Difícil de superar en toda una vida: Goldman Sachs descubre que los trabajadores reemplazados por la IA suelen tener dificultades para volver a emplearse y, además, a menudo terminan en el siguiente campo de caza de la IA.

Los trabajadores desplazados por la inteligencia artificial están cayendo en un ciclo difícil de romper. Un estudio reciente de Goldman Sachs muestra que las señales del impacto de la IA en el mercado laboral se han extendido de la industria tecnológica a sectores más amplios como finanzas, seguros, bienes raíces y servicios profesionales. Los trabajadores desempleados, además de enfrentar mayores dificultades para encontrar un nuevo empleo comparados con otros despedidos, suelen volver a posiciones que son nuevamente susceptibles de ser reemplazadas por IA.

Pierfrancesco Mei, economista de Goldman Sachs, escribe en su último informe que, en sectores no manufactureros, las industrias con alta adopción de IA muestran actualmente un menor crecimiento del empleo y un mayor índice de desempleo. Los datos indican que los trabajadores cuyos puestos han sido eliminados por una alta exposición a la IA tardan, en promedio, un mes más en volver a emplearse y tienen una probabilidad aproximadamente 10 puntos porcentuales mayor de seguir desempleados un año después, en comparación con otros despedidos.

Paralelamente, el economista jefe de Goldman Sachs, Jan Hatzius, señala que cada aumento de 10 puntos porcentuales en la adopción de IA reduce aproximadamente en 0,9 puntos porcentuales el crecimiento del empleo en la industria correspondiente, mientras que el desempleo aumenta en una magnitud similar.

Aún más preocupante es que la explosión completa de este impacto podría estar por llegar. El economista de Goldman Sachs, Joseph Briggs, advierte que la historia muestra que los despidos automáticos suelen concentrarse en periodos de recesión económica. Actualmente, las empresas optan por retrasar los despidos durante fases de alta rentabilidad, pero cuando la economía decaiga, es probable que los despidos acumulados por sustitución de IA se produzcan simultáneamente, amplificando los efectos del desempleo cíclico.

Anteriormente, el mercado dudaba de los temores respecto al reemplazo de empleos por la IA. Torsten Slok, analista de Apollo, afirmó en agosto de este año que el impacto de la IA sobre el empleo era "insignificante". Sus estudios mostraban que la IA afectaba principalmente los salarios y no la cantidad de puestos: los trabajos con mayor exposición a la IA experimentaron desde 2023 un crecimiento salarial 6,7% más lento que los de baja exposición, pero el número de empleos no mostró un cambio estadísticamente significativo.

Sin embargo, los últimos datos de Goldman Sachs marcan un claro giro. Mei, utilizando nuevos datos de la "Encuesta complementaria sobre trabajadores desplazados" de la Oficina del Censo de EE.UU., que abarca a más de 15,000 trabajadores desempleados de manera involuntaria entre 2016 y 2025, ha identificado a la cohorte 2023-2025 como "los primeros trabajadores reemplazados por IA". Combinando el grado de exposición ocupacional a la IA, la tasa de adopción en la industria y el motivo de eliminación del puesto, Goldman Sachs extrajo al 30% de los trabajadores con mayor probabilidad de perder el empleo por IA y los comparó con otros despedidos.

Los resultados muestran que antes de 2024 no había diferencias notables, pero en 2025 se observa una clara brecha: el tiempo de reempleo de los trabajadores sustituidos por IA se alarga significativamente y la probabilidad de desempleo a largo plazo aumenta notablemente. Goldman Sachs resalta que el impacto a corto plazo es "comparable con otras olas de transformación tecnológica sobre los trabajadores despedidos en el pasado", lo que desmiente que "la IA solo cree empleo sin destruir puestos existentes".

El hallazgo más inquietante de la investigación de Goldman Sachs no es la extensión del desempleo, sino la dirección del reempleo. En oleadas tecnológicas previas, los trabajadores desplazados por nueva tecnología solían "descender" a trabajos más rutinarios y de menor complejidad, viendo sus habilidades devaluarse gradualmente con el avance tecnológico.

La actual ola de sustitución por IA muestra un patrón similar, si no más severo. Los trabajadores sustituidos por IA, al reemplearse, tienden a buscar puestos donde pueden reutilizar sus habilidades, lo que los expone de nuevo al riesgo de automatización en la siguiente ola. Según Goldman Sachs, la probabilidad de que estos trabajadores reempleados caigan en empleos con igual o mayor exposición a la IA subió del nivel medio de aproximadamente 55% entre 2018 y 2023, al 65% en 2024, y aumentará a casi 75% en 2025.

En otras palabras, tres de cada cuatro trabajadores desplazados por la IA están regresando al siguiente objetivo de la IA.

Los datos de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. respaldan esta tendencia: entre 2023 y 2025, 7,4 millones de trabajadores perdieron su empleo de forma involuntaria, cifra superior a los 6,3 millones del periodo anterior. Entre los que encontraron un nuevo empleo a tiempo completo tras un largo periodo de desempleo, solo alrededor del 49% igualó o superó su salario previo, una caída considerable desde el 62% de dos años antes.

