En Estados Unidos, el empleo de los jóvenes de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la inteligencia artificial está 19% por debajo de donde estaría si hubiera crecido al ritmo de sus pares en ocupaciones menos expuestas,. El estudio «Canaries in the Coal Mine?» del Stanford Digital Economy Lab, que analiza registros de nómina de la empresa ADP hasta junio considera que el ajuste no llega por despidos, sino por contrataciones que no se hacen. Las ocupaciones afectadas se concentran en desarrollo de software y atención a clientes, los puestos que durante años recibieron a los recién egresados.
Ese dato responde, a su manera, a la pregunta que se hace cada generación que está por elegir carrera, ¿qué licenciaturas dejarán de tener sentido frente a la IA?. Ninguno de los estudios revisados para este especial —de la OIT, el Foro Económico Mundial (FEM), Stanford, Microsoft, la Reserva Federal de Nueva York y el IMCO— recomienda cerrar una carrera universitaria, pero si nos da la tendencia de lo que está sucediendo en el ámbito laboral. Lo que miden es la exposición de tareas y ocupaciones, y lo que documentan es que la puerta de entrada al mercado laboral se estrecha en unos oficios antes que en otros, con lo que la presión cae primero sobre quien busca su primer empleo.
Entre la actualización de agosto de 2025 y la de agosto de este año, la brecha que mide Stanford pasó de 15% a 19%. En números absolutos, el empleo de los jóvenes de 22 a 25 años en los dos quintiles más expuestos cayó alrededor de 11% entre noviembre de 2022 y junio, mientras que en los tres menos expuestos creció cerca de 10%; para los trabajadores con más experiencia en esas mismas ocupaciones no aparece una brecha comparable.
Los autores, Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar y Ruyu Chen, proponen una explicación: la IA sustituye mejor el conocimiento codificado, el que se aprende en libros, manuales y aulas, y complementa el conocimiento tácito, el que se adquiere con la práctica y los años. Por eso el golpe se concentra en quien acaba de salir de la universidad con lo primero y todavía no tiene lo segundo.
El mismo trabajo advierte sus límites: no encuentra evidencia de desplazamiento generalizado en toda la economía, presenta sus hallazgos como descriptivos y no como prueba de causa, y reconoce que la brecha se reduce cuando se controla por nivel educativo de cada ocupación. Esa cautela es parte del dato, no un pie de página.
La OIT publicó en mayo de 2025, con el instituto polaco NASK, un índice global de exposición construido con cerca de 30 mil tareas ocupacionales. Para la OIT, exposición significa que una parte de las tareas de un empleo puede realizarse con IA generativa, no que el empleo vaya a desaparecer: uno de cada cuatro empleos del mundo está en ocupaciones con algún grado de exposición, proporción que sube a 34% en los países de ingreso alto, y solo 3.3% del empleo mundial queda en el gradiente de exposición más alto, según el documento de trabajo del estudio.
Los trabajos administrativos encabezan esa medición porque buena parte de sus tareas —capturar datos, llevar registros, redactar documentos de rutina— coincide con lo que hace un modelo de lenguaje, aunque la OIT agrega que la exposición también sube en ocupaciones cognitivas muy digitalizadas de los medios de comunicación, el software y las finanzas. La propia OIT subraya que sus cifras reflejan exposición potencial, no pérdidas reales de empleo.
El FEM trabaja con otro método: pregunta a los empleadores qué planean. Su Informe sobre el Futuro del Empleo 2025, basado en más de mil empresas de 55 economías, estima que hacia 2030 se crearán 170 millones de puestos y se desplazarán 92 millones, con un saldo de 78 millones; 77% de los empleadores planea recapacitar a su personal y 41% planea reducir plantilla donde la IA automatice tareas.
Microsoft Research aporta un tercer ángulo, el de uso real: midió con conversaciones de usuarios de Bing Copilot, registradas entre enero y septiembre de 2024, en qué ocupaciones la IA ya resulta aplicable a una parte de las tareas. Sus autores piden no leer ese puntaje como la capacidad de la IA para hacer un trabajo completo, y encontraron más aplicabilidad en las ocupaciones que exigen licenciatura que en las que no.
