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Latest research, data, and trends in AI and the labor market
A new April 2026 paper tracks 40 years of finance productivity — and shows agentic AI is squeezing the middle layer hardest, with AUM-per-employee up 149%.
A new arXiv paper projects 35.6% of information-intensive Bay Area occupations will cross the moderate AI displacement threshold in 2026. Here is who, why, and what protects your role.
A new MIT FutureTech study flipped the automation forecast: instead of experts predicting AI impact, 17,000+ workers evaluated real LLM outputs on their own tasks. The results upend conventional wisdom about who is most exposed.
Job-changers earned 6.4% wage growth vs 4.5% for stayers in January 2026 — the narrowest gap since 2020. New-hire pay broke its 18-month $18/hr plateau, jumping to $19. And 45% of workers now work part-time, up 6 percentage points from 2019. ADP's structural pay-trends analysis.
ADP Research surveyed 39,000 workers globally and found just 25% feel their job is safe — 28% in the U.S. The disconnect between strong headline labor data and weak worker confidence is the most important labor-market signal of 2026. Plus: secure workers are 6× more engaged.
Even in AI-exposed occupations, entry-level workers are seeing relative employment declines. A May 2026 Brookings synthesis triangulates payroll data, OECD studies, and the Anthropic Usage Index to argue AI growth acceleration is plausible but its distributional effects are already showing up — and not in workers favor.
A new NBER paper compared 5 forecaster groups on AI's labor market impact. The median says GDP grows 2.5%/year. The rapid scenario says ~10M jobs gone by 2050. The disagreement reveals more than the numbers.
A US Federal Reserve governor used the phrase 'essentially unemployable' out loud last month — and he wasn't talking about a fringe scenario. Fed Vice Chair Michael S. Barr's February 17, 2026 speech laid out three AI futures the Fed is actively planning around, and signals the rate-cut narrative may not survive an AI productivity boom.
29% of US workers are in occupations with the lowest AI exposure. 18% are in the highest. And the share has not budged since ChatGPT launched. The Yale Budget Lab's February 2026 synthesis finds AI exposure is real and measurable — but it has not yet translated into measurable employment displacement.
A new MIT-led study shows full AI automation is almost never the cost-minimizing choice for firms. Here is what 11% actually means for your job.
A new arXiv paper tracks assets-under-management per employee across three tech waves and finds finance is not facing a cliff — it is on the next chapter of a 40-year transition. What this means for advisors, analysts, and back-office workers in 2026.
On April 22, 2026, Anthropic launched the Economic Index Survey, a monthly qualitative survey of Claude users covering AI adoption, productivity, and what workers want from the next decade. Here is what it asks and why it matters.
Anthropic's economists built a new way to measure which jobs are actually being done by AI right now. The first warning sign? Young workers entering high-exposure fields are seeing 0.5pp fewer hires. The full data tells a more hopeful story than you might expect.
OpenAI publicó un marco de 4 dimensiones que cubre 921 ocupaciones. El 18 % de los empleos tiene riesgo elevado de automatización por IA a corto plazo. Descubre quién está en la lista y por qué.
El **36 %** de las mujeres trabaja en ocupaciones donde la IA podría reformular la mitad de las tareas diarias — frente al **25 %** de los hombres. No es un error de redondeo. Es una alerta que Brookings sacó de los datos de exposición de tareas de ChatGPT-4 en más de 1.000 profesiones.
Un estudio conjunto OIT-Banco Mundial de 135 países revela una división clara: la IA amenaza empleos de oficina en naciones ricas mientras deja a economías en desarrollo sin la infraestructura digital necesaria para beneficiarse.
Los desarrolladores de software jóvenes están perdiendo empleos — y rápido. El empleo entre desarrolladores de 22 a 25 años ha caído **casi 20%** desde 2024, según el Informe del Índice de IA 2026 que acaba de ser lanzado por Stanford.
Dos años después del lanzamiento de ChatGPT, la mayoría de los trabajadores del conocimiento en Dinamarca ya habían comenzado a usar chatbots de IA en el trabajo. Sus empleadores implementaron iniciat
McKinsey dice que el 57% de las horas de trabajo en EE.UU. podrían ser técnicamente automatizadas por agentes de IA y robots, valuadas en $2.9T. Pero más del 70% de las habilidades siguen siendo transferibles.
Una encuesta masiva a 6,000 ejecutivos en cuatro países revela una contradicción sorprendente: la adopción de IA está en todas partes, pero casi nadie puede medir su efecto en los empleos. Lo que podría cambiar en los próximos tres años.
Goldman Sachs revela que la IA sustituye 25.000 empleos y refuerza 9.000 cada mes — pérdida neta de 16.000. Pero Morgan Stanley dice que el impacto en el desempleo es solo 0,1pp. ¿Quién tiene razón?
