¿Destruye empleo la inteligencia artificial generativa o lo transforma? Un estudio de la Universidad de Stanford y del King’s College London aporta una de las primeras respuestas comparables a escala internacional. El trabajo, titulado «How Does AI Change Labor Demand? Evidence from 41 Countries» y firmado por Bharat Chandar, de Stanford, y Bouke Klein Teeselink, del King’s College London, concluye que las empresas que adoptan IA contratan algo más en conjunto, pero cambian la composición de sus plantillas en favor de los perfiles senior.
El King’s College difundió los resultados el 6 de octubre de 2026, después de que el Stanford Digital Economy Lab publicara el artículo el 21 de septiembre. En los días siguientes, sus cifras han circulado con fuerza en el debate público sobre IA y trabajo. Según el resumen de la universidad británica, la adopción de IA en una empresa se asocia con un aumento de alrededor del 3,3 % en el número de empleados, con un crecimiento del 6,7 % del empleo senior y una caída del 2,5 % del empleo junior.
La escala de los datos es notable. Los autores analizaron una muestra de 1.250 millones de ofertas de empleo y 154 millones de registros de empleo en 41 países. Según explica Chandar en su blog, los datos proceden de Revelio Labs, una empresa de análisis laboral que recopila información pública de sitios como LinkedIn y de portales de empleo. Los propios autores advierten de que sus estimaciones deben entenderse como relevantes para empresas multinacionales con fuerte presencia digital.
¿Cómo se mide si una empresa ha adoptado IA? Los investigadores buscaron en más de mil millones de ofertas términos como ChatGPT, Claude, Gemini, modelo de lenguaje, ingeniería de prompts, copilot o generación aumentada por recuperación. Después pidieron a un modelo de lenguaje que revisara los candidatos para filtrar coincidencias espurias, como los copilotos de una aerolínea, el nombre propio Claude o «LLM» como titulación de Derecho, y anuncios que mencionan la IA solo para prohibir su uso. Los autores consideran que se trata de un límite inferior de la adopción real.
Los países con mayor adopción, según el análisis, incluyen India, Israel y Singapur, en línea con otras mediciones recientes, y la adopción crece en todas partes, con mayor rapidez en tecnología de la información y finanzas. Para comparar de forma justa, el estudio se centra en filiales de multinacionales en cada país y empareja a las que adoptan IA con otras similares que no lo hacen: mismo país e industria, tamaño, exposición a la IA y proporción de empleados junior parecidos antes del lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022.
Para separar causalidad de correlación, los autores añaden un enfoque de variables instrumentales. La idea es que una filial cuya matriz está en una ciudad con alta adopción de IA tiene más probabilidades de verse afectada por la tecnología que otra cuya matriz está en una ciudad con menos adopción, por razones ajenas al mercado local. Chandar reconoce que el método no es infalible y que el estudio incluye numerosas pruebas alternativas, cuyos resultados son, en general, coherentes.
El resultado agregado muestra un aumento del empleo de alrededor del 3,3 % en las filiales que adoptan IA, un dato que los autores califican de estadísticamente significativo solo de forma marginal. Ese crecimiento procede del aumento del 6,7 % del empleo senior, mientras que el junior se reduce un 2,5 %. En conjunto, la proporción de empleados junior cae unos dos puntos porcentuales. El resumen del Stanford Digital Economy Lab subraya que esa caída de la proporción se explica sobre todo por el crecimiento del empleo senior.
El estudio detecta también cambios en el tipo de trabajo. Entre los seniors, el empleo se desplaza hacia ocupaciones más expuestas a la IA, mientras que las estimaciones para los juniors apuntan a un desplazamiento en sentido contrario, aunque ese resultado no es estadísticamente significativo. El patrón es especialmente claro en las ocupaciones informáticas y matemáticas, que ganan peso en el empleo total pero registran la mayor caída de la proporción de juniors.
La dimensión internacional es uno de los aportes más relevantes. En los 31 países con estimaciones suficientemente precisas, la proporción de empleo junior cae en 23, y el efecto es estadísticamente significativo en siete países tan distintos como Brasil, Arabia Saudí y Estados Unidos. Los autores encuentran indicios de que los efectos sobre los juniors son más negativos en países más ricos y digitalizados, y menos negativos donde el mercado laboral es más rígido, aunque presentan estas correlaciones como sugerentes.
Klein Teeselink resumió el hallazgo en el comunicado del King’s College: es difícil predecir qué ocupaciones sustituirán las nuevas tecnologías y cuáles complementarán, y aunque el estudio no zanja la cuestión, indica cómo cambian las plantillas tras adoptar IA generativa, con un patrón similar en muchos mercados laborales. Chandar añadió que los resultados sugieren que la IA está cambiando la combinación de puestos dentro de las organizaciones más que reduciendo el empleo total.
Sin embargo, el propio Chandar matiza en su blog una lectura demasiado optimista. Que las empresas que adoptan IA crezcan frente a sus competidoras no significa que el empleo total suba: si una empresa gana cuota porque un rival cierra, puede contratar más aunque el empleo agregado caiga. Por eso distingue entre los estudios que comparan empresas adoptantes y no adoptantes, que explican mecanismos, y los que miden la exposición de cada ocupación, más útiles para saber si el empleo total sube o baja.
Su conclusión personal, tras revisar la literatura, es prudente: no hay por ahora desplazamiento generalizado, pero sí probablemente impactos negativos de tamaño considerable para los trabajadores junior más expuestos. Esa lectura coincide con otros trabajos, incluido el estudio «Canaries in the Coal Mine» que el propio Chandar firmó con Erik Brynjolfsson y Ruyu Chen, y con la investigación previa de Klein Teeselink sobre el mercado laboral británico.
Las implicaciones para trabajadores, empresas y gobiernos son evidentes. Si la IA amplía el trabajo de los perfiles con experiencia y reduce el de quienes empiezan, la vía tradicional de formación en el puesto podría estrecharse. Las empresas podrían enfrentarse a medio plazo a una escasez de talento senior si contratan menos juniors hoy, y los sistemas educativos tendrán que preparar a los recién llegados para tareas que la IA no cubra.
En resumen, el estudio de Stanford y del King’s College ofrece una imagen matizada: en las multinacionales que adoptan IA generativa no se observa una destrucción neta de empleo, sino una recomposición que favorece a los seniors y perjudica a los juniors en la mayoría de los países analizados. Los autores insisten en que sus estimaciones describen a empresas con fuerte presencia digital y en que su metodología tiene límites, pero el patrón global que dibujan es difícil de ignorar.