Los datos históricos de Goldman Sachs muestran que el impacto del desempleo tecnológico es de larga duración. Durante varios años después del desempleo, los ex trabajadores afectados por la tecnología presentan un crecimiento salarial real inferior al de otros despedidos, y el riesgo de reincidir en el desempleo se mantiene elevado a largo plazo. En datos individuales de los últimos 40 años, los trabajadores mayores, sin educación universitaria, residentes en zonas rurales y con largas trayectorias en su trabajo previo presentan una diferencia acumulada de salario real diez años después de ocho a diez puntos porcentuales frente a los trabajadores jóvenes, con estudios universitarios, residentes urbanos y con menor antigüedad —más del doble de la brecha.

No obstante, Goldman Sachs ha detectado una señal relativamente positiva en los nuevos datos: los trabajadores jóvenes muestran una capacidad de adaptación mucho mayor al impacto de la IA. En 2025, los menores de 35 sustituidos por IA requerirán solo unas tres semanas más que otros desempleados para volver a emplearse a tiempo completo; para los de 35 o más años ese periodo asciende a unas cinco semanas y la transición suele incluir más trabajos temporales y a tiempo parcial.

Goldman Sachs también observa que los universitarios están "escogiendo cada vez más carreras menos expuestas a la IA". Sin embargo, el Laboratorio de Economía Digital de Stanford muestra que, entre quienes tienen entre 22 y 25 años y trabajan en ocupaciones altamente expuestas a la IA, el nivel de empleo ya es un 19% menor de lo esperado: su problema no es la lentitud de adaptación, sino la ausencia de vacantes.

Actualmente, la tasa de desempleo en EE.UU. permanece en el bajo nivel del 4,2%, y el efecto sustitución de la IA aún no es plenamente evidente en los datos macroeconómicos.

La explicación de Briggs, economista de Goldman Sachs, es que históricamente el impacto laboral de la automatización de puestos rutinarios se concentra casi exclusivamente en épocas de recesión. Los datos muestran que la proporción de trabajadores de EE.UU. en trabajos rutinarios se mantuvo estable en cada expansión económica, pero cayó escalonadamente durante las recesiones de inicios de los 80, 2001, 2008 y 2020, sin recuperación posterior.

Según tres métodos históricos de proyección utilizados por Briggs, cada aumento del 1% en productividad laboral derivado del progreso tecnológico eleva la tasa máxima de desempleo en unos 0,3-0,4 puntos porcentuales, siendo la desaparición de puestos el principal motor. Tomando la previsión de Goldman Sachs de que la IA elevará la productividad un 15%, la estimación señala que cerca del 9% de los trabajadores en EE.UU. serán reemplazados durante la transición a la IA, con una presión adicional por contracción del empleo del 3%, sumando al menos 15 millones de personas —frente a la proyección de principio de año del 6% al 7%.

Briggs señala que las empresas suelen mantener excedentes de personal durante los buenos tiempos, pero en cuanto cambia el ciclo, aprovechan la coyuntura para impulsar la automatización, oculta tras la recesión. Aún más inquietante es que el auge de inversión en IA es actualmente uno de los principales motores del crecimiento económico, y Hatzius advierte que este impulso está llegando a su techo; esto significa que la chispa que podría encender la próxima recesión podría ser la propia IA.

Los economistas de Bank of America adoptan una postura algo más moderada, estimando que "el impacto de la IA sobre el mercado laboral puede seguir siendo limitado hasta 2026, y que una reestructuración más profunda podría darse en 2027". Aun así, este "escenario optimista" solo retrasaría el impacto masivo unos dos años.

De interés es que Goldman Sachs señala que solo el 23% de las empresas estadounidenses ha incorporado la IA en parte de sus flujos de trabajo regulares, y que esa cifra "sobreestima el grado real de automatización actual".

Sin embargo, incluso con este nivel relativamente bajo de adopción, la IA ya ha generado pérdidas de empleo estadísticamente significativas fuera del sector tecnológico; además, los desempleados que logran reemplearse suelen volver a exponerse al riesgo de sustitución por IA.

Si la tasa de adopción de la IA se duplicara o triplicara respecto al nivel actual, todos estos efectos se intensificarían: aumentaría el número de trabajadores desempleados luchando por puestos "difíciles de reemplazar por IA", se alargaría el periodo de desempleo y los trabajadores reubicados serían nuevamente sustituidos. La conclusión de Briggs es que es probable que la mayor parte de este impacto se materialice en la próxima recesión, justo cuando la economía está menos preparada para absorberlo.

Briggs advierte que la Reserva Federal y otros bancos centrales "deberían seguir de cerca cualquier nuevo riesgo de ralentización económica o del mercado laboral". En cuanto se disipe la restricción inflacionaria actual, "pasar rápidamente a una política flexible puede ayudar a evitar que el desempleo vinculado a la automatización estalle durante el momento más vulnerable de la economía".