En junio de 2025, Jerome Powell todavía era cauteloso. Ante el Comité Bancario del Senado, el presidente de la Reserva Federal admitía que los efectos de la inteligencia artificial en la economía "probablemente no son grandes en este momento", aunque advertía de su potencial para generar "cambios dramáticos" cuyo momento y magnitud eran "tremendamente inciertos". Era la prudencia característica de un banquero central: reconocer el fenómeno sin alarmarse.
Cuatro meses después, en octubre, esa cautela había desaparecido.
"La creación de empleo está bastante cerca de cero", declaró Powell el 30 de octubre tras la reunión del Comité Federal de Mercado Abierto. Ya no hablaba de potenciales futuros. Hablaba de un presente que se puede medir: "Una cantidad significativa de empresas ha anunciado despidos o congelación de contrataciones, y gran parte del tiempo están hablando de IA y lo que puede hacer".
Algo había cambiado en esos cuatro meses. Y ese algo tenía datos concretos detrás.
Durante meses, economistas y analistas se frustraban con la misma limitación: las bases de datos públicas que rastrean el mercado laboral no estaban diseñadas para detectar disrupciones específicas en tiempo real. No había forma de saber con confianza qué estaba pasándoles a los desarrolladores de software de entre 22 y 25 años en mayo de 2025. Los datos agregados mostraban estabilidad general, pero nadie podía ver a los canarios en la mina.
Hasta que un equipo de Stanford se asoció con ADP, la mayor empresa de software de nóminas de Estados Unidos, con datos de millones de trabajadores. Y lo que encontraron debería quitarnos el sueño.
El empleo de desarrolladores de software de 22 a 25 años ha caído casi un 20% desde su pico a finales de 2022 —justo cuando se lanzó ChatGPT— hasta julio de 2025. Para los de 26 a 30 años, también hay descenso, aunque menor. Para los mayores de 30, prácticamente ningún cambio. La gráfica es brutal en su claridad: una línea descendente perfecta que comienza exactamente cuando ChatGPT sale al mundo (el paper está bien explicado por uno de sus autores en este hilo de X).
Y no son solo los programadores. Los representantes de atención al cliente, otro trabajo altamente expuesto a la IA, muestran el mismo patrón exacto: caída dramática en los jóvenes, estabilidad en los veteranos. Pero cuando miras trabajos que la IA no puede hacer (auxiliares de enfermería, cuidadores) ves lo contrario: crecimiento robusto precisamente entre los más jóvenes.
El patrón es tan claro que resulta inquietante. Para trabajadores de 22 a 25 años, el empleo está creciendo en los trabajos menos expuestos a la IA y cayendo en los más expuestos. Para trabajadores de 41 a 49 años, no hay diferencia. La IA no está destruyendo empleos de forma indiscriminada. Está cerrando la puerta de entrada.
El estudio de Stanford hace otra distinción crucial. No todos los usos de la IA son iguales. Cuando un trabajador usa ChatGPT para escribir un email más rápido, eso es aumentación: la IA amplifica sus capacidades. Pero cuando una empresa rediseña todo un proceso para que funcione sin humanos, eso es automatización.
Usando datos del Índice Económico de Anthropic, que clasifica conversaciones de Claude según si sirven para automatizar o aumentar, los investigadores encontraron algo revelador: en trabajos donde la IA se usa principalmente para automatizar (programación, contabilidad), el empleo juvenil ha colapsado. En trabajos donde se usa para aumentar (gestión, reparaciones), el empleo juvenil crece con normalidad.
Los trabajadores individuales usan la IA para trabajar mejor. Las empresas la usan para trabajar sin ellos.
Aquí viene lo extraño: a pesar de la caída del 20% en empleo juvenil en sectores expuestos a IA, los salarios no se han movido significativamente. ¿Por qué? Los investigadores tienen hipótesis pero no respuestas definitivas. Quizá el empleo se ajusta más rápido que los salarios. Quizá la IA está cambiando los requisitos de expertise de formas que no se reflejan en el salario promedio. O quizá - y esto es lo más inquietante - estamos en un período de transición donde las empresas simplemente han dejado de contratar juniors mientras experimentan con IA, sin despedir todavía a los seniors. ¿Es la gerontocracia de los puestos laborales?
