Resumen. Buscar un empleo “a prueba de despidos” es el objetivo equivocado. La pregunta útil es qué probabilidad tiene un puesto de ser eliminado y con qué rapidez vuelve a colocarse la persona que lo ocupa, y los datos federales tratan esas dos cuestiones como problemas distintos. De enero de 2023 a diciembre de 2025, 3,3 millones de trabajadores estadounidenses con tres o más años de antigüedad perdieron su empleo por cierres, falta de trabajo o supresión de puestos. En enero de 2026, el 66,1 % volvía a trabajar, pero solo alrededor del 49 % de quienes habían vuelto a un empleo asalariado a tiempo completo ganaba lo mismo que antes, frente a cerca del 62 % dos años antes. Un análisis de CEOtudent que cruza la encuesta de despidos del BLS (JOLTS), el Displaced Workers Survey y las nuevas categorías de exposición a la IA del BLS encuentra tres patrones. Los sectores que despiden con frecuencia no son aquellos cuyos trabajadores más dificultades tienen para ser recontratados. Los despidos en el sector de la información aumentaron con fuerza en el primer semestre de 2026. Y el apoyo administrativo y de oficina es el único grupo ocupacional que combina las cifras de recuperación más débiles, la mayor exposición a la IA y una caída proyectada del empleo. Todos los datos son exclusivamente de EE. UU., y ninguno demuestra que la IA haya causado un despido concreto.
Este artículo es el complemento, a escala de mercado, de nuestra auditoría de reemplazabilidad de tu trabajo: el ritmo de despidos del sector, cómo le va a la ocupación después de un despido y las perspectivas oficiales a diez años. El enfoque del CEO es tratarlo como una revisión de cartera. El enfoque del estudiante es leer las advertencias con la misma atención que los titulares.
¿Qué miden realmente los datos federales más recientes?
Tres conjuntos de datos públicos cubren el periodo de reestructuración 2023-2026, y cada uno mide algo distinto. Confundirlos es la razón por la que la mayoría de los comentarios sobre despidos se equivocan.
- JOLTS (Job Openings and Labor Turnover Survey), BLS. Es una encuesta mensual a empleadores. Su “tasa de despidos y ceses” es el número de separaciones involuntarias de un mes como porcentaje del empleo. Indica con qué frecuencia un sector recorta personal. No dice nada sobre los motivos ni sobre lo que les ocurre después a esas personas. Extrajimos, a través de la API pública del BLS, las tasas mensuales sin desestacionalizar de 28 series sectoriales, de enero de 2023 a agosto de 2026. Agosto de 2026 sigue marcado como preliminar.
- Displaced Workers Survey (DWS), BLS. Es una encuesta a hogares que se realiza cada dos años como suplemento de la Current Population Survey. La edición publicada el 27 de agosto de 2026 cubre a personas de 20 años o más que perdieron o dejaron su empleo entre enero de 2023 y diciembre de 2025 “porque su planta o empresa cerró o se trasladó, no había suficiente trabajo para ellas, o su puesto o turno fue suprimido”. Sigue lo que les ocurrió hasta enero de 2026. Estos son los datos de recuperación.
- Categorías de exposición a la IA y proyecciones de empleo 2025-35, BLS. Publicado junto con las proyecciones 2025-35, este archivo clasifica 831 ocupaciones detalladas en cuatro grupos de exposición relativa a la IA (Low, Moderate, High, Very high) e indica la variación de empleo proyectada para cada una.
Cruzados, permiten separar el riesgo de recorte, la recuperación y la demanda a largo plazo.
¿Cómo les fue realmente a los trabajadores desplazados entre 2023 y 2025?
Las cifras principales del DWS son la evidencia más directa de lo que un despido le cuesta a una carrera. Se reproducen a continuación tal como se publicaron.
