Los trabajadores de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a IA han perdido un 13% de empleo desde finales de 2022 hasta julio de 2025. En esas mismas ocupaciones los trabajadores de 35 o más han crecido entre un 6% y un 9%. El dato viene del estudio 'Canaries in the Coal Mine?' del Stanford Digital Economy Lab, liderado por Erik Brynjolfsson, y es la primera evidencia académica a gran escala de que la IA está erosionando específicamente la puerta de entrada al mercado laboral cualificado.
Quién, qué, cómo
Autores: Brynjolfsson y colegas del Stanford Digital Economy Lab. Datos: nóminas de ADP, el mayor proveedor de payroll de Estados Unidos, con millones de trabajadores reales y control por shocks a nivel firma. El estudio mide la variación de empleo por edad y por exposición ocupacional a IA generativa entre finales de 2022 (lanzamiento de ChatGPT) y julio de 2025. Es decir: datos administrativos verificados, no encuestas.
Las cifras que importan
- 22-25 años en ocupaciones muy expuestas: -13% acumulado en menos de tres años.
- 35+ años en las mismas ocupaciones: +6% a +9%.
- Ritmo de caída en aceleración: 2,8% anual hasta abril de 2024, más del 4% anual desde entonces.
- Ocupaciones más castigadas: software developers, atención al cliente, operations managers, contables y auditores, recepcionistas, information clerks.
La distinción que separa las plantillas que crecen de las que se vacían
El hallazgo más útil del estudio: el descenso de empleo junior solo aparece donde la IA automatiza tareas completas. En ocupaciones donde la IA actúa como ayuda al trabajador (augmentación, no sustitución) los junior siguen contratándose con normalidad. Traducido: si tu puesto consiste en hacer una secuencia predecible de tareas, la IA compite contigo. Si tu puesto consiste en decidir, negociar o coordinar usando IA como palanca, la IA te multiplica. La política de contratación debería reflejar exactamente esa frontera.
Por qué importa para una empresa española
España no está en los datos de ADP, pero la dinámica subyacente es la misma: las tareas que antes justificaban contratar un junior (formatear informes, triaje de emails, research básico, primer nivel de soporte) cuestan hoy 20 dólares al mes en una suscripción de Claude o GPT. Un director de operaciones que sabe orquestar pipelines con IA puede producir lo que antes requería tres analistas. La consecuencia previsible: menos vacantes de entrada y más exigencia técnica en los pocos junior que sí se contraten. El consultor externo y la BPO también están en la línea de fuego: Accenture cayó un 18% en bolsa porque sus clientes están internalizando trabajo que antes externalizaban.
El riesgo estructural: el pipeline de talento
Hay un problema de medio plazo que la mayoría de empresas no están mirando: si no se contratan junior hoy, no hay seniors dentro de 5-7 años. La generación que aprende el oficio se aprende encima en los puestos de entrada. Cortar esa puerta sin sustituirla por un programa formal de aprendizaje (rotaciones, mentoring, proyectos con IA como copiloto) significa que la empresa hereda un agujero de seniors en 2030. Es el clásico ahorro de coste hoy que se paga caro mañana.
Qué hacer
- Si contratas junior: añade habilidades de IA al filtro de selección, no como nice-to-have sino como criterio eliminatorio. Un junior que ya trabaja con Claude o GPT vale por dos que no.
- Si tienes plantilla junior: invierte en formación práctica de IA aplicada al puesto. Convertirlos en operadores aumentados es mucho más barato que sustituirlos.
- Si eres director: separa explícitamente qué puestos automatizas y cuáles aumentas. Mezclar las dos decisiones produce el peor resultado posible (ni eficiencia ni pipeline).