Por primera vez en 2026, la IA superó todas las demás razones de despido en un solo mes. Challenger Gray reporta 15.341 recortes por IA en marzo — el 25% del total. Esto es lo que significa para tu carrera.
Investigadores del MIT evaluaron a más de 17.000 trabajadores en más de 3.000 tareas. ¿El resultado? Sin tsunami de IA, pero un avance anual de 15 puntos porcentuales que podría alcanzar el 80-95% de éxito para 2029.
Un nuevo marco para medir las capacidades de agentes de IA encuentra que el 93,2% de las ocupaciones intensivas en información en centros tecnológicos cruzarán el umbral de riesgo moderado en cuatro años.
Brookings encuentra que 15,6M de trabajadores sin título universitario están en empleos de alta exposición a la IA, y casi la mitad de las rutas de ascenso profesional también están amenazadas.
El Banco de Corea encuestó hogares reales, no empresas. Resultados: la mayoría de los trabajadores coreanos ya usa IA generativa, ahorra unas 1,5 horas por semana, y los más beneficiados son los menos experimentados.
Los propios datos del Banco de Corea desmontan la explicación más común del desempleo juvenil. La verdadera historia involucra IA, brechas educativas y un mercado laboral que ha excluido estructuralmente a los jóvenes.
Corea del Sur tiene 57.000 especialistas en IA con un crecimiento 2 veces más rápido que países comparables. Sin embargo, el 30% de las empresas no pueden definir sus puestos IA y la prima salarial doméstica es solo del 6% contra el 25% en EE.UU.
Un estudio de EE.UU. 2015-2022 con variables instrumentales muestra que la IA de automatización reduce empleos y salarios de baja cualificación, mientras la IA de aumento crea roles y sube salarios de alta cualificación.
Un estudio de casi 10.000 ofertas de empleo egipcias muestra que solo el 24,4% de los trabajadores en roles de alto riesgo de automatización por IA tienen vías de transición profesional viables.
Un nuevo estudio de Wharton revela una paradoja de teoría de juegos: las empresas automatizan racionalmente para reducir costos, pero colectivamente destruyen la demanda de consumo de la que dependen. Las soluciones habituales fallan. Solo una política funciona.
Los recién egresados no encuentran trabajo. Stanford culpa a la IA. Pero nuevos datos del EIG muestran que jóvenes sin título están igual de mal — y los empleos expuestos a la IA apenas contratan jóvenes.
Los trabajadores que usan IA desde hace 6 meses o más tienen un 10% más de éxito que los recién llegados. El Economic Index de Anthropic de marzo de 2026 revela cómo las curvas de aprendizaje están creando un nuevo tipo de desigualdad laboral — y qué significa para tu carrera.
El 49% de las profesiones tiene trabajadores usando Claude en al menos el 25% de sus tareas. Pero aquí viene lo interesante: la IA está llegando a empleos de menor salario mucho más rápido de lo esperado, y la brecha entre usuarios casuales y expertos crece cada vez más.
Acemoglu, Autor y Johnson argumentan que el desarrollo actual de la IA favorece la automatización sobre la ampliación — y proponen nueve políticas para redirigirla hacia resultados favorables para los trabajadores.
Anthropic encuestó a 132 ingenieros y analizó 200.000 transcripciones de Claude Code. El uso de IA se duplicó al 59%, la productividad creció 50%, y el 27% del trabajo asistido por IA era completamente nuevo.
El primer estudio a nivel de empresas prueba que la sustitución IA-trabajo es real. Por cada dólar recortado en trabajo subcontratado, las empresas gastan solo USD 0,03 en IA — un ahorro del 97% que está transformando la economía freelance.
La inversión corporativa en IA alcanzó los 252.300 millones de dólares (MXN 4,3 billones) en 2024, mientras las ofertas de empleo en IA marcaron récord: 4,2% del total. Mientras tanto, las contrataciones globales cayeron 1,4 millones. Los datos de Stanford e Indeed pintan el mismo panorama: un mercado partiéndose en dos.
El informe de Anthropic sobre India revela una paradoja impactante: India genera el 5,8% del uso global de Claude (solo detrás de EE.UU.), pero se ubica en el puesto 101 de 116 países en adopción per cápita. Cuatro polos de TI concentran más de la mitad del uso, y el 45% va a empleos de software.
El Bureau of Labor Statistics ha incorporado, por primera vez, explicitamente la IA en sus proyecciones decenales de empleo. Comparamos sus numeros con nuestros datos de riesgo de automatizacion por IA para 10 profesiones clave.
