Los empleos en riesgo por la IA ya estaban disminuyendo antes del lanzamiento de ChatGPT

Un nuevo estudio importante descubre que los empleos en riesgo debido a la IA ya estaban desapareciendo antes del lanzamiento de ChatGPT, pero los estudiantes capacitados en esas habilidades terminaron con salarios más altos y contrataciones más rápidas.

Una nueva y extensa colaboración de investigación entre universidades estadounidenses ha descubierto que los orígenes de la Crisis de empleos vulnerables a la IA no coinciden con el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, sino que los problemas comienzan a principios de año, por razones aparentemente no relacionadas.

Además, el informe concluye que los graduados cuyas carreras universitarias estuvieron más "expuestas a la IA" en realidad estuvieron asociados con salarios más altos en su primer empleo y búsquedas de trabajo más cortas después de que ChatGPT ingresó al mercado.

El nuevo trabajo aprovecha tres conjuntos de datos a gran escala, que incluyen más de diez millones de perfiles de LinkedIn extraídos, así como registros de desempleo y reclamaciones de seguros. Los autores afirman:

Nuestros resultados indican que el deterioro de las condiciones laborales en el período 2022-2024 para los trabajadores y graduados con exposición a programas de maestría en derecho (LLM) ya estaba en marcha antes de la aparición masiva de solicitudes de LLM. El riesgo de desempleo en ocupaciones con alta exposición aumentó a principios de 2022, mucho antes del ChatGPT, y en la mayoría de las ocupaciones y estados no observamos una ruptura discreta coincidente con su introducción.

'Los trabajadores en el inicio de sus carreras se vieron afectados de manera desproporcionada: los graduados de las cohortes 2021-2023 ingresaron a empleos altamente expuestos a tasas más bajas y experimentaron retrasos observados más largos para llegar a su primer empleo que las cohortes anteriores, con brechas que se abrieron, nuevamente, antes de fines de 2022. Al mismo tiempo, la educación relevante para el LLM siguió siendo valiosa dentro de este entorno.'

El nuevo trabajo replantea el auge de la IA como su entrada en el mercado laboral. Ya debilitado por factores económicos y sectoriales más amplios-presiones específicas, y señala que las habilidades que complementan la IA mantuvieron, e incluso pueden haber ganado, valor de mercado.

Los autores concluyen el artículo sugiriendo que el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 no debe considerarse como el punto de ruptura entre el mercado laboral anterior a la IA y el mercado laboral con IA, y que se debe considerar una variedad de circunstancias simultáneas junto con la influencia emergente de los modelos de lenguaje grande (LLM):

Estos hallazgos tienen implicaciones para la investigación y las políticas públicas. En primer lugar, advierten contra la consideración del lanzamiento de ChatGPT como un experimento natural para el impacto de la IA en el mercado laboral: los diseños que atribuyen la debilidad del mercado laboral posterior a 2022 principalmente a los LLM corren el riesgo de confundir la difusión de la IA con cambios macroeconómicos concurrentes (como la política monetaria, la demanda sectorial o el ajuste pospandémico).

Los autores sugieren que las universidades y los programas de formación no deberían abandonar habilidades que a menudo se consideran vulnerables a la IA, como la escritura, la programación y la síntesis de información. Según los resultados obtenidos en el trabajo, enseñar estas habilidades de forma que funcionen junto con la IA, con énfasis en la verificación de resultados, la evaluación de la calidad y el uso de chatbots como herramientas en lugar de sustitutos, puede ayudar a los graduados a mantenerse competitivos en un mercado laboral inestable.

La nuevo estudio se titula Los empleos expuestos a la IA se deterioraron antes de ChatGPT, y proviene de cinco investigadores afiliados a varios departamentos de la Universidad de Pittsburgh, la Universidad de Stanford, la Universidad Chapman y la Universidad de Columbia, en conjunto con el Instituto de Economía de IA de Microsoft en Redmond y Revelio Labs en Nueva York.

Método y datos

Los hallazgos del artículo, señalan los autores, contrastan marcadamente con informes anteriores, incluidos uno del Laboratorio de Economía Digital de Stanford, así como oscuros presagios de luminarias como el director ejecutivo de Anthropic, quien prevenido En mayo de 2025, esa IA 'podría eliminar la mitad de todos los empleos de cuello blanco de nivel inicial'*.

El método analítico de los autores examinó inicialmente el desempleo entre los trabajadores en ocupaciones más expuestas a la automatización impulsada por IA, con la exposición definida utilizando la Clasificación Estándar de Ocupaciones de seis dígitos (SOC) códigos, promediados para estimar los niveles de exposición para categorías SOC más amplias de dos dígitos.

