Una herida de por vida: Goldman Sachs descubre que los trabajadores reemplazados por IA suelen tener dificultades para reinsertarse laboralmente y a menudo terminan en el próximo objetivo de la IA.

Los trabajadores desplazados por la inteligencia artificial están atrapados en un ciclo difícil de revertir. La última investigación de Goldman Sachs muestra que las señales del impacto de la IA en el mercado laboral ya se han extendido desde el sector tecnológico hacia áreas más amplias como finanzas, seguros, bienes raíces y servicios profesionales. Los trabajadores desempleados debido a la IA no solo tienen más dificultades para encontrar un nuevo empleo que otros despedidos, sino que, una vez reinsertados, suelen caer nuevamente en el rango de la siguiente ronda de reemplazo por IA.

Pierfrancesco Mei, economista de Goldman Sachs, escribió en su último informe que, en sectores no manufactureros, las industrias con tasas más altas de adopción de IA ya presentan un crecimiento laboral más débil y mayores tasas de desempleo. Los datos muestran que los trabajadores cuyos puestos están altamente expuestos a la IA tardan en promedio un mes más en reinsertarse, y tienen una probabilidad de estar desempleados un año después que supera en alrededor de 10 puntos porcentuales a la de otros despedidos.

Al mismo tiempo, Jan Hatzius, economista jefe de Goldman Sachs, señala que por cada 10 puntos porcentuales de aumento en la tasa de adopción de IA, el crecimiento del empleo en el sector correspondiente disminuye en aproximadamente 0,9 puntos porcentuales, y la tasa de desempleo aumenta en cerca de 0,9 puntos porcentuales.

Aún más preocupante es que la explosión total de este impacto puede que aún no haya llegado. El economista Joseph Briggs de Goldman Sachs advierte que históricamente los despidos por automatización tienden a concentrarse durante las recesiones económicas. Actualmente, las empresas han postergado despidos en una etapa de alta rentabilidad, pero una vez que la economía decaiga, los despidos acumulados por sustitución mediante IA podrían liberarse de manera simultánea, amplificando el desempleo cíclico.

Antes, las preocupaciones del mercado sobre el reemplazo laboral por IA eran ampliamente cuestionadas. El analista de Apollo, Torsten Slok, afirmó en agosto de este año que el impacto de la IA en el empleo era "insignificante", y su investigación halló que la IA comprimía principalmente los salarios, no la cantidad de puestos—los salarios en las posiciones con mayor exposición a la IA avanzaron, desde 2023, un 6,7% más lento que en los trabajos con baja exposición, pero el número de empleados no mostró cambios estadísticamente significativos.

Sin embargo, los datos más recientes de Goldman Sachs marcan un cambio claro. Mei utilizó nuevos datos de la "Encuesta suplementaria de trabajadores desplazados" de la Oficina del Censo de los Estados Unidos, que cubren a más de 15.000 trabajadores despedidos involuntariamente entre 2016 y 2025, definiendo el grupo 2023-2025 como "los primeros trabajadores reemplazados por IA". A través de un puntaje compuesto que integra la exposición ocupacional a la IA, la tasa de adopción por sector y modalidad de eliminación de puestos, Goldman Sachs identificó el 30% de los trabajadores con mayor probabilidad de ser desempleados por IA y los comparó con otros despedidos.

Los resultados muestran que hasta 2024, la diferencia no es notoria, pero en 2025 surge una brecha evidente: el tiempo de reinserción para los desplazados por IA se alarga notablemente y la probabilidad de desempleo prolongado aumenta de forma significativa. Goldman Sachs señala que el impacto a corto plazo de esto es "comparable al de anteriores olas de cambio tecnológico sobre los trabajadores desempleados", lo que hace difícil sostener ya que "la IA solo crea empleo y no lo destruye".

El hallazgo más inquietante del estudio de Goldman Sachs no es solo la extensión del desempleo, sino la dirección de la reinserción. En olas tecnológicas previas, los trabajadores desplazados solían "descender" a puestos más programáticos y menos complejos, depreciándose sus habilidades originales con cada iteración tecnológica.

La actual ola de sustitución por IA muestra un patrón similar o incluso más severo. Los desplazados por IA tienden a buscar empleos donde pueden utilizar sus habilidades previas, pero esto precisamente los expone a nuevos riesgos de automatización. Los datos de Goldman Sachs indican que la probabilidad de que un trabajador reemplazado por IA consiga empleo en una posición con igual o mayor exposición a la IA pasó del 55% (mediana, 2018-2023) al 65% en 2024, y alcanza casi el 75% para 2025.

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

Los datos de la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos también corroboran esta tendencia: entre 2023 y 2025, hubo 7,4 millones de despidos involuntarios, más que los 6,3 millones del ciclo anterior; y entre los desempleados de larga duración que consiguieron un nuevo empleo a tiempo completo, solo alrededor del 49% percibe un salario igual o superior al puesto anterior, una caída pronunciada respecto al 62% de dos años atrás.

