La inteligencia artificial generativa ha pasado en muy poco tiempo de ser una herramienta experimental a convertirse en un factor con efectos medibles sobre el mercado laboral. Lejos de percepciones o hipótesis, los primeros estudios basados en grandes volúmenes de datos confirman que su adopción está asociada a caídas salariales, especialmente en los puestos de entrada y en los primeros años de carrera profesional.
Un análisis reciente aporta evidencia cuantitativa sólida sobre cómo la IA está reconfigurando salarios, estructuras organizativas y trayectorias profesionales, con implicaciones de largo alcance.
Datos clave: impacto directo en salarios
El estudio, elaborado por José Azar y Mireia Giné (IESE Business School) y Javier Sanz-Espín (Toulouse School of Management y Universidad de Navarra), analiza información laboral de 138 millones de trabajadores en Estados Unidos, antes y después de la introducción de herramientas de IA generativa como ChatGPT.
Los principales resultados son contundentes:
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–4,5 % en el salario medio de las empresas más expuestas a la automatización por IA, en comparación con las menos expuestas.
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–6,3 % en los salarios de entrada del personal júnior tras la adopción de IA generativa.
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–5,9 % en los salarios del personal de nivel intermedio, lo que demuestra que el impacto no se limita exclusivamente a los puestos iniciales.
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0 % o incremento positivo en los salarios sénior, que se mantienen estables o incluso crecen, reforzando la prima por experiencia y criterio.
En términos relativos, el ajuste salarial es entre un 30 % y un 40 % mayor en los perfiles júnior que en el conjunto de la plantilla.
Menor contratación júnior: cifras de plantilla
Más allá del salario, los datos reflejan un cambio cuantificable en la composición del empleo en los sectores con mayor exposición a la IA:
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Las empresas de tecnología, consultoría y servicios financieros redujeron de forma significativa la proporción de empleados júnior tras la introducción de IA generativa.
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En paralelo, se observa un incremento sostenido de los perfiles intermedios, que asumen funciones de supervisión, validación y toma de decisiones sobre el trabajo asistido por IA.
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La progresión profesional en las primeras etapas se acelera, pero con menos puestos de aprendizaje estructurado.
Este patrón sugiere que la IA actúa como un sustituto parcial del trabajo formativo, especialmente en tareas analíticas, redacción, programación básica o elaboración de informes.
“Conocimiento barato” y presión a la baja en salarios
Uno de los conceptos centrales del estudio es el de “conocimiento barato”. La IA generativa permite acceder de forma inmediata a capacidades que antes requerían tiempo, experiencia o supervisión humana.
Desde un punto de vista económico, esto genera dos efectos directos:
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Reducción del valor de las tareas de entrada, lo que presiona a la baja los salarios júnior.
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Mayor demanda de perfiles capaces de interpretar, validar y decidir, lo que sostiene o incrementa la remuneración en los niveles sénior.
El resultado es una mayor polarización salarial, con menos espacio para la transición gradual entre aprendizaje y expertise.
Un riesgo estructural para el desarrollo del talento
Los autores advierten de que esta tendencia puede tener consecuencias a medio plazo. Al automatizar el primer peldaño de la carrera profesional, se debilita el canal tradicional de adquisición de habilidades dentro de las organizaciones.
En palabras del propio estudio, existe el riesgo de crear un “peldaño roto” en la carrera profesional si se prioriza la eficiencia inmediata sobre la formación progresiva del talento.
La pregunta que dejan abierta los datos es clara:
si hoy se reduce la contratación júnior, ¿cómo se formarán los profesionales expertos del mañana?
Conclusión
Los datos empíricos muestran que la inteligencia artificial ya está teniendo un impacto real, medible y desigual sobre salarios y empleo. La caída salarial en los puestos de entrada, la reducción del empleo júnior y la consolidación de los perfiles sénior dibujan un mercado laboral más polarizado y dependiente del criterio experto.
La adopción de IA ofrece ventajas evidentes de productividad, pero los datos indican que su integración exige repensar los modelos de desarrollo profesional para evitar desequilibrios estructurales a largo plazo.
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