Un estudio de Stanford encontró que el empleo de los jóvenes en los trabajos más expuestos a la IA quedó 19% por debajo del ritmo de sus pares en EE.UU.
Con datos de nómina de millones de trabajadores, tres economistas de Stanford encontraron que, desde la llegada de ChatGPT, el empleo de los jóvenes de 22 a 25 años cayó 11% en los trabajos más expuestos a la inteligencia artificial y subió 10% en los menos expuestos. En Francia aparece lo mismo; en Noruega, no. En la Argentina no hay datos para medirlo, pero la puerta de entrada al trabajo ya era angosta: 17,1% de desocupación entre las mujeres jóvenes y 14,1% entre los varones.
¿La inteligencia artificial les está sacando el trabajo a los jóvenes? Tres economistas de la Universidad de Stanford —Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar y Ruyu Chen— publicaron en agosto de 2026 la versión actualizada de "Canaries in the Coal Mine?" ("¿Canarios en la mina de carbón?"), con datos hasta junio de 2026. La respuesta que dan tiene dos partes.
La primera: no encuentran una pérdida de empleo generalizada. En la muestra que usan, el empleo total creció alrededor de 6% entre noviembre de 2022, cuando salió ChatGPT, y junio de 2026; en el quinto de trabajos más expuesto a la IA, alrededor de 4%.
La segunda: los más jóvenes sí muestran una brecha. Entre los trabajadores de 22 a 25 años, el empleo en los dos quintos de ocupaciones más expuestos a la IA cayó alrededor de 11%, mientras en los tres quintos menos expuestos subió alrededor de 10%. Medido como lo miden los autores, el empleo joven en los trabajos expuestos quedó 19% por debajo de donde estaría si hubiera crecido al ritmo de sus pares. Entre los trabajadores con más experiencia no aparece una brecha parecida.
Los propios autores lo llaman un indicio temprano —los canarios que los mineros bajaban a la mina para detectar gas— y no una prueba de que la IA cause la caída.
Lo que se frena es la entrada, no los despidos. Según el estudio, la brecha se abre sobre todo porque las empresas contratan menos jóvenes en esos puestos, no porque despidan más. Se concentra en las ocupaciones donde la IA se usa para hacer la tarea en lugar de la persona; donde se usa como ayuda, el empleo está estable o crece, en especial el de los trabajadores con experiencia. Y el ajuste se ve en la cantidad de puestos, no en los sueldos básicos, que no muestran diferencias claras por edad ni por exposición.
Los jóvenes en trabajos expuestos, los únicos que bajan
Muestra de nómina de ADP. "Más expuestos": los dos quintos de ocupaciones con mayor exposición a la IA; "menos expuestos": los tres quintos restantes. Valores aproximados que informa el estudio.
Otro país, otro registro, la misma dirección. El Banco de Francia publicó el 8 de octubre de 2026 una nota de investigación de Marco Guido Palladino, Antonin Bergeaud, Antoine Bertheau, Simon Bunel y Oscar Degos, con los registros administrativos de altas y bajas de personal. Entre los jóvenes de 21 a 29 años, las contrataciones por tiempo indeterminado en el quinto de ocupaciones más expuesto a la IA estaban en marzo de 2026 alrededor de 28% por debajo de noviembre de 2022; en el quinto menos expuesto, 8% abajo. Una brecha de unos 20 puntos, casi igual a la de Estados Unidos, que se achica con la edad y casi desaparece a partir de los 50 años. Y el empleo total de las empresas que usan IA de forma intensiva no se distingue del de las demás.
Estados Unidos y Francia ven una brecha de unos 20 puntos; Noruega, ninguna medible
No son la misma medida: en Estados Unidos es empleo de 22 a 25 años; en Francia, contrataciones por tiempo indeterminado de 21 a 29 años.
Y la evidencia que va para el otro lado. Con los registros de todo el empleo privado de Noruega hasta febrero de 2026, Øystein Hernæs (Centro Frisch) y Andreas Kostøl (BI Norwegian Business School) encontraron en un documento de trabajo del instituto IZA que, desde octubre de 2022, el empleo en las ocupaciones más expuestas creció 0,1% y en las menos expuestas, 0,3%: casi nada de diferencia. Y que, entre los jóvenes, la caída relativa del quinto más expuesto se estima en cero, aunque con mucha imprecisión. El Banco de Francia lo resume así: hay que distinguir ocupaciones, formas de ajuste e instituciones de cada país antes de hablar de un único efecto de la IA sobre el empleo.