Tabla 1. Resultados de los trabajadores desplazados con larga antigüedad, 2023-2025 (datos verificados del BLS)
| Indicador | Valor |
|---|---|
| Trabajadores con larga antigüedad desplazados, ene. 2023 a dic. 2025 | 3,3 millones (746.000 más que en 2021-2023) |
| Todos los trabajadores desplazados, cualquier antigüedad | 7,4 millones (frente a 6,3 millones) |
| Empleados de nuevo en enero de 2026 | 66,1 % (65,7 % en enero de 2024) |
| Desempleados en enero de 2026 | 18,3 % |
| Salieron de la población activa | 15,7 % |
| Empleados de nuevo, 25 a 54 años | 72,9 % |
| Empleados de nuevo, 55 a 64 años | 57,3 % |
| Empleados de nuevo, 65 años o más | 38,6 % |
| Perdieron el empleo por supresión del puesto o turno | 44,4 % |
| Perdieron el empleo por cierre o traslado de la planta o empresa | 32,6 % |
| Perdieron el empleo por falta de trabajo | 22,9 % |
| Recolocados a tiempo completo (que declararon ingresos) que ganaban lo mismo o más que antes | alrededor del 49 % (alrededor del 62 % en enero de 2024) |
Fuente: BLS, Worker Displacement: 2023-2025 (USDL-26-1423), texto del comunicado y tablas 1, 2 y 7.
Destacan tres cosas. Primero, el principal motivo de desplazamiento fue la supresión de un puesto o turno (44,4 %), no el cierre de una empresa. Eso es reestructuración: el empleador sobrevive, pero el puesto no. Segundo, el golpe en los ingresos empeoró. La tasa de recolocación apenas se movió, pero la proporción de quienes igualaban su salario anterior cayó de cerca del 62 % a cerca del 49 %. Recuperar un empleo y recuperar la carrera son resultados distintos. Tercero, la edad es una de las líneas divisorias más marcadas del comunicado. La tasa de recolocación de los trabajadores de 55 a 64 años fue 15,6 puntos porcentuales inferior a la del grupo de 25 a 54 años (cálculo de CEOtudent a partir de las tasas publicadas).
Por volumen, la industria manufacturera representó el 19 % de los desplazamientos de larga antigüedad (642.000 trabajadores), los servicios profesionales y empresariales el 16 % y el comercio minorista el 10 %.
¿Un sector con muchos despidos implica un mayor riesgo profesional?
No necesariamente, y este es el hallazgo más útil para planificar una carrera. Cruzamos la tasa mensual media de despidos JOLTS de cada sector durante los mismos tres años que cubre el DWS (2023-2025) con las proporciones de recolocados y desempleados del DWS para los trabajadores desplazados de ese sector. Añadimos la relación entre contrataciones y despidos de 2025 de cada sector como indicador aproximado de su capacidad de recontratación.
Tabla 2. Riesgo de recorte frente a recuperación, por sector (análisis de CEOtudent de BLS JOLTS y del BLS Displaced Workers Survey)
| Sector del empleo perdido | Tasa mensual media de despidos, 2023-25 (%) | Tasa de despidos, ene.-ago. 2026 vs ene.-ago. 2024 (pts) | Contrataciones por despido, 2025 | Desplazados, 2023-25 (miles) | Empleados ene. 2026 (%) | Desempleados ene. 2026 (%) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Construcción | 2,08 | -0,30 | 1,9 | 229 | 71,3 | 21,3 |
| Servicios profesionales y empresariales | 1,85 | +0,28 | 2,2 | 524 | 60,3 | 27,1 |
| Transporte y almacenamiento* | 1,59 | +0,27 | 2,3 | 116 | 60,6 | 21,8 |
| Ocio y hostelería | 1,46 | +0,14 | 3,7 | 167 | 55,3 | 9,7 |
| Información | 1,18 | +0,62 | 2,0 | 108 | 76,8 | 8,1 |
| Comercio minorista | 1,05 | -0,05 | 3,6 | 345 | 69,1 | 16,6 |
| Otros servicios | 0,98 | +0,14 | 3,5 | 146 | 61,7 | 17,2 |
| Industria manufacturera | 0,92 | -0,12 | 2,6 | 642 | 68,6 | 13,5 |
