Ni apocalipsis laboral, ni disrupción inminente. A casi tres años del lanzamiento de ChatGPT, la inteligencia artificial no ha provocado ningún cambio estructural discernible en el mercado laboral. Así lo demuestra el estudio más exhaustivo y sistemático publicado hasta la fecha por el Budget Lab de la Universidad de Yale, en colaboración con la Brookings Institution.
El informe, que se ha actualizado mensualmente desde noviembre de 2022, analiza millones de datos del mercado laboral estadounidense a partir de indicadores como el desempleo, la rotación ocupacional o la exposición real y teórica a herramientas de IA. Su conclusión es que el mercado laboral no ha experimentado ningún “shock” atribuible a la inteligencia artificial generativa. “Los titulares más alarmistas no se corresponden con los datos reales. Lo que vemos es estabilidad, no disrupción”, señala el documento.
Los datos desmienten la narrativa
El equipo investigador ha medido la evolución de la mezcla ocupacional, una métrica que refleja cuántas personas cambian de trabajo o sector, o entran/salen del mercado, y ha comparado el periodo de la IA con tres momentos históricos: la adopción del PC en los años 80, la generalización de internet en los 90 y un periodo de control reciente entre 2016 y 2019. En todos los casos, el ritmo de transformación del mercado fue similar o incluso mayor que el registrado desde 2022. “Históricamente, los efectos tecnológicos sobre el empleo ocurren a lo largo de décadas, no de meses. La IA no es una excepción”, concluyen.
En los 33 meses desde el lanzamiento de ChatGPT la disimilitud ocupacional ha alcanzado un máximo del 4,75%
Así, en los 33 meses desde el lanzamiento de ChatGPT (noviembre de 2022), la disimilitud ocupacional, es decir, el cambio en el mix de empleos, ha alcanzado un máximo del 4,75%. Para ponerlo en contexto, en la era de la informatización (1984), este índice llegó hasta un 3,47%. Con la popularización de internet (1996), alcanzó el 3,76%. Incluso durante el período de control (2016-2019) sin grandes disrupciones tecnológicas, el índice tocó un 4,02%.
Esto sugiere que el cambio en los perfiles laborales actual no es más acelerado ni más extremo que el vivido con tecnologías anteriores.
Incluso en sectores tradicionalmente más susceptibles como la información, las finanzas o los servicios profesionales, los cambios observados comenzaron antes de la irrupción pública de ChatGPT, y no se han acelerado de forma significativa desde entonces.
Otro eje del estudio ha sido confrontar dos dimensiones del impacto potencial de la IA: la exposición teórica (medida por OpenAI según qué porcentaje de tareas de una ocupación pueden realizarse con IA) y el uso real (según datos de Anthropic y Claude). Los resultados muestran que:
- La proporción de trabajadores en empleos altamente expuestos a IA se mantiene estable desde 2022, alrededor del 18%
- La presencia de trabajadores en ocupaciones realmente automatizadas o aumentadas con IA tampoco ha crecido de forma apreciable
- Incluso entre los desempleados, no se detecta un sesgo hacia profesiones expuestas a IA
La sobreexposición mediática de sectores como la programación o la creación de contenido, que sí hacen uso intensivo de IA generativa, distorsiona, por lo tanto, una realidad mucho más diversa: la mayoría de sectores, desde administración a salud o manufactura, no están utilizando activamente estas tecnologías a gran escala.
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Según los datos de OpenAI analizados por el Budget Lab, el 18% de los trabajadores estadounidenses se encuentran en ocupaciones con alta exposición a la IA, es decir, donde más del 50% de las tareas podrían ser realizadas por herramientas como ChatGPT. Sin embargo, desde noviembre de 2022, esta proporción no ha variado significativamente. Además, el 45,5% de los empleos están en categorías de exposición media y el 29% restante, en ocupaciones con baja exposición.
En otras palabras, no hay desplazamiento laboral visible hacia ocupaciones menos expuestas, como cabría esperar si la IA estuviera reemplazando masivamente el trabajo humano.
No se observa un patrón que indique que los jóvenes estén siendo expulsados de sus nichos laborales por la IA
La investigación también ha examinado si la IA está afectando de manera desproporcionada a recién graduados o trabajadores jóvenes, pero no ha hallado evidencia concluyente. Y es que una hipótesis común sugiere que los primeros afectados por la automatización serían los trabajadores más jóvenes o con menos experiencia. Sin embargo, los datos del Budget Lab muestran que la diferencia entre las ocupaciones que desempeñan los jóvenes graduados (20-24 años) y sus homólogos mayores (25-34 años) no ha aumentado de forma relevante desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. El índice de disimilitud se mantiene estable en torno al 30-33% desde hace varios años.
Aunque hay una leve tendencia al alza desde mediados de 2023, esta es consistente con el comportamiento del mercado laboral previo y podría explicarse también por una ralentización general de la contratación. Así, no se observa un patrón que indique que los jóvenes estén siendo expulsados de sus nichos laborales por la inteligencia artificial. “Las transformaciones que atribuimos a la IA a menudo son prolongaciones de dinámicas anteriores. El riesgo es sobrerreaccionar antes de tener evidencia clara”, advierte el informe.
Una advertencia sobre el miedo
Los autores del estudio reconocen que sus hallazgos no son predictivos: el hecho de que la IA no haya transformado aún el mercado laboral no significa que no pueda hacerlo a largo plazo. Sin embargo, subrayan que la ansiedad generalizada en torno a la automatización está basada más en percepciones que en datos.
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Al comparar ambas bases de datos, el informe demuestra que no hay una correlación fuerte entre los sectores más expuestos a la IA y aquellos donde realmente se está utilizando en el día a día. Por ejemplo, áreas como programación o comunicación tienen altos niveles de uso y exposición, mientras que sectores con alta exposición teórica como administración o contabilidad muestran poco uso real. Y algunas profesiones como producción, limpieza o transporte aparecen como expuestas pero apenas utilizan IA en la práctica.
Este desfase sugiere que muchas profesiones "en riesgo" siguen operando con escasa o nula integración de IA generativa, lo que retrasa cualquier posible efecto laboral tangible.
A la espera de métricas más completas y datos de uso estandarizados por parte de las grandes tecnológicas, el informe del Budget Lab marca una pauta importante: antes de diseñar políticas o tomar decisiones corporativas radicales, conviene mirar más allá del ruido y observar el mercado con perspectiva.