¿Y en la Argentina? No hay forma de hacer esta cuenta todavía. El estudio de Stanford usa la nómina mensual de millones de personas, con edad y ocupación; acá la fuente más cercana es la Encuesta Permanente de Hogares del INDEC, que pregunta a una muestra de hogares cada trimestre y no alcanza para seguir a los jóvenes de una ocupación puntual. Lo que sí muestra es que la puerta de entrada al trabajo ya es angosta. En el segundo trimestre de 2026, la desocupación de las mujeres de 14 a 29 años fue 17,1% y la de los varones de esa edad, 14,1%: entre dos veces y media y casi tres veces la de los adultos de 30 a 64 años (6,1% y 5,5%).
La desocupación de los jóvenes es entre 2,5 y 2,8 veces la de los adultos
Total de 31 aglomerados urbanos. Porcentaje de la población económicamente activa de cada grupo.
Esa brecha no la abrió la IA: ya estaba antes. El Censo de mayo de 2022, seis meses antes de ChatGPT, midió 14,0% de desocupación entre los 20 y los 29 años, más del doble que entre los 30 y los 44 (6,4%).
△ La cocina del dato
Camino de verificación: hallazgo de un estudio, con las cinco condiciones de la sección (atribuido, leído en el original, con método y límites, con otros estudios al lado y con el dato argentino verificado). El 19% no es una estadística oficial ni un hecho del mundo: es lo que encontraron Brynjolfsson, Chandar y Chen en una muestra. Así lo presentamos.
1. El original. Leímos el documento de Stanford (agosto de 2026, 140 páginas), no notas de prensa. El 19% está en el resumen (página 1) y en las páginas 3, 8 y 11. La cuenta, en la página 11: el empleo de 22 a 25 años cayó cerca de 11% en los dos quintos más expuestos y subió cerca de 10% en los otros tres. La recalculamos: 0,89 / 1,10 = 0,81, es decir 19% por debajo. La brecha era de 15% con los datos a julio de 2025 (página 3).
2. Qué midió. Una muestra de nóminas de ADP, una empresa que liquida los sueldos de más de 26 millones de trabajadores en Estados Unidos: un panel de empresas observadas todos los meses entre enero de 2021 y junio de 2026, con entre 3,5 y 5 millones de empleados de tiempo completo por mes (página 6). La exposición de cada ocupación a la IA sale de una medida publicada por investigadores de OpenAI y la Universidad de Pensilvania (Eloundou y otros, 2024), y los resultados se repiten con otras medidas. La brecha se mantiene si se excluyen las empresas de tecnología y las ocupaciones informáticas, y si se controla por la suba de tasas de interés y el trabajo remoto.
3. Sus límites, dichos por los autores. Es una correlación, no un efecto causal medido: los autores escriben que no estiman el impacto causal de la IA (página 4). La brecha se achica cuando se controla por el nivel educativo de cada ocupación, y hay diferencias entre ocupaciones que ya venían de antes de ChatGPT, sobre todo en la pandemia. La muestra de ADP tiene más empresas grandes y más ocupaciones expuestas que la economía de EE.UU. Y en la encuesta oficial de ese país (la ACS), entre 2022 y 2024, la brecha entre el quinto más y el menos expuesto da 2,2 puntos, sin significación estadística, contra 13,2 en ADP para el mismo período (página 28); en los servicios profesionales, de información y financieros las dos fuentes coinciden (23,1 y 21,3 puntos). Los autores advierten contra extender la magnitud a toda la economía.
4. Los otros estudios. A favor: Banco de Francia, Eco Notepad 463 (8 de octubre de 2026), con los registros de altas y bajas de enero de 2019 a marzo de 2026 y un índice de exposición propio; los autores advierten que la suba de tasas, el ajuste del sector tecnológico y el trabajo remoto golpearon los mismos puestos al mismo tiempo. En contra: Hernæs y Kostøl, IZA DP 18767 (junio de 2026), con todo el empleo privado de Noruega hasta febrero de 2026, que no encuentra una brecha medible. Los tres los leímos en el original.
5. El dato argentino: estadística oficial recalculada, con contraste independiente. La desocupación por edad la mide un solo organismo, el INDEC. (a) Documento: informe del segundo trimestre de 2026, cuadro 1.3, página 8: 17,1% y 14,1% (de 14 a 29 años), 6,1% y 5,5% (de 30 a 64). (b) Recálculo: los microdatos del segundo trimestre recién se publican el 4 de noviembre, según el calendario del INDEC. Por eso hicimos dos cuentas. Con las tasas del mismo cuadro, la desocupación es 1 menos empleo sobre actividad: mujeres jóvenes, 1 − 34,2 / 41,3 = 17,2% (17,1% publicado; la diferencia es el redondeo de los insumos); varones jóvenes, 1 − 44,0 / 51,2 = 14,1%. Y con los microdatos del primer trimestre rehicimos las tasas publicadas para ese trimestre y dan igual: 15,5% y 14,6% para los jóvenes, 6,2% y 5,2% para los adultos; los dos grupos de jóvenes juntos, 15,0% contra 5,6%. (c) Contraste: el Censo 2022, un operativo distinto que no usa la encuesta, midió 14,0% de desocupación de 20 a 29 años y 6,4% de 30 a 44 (gráfico 38, página 40). Los grupos de edad y la fecha no son los mismos, pero la dirección y el orden de magnitud coinciden: los jóvenes, entre dos y tres veces más que los adultos.
