Goldman Sachs Informa sobre las Consecuencias a Largo Plazo de los Despidos Relacionados con la IA

Goldman Sachs publicó un informe sobre cómo los despidos debido a la IA están afectando a los trabajadores estadounidenses. El economista Pierfrancesco Mei los comparó con cuatro décadas de pérdidas de empleo debido a la tecnología: aquellos que perdieron posiciones en profesiones propensas a la IA han estado buscando nuevos empleos durante aproximadamente un mes más que otros trabajadores despedidos desde 2025. Un año después de perder sus empleos, tenían aproximadamente 10 puntos porcentuales más de probabilidades de seguir desempleados. Según Goldman, el efecto es comparable a olas anteriores, y Mei describió el daño como a largo plazo.

Los trabajadores de 35 años o más están sufriendo más: necesitan aproximadamente cinco semanas más que otros trabajadores despedidos para volver a un empleo completo. Para aquellos menores de 35 años, la diferencia es de aproximadamente tres semanas. El mismo patrón es visible en todos los trabajadores despedidos: según el Departamento de Trabajo, entre aquellos que habían trabajado en su lugar anterior durante al menos tres años, el 72.9% de las personas de 25 a 54 años, el 57.3% de 55 a 64 años y el 38.6% de 65 años o más estaban empleados para enero de 2026. De 2023 a 2025, 7.4 millones de personas perdieron sus empleos en comparación con 6.3 millones en la encuesta anterior.

Según Challenger, Gray & Christmas, durante nueve meses, las empresas anunciaron 120,136 despidos citando la IA, aproximadamente el 21% de todos los despidos y la principal razón. Los ingresos de aquellos que regresan a un empleo completo también disminuyeron: entre aquellos que perdieron sus empleos de 2023 a 2025 y encontraron empleo completo nuevamente, aproximadamente el 49% gana lo mismo o más que antes, en comparación con el 62% en la encuesta anterior.

Trabajos anteriores de Goldman sobre datos desde 1979 mostraron que después de perder empleos debido a la tecnología, los ingresos reales crecen más lentamente que para otros trabajadores despedidos, y el riesgo de volver a quedar desempleado es consistentemente más alto. Los jóvenes no solo regresan a un empleo completo más pronto, sino que también logran cambiar menos trabajos temporales. Mei cree que pueden adaptarse más flexiblemente a la IA y llama a esto una señal alentadora.

Al mismo tiempo, el Stanford Digital Economy Lab, utilizando datos de ADP, encontró un problema desde otro ángulo: el empleo de jóvenes de 22 a 25 años en las profesiones más propensas a la IA es aproximadamente un 19% más bajo de lo que sería si creciera al mismo ritmo que sus pares en profesiones menos propensas a la IA. Los trabajadores experimentados no tienen tal brecha, y el ajuste es más a través de contratar a menos jóvenes que a través de despidos.