¿Por qué los jóvenes titulados están más expuestos a la IA generativa?

Los trabajadores jóvenes con formación superior están entre quienes presentan una mayor exposición a la inteligencia artificial generativa en España. El fenómeno se concentra especialmente entre los ocupados de 25 a 34 años, los profesionales y quienes desempeñan tareas administrativas, precisamente trabajos donde buena parte de la jornada consiste en producir, ordenar, analizar o transformar información mediante un ordenador.

Eso no significa que sean quienes más probabilidades tienen de perder su empleo. Es la distinción esencial. El análisis de Fedea y BBVA Research mide qué proporción de las tareas de una ocupación puede verse afectada por herramientas de IA, no cuántos puestos van a desaparecer. Por el momento, los investigadores no observan una relación negativa entre mayor exposición potencial y creación de empleo; ven, más bien, un proceso en el que algunos trabajos empiezan a cambiar por dentro.

Los universitarios aparecen entre los más expuestos

La fotografía resulta bastante poco intuitiva. Durante décadas, la automatización se asociaba visualmente con una fábrica: brazos mecánicos, cadenas de montaje, máquinas sustituyendo operaciones físicas repetitivas. La IA generativa ha trasladado el foco hacia otro paisaje, mucho más silencioso: despachos, hojas de cálculo, documentos, código, informes y correos electrónicos.

Según el análisis, más del 40 % de los trabajadores con estudios superiores se encuentra en ocupaciones consideradas de alta exposición a la IA generativa. Entre quienes tienen educación secundaria obligatoria o un nivel inferior, la proporción ronda el 15 %.

No es que estudiar una carrera se haya convertido repentinamente en una mala inversión. Sucede algo bastante distinto: los trabajadores con mayor formación ocupan con más frecuencia puestos donde abundan las tareas cognitivas y digitales que los nuevos modelos pueden asistir, acelerar o realizar parcialmente. Redactar una primera versión de un informe, resumir documentación, clasificar datos, generar código básico, preparar una presentación, traducir textos o buscar patrones son actividades mucho más accesibles para la IA que reparar una tubería, servir una mesa llena de platos o recoger fruta bajo el sol.

Ahí está la paradoja, con cierta ironía incluida. Cuanto más digitalizado es un empleo, más puertas encuentra la inteligencia artificial para entrar.

Los trabajadores de 25 a 34 años concentran la mayor exposición

La edad introduce otra diferencia relevante. Los ocupados de 25 a 34 años presentan tanto la mayor exposición media como la mayor concentración en puestos clasificados dentro del nivel elevado de exposición.

Tiene lógica por la composición del mercado laboral. Es una franja de edad con una presencia importante de titulados superiores y profesionales relativamente recientes en ámbitos tecnológicos, financieros, empresariales, administrativos o creativos. Muchos trabajan delante de una pantalla y manejan precisamente la materia prima que mejor procesa la IA generativa: lenguaje, números, imágenes, software e información estructurada.

El dato tampoco permite concluir que los jóvenes vayan a ser sustituidos antes que los trabajadores veteranos. Exposición y automatización no son sinónimos. Una herramienta puede encargarse de varias tareas de un puesto sin eliminar la necesidad del trabajador que las coordina, revisa, interpreta o utiliza para tomar decisiones.

Las oficinas están más expuestas que el campo o la hostelería

Las diferencias por sectores son acusadas. Las tecnologías de la información y la comunicación, las actividades financieras y de seguros y las inmobiliarias figuran entre las áreas con mayor exposición potencial. En el otro extremo aparecen la agricultura, la hostelería y las actividades de los hogares.

La explicación vuelve a estar en las tareas. Un modelo generativo puede preparar el borrador de un contrato, sintetizar veinte páginas de documentación financiera o ayudar a escribir un programa informático. Le resulta mucho más difícil hacer una cama de hotel, servir una paella sin lanzarla sobre el cliente o recoger una cosecha. La diferencia entre ambos mundos sigue siendo bastante física.

La Organización Internacional del Trabajo lleva tiempo señalando una tendencia parecida. Los empleos administrativos figuran entre los más expuestos, aunque también aumenta el impacto potencial sobre profesiones digitales cualificadas, desde analistas financieros hasta desarrolladores y programadores. A escala mundial, aproximadamente una cuarta parte del empleo presenta algún grado de exposición, una proporción que crece en las economías de renta alta.

Qué significa realmente estar expuesto a la IA

La palabra puede confundir. Un trabajador expuesto no es necesariamente un trabajador amenazado. Significa que una cantidad relevante de las tareas que componen su ocupación podría realizarse o modificarse mediante inteligencia artificial generativa.

Un abogado puede utilizarla para localizar información y preparar un borrador, pero seguirá teniendo que interpretar el caso y asumir la responsabilidad profesional. Un programador puede generar fragmentos de código automáticamente, aunque alguien debe definir qué construir, integrar las piezas y comprobar errores. Un empleado administrativo puede automatizar documentos rutinarios mientras dedica más tiempo a incidencias que requieren criterio.

Por eso los indicadores de exposición no deben leerse como una tabla anticipada de despidos. La implantación real depende de costes, calidad de los sistemas, regulación, organización empresarial y supervisión humana. También importa algo bastante menos espectacular que un algoritmo: que la tecnología funcione bien en el trabajo concreto donde pretende utilizarse.

