La IA ya se utiliza en los lugares de trabajo de Europa, pero no a costa de los jóvenes trabajadores

El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, seguido por la rápida adopción de grandes modelos de lenguaje, motivó numerosos análisis con el objetivo de establecer si la tecnología ha producido un choque negativo de empleo para los jóvenes que entran en el mercado laboral. Varios estudios iniciales centrados en Estados Unidos argumentaron que la disminución en la contratación en los primeros años de su carrera estaba impulsada por la tecnología (Brynjolfsson et al., 2025; Dominski y Lee, 2025; Massenkoff y McCrory, 2026). Otros sugieren que los recientes resultados negativos en el empleo para los jóvenes trabajadores están impulsados por el auge del trabajo remoto más que por la inteligencia artificial generativa (IA) (Lambert y Schindler, 2026). Además, los análisis centrados en la zona euro muestran que la reciente debilidad del empleo juvenil siguió a un periodo de creación de empleo inusualmente fuerte y puede interpretarse en parte como un reequilibrio normal del mercado laboral (Chaloupka y Dias da Silva, 2026).

Este artículo contribuye a estos debates comparando los resultados del mercado laboral en la UE27 para trabajadores jóvenes (de 15 a 29 años) y trabajadores en edad productiva (de 30 a 49 años) entre 2011 y 2025. Difiere de la mayoría de los trabajos existentes en dos aspectos. Primero, evalúa la afirmación específica de jóvenes frente a un grupo de comparación durante una ventana lo suficientemente larga para distinguir un shock de una tendencia. Segundo, utiliza una medida del uso de IA generativa en lugar de la exposición a la IA para rastrear si los resultados en el mercado laboral para trabajadores jóvenes y de edad avanzada difieren según hasta qué punto la tecnología se haya adoptado realmente en las ocupaciones en las que trabajan.

En el contexto de la recuperación post-pandemia, los desarrollos recientes en la contratación están en línea general con la dinámica cíclica del mercado laboral. La contratación fue fuerte en 2022, en el pico de la recuperación, y muestra una normalización progresiva a partir de entonces (Figura 1). La tasa de contratación juvenil, que cuenta a todas las personas de 15 a 29 años en un trabajo que habían comenzado en los 12 meses anteriores como proporción de todas las personas de ese grupo de edad, ya sea en la fuerza laboral o no, fue del 16,5% en 2019; subió al 17,9% en 2022 y cayó al 15,9% en 2025. La tasa de edad primaria siguió el mismo camino, del 9,6% en 2019 al 10,2% en 2022 y al 8,9% en 2025. Para los trabajadores jóvenes, los cambios son más amplios en ambas direcciones, coherentes con su mayor capacidad de respuesta al ciclo, pero el perfil es el mismo para ambos grupos de edad: una fuerte creación de empleo hasta 2022, seguida de un enfriamiento que ha dejado ambas tasas ligeramente por debajo de sus niveles previos a la pandemia, un 3,5% para los jóvenes y un 7,4% para los trabajadores en edad productiva.

El desempleo es el único área en la que los jóvenes han perdido terreno en comparación con los de edad óptima (Figura 2). Ambos grupos terminan 2025 con una tasa de desempleo inferior a la de 2019, pero la tasa de edad primaria cayó mucho más. La tasa de desempleo juvenil pasó del 11,97% al 11,73% y la tasa de edad primaria cayó del 5,99% al 5,09%. Indexados según el valor propio de cada grupo en 2019, los jóvenes están en 98 años en 2025 mientras que el valor para los de la categoría de edad primaria es 85. En la Figura 2 se pueden distinguir dos fases separadas. Primero, la pandemia hizo que el desempleo juvenil aumentara un 12,5% frente al 5,6% de los en edad óptima para trabajar; esta brecha nunca se recuperó tras la pandemia. Segundo, desde 2023, la tasa de desempleo de los trabajadores en edad primaria ha seguido bajando mientras que la tasa juvenil ha vuelto a subir hasta su nivel de 2019. En contraste con la tendencia previa a la pandemia, cuando ambas series avanzaban casi al mismo tiempo, la creciente divergencia tras 2020 es digna de mención.