| Servicios educativos privados | 0,76 | +0,01 | 3,1 | 87 | 55,9 | 36,5 |
| Atención sanitaria y asistencia social | 0,69 | +0,01 | 4,5 | 280 | 77,1 | 14,5 |
| Finanzas y seguros | 0,48 | -0,03 | 3,8 | 229 | 57,9 | 27,1 |
| Administración pública | 0,36 | -0,01 | 3,8 | 179 | 57,8 | 16,4 |
Notas: las tasas JOLTS no están desestacionalizadas. Las medias son cálculos de CEOtudent a partir de las series mensuales de BLS JOLTS, y la comparación de 2026 usa los mismos ocho meses en ambos años para evitar distorsiones estacionales. “Contrataciones por despido” es la relación entre la tasa mensual media de contrataciones de 2025 y la tasa mensual media de despidos y ceses de 2025. Incluye todas las contrataciones, no solo las de trabajadores despedidos que vuelven a ser contratados. *La serie JOLTS cubre transporte, almacenamiento y servicios públicos; la fila del DWS cubre transporte y almacenamiento. Las proporciones del DWS no suman 100 porque el resto salió de la población activa. Los datos sectoriales del DWS usan ahora la clasificación sectorial del Census de 2022, que según el BLS “no es estrictamente comparable” con años anteriores.
Lo que muestra la tabla:
- La frecuencia de despidos y la recuperación están casi desvinculadas. En estos 12 sectores, la correlación de rangos entre la tasa de despidos 2023-25 y la tasa de recolocación es de 0,17 (cálculo de CEOtudent, Spearman). Es débil y, con 12 datos, no es una relación fiable en ningún sentido. La construcción es el sector que más despide de los aquí recogidos y, sin embargo, sus trabajadores desplazados tuvieron una de las tasas de recolocación más altas. Finanzas y seguros y la administración pública rara vez despiden, pero menos de seis de cada diez de sus trabajadores desplazados volvían a trabajar en enero de 2026.
- Un bajo riesgo de recorte puede ocultar un alto riesgo de recolocación. Una interpretación posible, que la encuesta no mide directamente: las carreras largas en sectores de baja rotación generan habilidades específicas del empleador con un mercado externo más reducido. En el subsector de finanzas, el 30,9 % de los trabajadores desplazados con larga antigüedad seguía desempleado en enero de 2026.
- Los servicios profesionales y empresariales fueron el punto débil en ambos frentes. Tuvieron la segunda tasa de despidos más alta, esa tasa volvió a subir en 2026, y el 27,1 % de sus trabajadores desplazados estaba desempleado en enero de 2026. Dentro de ellos, los servicios profesionales y técnicos registraron un 31,0 % de desempleados.
- La información es la señal de 2026 que conviene vigilar. Su tasa mensual media de despidos de enero a agosto de 2026 fue del 1,76 %, frente al 1,14 % en los mismos meses de 2024. Cinco de esos ocho meses superaron el mes más alto de 2024 (1,5 %). La tasa bajó a 1,2 en julio y a 0,9 (preliminar) en agosto, así que es demasiado pronto para hablar de tendencia. Los trabajadores desplazados del sector de la información en 2023-25 se recolocaron en un 76,8 %, una tasa que según el BLS aumentó respecto a la encuesta anterior. Los despidos más recientes de 2026 todavía no figuran en ningún dato de recuperación.
Lo que no muestra: por qué se produjeron estos despidos. JOLTS no pregunta a los empleadores por la IA, y el DWS solo registra los tres motivos generales mencionados. Cualquier afirmación de que los despidos de un sector determinado son “despidos por IA” va más allá de lo que estos datos permiten sostener.
¿Qué ocupaciones combinan una recuperación débil con una alta exposición a la IA?
