Los trabajadores de entre 22 y 25 años afrontan un retroceso especialmente acusado en las ocupaciones más expuestas a la inteligencia artificial. La última revisión de un estudio del Stanford Digital Economy Lab sitúa esa caída relativa en el 19 % frente a las ocupaciones menos expuestas, cuatro puntos más que en julio de 2025 y con una brecha que sigue creciendo.Según recoge Ars Technica, el trabajo utiliza datos administrativos de nómina de ADP, que cubren aproximadamente a uno de cada seis trabajadores estadounidenses. El nuevo Canaries Dashboard sigue a 4,6 millones de trabajadores en más de 730 ocupaciones, con datos que llegan hasta mediados de 2026 y permiten comparar cómo evoluciona el empleo según su exposición a la IA.La puerta de entrada al mercado laboral se está estrechando Si bajamos de la comparación relativa a los números absolutos, la fotografía no mejora. Entre noviembre de 2022 y junio de 2026, el empleo de los jóvenes de 22 a 25 años en los dos quintiles más expuestos a la IA registró una caída aproximada del 11 %, mientras en los tres menos expuestos creció alrededor de un 10 %.La diferencia también se aprecia en el ritmo anual. Para esa misma franja de edad, las ocupaciones altamente expuestas registraban una contracción del 3,8 % interanual frente a un crecimiento del 2 % en las menos expuestas. El descenso había pasado del 2,8 % anual hasta abril de 2024 a superar después el 4 %.Lo que cambia bastante es la edad. Entre los trabajadores de 31 a 34 años, las ocupaciones más expuestas retrocedían un 1,7 % interanual, pero entre los 35 y los 40 años crecían un 2 %. Dicho de otra forma, la brecha se reduce a medida que aumenta la experiencia, algo que no aparece con la misma intensidad entre quienes empiezan.Ese matiz importa porque el mercado laboral no se está deteriorando por igual para todo el mundo. Entre todas las edades, las ocupaciones más expuestas apenas caían un 0,2 % interanual en abril, frente al crecimiento del 0,1 % de las menos expuestas. El deterioro se concentra en la puerta de entrada al mercado laboral, justo donde comienzan muchas carreras.Los datos encajan además con las dificultades para volver a encontrar trabajo que venían apareciendo en Estados Unidos. Entre los recién graduados, el desempleo alcanzó el 5,6 % a principios de 2026, 1,6 puntos más que tres años antes. La mayor brecha aparece al comienzo de la carrera profesional mientras las cifras generales no muestran una caída comparable.La IA sustituye mejor lo que se aprende en los libros El estudio distingue entre trabajos donde la IA automatiza tareas y otros donde sirve de apoyo al trabajador. Los descensos se concentran en los primeros. Entre las ocupaciones más expuestas aparecen desarrolladores de software, programadores, atención al cliente y recepcionistas. El empleo evoluciona mejor cuando la IA complementa al trabajador, en lugar de asumir directamente parte de sus tareas.Los autores creen que ahí puede estar una de las claves. La IA generativa maneja especialmente bien el conocimiento formal, estandarizado y documentado, justo el que suele adquirirse durante la formación. La experiencia aporta otra cosa: conocimiento tácito aprendido con práctica, mentoría y situaciones reales, mucho más difícil de reducir a instrucciones que un sistema pueda reproducir.Las advertencias sobre empleos de entrada llevaban tiempo circulando, pero Stanford pone ahora cifras a esa diferencia. Erik Brynjolfsson aseguró que “los efectos sobre los puestos de entrada que estamos midiendo son reales, persistentes y se están ampliando”, y mostró su preocupación por un mercado capaz de mantener el empleo total mientras cierra el acceso a quienes empiezan.El equipo también ha probado explicaciones alternativas. Al excluir toda la industria tecnológica, retirar las ocupaciones relacionadas con tecnología, aislar el trabajo remoto o controlar la exposición a las subidas de tipos de interés, el mismo patrón sigue apareciendo. Brynjolfsson explicó que, incluso cambiando esas variables, “sigues obteniendo este efecto”, según las comprobaciones realizadas por el equipo.Eso no convierte el estudio en una prueba causal definitiva. Sus propios autores advierten de que son patrones descriptivos, no estimaciones causales del efecto de la IA, y admiten que otras fuerzas del mercado laboral pueden estar influyendo. Los datos sí muestran una brecha persistente y creciente entre jóvenes que trabajan en ocupaciones con distinta exposición a la inteligencia artificial.