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La Reserva Federal acaba de ponerle cifras a algo que los desarrolladores han venido experimentando durante dos años.
Un nuevo estudio de los economistas de la Fed Leland D. Crane y Paul E. Soto encontró que el crecimiento del empleo entre programadores en Estados Unidos cayó aproximadamente un 50% tras el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. Antes de eso, los empleos con alta concentración de programación crecían alrededor de un 5% anual, muy por encima del mercado laboral en general.
Desde entonces, el crecimiento cayó de forma pronunciada. En los sectores con mayor concentración de programadores, como servicios de TI y desarrollo de software, prácticamente se estancó.
Este es el primer estudio a nivel de la Reserva Federal que vincula directamente la adopción de la IA con una caída medible y específica por ocupación en la contratación de desarrolladores, señalando a la IA como la causa de un impacto específico en esta profesión.
El sector tecnológico sufrió un duro golpe en 2022 por las alzas de tasas de interés, el fin del auge digital de la pandemia y el colapso cripto. Los escépticos siempre han argumentado que esos factores por sí solos explican la desaceleración en el empleo de desarrolladores.
Crane y Soto abordaron esto directamente. Construyeron un escenario contrafactual —cuántos programadores existirían si su participación dentro de cada industria se hubiera mantenido constante— y encontraron que el empleo de programadores seguía cayendo alrededor de un 3% anual incluso tras descontar esos efectos. Las ocupaciones no expuestas a la IA no mostraron una caída comparable.
Extendida a lo largo de tres años, la brecha equivale a aproximadamente 500.000 empleos que probablemente habrían existido sin el auge de los Large Language Models. Los autores advierten con énfasis que esto no debe leerse como un conteo directo de empleos perdidos. Muchos de los trabajadores afectados probablemente encontraron trabajo en campos adyacentes, y el estudio no captura los efectos macroeconómicos más amplios. Pero la señal está ahí.
La brecha en el empleo no se abrió sino hasta mediados de 2024, aproximadamente 18 meses después del lanzamiento de ChatGPT. Los investigadores sugieren que las empresas necesitaron tiempo para ver que las capacidades de los LLMs mejoraban lo suficiente como para confiar en ellos antes de reducir su plantilla. Si eso refleja ganancias reales de productividad o simplemente la expectativa de ellas, el estudio no lo resuelve.
El estudio muestra que los programadores son el grupo ocupacional más expuesto a la IA en el país, lo que coincide con los datos reales de uso. El Índice Económico de Anthropic muestra que las tareas de computación y matemáticas —programación, depuración de código, arquitectura de software— representan aproximadamente un tercio de todas las conversaciones en Claude.ai y casi la mitad del tráfico de la API empresarial.
La preocupación a largo plazo es la cantera de talento. Un reporte de Decrypt del año pasado documentó la aceleración de los despidos impulsados por la IA en sectores de trabajo de oficina, con el CEO de Anthropic, Dario Amodei, advirtiendo que hasta el 50% de los puestos de nivel inicial podrían desaparecer en cinco años.
El estudio de la Fed añade peso institucional a lo que hasta ahora era anecdótico: un estudio de Harvard sobre 62 millones de trabajadores en nóminas de procesamiento automático de datos encontró que el empleo de desarrolladores junior cae aproximadamente entre un 9% y un 10% en seis trimestres cuando las empresas adoptan IA generativa, mientras que el empleo senior apenas se mueve.
"Si la IA afecta de manera desproporcionada a los puestos junior, podría tener consecuencias duraderas sobre la prima salarial universitaria, la movilidad social ascendente y las disparidades de ingresos", escribieron los investigadores de Harvard.
Más allá de la Fed, otros analistas expresan preocupaciones por la desaceleración del empleo tecnológico debido a la automatización y el reemplazo por IA. Una reciente encuesta multi-universitaria de 69 economistas, 52 expertos en IA y 38 superpronósticadores encontró un amplio consenso en que un mayor avance de la IA implica menor participación en la fuerza laboral, incluso entre investigadores que antes sostenían el consenso de "aumentar, no reemplazar".
Los investigadores de la Fed no enmarcan los hallazgos como catastróficos. Los salarios de los programadores no han caído —el efecto se ha manifestado en la cantidad de contrataciones, no en la remuneración. Las ofertas de empleo se estabilizaron en 2024 y han aumentado levemente desde entonces. Los autores señalan que una programación más barata asistida por IA podría abrir nuevos mercados y hacer crecer la demanda total de trabajo para desarrolladores a largo plazo.
Crane y Soto describen su trabajo como "solo un primer paso". El estudio fue publicado con una designación preliminar, lo que significa que aún no ha completado el proceso completo de revisión de la Fed. Pero es el primer paso producido dentro de la Reserva Federal, con la metodología y el peso institucional que eso conlleva.
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