estados Unidos. Sí hay señales de ajuste, cambios en vacantes y mayor rotación en ciertos segmentos, pero el deterioro general del empleo parece responder a factores más amplios y previos al boom de ChatGPT.

Eso no elimina los riesgos a futuro. Más bien sugiere que el verdadero impacto de la IA sobre el trabajo podría desarrollarse en etapas, con efectos graduales, sectoriales y muy dependientes de la capacidad de trabajadores y empresas para reconvertir habilidades. Por ahora, culpar a la IA de cada recorte parece ser una explicación demasiado simple para un mercado laboral bastante más complejo.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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