Los datos históricos de Goldman Sachs muestran que los efectos del desempleo tecnológico son de largo plazo. Durante años tras la pérdida del empleo, los salarios reales de los trabajadores desplazados por tecnología crecen mucho menos que los de otros despedidos y tienen mayores probabilidades de volver a caer en el desempleo. En registros individuales de las últimas cuatro décadas, los de mayor edad, sin educación universitaria, residentes en zonas rurales y con mayor antigüedad laboral presentan, diez años después del desempleo, una brecha acumulada salarial de entre 8 y 10 puntos porcentuales, casi el doble que los más jóvenes, formados, urbanos y con corta experiencia previa.

No obstante, Goldman Sachs detecta en sus nuevos datos una señal relativamente positiva: los trabajadores jóvenes muestran una mayor capacidad de adaptación ante el impacto de la IA. En 2025, los menores de 35 años desplazados por IA requieren unas tres semanas más que otros desempleados para encontrar trabajo a tiempo completo; los de 35 años o más precisan unas cinco semanas extra, afrontando más periodos temporales o parciales de transición.

Goldman Sachs también observa que los universitarios en curso "eligen cada vez más carreras con baja exposición a la IA". Sin embargo, datos del Digital Economy Lab de Stanford muestran que entre los jóvenes de 22 a 25 años que ya trabajan en ocupaciones altamente expuestas a la IA, el nivel de empleo es un 19% inferior al esperado, lo que revela que su problema no es falta de adaptación, sino de escasez de oportunidades de contratación.

Actualmente la tasa de desempleo estadounidense sigue en un bajo 4,2%, y el efecto sustitución de la IA aún no se refleja plenamente en los datos macro.

La explicación de Briggs, economista de Goldman Sachs, es que históricamente el shock laboral por automatización de puestos convencionales ocurre casi todo durante recesiones económicas. Los datos muestran que la proporción de estadounidenses en puestos convencionales se mantiene casi estable en cada expansión y cae de manera escalonada durante los descensos económicos (inicios de los 80, 2001, 2008 y 2020), sin llegar a recuperarse.

Con base en tres métodos de proyección histórica, Briggs estima que cada 1% de incremento en la productividad por avance tecnológico eleva la tasa de desempleo máxima en unos 0,3 a 0,4 puntos, impulsado principalmente por la desaparición de empleos. Según la previsión de Goldman Sachs de que la IA aumentará la productividad un 15%, se calcula que hasta un 9% de los trabajadores estadounidenses perderán su empleo por la transición hacia IA, con una presión adicional de contracción laboral del 3%, totalizando cerca de 15 millones de trabajadores—más que la estimación inicial de 6% a 7% de principios de año.

Briggs aclara que las empresas tienden a mantener puestos excedentes durante épocas favorables, pero cuando el ciclo gira, aprovechan la recesión para avanzar en automatización. Lo más inquietante es que la actual fiebre de inversión en IA es un pilar del crecimiento económico, pero Hatzius advierte que este impulso está alcanzando su punto máximo—lo que significa que la propia IA podría ser el detonante de la próxima recesión.

Los economistas de Bank of America tienen una visión más moderada y consideran que "el impacto de la IA en el mercado laboral podría ser relativamente limitado antes de 2026, siendo en 2027 cuando podrían producirse cambios estructurales más amplios". Aun así, ese "escenario optimista" solo retrasa el golpe masivo unos dos años.

Goldman Sachs destaca que solo un 23% de las empresas estadounidenses han incorporado la IA en parte de sus flujos de trabajo, y que este porcentaje "sobreestima el nivel real de automatización actual".

A pesar de la reducida adopción, la IA ya ha generado pérdidas laborales estadísticamente significativas fuera del sector tecnológico, y los desempleados nuevamente reinsertados corren alto riesgo de quedar otra vez expuestos a la IA.

Si la tasa de adopción de la IA se duplicara o triplicara desde los niveles actuales, cada uno de estos efectos sería aún más pronunciado: crecería el número de desempleados que compiten por pocos puestos "difícilmente reemplazables por IA", se alargarían aún más los periodos de desempleo, y los reinsertados se enfrentarían a una segunda sustitución. Briggs concluye que es probable que la mayor parte del shock ocurra de forma concentrada durante la próxima recesión, justo cuando la economía sea menos capaz de absorberlo.

Briggs advierte que la Reserva Federal y otros bancos centrales "deben monitorear de cerca cualquier nueva señal de descenso económico o riesgos laborales", y que una vez que las presiones inflacionarias cedan, "un giro rápido hacia políticas expansivas podría ayudar a evitar que el desempleo ligado a la automatización se dispare justo en el momento de mayor vulnerabilidad económica".