
El desempleo entre los graduados universitarios recientes de Estados Unidos se mantuvo en el 7,3% durante el verano de 2026, un valor dentro del rango observado en años anteriores, según un estudio del instituto alemán CESifo que contradice el temor a un golpe masivo de la inteligencia artificial sobre el primer empleo.
El trabajo, titulado The Early Impacts of AI on Employment Among Recent College Graduates y firmado por los economistas Robert Fairlie y Jane Wu, lleva el número 12994 dentro de la serie de papers del CESifo, con sede en Múnich. Los autores usaron microdatos de la encuesta de población activa de Estados Unidos (CPS) correspondientes a junio, julio y agosto de 2026.
El estudio se concentró en graduados de entre 22 y 25 años que no continuaron estudios de posgrado. Según los autores, ese grupo es el que primero mostraría los efectos de la inteligencia artificial, porque los cambios en la demanda laboral suelen aparecer primero en la caída de contrataciones, antes que en despidos de empleados con más antigüedad.

La tasa de desempleo de ese grupo osciló entre el 6,3% en 2022 y el 7,8% en 2024, de modo que el 7,3% de 2026 se ubicó dentro de ese mismo rango. Los investigadores repitieron la comparación contra graduados universitarios de entre 30 y 49 años y contra jóvenes sin título universitario.
En casi todas las comparaciones, las diferencias de tendencia entre esos grupos durante el período 2022-2026 no fueron estadísticamente significativas. Los datos, escribieron Fairlie y Wu, “el desempleo entre los graduados universitarios recientes en el verano de 2026 no fue inusualmente alto respecto de veranos anteriores”.
La conclusión choca con un trabajo previo del economista de Stanford Erik Brynjolfsson, que había hallado una caída del empleo entre trabajadores jóvenes en ocupaciones expuestas a la inteligencia artificial, como el desarrollo de software y el marketing, desde fines de 2022. Ese estudio se apoyó en datos de nómina de la empresa de recursos humanos ADP.

Según explicaron los propios autores del CESifo, la diferencia puede deberse a que los datos de ADP miden la oferta total de puestos en cada rubro, mientras que la tasa de desempleo también incorpora la demanda agregada por esos empleos, que puede variar aunque la oferta se contraiga.
El economista de Harvard David Deming, que no participó del paper de CESifo, había cuestionado antes a NPR que la inteligencia artificial explique por sí sola la caída en la contratación de puestos junior. Deming ubicó el inicio de esa baja seis meses antes del lanzamiento de ChatGPT.
“La propuesta de valor de contratar a una persona junior cuando sabés que va a trabajar desde su casa ya no es tan alta”, dijo Deming a la emisora, en referencia al peso del trabajo remoto en las decisiones de contratación de las empresas.

Anders Humlum, economista de la Universidad de Chicago, agregó a NPR que las firmas que más gastan en suscripciones a modelos de inteligencia artificial de compañías como Anthropic y OpenAI son, de hecho, las que más contratan.
Los propios investigadores de CESifo advirtieron que sus hallazgos no anticipan lo que vendrá. Consideran que 2026 pudo ser el primer año con un uso lo bastante extendido de la inteligencia artificial en el trabajo como para intentar medir su impacto sobre los graduados recientes.
“Si la intensidad del uso de la inteligencia artificial en el lugar de trabajo sigue aumentando, las camadas de graduados de 2027 y posteriores podrían verse más afectadas que la de 2026”, escribieron Fairlie y Wu, y agregaron que harán falta más años de datos para confirmar si el efecto termina apareciendo.
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