Dentro de la cohorte joven, el enfriamiento del mercado laboral no es específico de los graduados. Quienes tienen educación superior terminan 2025 en la posición más fuerte de los tres grupos de nivel educativo: su tasa de empleo es la única por encima del nivel de 2019, un 3,0%, mientras que su tasa de desempleo se sitúa un 1,7% por debajo del nivel de 2019 (Figura 3). Además, quienes tienen un nivel educativo medio mantienen su posición de 2019 casi exactamente en los tres indicadores, con su tasa de empleo sin cambios y su tasa de desempleo ligeramente inferior. El deterioro de la tasa de empleo se concentra en el grupo con bajo nivel educativo: su tasa de empleo cayó un 4,1% por debajo del nivel de 2019, casi todo en 2025, y su tasa de desempleo es la única que terminó el periodo por encima del nivel previo a la pandemia.

Figura 3

Labour market position of young people aged 15–29 by educational attainment, EU27, 2019–2025, indexed values

Notes: Index for 2019 = 100. Each panel indexes the three attainment groups relative to their own 2019 value. ISCED 0–2 corresponds to less than primary, primary and lower secondary education; ISCED 3–4 corresponds to upper secondary and post-secondary non-tertiary education; ISCED 5 and above corresponds to tertiary education, including short-cycle tertiary, bachelor’s, master’s and doctoral programmes. The employment rate is the percentage of employed people as a share of the population; the unemployment rate is the percentage of unemployed people as a share of the labour force; the hiring rate is the number of people who have started a job within the previous 12 months as a share of the population. Workers whose start date in a job is not recorded are counted in the population but not among recent hires, so hiring levels are slightly understated.

Fuente: Author, based on EU-LFS extractions; EU27 aggregate.

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El empleo en la UE27 se está desplazando hacia las ocupaciones donde realmente se utiliza IA, y este cambio es común a ambos grupos de edad (Figura 4). Entre 2019 y 2025, el número de jóvenes empleados en ocupaciones de alto uso (véase la nota de la Figura 4 sobre cómo se definen estos grupos ocupacionales) aumentó un 16,4%, de 9,07 millones a 10,6 millones, mientras que el empleo en edad temprana en las mismas ocupaciones aumentó un 15,0%, de 30,7 millones a 35,3 millones. En el otro extremo de la distribución, ambos grupos perdieron empleo: las ocupaciones de bajo uso perdieron el 7,2% de sus empleados jóvenes y el 11,4% de sus empleados en edad primaria en el mismo periodo. Las ocupaciones caracterizadas por un uso medio de IA se sitúan entre ambos grupos: el empleo juvenil allí creció un 1,2% mientras que el empleo en edad temprana cayó un 4,4%. Este patrón precede al uso de IA generativa. El empleo en ocupaciones de alto uso había ido aumentando tanto para los jóvenes como para los empleados en edad avanzada desde 2013, cuando se situó en el 86% de su nivel de 2019 para los jóvenes y el 92% para quienes tenían una edad laboral óptima. En lugar de romper con la tendencia, los años posteriores a 2022 continúan un cambio estructural en el empleo —que lleva más de una década en marcha— hacia ocupaciones más propensas a utilizar IA.

Figura 4

Occupational AI use by employees aged 15–29 and 30–49, EU27, 2011–2025, indexed values

Notes: Index for 2019 = 100. The dashed vertical lines indicate the release of ChatGPT in November 2022. Occupations are ranked by the share of workers reporting that they had used an AI-powered tool in their main job in the previous 12 months, as measured in the AIM-WORK survey conducted by the European Commission’s Joint Research Centre (JRC). They are divided into three groups of roughly equal employment size, using employment before 2022, so each group contains about a third of all employees rather than a third of all occupations. Low, medium and high AI use refer to the proportion of workers in that occupation who use AI. Examples of occupations that report high AI use are information and communications technology professionals and business and administration professionals. The medium use group includes science and engineering associate professionals, health professionals and sales workers. The low use group includes personal service workers, drivers, mobile plant operators and building trades.

Fuente: Author, based on EU-LFS extractions; JRC AIM-WORK survey 2024–2025; EU27 aggregate.