Noviembre de 2022. ChatGPT se convierte en la aplicación de más rápido crecimiento de la historia. Casi tres años después, los números macro cuentan una historia extraña. Las ofertas de empleo en Estados Unidos cayeron un 33%, mientras el S&P 500 se disparó un 75%. Es una divergencia sin precedentes: durante décadas, cuando las empresas ganaban dinero, contrataban. Esa lógica acaba de romperse.
Cuatro meses después, en octubre, esa cautela había desaparecido.
"La creación de empleo está bastante cerca de cero", declaró Powell el 30 de octubre tras la reunión del Comité Federal de Mercado Abierto. Ya no hablaba de potenciales futuros. Hablaba de un presente que se puede medir: "Una cantidad significativa de empresas ha anunciado despidos o congelación de contrataciones, y gran parte del tiempo están hablando de IA y lo que puede hacer".
Algo había cambiado en esos cuatro meses. Y ese algo tenía datos concretos detrás.
Los canarios en la mina
Durante meses, economistas y analistas se frustraban con la misma limitación: las bases de datos públicas que rastrean el mercado laboral no estaban diseñadas para detectar disrupciones específicas en tiempo real. No había forma de saber con confianza qué estaba pasándoles a los desarrolladores de software de entre 22 y 25 años en mayo de 2025. Los datos agregados mostraban estabilidad general, pero nadie podía ver a los canarios en la mina.
Hasta que un equipo de Stanford se asoció con ADP, la mayor empresa de software de nóminas de Estados Unidos, con datos de millones de trabajadores. Y lo que encontraron debería quitarnos el sueño.
El empleo de desarrolladores de software de 22 a 25 años ha caído casi un 20% desde su pico a finales de 2022 —justo cuando se lanzó ChatGPT— hasta julio de 2025. Para los de 26 a 30 años, también hay descenso, aunque menor. Para los mayores de 30, prácticamente ningún cambio. La gráfica es brutal en su claridad: una línea descendente perfecta que comienza exactamente cuando ChatGPT sale al mundo (el paper está bien explicado por uno de sus autores en este hilo de X).
Y no son solo los programadores. Los representantes de atención al cliente, otro trabajo altamente expuesto a la IA, muestran el mismo patrón exacto: caída dramática en los jóvenes, estabilidad en los veteranos. Pero cuando miras trabajos que la IA no puede hacer (auxiliares de enfermería, cuidadores) ves lo contrario: crecimiento robusto precisamente entre los más jóvenes.
El patrón es tan claro que resulta inquietante. Para trabajadores de 22 a 25 años, el empleo está creciendo en los trabajos menos expuestos a la IA y cayendo en los más expuestos. Para trabajadores de 41 a 49 años, no hay diferencia. La IA no está destruyendo empleos de forma indiscriminada. Está cerrando la puerta de entrada.
Automatización versus aumentación
El estudio de Stanford hace otra distinción crucial. No todos los usos de la IA son iguales. Cuando un trabajador usa ChatGPT para escribir un email más rápido, eso es aumentación: la IA amplifica sus capacidades. Pero cuando una empresa rediseña todo un proceso para que funcione sin humanos, eso es automatización.
Usando datos del Índice Económico de Anthropic, que clasifica conversaciones de Claude según si sirven para automatizar o aumentar, los investigadores encontraron algo revelador: en trabajos donde la IA se usa principalmente para automatizar (programación, contabilidad), el empleo juvenil ha colapsado. En trabajos donde se usa para aumentar (gestión, reparaciones), el empleo juvenil crece con normalidad.
Los trabajadores individuales usan la IA para trabajar mejor. Las empresas la usan para trabajar sin ellos.
¿Y los salarios?
