La llegada de la inteligencia artificial generativa ya está impactando en los salarios de Estados Unidos. Según un estudio realizado por José Azar, Mireia Giné y Javier Sanz Espín de la Universidad de Navarra, IESE Business School y la Toulouse School of Management, tras la aparición de ChatGPT, las empresas más expuestas a la automatización por IA han reducido los salarios promedio de sus nuevas contrataciones en un 4,5% respecto a las menos expuestas. El efecto se concentra en los puestos de entrada y de nivel intermedio, mientras que los salarios de los cargos senior permanecen estables o incluso aumentan.
El estudio se basa en un extenso conjunto de datos de Revelio Technologies, que recopila historiales laborales y salarios de 138 millones de trabajadores desde 2014. Los investigadores clasificaron a las empresas según su nivel de exposición a la automatización cognitiva, utilizando un índice que mide la facilidad con la que GPT-4 puede sustituir o acelerar tareas laborales. Así, identificaron que los sectores con mayor proporción de tareas susceptibles de ser automatizadas por IA, como matemáticos, ingenieros de blockchain y redactores, han experimentado una caída más pronunciada en los salarios de nuevas contrataciones.
El análisis muestra que, tras la introducción de ChatGPT en noviembre de 2022, los salarios iniciales de los nuevos empleados en empresas altamente expuestas a la IA cayeron en promedio un 4,5%, y hasta un 7,7% en las compañías del quintil más afectado. En detalle, los salarios de los puestos junior disminuyeron un 6,3% y los de nivel intermedio un 5,9% en comparación con empresas menos expuestas, mientras que los salarios de los puestos senior se mantuvieron o subieron.
El impacto no se limita solo a las grandes empresas tecnológicas. Tanto las compañías pequeñas como las grandes han experimentado reducciones salariales similares, lo que indica que la difusión de la IA generativa afecta a toda la economía. Sectores como la información, finanzas y servicios profesionales, donde predominan las tareas cognitivas, han sufrido las mayores caídas, con descensos de hasta un 13% en salarios iniciales en el sector de la información. En contraste, sectores con baja exposición a la IA, como educación y salud, no han mostrado cambios significativos en los salarios.
La IA reduce los requisitos educativos para nuevos empleados
El estudio también detecta una transformación en la estructura interna de las empresas. La proporción de nuevas contrataciones en puestos junior cayó un 4% en 2024 en las empresas expuestas, mientras que la de puestos intermedios aumentó en la misma magnitud. Esto sugiere que, a medida que la IA automatiza tareas de entrada, los trabajadores junior son promovidos más rápido o compiten por roles intermedios, lo que incrementa la oferta de mano de obra en ese nivel y presiona los salarios a la baja.
Otro hallazgo relevante es la reducción de los requisitos educativos para los nuevos puestos junior y de nivel intermedio en las empresas expuestas a la IA. La proporción de graduados universitarios en estos niveles ha disminuido, mientras que los requisitos para los cargos senior se mantienen. Esto indica que las empresas no solo están cambiando a quién contratan, sino también redefiniendo el significado de los títulos de los puestos.
Entre las conclusiones del estudio, los autores destacan que la automatización de tareas cognitivas por IA no solo reduce los salarios de entrada, sino que también puede debilitar el modelo tradicional de aprendizaje y promoción dentro de las empresas. Si las oportunidades para los trabajadores junior disminuyen, el proceso de formación de futuros expertos podría verse afectado.
De cara al futuro, los investigadores sugieren que la reorganización de las jerarquías laborales y la redefinición de los requisitos educativos podrían alterar la forma en que las empresas desarrollan talento y gestionan el conocimiento. El debate sobre cómo formar a la próxima generación de expertos en un entorno donde la IA asume tareas básicas queda abierto, así como la necesidad de políticas que mitiguen los efectos negativos sobre los trabajadores más jóvenes y menos calificados.
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