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La Figura 5 analiza las tendencias de contratación para trabajadores jóvenes y de edad avanzada en los tres diferentes grupos de uso de IA. Cada línea recoge la proporción de contrataciones de la franja de edad que ocuparon un puesto en ese grupo en los 12 meses anteriores. Las tres cuotas suman 100 para cada banda, mientras que las dos bandas son directamente comparables. La cifra muestra que, desde 2011, la mezcla de ocupaciones ha cambiado de forma constante hacia ocupaciones donde se utiliza IA. Entre los jóvenes, la proporción de nuevas contrataciones que accedieron a ocupaciones de alto uso aumentó del 23,1% en 2011 al 27,7% en 2019 y al 30,3% en 2025, mientras que la proporción que accedió a ocupaciones de bajo uso cayó del 35,5% en 2011 al 29,4% en 2025. Un patrón similar surge para los trabajadores en edad primaria: entre 2011 y 2025, el porcentaje subió del 25,8% al 34,8% en el grupo de alto uso y cayó del 42,1% al 32,8% en la categoría de bajo uso. Sin embargo, la cifra también muestra una caída en dos áreas. Los jóvenes están menos concentrados que los trabajadores en edad avanzada en empleos donde se utiliza IA: en 2025, el 30,3% de las contrataciones en estos empleos eran jóvenes, mientras que el 34,8% tenían entre 30 y 49 años. Y desde 2022, la proporción de jóvenes contratados que van a ocupaciones de alto uso ha disminuido ligeramente en 0,7 puntos porcentuales, mientras que la proporción de ocupaciones de uso medio ha aumentado 1,3 puntos.

Figura 5

Share of new hires by occupational AI use, EU27, 2011–2025 (% of the age band’s hires)

Notes: ‘Hires’ refer to people who have been in their job for 12 months or less. The dashed vertical lines indicate the release of ChatGPT in November 2022. Occupations are ranked by the share of workers reporting that they had used an AI-powered tool in their main job in the previous 12 months, as measured in the AIM-WORK survey. They are divided into three groups of roughly equal employment size, using employment before 2022, so each group contains about a third of all employees rather than a third of all occupations. Low, medium and high AI use refer to the proportion of workers in that occupation who use AI. AI use ranges from 1.3% to 17.2% of workers across the occupations in the low-use group, from 17.4% to 36.7% in the medium-use group, and from 36.9% to 58.8% in the high-use group.

Fuente: Author, based on EU-LFS extractions; JRC AIM-WORK survey 2024–2025; EU27 aggregate.

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La evidencia recopilada aquí no respalda la afirmación de que la IA generativa haya producido un choque de empleo específico para jóvenes en la UE. La contratación se ha ralentizado desde 2022 tanto para jóvenes como para trabajadores en edad avanzada y en los tres grupos de ocupaciones que utilizan IA. Esto sigue a un crecimiento excepcionalmente alto del empleo en 2022 en lugar de una base estable. El empleo sigue evolucionando hacia ocupaciones en las que la tecnología se utiliza más, y lo hace tanto para jóvenes como para trabajadores en edad avanzada, continuando una reasignación estructural de la mano de obra que está en marcha desde 2013. En cuanto al efecto en la contratación, la desaceleración más pronunciada en la contratación en ocupaciones caracterizadas por un alto uso de IA que se produjo tras 2022 se aplica a trabajadores en edad avanzada y jóvenes en proporciones iguales. Comparado con 2019, la contratación de hecho se ha enfriado menos para los jóvenes en todos los grupos de ocupaciones que utilizan IA.

Dos cuestiones que merece la pena señalar. La primera se refiere al desempleo, el único ámbito en el que los jóvenes han perdido terreno en comparación con quienes están en edad óptima para trabajar. Sin embargo, esta brecha se abrió durante la pandemia en lugar de después de noviembre de 2022 (cuando se publicó ChatGPT) y ha seguido ampliándose desde entonces. De hecho, la tasa de desempleo de los jóvenes ha vuelto a los niveles previos a la pandemia, mientras que la tasa de desempleo de los trabajadores en edad avanzada ha seguido disminuyendo. La segunda es la relevancia del nivel educativo. Dentro de la cohorte joven, la disminución del empleo se concentra entre quienes tienen un bajo nivel educativo, cuya tasa de empleo en 2025 fue un 4,1% inferior a la de 2019 y cuya tasa de desempleo es la única superior a la de antes de la pandemia.

En conjunto, la evidencia apunta a un mercado laboral donde se utiliza IA, pero no uno en el que los jóvenes trabajadores sufran un coste laboral desproporcionado.