Aquí viene lo extraño: a pesar de la caída del 20% en empleo juvenil en sectores expuestos a IA, los salarios no se han movido significativamente. ¿Por qué? Los investigadores tienen hipótesis pero no respuestas definitivas. Quizá el empleo se ajusta más rápido que los salarios. Quizá la IA está cambiando los requisitos de expertise de formas que no se reflejan en el salario promedio. O quizá - y esto es lo más inquietante - estamos en un período de transición donde las empresas simplemente han dejado de contratar juniors mientras experimentan con IA, sin despedir todavía a los seniors. ¿Es la gerontocracia de los puestos laborales?
El panorama completo
Noviembre de 2022. ChatGPT se convierte en la aplicación de más rápido crecimiento de la historia. Casi tres años después, los números macro cuentan una historia extraña. Las ofertas de empleo en Estados Unidos cayeron un 33%, mientras el S&P 500 se disparó un 75%. Es una divergencia sin precedentes: durante décadas, cuando las empresas ganaban dinero, contrataban. Esa lógica acaba de romperse.
Amazon hace 6 días despidió a 14.000 mandos intermedios mientras invertía miles de millones en IA. Según Challenger, Gray & Christmas, las empresas estadounidenses han anunciado casi 946.000 despidos en 2025, la cifra más alta desde 2020. Más de 17.000 están explícitamente vinculados a la IA.
Algunos autores como Derek Thompson, señala acertadamente que no todo es culpa de la IA. Las ofertas de empleo empezaron a caer cuando la Fed subió tipos de interés en marzo de 2022. Los aranceles han golpeado sectores como manufactura y construcción. Pero hay algo que Thompson reconoce: las empresas están diciendo abiertamente que la IA les permite hacer más sin contratar. Marc Benioff, CEO de Salesforce, afirmó que entre el 30% y el 50% del trabajo en su empresa ya lo hace la IA.
La Reserva Federal confirma estos patrones con sus propios datos: cuando cruzan exposición teórica a la IA con tasas de desempleo reales encuentran una correlación de 0,47; cuando miden adopción efectiva de IA frente a incremento del desempleo, la correlación sube a 0,57. Las ocupaciones en informática y matemáticas, precisamente las que más han adoptado herramientas de IA generativa, muestran los mayores incrementos en desempleo.
La pregunta incómoda
Los investigadores de Stanford son cautelosos. No afirman que la IA explique todos los patrones. Probaron explicaciones alternativas: ¿sobrecontratación tech durante la pandemia? Los resultados se mantienen excluyendo el sector tech. ¿Vuelta a la oficina post-COVID? Los patrones aparecen en trabajos que nunca fueron remotos. ¿Peor preparación educativa post-pandemia? El efecto es igual de fuerte en ocupaciones sin título universitario.
Pero aquí viene lo más perturbador del estudio: en trabajos que no requieren educación universitaria, el efecto negativo de la IA se extiende hasta los 40 años. Para trabajadores menos educados, la experiencia no protege tanto. Sugiere algo inquietante: la IA es excepcionalmente buena aprendiendo el tipo de conocimiento que viene de libros o educación formal, pero no tanto el conocimiento tácito que viene de años de experiencia. Y si tu trabajo no requiere mucha experiencia acumulada, la IA te alcanza antes.
Lo que Powell describe, y los datos de Stanford confirman, es una economía en forma de K: arriba, las empresas tecnológicas y los trabajadores seniors; abajo, los jóvenes graduados que descubren que la escalera de ascenso social simplemente ya no está ahí. Los recién graduados universitarios en Estados Unidos tienen una tasa de desempleo superior al 5%, y muchos están optando por volver a la universidad como "tiempo muerto estratégico". "Los consumidores en los segmentos más bajos están teniendo dificultades", dijo Powell en septiembre.
Quizá lo más escalofriante no sean las cifras actuales, sino la normalidad que se perfila: corporaciones más eficientes y rentables mientras la puerta de entrada al mercado laboral se cierra para una generación entera.
En junio, Powell admitía incertidumbre. En octubre, constata una realidad. Ese cambio de tono en cuatro meses, respaldado por datos de millones de nóminas, debería preocuparnos.
Porque el verdadero horror no es que las máquinas nos roben el trabajo. Es que nos dejen sin la posibilidad de conseguir el primero.
Ya veremos.
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