Madrid y Cataluña concentran más empleos expuestos

El mapa territorial tampoco es uniforme. Madrid presenta la mayor exposición media y una presencia especialmente elevada de trabajadores en ocupaciones muy expuestas. Cataluña aparece a continuación, mientras que Extremadura y Murcia registran niveles inferiores.

No es tanto una historia territorial como económica. Madrid y Cataluña concentran una gran cantidad de actividades profesionales, tecnológicas, financieras y administrativas. Allí donde abundan las oficinas y los servicios avanzados, abundan también las tareas que una IA puede tocar.

El estudio detecta otra diferencia: los trabajadores extranjeros están más concentrados en ocupaciones de baja exposición. Esa circunstancia está relacionada con su mayor presencia relativa en determinadas actividades presenciales y manuales, menos susceptibles de ser realizadas mediante los actuales modelos generativos.

Eso introduce una peculiar inversión respecto a otras revoluciones tecnológicas. Algunos puestos cualificados tienen ahora una exposición potencial superior a muchos empleos manuales. El teclado, durante mucho tiempo símbolo de trabajo protegido frente a la automatización física, se ha convertido precisamente en uno de los lugares donde la nueva tecnología trabaja mejor.

El primer aviso aparece entre los programadores júnior

Aunque los datos agregados todavía no muestran una destrucción de empleo asociada claramente a las ocupaciones más expuestas, algunos segmentos empiezan a ofrecer señales interesantes. Uno de ellos es el acceso de los jóvenes al mercado tecnológico.

Un estudio de Fundación CYD, DigitalES e InfoJobs detectó una caída del 33 % en las ofertas destinadas a programadores júnior, mientras que la demanda de perfiles relacionados con el desarrollo y la integración de inteligencia artificial aumentó un 64 % en el último año.

Sería precipitado atribuir todo el descenso de contratación júnior exclusivamente a la IA. El mercado tecnológico tiene sus propios ciclos, las empresas cambian sus necesidades y una oferta laboral nunca depende de una sola variable. Pero el movimiento encaja con una cuestión que preocupa especialmente a economistas y responsables de recursos humanos: algunas de las tareas más sencillas que servían como puerta de entrada profesional pueden ser justamente las más fáciles de automatizar.

Ahí puede aparecer un problema menos espectacular que una oleada de despidos, pero bastante importante. Si una empresa necesita menos trabajadores principiantes para realizar labores básicas, se estrecha el camino por el que esos jóvenes adquieren la experiencia necesaria para convertirse después en profesionales sénior. La tecnología puede ahorrar horas en el presente y, mal gestionada, adelgazar el vivero de talento del futuro.

Más productividad, pero también empleos distintos

Fedea y BBVA Research remarcan el otro lado de la ecuación: una elevada exposición también significa mayor margen para aumentar la productividad. Cuantas más tareas puedan acelerarse, más posibilidades existen de producir lo mismo en menos tiempo o de liberar horas para actividades de mayor valor.

Ese escenario explica por qué los empleos cualificados aparecen simultáneamente entre los más expuestos y entre los que más pueden beneficiarse de la tecnología. Un arquitecto que reduce horas de documentación, un analista que procesa miles de datos con mayor rapidez o un médico que automatiza parte de su burocracia no necesariamente pierde relevancia. Puede ocurrir lo contrario: cambia el reparto de su jornada.

La cuestión decisiva será qué hacen las empresas con esa ganancia. Puede utilizarse para complementar el trabajo humano, elevar la producción y mejorar determinados servicios; también puede servir para reducir plantillas cuando ciertas tareas dejan de justificar el mismo número de trabajadores. No existe una única respuesta automática escrita dentro del algoritmo.

Por ahora, el mercado laboral español ofrece una imagen bastante menos dramática que muchos titulares sobre la IA. El análisis no encuentra un peor comportamiento agregado del empleo en las profesiones más expuestas ni un desplazamiento evidente de los nuevos trabajadores hacia ocupaciones protegidas de estas tecnologías. Es una fotografía temprana, eso sí: la adopción empresarial de la IA todavía avanza y existe distancia entre lo que técnicamente puede hacer una herramienta y lo que realmente se utiliza en cada puesto.

El título universitario ya no define un empleo protegido

La transformación que empieza a dibujarse rompe una vieja simplificación. Tener estudios superiores continúa ampliando oportunidades laborales, pero la cualificación ya no equivale automáticamente a estar lejos de la automatización. En determinados trabajos sucede justo lo contrario: cuanto más digital y basado en información es el puesto, mayor es la capacidad de la IA para intervenir en él.

Eso no convierte al universitario de 30 años sentado ante tres pantallas en el nuevo obrero frente a una cadena robotizada. La comparación sería demasiado fácil. Lo que está cambiando es algo más fino: qué tareas tienen valor, cuánto tiempo necesitan y qué parte del trabajo sigue requiriendo conocimiento, responsabilidad, contexto y criterio humano.

La primera gran transformación laboral de la IA quizá no consista, por tanto, en decidir qué profesión desaparece. Se está jugando antes, casi sin ruido, dentro de cada profesión: qué parte del trabajo termina haciendo una máquina y qué parte continúa justificando que haya una persona al otro lado de la pantalla.