El impacto de la IA en los empleos de nivel inicial: ¿una señal de alarma?

Hace un año debatimos la idea de cómo la IA está sustituyendo puestos de trabajo o lo hará en el futuro. La conclusión principal fue: depende del tipo de trabajo, concretamente de las tareas que requiere. Echa un vistazo a ese artículo aquí. Ahora se ha publicado un nuevo artículo que intenta validar empíricamente esta tesis. En el artículo «¿Canarios en la mina de carbón? Seis datos sobre los efectos recientes de la inteligencia artificial en el empleo», publicado por Standford Digital Economy Lab, los autores analizan datos de nóminas de alta frecuencia para descubrir algunas tendencias potencialmente preocupantes en el mercado laboral tras la adopción generalizada de herramientas de IA generativa. En lugar de fijarse en las cifras generales, que pueden ocultar cambios importantes, profundizan en grupos de edad y sectores específicos.

Los «canarios» y lo que nos dicen:

El título del artículo hace referencia a la práctica histórica de llevar canarios a las minas de carbón para detectar gases peligrosos. Si los canarios comenzaban a mostrar signos de angustia, era una señal de advertencia para los mineros. En este caso, los autores presentan seis «hechos» que pueden ser señales de alerta tempranas sobre el impacto de la IA, en particular en los trabajadores jóvenes de determinados sectores. A continuación se presenta un desglose de esas conclusiones:

Principales conclusiones del informe del Laboratorio de Economía Digital de Stanford:

1. Descenso del empleo para los trabajadores sin experiencia: El estudio reveló un descenso significativo del empleo entre los trabajadores de entre 22 y 25 años en las profesiones más expuestas a la IA, como el desarrollo de software y la atención al cliente. Este descenso es relativo tanto en comparación con los trabajadores con más experiencia en los mismos campos como con los trabajadores más jóvenes en profesiones menos expuestas a la IA.

   • Por qué es importante: Esto sugiere que la IA no afecta por igual a todos los puestos de trabajo. Potencialmente, está afectando al punto de entrada de determinadas trayectorias profesionales.

     
     

2. Estancamiento del crecimiento para los trabajadores jóvenes: aunque el empleo general sigue creciendo, la investigación indica que el crecimiento del empleo para los trabajadores jóvenes, especialmente los que acaban de empezar, se ha estancado desde finales de 2022. El documento sugiere que este estancamiento se debe al descenso del empleo en puestos expuestos a la IA.

   • Por qué es importante: la salud económica está ocultando las tendencias para los trabajadores más jóvenes.

     
     

3. La automatización frente al aumento: el impacto de la IA no es uniforme. La disminución del empleo de nivel inicial se concentra en áreas donde la IA se utiliza principalmente para automatizar tareas en lugar de aumentar el trabajo humano. En las ocupaciones en las que el uso de la IA es más complementario a las habilidades humanas, se sigue observando un crecimiento del empleo.

   • Por qué es importante: se trata de una distinción crucial. El tipo de implementación de la IA influye en gran medida en su impacto en los puestos de trabajo.

     
     

4. Controles de las perturbaciones a nivel empresarial: Los autores se esforzaron por descartar otras posibles explicaciones de las tendencias observadas. Controlaron las perturbaciones específicas de las empresas o del sector (como los cambios en los tipos de interés) que podrían afectar de manera desproporcionada a los trabajadores más jóvenes en los campos expuestos a la IA. Incluso después de tener en cuenta estos factores, se mantiene el descenso relativo del empleo entre los trabajadores jóvenes expuestos a la IA.

   • Por qué es importante: Aumenta la confianza en que las tendencias están relacionadas con la IA, y no solo con otros factores económicos.

     
     

5. El empleo se ve más afectado que la remuneración (hasta ahora): Los ajustes del mercado laboral detectados en el estudio se observan principalmente en las cifras de empleo, no en cambios inmediatos en la remuneración. Los autores sugieren que esto podría deberse a la rigidez salarial, ya que los salarios suelen tardar más en ajustarse que los niveles de empleo.

   • Por qué es importante: Esto sugiere una posible presión sobre las cifras de empleo a medida que el mercado laboral se adapta a la IA.

     
     

6. Sólido en todos los escenarios: Los autores comprobaron sus conclusiones en diversas condiciones alternativas:

• Excluyendo las ocupaciones relacionadas con la tecnología.

• Excluyendo las ocupaciones susceptibles de trabajo a distancia (para abordar las preocupaciones sobre la externalización)

• Considerando un horizonte temporal más largo (para comprender las tendencias previas a la IA)

• Analizando ocupaciones con un porcentaje alto y bajo de titulados universitarios

  Las conclusiones principales se mantuvieron en gran medida consistentes, lo que refuerza el argumento de que la IA está desempeñando un papel importante.

Por qué es importante: Mayor confianza en que se trata realmente de tendencias.

Por último, echa un vistazo a esta figura extraída del artículo:

Tendencias de empleo por grupo de edad y nivel de exposición a la IA. Divergencia en los resultados de empleo para los trabajadores jóvenes en campos expuestos a la IA.

Podemos ver claramente cómo, en el caso de los trabajadores más jóvenes, las tendencias de empleo para las ocupaciones más expuestas a la IA divergen a la baja en comparación con las menos expuestas. También muestra que el efecto disminuye para los grupos de mayor edad, lo que pone de manifiesto que el impacto no es uniforme en todos los grupos demográficos.

Implicaciones y perspectivas futuras:

Las conclusiones del artículo sugieren que la revolución de la IA está empezando a tener un impacto significativo y desproporcionado en los trabajadores principiantes del mercado laboral estadounidense. Las conclusiones son especialmente importantes para los trabajadores principiantes, ya que los cambios se notan antes. El artículo menciona que la IA está sustituyendo al conocimiento codificado, el «aprendizaje teórico», el que se obtiene en la educación formal. Estos hallazgos son solo una instantánea en el tiempo, y los autores subrayan la necesidad de un seguimiento continuo para ver cómo evolucionan estas tendencias. Es fundamental que las empresas reflexionen detenidamente sobre cómo implementar la IA, centrándose en iniciativas de mejora y reciclaje profesional para ayudar a los trabajadores a adaptarse al panorama cambiante.