Los datos administrativos mensuales se extrajeron de Informe ETA 203, compilado por la Administración de Empleo y Capacitación del Departamento de Trabajo de EE. UU., que detalla la ocupación más reciente de las personas que solicitan seguro de desempleo continuo.

Estos puntos de datos se combinaron luego con las cifras anuales de empleo a nivel de ocupación del programa de Estadísticas de Salarios y Empleo Ocupacional de la Oficina de Estadísticas Laborales, lo que permitió estimar el riesgo de desempleo mensual para cada ocupación dentro de cada estado (donde el riesgo se definió como la probabilidad de que un trabajador en una ocupación determinada solicitara beneficios de desempleo continuos).

Históricamente, señala el artículo, los empleos más expuestos a la IA se enfrentaban a un riesgo de desempleo entre un 20 % y un 80 % menor que los empleos menos expuestos. Esta brecha se amplió durante la pandemia, ya que el trabajo remoto demostró ser más resiliente. Esta ventaja comenzó a erosionarse a principios de 2022, y para 2023-2024, la diferencia prácticamente había desaparecido.

El riesgo de desempleo en trabajos expuestos a IA comenzó a aumentar a principios de 2022, poniendo fin a un largo período de relativa estabilidad. A muestra esta reversión a medida que la brecha entre los roles de alta y baja exposición se reduce antes del lanzamiento de ChatGPT. B revela que el aumento se concentró en el quintil más expuesto, y que el riesgo aumentó después de un mínimo y luego se estabilizó. C El efecto se atribuye a los empleos en informática y matemáticas, mientras que la mayoría de los demás campos se mantuvieron estables. El riesgo se midió mensualmente en todos los estados de EE. UU. y se promedió trimestralmente. Fuente

Como se puede observar en los gráficos anteriores, los autores agruparon las ocupaciones en quintiles según su exposición a la IA y realizaron un seguimiento a lo largo del tiempo. Los empleos con menor exposición mostraron sistemáticamente un mayor riesgo de desempleo y una mayor variación estacional, alcanzando todos los grupos un pico durante la pandemia en 2020 y un mínimo a principios de 2022.

Después de este punto bajo, el riesgo de desempleo comenzó a aumentar en los quintiles más expuestos, mucho antes del lanzamiento de ChatGPT, y luego se estabilizó, en lugar de acelerarse en los meses siguientes.

Los empleos en informática y matemáticas experimentaron el mayor aumento del riesgo de desempleo antes del lanzamiento de ChatGPT, y posteriormente se estabilizaron. La mayoría de los demás puestos de trabajo mostraron pocos cambios. Algunos estados, como California, Washington y Alaska, experimentaron aumentos tras el lanzamiento de ChatGPT, pero los niveles de riesgo a nivel nacional se mantuvieron cerca de los valores prepandemia, lo que indica la influencia de presiones económicas previas.

Consideraciones sobre los datos

Los autores señalan que, estadísticamente, el riesgo de desempleo revelará patrones según el tipo de trabajo, pero no refleja los resultados de grupos específicos, como los recién graduados, quienes podrían no tener derecho a prestaciones o no tener un trabajo previo que declarar. Otras investigaciones y afirmaciones del sector sugieren que los trabajadores en el inicio de su carrera profesional son los que se enfrentan al mayor impacto de la IA, lo que significa que los datos generales de desempleo podrían perder Los más afectados.

Para superar esta limitación, el nuevo estudio se basó en 10,584,980 perfiles de LinkedIn proporcionados por Revelio Labs. Cada registro del conjunto de datos incluía historiales educativos detallados que abarcaban tipo de titulación, campo de estudio, año de graduación y universidad, junto con datos profesionales como puestos de trabajo (asignados a códigos SOC de seis dígitos), empleadores, fechas de inicio y ubicaciones.

Los salarios laborales se estimaron utilizando "un modelo de aprendizaje automático propietario" entrenado en solicitudes de visa, entradas autoinformadas y publicaciones de empleo públicas, incorporando detalles específicos del rol y trayectorias profesionales individuales.

