Generative AI as Seniority-Biased Technological Change: Evidence from U.S. Résumé and Job Posting Data

Autoría: Seyed Mahdi Hosseini Maasoum, Guy Lichtinger

Publicado en: Wharton Research Data Services

Fecha: 6 de junio de 2026

El artículo analiza cómo la adopción de inteligencia artificial generativa (IAG) está modificando la composición del empleo dentro de las empresas, con especial atención a las diferencias entre trabajadores junior y senior. La hipótesis central es que la IAG constituye una forma de cambio tecnológico sesgado por nivel de experiencia (seniority-biased technological change), beneficiando relativamente más a los empleados con mayor experiencia laboral.

Los autores utilizan una base de datos a gran escala que abarca aproximadamente 62 millones de trabajadores y 285.000 empresas estadounidenses entre 2015 y 2025. Mediante técnicas econométricas, comparan empresas que adoptan herramientas de IA generativa con otras similares que no las adoptan, con el objetivo de identificar cambios en la estructura del empleo atribuibles a la tecnología.

El estudio encuentra evidencia consistente de que la adopción de IA generativa:

1. Reduce la proporción de trabajadores junior dentro de las empresas.

2. Tiene un impacto limitado sobre los trabajadores senior, cuya demanda permanece relativamente estable.

3. Afecta especialmente a ocupaciones intensivas en tareas cognitivas y de procesamiento de información, como análisis, redacción o programación.

4. La disminución de trabajadores junior se explica principalmente por una reducción en las nuevas contrataciones, más que por un aumento de los despidos.

Los resultados sugieren que la IA generativa permite a empleados experimentados realizar tareas que anteriormente requerían apoyo de trabajadores menos experimentados. Los autores argumentan que la IAG no opera como una tecnología tradicional que sustituye trabajo de manera uniforme, sino como una tecnología que complementa el capital humano experimentado y reduce la necesidad de mano de obra de entrada. Este mecanismo altera la pirámide organizacional de las empresas, disminuyendo la demanda de puestos iniciales.

El estudio plantea varias consecuencias potenciales: menores oportunidades de acceso al mercado laboral para trabajadores jóvenes o recién graduados, posibles dificultades futuras en la formación de talento senior, dado que la experiencia profesional suele adquirirse a través de puestos iniciales y necesidad de adaptar sistemas educativos y programas de formación para enfatizar competencias complementarias a la IA, como supervisión, juicio experto y gestión.