Reporte de Impacto: IA y Empleo
Canaries in the Coal Mine?
🎯 Objetivo Principal
Ofrecer evidencia empírica temprana sobre cómo la IA generativa está afectando el empleo en EE.UU., con un foco especial en los trabajadores jóvenes y las ocupaciones de alta exposición.
🧪 Fuente de Datos
Se utilizaron registros administrativos de nómina mensual de ADP, la empresa más grande de procesamiento de nómina en EE. UU., para obtener una visión granular y de alta frecuencia del mercado laboral.
📌 Implicación General
La revolución de la IA ya tiene un impacto significativo y desproporcionado en trabajadores de nivel de entrada, posiblemente reemplazando conocimiento codificado por sobre el tácito.
El Debate Actual: ¿Aliada o Amenaza?
Visión Optimista
La IA es una aliada de la productividad que aumentará las capacidades y mejorará los resultados humanos.
Visión Pesimista
La IA reemplazará a los trabajadores, comenzando por los más jóvenes y menos experimentados en tareas codificadas.
Visión Escéptica
La IA tendrá un impacto mínimo en el empleo o la economía real, siendo más una herramienta complementaria.
Hipótesis Central del Estudio
"La IA generativa está teniendo un impacto desproporcionado en trabajadores jóvenes, al sustituir las tareas que tradicionalmente ellos realizan, basadas en conocimiento codificado y replicable."
Los 6 Hallazgos Clave
HECHO 1
📉 Caída del Empleo Joven
Los trabajadores de 22-25 años en ocupaciones expuestas a IA sufrieron una caída relativa del 13% en el empleo.
HECHO 2
📊 Estancamiento del Crecimiento
El crecimiento del empleo juvenil se estancó desde 2022 en ocupaciones expuestas, mientras seguía creciendo en otras áreas.
HECHO 3
⚙️ Automatización vs. Aumento
El impacto negativo se concentra donde la IA automatiza (sustituye). Donde aumenta (complementa), el empleo se mantiene o crece.
HECHO 4
🏢 Efecto Independiente
Los resultados persisten incluso controlando por factores específicos de la empresa o la industria.
HECHO 5
💰 Ajuste vía Empleo, no Salario
El impacto se ve en la cantidad de puestos, no en la compensación. Señal de rigidez salarial a corto plazo.
HECHO 6
🔍 Robustez Extrema
Los hallazgos se mantienen al excluir sector tech, trabajo remoto y al segmentar por género o educación.
Datos, Metodología y Contexto
📚 ¿Qué Aporta este Estudio?
- Usa datos reales de nómina, no encuestas o simulaciones.
- Analiza una muestra masiva (3.5-5 millones de trabajadores) mes a mes.
- Aplica métricas actualizadas de exposición a IA generativa.
- Se enfoca en el grupo más vulnerable y a menudo ignorado: jóvenes (22-25 años).
🧾 ¿Cómo se Midieron los Datos?
- Nóminas de ADP: Muestra de 3.5 a 5 millones de trabajadores/mes entre 2021-2025.
- Exposición a IA: Se usaron dos métricas (Eloundou et al. y Anthropic Economic Index) para clasificar ocupaciones.
- Distinción clave: Se diferenció si la IA automatiza (sustituye) o aumenta (complementa) el trabajo humano.