Un estudio innovador emitido por la Universidad de Stanford ha enfatizado el impacto sustancial y desproporcionado de la inteligencia artificial (IA) en los mercados de entrada en los empleados en el mercado laboral estadounidense, en particular los de 22 a 25 años en áreas como la ingeniería de software y el servicio al cliente. Dirigido por un equipo dirigido por el reconocido economista Erik Bynjolfsson, analizó la investigación de la administración de nómina de alta frecuencia de millones de empleados estadounidenses proporcionados por ADP, la compañía de software de nómina más grande de los Estados Unidos.
Los hallazgos son evidentes a partir de una disminución relativa sorprendente del 13% en el empleo entre los empleados en la carrera temprana en profesiones de bloqueo de AI-AI, porque las herramientas generativas de IA fueron tomadas a gran escala. Es importante que esta disminución continúe, incluso después de tener en cuenta varios cambios a nivel de la compañía, mientras que el empleo sigue siendo estable o en realidad aumenta para empleados mayores y más experimentados en las mismas áreas.
El estudio describe varias observaciones críticas como prueba de que una revolución está en el horizonte para la Generación Z.
En primer lugar, los datos indican que las consecuencias de la IA no son uniformes extendidas sobre la fuerza laboral. Estas interrupciones han golpeado a los empleados jóvenes particularmente duro en el nivel de entrada, porque sus habilidades a menudo son más sensibles a la automatización de IA. Según el informe, los empleados de 22 a 25 años experimentan las pérdidas de empleo más importantes en los puestos que la IA puede automatizar fácilmente tomando tareas rutinarias y codificadas.
En segundo lugar, el panorama de reclutamiento para los jóvenes en los campos de controles AI-AI ha cambiado drásticamente. Desde finales de 2022, el crecimiento del empleo para esta demografía se ha estancado. Por otro lado, las posiciones que están influenciadas menos por AI han demostrado un crecimiento similar para los empleados jóvenes y mayores. El estudio señala que una disminución del 6% para los sectores de entrada tecnológica, mientras que los empleados mayores experimentan un crecimiento, que varía del 6% al 9%.
Un aspecto crucial de la investigación se distingue entre la automatización y el aumento. Concluye que no todas las solicitudes de IA son perjudiciales para el empleo; Por el contrario, las tendencias de empleo negativas son más pronunciadas en áreas donde la IA automatiza las tareas en lugar de simplemente aumentar los esfuerzos humanos. Esta conclusión corresponde a las perspectivas industriales que sugieren que el aumento se ve afectado además de las posibilidades de IA.
La robustez de estos hallazgos se valida al excluir otras posibles explicaciones, como los efectos continuos de la pandemia o las fluctuaciones en las tasas de interés. La considerable tendencia a la baja en el empleo con los empleados más jóvenes solo comenzó después de la rápida integración de herramientas generativas de IA a fines de 2022, lo que fortaleció los hallazgos.
Curiosamente, el estudio también ilumina la preocupación por la caída de los salarios que pueden atribuirse a la IA. Sugiere que los ajustes al mercado laboral se manifiestan en primer lugar a través de niveles de empleo reducidos en lugar de salarios. Los investigadores vieron cambios mínimos en los patrones salariales entre los grupos de edad o los niveles de exposición, lo que indica un nivel de PaySlam.
Finalmente, los datos indican que estas tendencias son consistentes en diversas demografía, con los efectos más agudos que aparecen después de 2012 en medio del aumento de las tecnologías generativas de IA. Los autores enfatizan que esta investigación proporciona primero evidencia directa que AI confirma que las perspectivas de trabajo para la reforma de los empleados de entrada en Estados Unidos en Estados Unidos.
A medida que el paisaje continúa evolucionando, muchos en la generación Z sienten todo el miedo económico que resulta de estos en los cambios profundos en el mercado laboral.
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