Qué no afirmamos. Que la IA esté sacando trabajo en la Argentina: no hay datos para decirlo, ni a favor ni en contra. Que la desocupación juvenil argentina tenga algo que ver con la IA: el Censo muestra que la brecha ya existía antes de ChatGPT. Ni que lo que pasa en EE.UU. vaya a pasar acá: la muestra de Stanford es de empleo formal, con más peso de las empresas grandes, y en la Argentina el 45,0% de los ocupados trabaja en la informalidad (INDEC, mismo cuadro 1.3).
El primer empleo es donde se aprende el oficio. El Banco de Francia cita estudios teóricos según los cuales, si las tareas que antes se le daban al que recién entra las hace una máquina, se pierde también el aprendizaje que venía con ellas, y eso se nota años después; aclara que sus datos todavía no permiten saber si eso ya pasa en Francia. Los dos estudios que encuentran la brecha la ubican en las contrataciones y no en el empleo total: como explica el Banco de Francia, las contrataciones reaccionan a un cambio tecnológico antes que el plantel total. Y por eso, también, el número total de puestos puede seguir estable mientras a los que recién empiezan les cuesta más entrar.
La Argentina llega a esta discusión con un problema propio: la desocupación juvenil ya era alta antes de ChatGPT y lo sigue siendo. Lo que todavía no se sabe es si la IA va a ensanchar esa puerta o a angostarla más, y con qué datos se va a poder ver.
△ ¿Cómo te afecta?
Si estás por buscar tu primer trabajo, el estudio de Stanford ubica la brecha en trabajos de conocimiento codificado —entre los casos que analiza están la programación y la atención al cliente— y en las ocupaciones donde la IA reemplaza la tarea. Donde la IA se usa como ayuda, el empleo no cayó. Es un indicio en dos países, no una regla.
Si contratás gente, el Banco de Francia encontró que las empresas que usan IA de forma intensiva tomaron menos jóvenes sin achicar su plantel total. La pregunta que deja abierta es quién va a tener la experiencia dentro de diez años si hoy no entra nadie a aprender.
Los seis hallazgos del estudio de Stanford +
(1) No hay evidencia de una pérdida de empleo generalizada en toda la economía. (2) El empleo de los jóvenes de 22 a 25 años en ocupaciones expuestas a la IA está 19% por debajo de donde estaría si hubiera seguido el ritmo de sus pares menos expuestos; los trabajadores con experiencia no muestran una brecha comparable. (3) La brecha se amplió desde que la documentaron por primera vez, en agosto de 2025. (4) Funciona sobre todo por menos contrataciones de jóvenes, no por más despidos. (5) Las caídas se concentran donde la IA sustituye tareas; donde las complementa, el empleo está estable o sube. (6) El ajuste se da en el empleo y no en el sueldo básico.
Para todo el grupo de 22 a 25 años, el empleo quedó 1,9% por debajo de noviembre de 2022: los dos quintos más expuestos concentraban 57% del empleo de esa edad y su caída restó unos 6 puntos, que el crecimiento en los demás compensó en gran parte (página 11). Los autores publican indicadores que actualizan con nuevos datos en el sitio del Digital Economy Lab.
La desocupación de los jóvenes argentinos, trimestre por trimestre +
Tasa de desocupación, total de 31 aglomerados urbanos (INDEC, cuadro 1.3). Mujeres de 14 a 29 años: 16,9% (2° trim. 2025), 12,7% (3°), 16,8% (4°), 15,5% (1° trim. 2026), 17,1% (2°). Varones de 14 a 29 años: 12,7%, 11,7%, 16,2%, 14,6%, 14,1%. Mujeres de 30 a 64 años: 6,1%, 6,0%, 5,3%, 6,2%, 6,1%. Varones de 30 a 64 años: 4,9%, 4,0%, 4,5%, 5,2%, 5,5%. Al ser una encuesta por muestra, las variaciones de un trimestre a otro en grupos chicos pueden estar dentro del margen de error.