Panel de Control Canario de Stanford y ADP: trabajadores de nivel inicial expuestos a IA -3,8%, no expuestos +2%
Mayor ingreso y tasa de adopción de IA aumentan la 'ampliación'... la proporción de automatización de Corea del Sur cae 5,7 puntos porcentuales, la mayor de todas
![Imagen creada con IA [Foto=Gemini]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/26/20260826145348591725.png)
Se ha publicado data empírica que muestra que los grupos ocupacionales que utilizan la IA como herramienta de asistencia laboral y 'ampliación' mantienen un empleo constante, mientras que aquellos que delegan las tareas completamente a la IA mediante 'automatización' están experimentando una reducción real en la contratación de nuevos empleados. Hasta ahora, la distinción entre automatización y ampliación se ha mantenido principalmente a nivel de encuestas y marcos teóricos, pero este hallazgo es significativo porque confirma cómo esta distinción afecta realmente al empleo, utilizando datos salariales reales.
Según el "Panel de Control Canario" presentado el 26 de agosto por el Instituto de Economía Digital de la Universidad de Stanford en colaboración con ADP Research, empresa estadounidense especializada en gestión de nóminas, el empleo de trabajadores de nivel inicial (22-25 años) con alta exposición a la IA disminuye anualmente en un 3,8%, mientras que el empleo en grupos ocupacionales con baja exposición a la IA aumenta un 2% anual.
Los investigadores señalaron que esta brecha se ha ampliado de un 2,8% anual en abril de 2024 hasta los 4% actuales, con una expansión continua de aproximadamente 0,5 puntos porcentuales mensuales durante casi cuatro años sin mostrar signos de reversión. El profesor Brynjolfsson afirmó: "Sin importar cuál sea la causa, esta tendencia no está desapareciendo".
El aspecto más destacado de esta investigación es el resultado del análisis cruzado con datos de uso de IA de Anthropic (el "Indicador Económico de Anthropic"). Los investigadores revelaron que la reducción del empleo de trabajadores de nivel inicial solo se reproduce en grupos ocupacionales que utilizan la IA de forma 'automatizada', no en aquellos que la utilizan de forma 'ampliada'.
En otras palabras, las organizaciones que utilizan la IA como herramienta de asistencia y colaboración laboral no experimentan un impacto significativo en la contratación de nuevos empleados, mientras que aquellas que delegan completamente sus tareas a la IA experimentan una reducción en la contratación de nivel inicial. Los investigadores enfatizaron que la forma en que se utiliza la IA (método de uso) es realmente importante.
Estos resultados empíricos están alineados con el marco teórico académico que distingue entre automatización y ampliación. El equipo de investigadores de Stanford, en el que participa el profesor Brynjolfsson, presentó previamente un marco que evalúa el potencial de automatización y ampliación de la IA en 844 tareas y 104 ocupaciones, utilizando la base de datos O*NET del Departamento de Trabajo de Estados Unidos.
El núcleo de este marco es que las tareas con alto potencial de automatización conllevan un riesgo de sustitución mayor cuando se adopta la IA, mientras que las tareas con alto potencial de ampliación permiten que la IA maneje solo los elementos simples y repetitivos, dejando espacio para que los trabajadores generen valor agregado.
En esta tendencia, Corea del Sur se destaca como un país que está adoptando rápidamente la transición de la IA desde la automatización hacia la ampliación. Según un análisis publicado a principios de este año por el Instituto de Política Económica Exterior (KIEP) utilizando el Indicador Económico de Anthropic, la proporción de uso de IA para automatización en Corea del Sur disminuyó de un 44,5% en agosto del año pasado a un 38,8% en la actualidad, una caída de 5,7 puntos porcentuales. En contraste, la proporción de ampliación aumentó de un 55,5% a un 61,2%.
Durante el mismo período, Japón (43,3%→38,6%), Taiwán (46,6%→40,9%) y Singapur (45,3%→39,6%) también experimentaron disminuciones uniformes en sus proporciones de automatización, pero la caída de Corea del Sur fue la más pronunciada entre los cuatro países.
Esta tendencia se mantiene coherente en comparaciones internacionales. De acuerdo con el informe del Indicador Económico publicado por Anthropic el año pasado, los países con menores niveles de ingresos y tasas de adopción de IA tienden a preferir métodos de automatización que deleguen completamente las tareas, mientras que los países con mayores niveles de ingresos y tasas de adopción están aumentando más rápidamente la proporción de métodos de ampliación centrados en aprendizaje y repetición. Incluso después de controlar las diferencias en la composición de tareas entre países, se confirmó una correlación en la que por cada aumento del 1% en la tasa de uso de IA per cápita, la proporción de automatización disminuye aproximadamente un 3%.
* Este artículo ha sido traducido por IA.