Del otro lado está el Budget Lab de la Universidad de Yale, que en su seguimiento de julio concluyó que la mezcla de ocupaciones en Estados Unidos todavía no cambia de un modo que coincida con la llegada de la IA y que las medidas de uso de IA no se relacionan con cambios en empleo o desempleo. Las dos lecturas conviven: la IA todavía no se nota en el agregado, pero ya se nota en la entrada.
Ningún informe publica una lista de licenciaturas; publican ocupaciones. El cruce que sigue relaciona cada ocupación con la carrera que tradicionalmente la alimenta, y en cada caso separa la tarea que la IA ya hace de la que todavía no.
El FEM coloca a contadores y auditores entre las ocupaciones de declive más rápido hacia 2030, junto a cajeros, asistentes administrativos y secretarias ejecutivas. En el índice de la OIT, los auxiliares contables y de nómina aparecen en el gradiente de exposición más alto, porque registrar, conciliar y capturar son tareas codificadas. En México, Contabilidad está entre las cinco carreras más estudiadas desde 2005, de acuerdo con Compara Carreras 2025 del IMCO, de modo que la presión se reparte entre una matrícula grande. La tarea que queda es la de criterio: auditoría, planeación fiscal, interpretación de normas y firma con responsabilidad legal.
Es el caso de cambio más rápido en los datos del FEM: en la edición de 2023 del informe, los diseñadores gráficos aparecían como ocupación de crecimiento moderado, y en la de 2025 pasaron a la lista de declive, con la IA generativa como motor. La producción de piezas básicas es la tarea que se automatiza; la dirección de arte y el diseño de experiencia no: el mismo informe coloca a los diseñadores de interfaz y experiencia de usuario (UI/UX) entre los empleos de mayor crecimiento.
En la medición de Microsoft, intérpretes y traductores encabezan la lista de ocupaciones con mayor aplicabilidad de la IA, seguidos por historiadores, escritores y autores, y representantes de ventas; editores y periodistas también figuran entre las 40 primeras. En México, el IMCO encontró en Compara Carreras 2026 que en Comunicación y periodismo, así como en Ciencias políticas, menos de una cuarta parte de los egresados trabaja en ocupaciones relacionadas con lo que estudió, lo que indica que la desconexión entre formación y empleo es anterior a la IA. La interpretación en vivo en tribunales, hospitales o negociaciones, donde un error tiene consecuencias legales, y la verificación y el reporteo de campo son las tareas que el chat no reemplaza.
Aquí está la paradoja. La carrera que diseña la IA es la que muestra la caída más documentada en la entrada: en la versión de agosto de 2025 del estudio de Stanford, el empleo de desarrolladores de software de 22 a 25 años había caído cerca de 20% desde su punto más alto a finales de 2022. Los datos de la Reserva Federal de Nueva York sobre recién egresados de 22 a 27 años, con cifras de 2024 actualizadas en febrero, ubican a Ingeniería en computación con un desempleo de 7.8% y a Ciencias de la computación con 7%, por encima del promedio, aunque ambas tienen los salarios iniciales más altos de la tabla: una mediana de 90 mil y 87 mil dólares al año. El FEM, a la vez, pone a los especialistas en datos, en IA y aprendizaje automático y en ingeniería fintech entre los empleos de crecimiento más rápido. La carrera no desaparece; lo que desaparece es el puesto de programador junior que hacía tareas repetitivas.
Asistentes administrativos, secretarias ejecutivas, capturistas de datos y empleados de ventanilla bancaria figuran entre los empleos de declive más rápido del FEM, y el trabajo de oficina es el grupo más expuesto en el índice de la OIT. Administración de empresas es la carrera más estudiada en México desde 2005, según el IMCO, aunque un licenciado en Administración no es un asistente administrativo: lo que se reduce son las tareas de apoyo con las que muchos egresados empezaban, no la gestión de equipos, presupuestos y decisiones.