Una nueva investigacion que analiza 10,5 millones de perfiles de LinkedIn y registros de desempleo revela que las profesiones expuestas a la IA comenzaron a deteriorarse meses antes de ChatGPT — pero los graduados formados en LLM ganan salarios iniciales mas altos.
El cofundador de OpenAI Andrej Karpathy califico 342 profesiones estadounidenses por exposicion a la IA. El 42% de los trabajadores — 59,9 millones de personas — caen en la zona de alta exposicion. ¿Que significa esto para tu carrera?
Un estudio de Brookings revela que los freelancers expuestos a la IA perdieron el 5% de sus ingresos mensuales. Sorprendentemente, los profesionales experimentados fueron mas afectados que los principiantes.
Un estudio de Brookings identifica 6,1 millones de trabajadores atrapados en empleos con alta exposicion a la IA y capacidad limitada de adaptacion. El 86% son mujeres, concentradas en roles administrativos.
El análisis cruzado de tasas de adopción de IA y datos de desempleo en 11 países revela un hallazgo contraintuitivo — los países que más usan IA no tienen el mayor desempleo.
Un estudio de campo de 8 meses con 200 trabajadores tech revela que la IA crea tres patrones de intensificación laboral: expansión de tareas, fronteras borrosas y sobrecarga cognitiva.
El análisis de la OIT de 2,861 tareas en 138 países muestra que las ocupaciones con mayoría femenina enfrentan 29% de exposición a IA generativa contra 16% para las masculinas. El riesgo de automatización es aún mayor: 16% contra 3%.
Un experimento de Stanford-Harvard con 78 trabajadores revela el "Muro de la IA" — el punto donde la IA deja de ayudar porque te falta la experiencia para usarla bien. La conceptualización mejora, pero la habilidad real de escritura sigue siendo tercamente humana.
La mayoría de las empresas están eliminando puestos de entrada en nombre de la IA. IBM hace exactamente lo contrario: triplicó sus contrataciones junior e impone 40 horas anuales de capacitación. Su directora de RH explica la estrategia detrás de esta apuesta.
Cinco estudios independientes pintan una paradoja: la IA recorta empleos mientras sube salarios. La historia real trata de quién se beneficia, quién pierde, y por qué las corporaciones despiden por el potencial, no por el rendimiento.
Cuatro fuentes de investigación independientes — Dallas Fed, ADP/Stanford, EIG y HBR — apuntan al declive del empleo de entrada en ocupaciones expuestas a la IA. Datos de ADP muestran una caída del 6% para edades 22-25. Pero EIG argumenta que el declive comenzó antes de la IA generativa. Aquí está el panorama completo.
El Anthropic Economic Index analizó más de 100 mil conversaciones reales en Claude. La ganancia de productividad anunciada de 1.8% cae a 1.0-1.2% cuando se consideran las tasas de éxito. Los programadores muestran 75% de cobertura IA, pero las tareas complejas solo tienen éxito el 66% del tiempo.
Harvard Business Review revela un patrón preocupante: grandes empresas están recortando empleos de oficina basándose en expectativas de la IA, no en resultados. Datos de Gartner muestran que solo 1 de 50 inversiones en IA genera valor transformador, y solo 1 de 5 logra ROI positivo.
El Barómetro AI Jobs de PwC revela que las industrias expuestas a la IA ven un crecimiento de productividad 4 veces mayor y primas salariales de 56% para trabajadores con habilidades en IA. Sin embargo, las ocupaciones menos expuestas generan empleos 20 veces más rápido.
Challenger Gray reporta 48,307 recortes en febrero 2026 (baja de 55% desde enero), pero despidos por IA alcanzaron 12,304 en el ano y planes de contratacion cayeron 56% interanual. El sector transporte tuvo alza de 872%.
Datos de Brookings muestran que el empleo se mantuvo estable en las ocupaciones expuestas a la IA 33 meses despues de ChatGPT. Pero la tasa de automatizacion empresarial del 77%, la vulnerabilidad de los juniors y la sobrerrepresentacion del codigo sugieren que la historia esta lejos de terminar.
Desde la MDTA de los anos 60 hasta la WIOA de hoy, los programas gubernamentales de recapacitacion tienen un historial problematico. Mientras la IA amenaza nuevas olas de desplazamiento, Brookings pregunta: que funciona realmente?
Menos del 20% de las empresas siquiera usan IA. El empleo juvenil en puestos expuestos esta cayendo, pero el desempleo no sube. Brookings dice que la investigacion sobre IA y trabajo apenas comienza.
La OIT proyecta un desempleo global de 4,9% y un deficit de 408 millones de empleos en 2026, justo cuando la IA transforma uno de cada cuatro trabajos. Que significa esta estabilidad fragil para tu carrera?