La inteligencia artificial todavía no destruye empleos, pero sí les cierra la puerta a los jóvenes
Un estudio de Anthropic revela que la inteligencia artificial usa apenas una fracción de lo que es capaz de hacer. El peligro no son los despidos masivos, sino que las empresas dejen de contratar perfiles junior.
Cuando se habla de inteligencia artificial y trabajo, el debate suele girar en torno a un escenario apocalíptico: millones de empleos destruidos de un día para el otro. Un estudio publicado en marzo de 2026 por Anthropic —la empresa estadounidense detrás del asistente de IA Claude— propone un diagnóstico más matizado, y en cierto sentido más inquietante: la amenaza no es el despido masivo, sino algo más silencioso. Las empresas están dejando de contratar a los que recién empiezan.
El informe, titulado Labor Market Impacts of AI: A New Measure and Early Evidence y elaborado por los economistas Maxim Massenkoff y Peter McCrory, introduce una metodología novedosa para medir el impacto real de la IA en el mercado laboral. Su punto de partida es una distinción que parece obvia pero que pocos habían medido con rigor: la diferencia entre lo que la inteligencia artificial podría hacer y lo que efectivamente está haciendo.
El mapa y el territorio
Hasta ahora, la mayoría de los estudios sobre automatización medían el riesgo de manera teórica: ¿es técnicamente posible que un modelo de lenguaje realice esta tarea al menos el doble de rápido que una persona? Con esa lógica, cerca del 94% de las tareas en el campo de la informática y las matemáticas serían automatizables. Un número que no le falta a ningún titular alarmista.
Lo que Anthropic agrega es el contraste con la realidad. Cruzando los registros de uso de su propio sistema con una base de datos de tareas ocupacionales del gobierno de Estados Unidos, los investigadores construyeron lo que denominaron exposición observada: una medida de qué tareas están siendo realizadas con IA, en contextos laborales reales, y en qué medida ese uso es automatizado en lugar de meramente asistido.
El resultado es revelador. En informática y matemáticas, donde la capacidad teórica llega al 94%, la cobertura real de Claude apenas alcanza el 33%. La brecha es enorme y sistemática en todas las categorías ocupacionales.
Esto no significa que el avance sea lento o que deba tomarse con calma. El 97% del uso observado se concentra exactamente en las tareas que los estudios teóricos ya marcaban como viables. La tecnología no improvisa: avanza de manera predecible hacia donde los modelos de riesgo señalaban. A medida que mejoren los modelos y bajen los costos, esa brecha se irá cerrando.
El perfil del trabajador en riesgo no es el esperado
La imagen canónica de la automatización muestra a un obrero industrial reemplazado por un robot. La historia que cuenta este informe es diferente. Las ocupaciones con mayor exposición observada son, en orden: programadores informáticos, representantes de atención al cliente, operadores de ingreso de datos, especialistas en registros médicos y analistas de marketing. Les siguen los representantes comerciales, los analistas financieros y los especialistas en control de calidad de software.
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En el extremo opuesto, el 30% de los trabajadores tiene exposición nula: cocineros, mecánicos de motos, salvavidas, camareros, lavaplatos. Trabajos físicos, presenciales, que los modelos de lenguaje no pueden reemplazar.
El perfil demográfico del grupo más expuesto también sorprende. Según los datos del estudio —tomados de la encuesta de población activa de EE.UU.—, los trabajadores del cuartil superior de exposición tienen 16 puntos porcentuales más de probabilidad de ser mujeres, ganan en promedio un 47% más que los menos expuestos, y tienen niveles educativos sustancialmente mayores: el 17,4% tiene posgrado, frente al 4,5% del grupo no expuesto.
Dicho de otra manera: la automatización del siglo XXI apunta, por primera vez en la historia industrial, hacia el trabajo intelectual calificado. No hacia los márgenes del mercado laboral, sino hacia su centro.
El canario en la mina tiene 23 años
El hallazgo más relevante para la política pública no está en las cifras de desempleo. Los datos muestran que, desde finales de 2022 —cuando se lanzó ChatGPT y comenzó la masificación de la IA generativa—, no hay un aumento sistemático del desempleo en las ocupaciones más expuestas. Quien tiene trabajo, en general, lo conserva.
Pero hay una señal temprana en otro lugar: la contratación de trabajadores jóvenes. El estudio rastreó los inicios de empleo entre personas de 22 a 25 años y encontró que la tasa de incorporación a ocupaciones expuestas cayó un 14% respecto de 2022. La entrada a empleos no expuestos, en cambio, permanece estable. El efecto no aparece para trabajadores mayores de 25 años.
La mecánica es sutil pero poderosa. Las empresas no están echando a nadie: simplemente están contratando menos perfiles de entrada. Donde antes había una posición junior, ahora hay una herramienta de IA que hace el trabajo de primer nivel. El profesional con experiencia la usa como asistente que potencia su criterio; el joven descubre que lo que ofrece —el conocimiento aprendido en la carrera, la energía, la disponibilidad— ya no alcanza para abrir la puerta.
Este patrón coincide con los resultados de un estudio independiente de investigadores de Stanford que, con datos de una gran empresa de liquidación de sueldos de EE.UU., documentó caídas de empleo de entre el 6% y el 16% entre jóvenes de esa franja etaria en ocupaciones expuestas. Los autores lo llamaron "canarios en la mina": los primeros en notar el cambio de atmósfera no son los más vulnerables en renta o calificación, sino los más recientes.
Qué significa esto para la Argentina
El estudio se basa íntegramente en datos del mercado laboral de Estados Unidos. Pero la estructura ocupacional que describe es reconocible en cualquier economía moderna, incluida la argentina. Las profesiones más expuestas —programación, análisis financiero, atención al cliente, tareas administrativas, marketing— son exactamente las que absorbieron a buena parte de los egresados universitarios en las últimas décadas.
El contexto local agrega capas de complejidad. La Argentina tiene históricamente una de las matrículas universitarias más altas de la región, con una alta proporción de egresados en carreras vinculadas a las ciencias económicas, el derecho, la comunicación y la informática: todas ellas con exposición significativa según este informe. Al mismo tiempo, el mercado de trabajo informal y el desempleo estructural entre jóvenes ya representan un desafío previo al que la IA viene a añadirse.
Lo más relevante para el debate local es la lógica de fondo: si las empresas usan la IA para hacer más productivos a sus empleados actuales mientras reducen la contratación de perfiles de entrada, los números globales de empleo pueden mantenerse estables mientras se cierra silenciosamente el acceso al mercado laboral para una generación. Un efecto que no aparece en las encuestas a empresas sobre planes de contratación, porque no consiste en despedir sino en no contratar.