El estudio de 2024 de la OIT y el Banco Mundial para América Latina y el Caribe estima que entre 26% y 38% de los empleos de la región está expuesto a la IA generativa y que entre 2% y 5% corre riesgo de automatización completa. Ese mismo trabajo calcula que cerca de 17 millones de empleos que podrían volverse más productivos con la IA no lo harán por falta de acceso digital e infraestructura, de modo que en la región la brecha tecnológica funciona a la vez como freno y como amortiguador.
Los datos del IMCO, elaborados con la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo del INEGI, matizan el pesimismo: los profesionistas ganan en promedio 74% más que quienes solo terminaron el bachillerato, enfrentan una informalidad de 26% frente a 49% de los bachilleres, y su ingreso real creció 10% entre 2020 y 2025. El 54% de los profesionistas mexicanos trabaja fuera de su campo de estudio, y aun así gana 61% más que una persona con bachillerato, lo que indica que el título conserva su valor aunque el empleo no coincida con la carrera.
La otra cara es la oferta. El IMCO advirtió en Compara Carreras 2025 que las ciencias naturales, exactas y de la computación, el campo que alimenta a los analistas y científicos de datos y a los especialistas en IA, concentra apenas 8% de los egresados del país, mientras las cinco carreras más estudiadas —Administración de empresas, Ingeniería industrial, Derecho, Psicología y Contabilidad— se prevé que sigan creciendo hacia 2050.
La conversación pública trata a la IA como si decidiera sola, pero los datos de Stanford describen otra cosa: son las empresas las que decidieron contratar menos jóvenes en las ocupaciones expuestas, y el FEM registra que 41% de los empleadores planea recortar plantilla donde la IA automatice. La decisión tiene dueño, y el costo también: lo absorben el egresado que no encuentra primer empleo y la familia que financió cuatro o cinco años de colegiatura.
Cerrar carreras sería una respuesta a la pregunta equivocada. Si la IA reemplaza el conocimiento codificado y complementa el tácito, el problema no está en la licenciatura sino en el primer empleo, que es donde el conocimiento tácito se aprende. Si las empresas dejan de contratar juniors, en diez años no habrá seniors que formar, y esa escalera rota no la resuelve ninguna reforma de planes de estudio por sí sola.
En México esa decisión se reparte entre las universidades, que deciden qué y cómo enseñan, la SEP, que acredita, y los empleadores, que deciden si abren prácticas profesionales o las sustituyen con software. El IMCO propone orientación vocacional con información del mercado laboral desde la educación media superior y que la SEP publique cada año los informes de autoevaluación de las instituciones que participan en el Sistema de Evaluación y Acreditación de la Educación Superior. Ambas medidas trasladan información a quien hoy decide con menos datos: el estudiante de 17 años.
Los mismos estudios que señalan la presión también señalan hacia dónde crece la demanda. El FEM prevé el mayor crecimiento absoluto en empleos de primera línea —trabajadores agrícolas, repartidores, construcción— y aumentos en enfermería y docencia de secundaria, además de especialistas en energías renovables e ingeniería ambiental. Stanford encontró que el empleo de jóvenes como auxiliares de salud creció más rápido que el de los trabajadores mayores, y la Reserva Federal de Nueva York registra 0.7% de desempleo entre recién egresados de Educación especial, el más bajo de su tabla.
En México, Medicina general, Docencia primaria y Enfermería son las carreras con mayor proporción de egresados que ejercen lo que estudiaron, según el IMCO, mientras Matemáticas, Medicina general y Finanzas están entre las mejor pagadas. El mismo informe registra que Formación docente en secundaria, Ciencias de la educación y Producción agrícola y ganadera son las únicas que hoy ganan menos que en 2020, de modo que la demanda no garantiza el salario.
De esos datos se desprenden cinco criterios prácticos, más útiles que una lista negra de carreras:
La revolución tecnológica no está cerrando carreras; está cambiando el lugar donde se aprende el oficio. Lo que los datos anticipan es una disputa por el primer empleo, y la ganarán las instituciones y los estudiantes que lleguen a esa puerta con práctica que ningún modelo de lenguaje tiene.