Como no se pudieron verificar los salarios reales, el análisis también rastreó el número de meses que los graduados tardaron en comenzar su primer trabajo observado dentro de los tres años de haber terminado sus títulos, excluyendo a aquellos que no tenían empleo registrado en ese período (una métrica que sirvió como indicador de la fricción en el mercado laboral, asumiendo que los graduados actualizan sus perfiles cuando son contratados):

Los graduados que se incorporaron al mercado laboral después de 2022 tardaron más en conseguir empleos relacionados con el LLM, pero este declive en el desempeño del mercado laboral comenzó meses antes del lanzamiento de ChatGPT. Arriba, A muestra que los graduados con primeros trabajos con alta exposición generalmente encontraron trabajo más rápido, hasta que este patrón se revirtió después de 2022; B muestra un retraso similar para los puestos con salarios altos, aunque menos pronunciado; y C revela que las cohortes de 2021 y 2022 ingresaron a empleos con exposición a LLM a tasas más bajas que las cohortes anteriores, con un bajo rendimiento antes de ChatGPT. Finalmente, D No se muestra un cambio equivalente para los trabajos de baja exposición, lo que refuerza que la crisis fue anterior a la adopción generalizada del LLM.

Los autores analizaron la duración de la búsqueda de empleo en las cohortes de graduados, controlando las vacantes mensuales de empleo por estado y sector, y teniendo en cuenta las diferencias en el tipo de título, el campo de estudio y la universidad, y la exposición laboral a los LLM se definió utilizando códigos SOC.

Antes del lanzamiento de ChatGPT, quienes ingresaban a puestos de alta exposición laboral generalmente dedicaban menos tiempo a la búsqueda de empleo que sus compañeros. Para las cohortes de 2023 y 2024, este patrón se invirtió, y los puestos de alta exposición laboral tardaron más en conseguirse.

Cabe destacar que, si bien el documento afirma que los resultados empeoraron después de ChatGPT, los datos muestran que este descenso comenzó meses antes y continuó después, lo que debilita la idea de un colapso repentino posterior a ChatGPT y también la atribución de la tendencia descendente (en curso) enteramente a la adopción de LLM.

Exposición educativa

Una preocupación central en el debate sobre la IA y el empleo es si los estudiantes deberían continuar formándose en habilidades que los grandes modelos lingüísticos pueden automatizar, como la escritura, la codificación o la síntesis. Si estas habilidades han perdido valor de mercado, los graduados más expuestos a ellas deberían estar en peor situación. Para comprobarlo, los autores estimaron la exposición educativa a tareas relevantes para el Máster en Derecho (LLM) utilizando perfiles de LinkedIn que coincidían con millones de programas de estudios universitarios, y luego analizaron sus resultados laborales antes y después de ChatGPT:

La exposición educativa a tareas relevantes para el Máster en Derecho (LLM) predice mejores resultados profesionales iniciales después del ChatGPT. Los graduados posteriores a 2022 con mayor exposición a habilidades automatizables fueron contratados más rápidamente y obtuvieron salarios más altos, lo que compensó parcialmente las desventajas asociadas a una alta exposición ocupacional al LLM. Todos los modelos controlan las tasas de vacantes, el tipo de puesto y la formación académica.

Antes de la llegada de ChatGPT, esta exposición educativa no mostraba una relación clara con el tiempo de búsqueda de empleo ni con el salario. Después de ChatGPT, parece estar asociada con Contrataciones más rápidas y salarios iniciales más altosAunque los puestos con alta exposición a LLM tendían a arrojar peores resultados después de ChatGPT, los graduados de programas más alineados con IA se vieron menos afectados.

En lugar de perder valor, las habilidades consideradas vulnerables a la automatización parecieron favorecer mejores resultados en los inicios de la carrera profesional.

'Si los LLM fueran los responsables del pobre desempeño de los graduados en el mercado laboral, entonces esperaríamos ver que la exposición educativa indique habilidades redundantes que no agregan valor a la hora de buscar trabajo.

Sin embargo, nuestros resultados sugieren que la enseñanza de habilidades expuestas a la IA produce mejores resultados para los graduados tras el lanzamiento de ChatGPT. Estas asociaciones son difíciles de conciliar con la opinión de que la formación relevante para el LLM perdió valor después de ChatGPT. Si bien no son causales, sugieren que la preparación relevante para el LLM es al menos compatible con mejores resultados profesionales iniciales en el período posterior a ChatGPT.

Los autores concluyen sugiriendo que las tendencias de empleo que acapararon titulares en el estudio se dieron en un mercado laboral que ya estaba siendo moldeado por eventos y tendencias anteriores. En la actualidad, separar la influencia (en las tendencias de empleo) de ChatGPT y la IA en general de las fuerzas no relacionadas que iniciaron la recesión del mercado parece una tarea imposible, como intentar quitarle la sal a la sopa.

* Sin embargo, una buena parte de los comentarios actuales admiten que este tipo de pronóstico catastrófico por parte de fundadores que invierten en IA se parece más a una estrategia de astroturfing, con la intención de deslumbrar a clientes e inversores potenciales y aumentar los precios de las acciones.

Publicado por primera vez el miércoles 7 de enero de 2026