El sector es solo la mitad del panorama, porque es mucho más fácil cambiar de sector que de ocupación. El propio BLS señala que los trabajadores desplazados “no necesariamente fueron recolocados en los mismos sectores de los que fueron desplazados”. Por eso el segundo cruce se hace a nivel de ocupación. Agrupamos las 831 ocupaciones del archivo de exposición a la IA del BLS por grupo principal SOC para hacerlas coincidir con los grupos ocupacionales del DWS. Para cada grupo calculamos la proporción del empleo de 2025 en ocupaciones de exposición High o Very high y la variación de empleo proyectada del grupo para 2025-35.
Tabla 3. Recuperación tras el desplazamiento frente a exposición a la IA y perspectivas a 10 años, por grupo ocupacional (análisis de CEOtudent del BLS Displaced Workers Survey y de las categorías de exposición a la IA del BLS)
| Grupo ocupacional del empleo perdido | Desplazados, 2023-25 (miles) | Empleados ene. 2026 (%) | Desempleados ene. 2026 (%) | Empleo de 2025 con exposición a la IA High o Very high (%) | De ello, Very high (%) | Variación de empleo proyectada, 2025-35 (%) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Apoyo administrativo y de oficina | 316 | 63,9 | 29,5 | 95,9 | 88,4 | -4,0 |
| Ventas y actividades relacionadas | 211 | 77,3 | 9,0 | 99,8 | 66,3 | -1,4 |
| Dirección, negocios y operaciones financieras | 916 | 65,4 | 20,9 | 94,4 | 55,0 | +5,9 |
| Profesionales y afines | 629 | 65,1 | 20,4 | 86,1 | 34,8 | +5,3 |
| Servicios | 302 | 65,2 | 14,0 | 11,2 | 0,1 | +5,8 |
| Instalación, mantenimiento y reparación | 134 | 78,5 | no publicado | 13,0 | 0,0 | +5,4 |
| Producción | 352 | 65,2 | 13,0 | 10,3 | 0,3 | -0,4 |
| Construcción y extracción | 188 | 59,6 | 27,1 | 2,1 | 0,0 | +5,1 |
| Transporte y movimiento de materiales | 213 | 65,4 | 12,7 | 5,7 | 0,0 | +4,3 |
Notas: las proporciones de exposición y la variación proyectada son agregaciones de CEOtudent de las ocupaciones detalladas del archivo del BLS, ponderadas por empleo y asignadas a los grupos principales SOC (11 y 13; 15 a 29; 31 a 39; 41; 43; 47; 49; 51; 53). El DWS usa los grupos ocupacionales del Census, que siguen de cerca los grupos principales SOC, aunque no a la perfección. El BLS no publica valores cuando la base es inferior a 75.000. El -4,0 % del apoyo administrativo y de oficina coincide con la cifra del comunicado de proyecciones del BLS.
Esta tabla debe leerse teniendo presente la advertencia del propio BLS. Según el BLS, las tasas de recolocación por grupo ocupacional principal eran “poco diferentes entre sí en enero de 2026”. Las diferencias en la columna de empleados no son, en su mayoría, estadísticamente significativas. Con esa salvedad, hay una fila que destaca en todos los indicadores:
- Apoyo administrativo y de oficina tuvo la mayor proporción de desempleados entre los trabajadores desplazados (29,5 %), la mayor proporción de exposición Very high (88,4 % del empleo) y la caída proyectada más pronunciada. El BLS proyecta que el grupo “perderá 752.100 empleos en la década 2025-35, la cifra más alta de cualquier grupo ocupacional principal”. Menciona como motivo la “integración continua de herramientas de automatización, incluidas las basadas en IA”. Es el único caso en que los datos de recuperación, los datos de exposición y la propia proyección del BLS apuntan en la misma dirección.
- Una alta exposición no implica declive. Las ocupaciones de dirección, negocios y finanzas tienen un 94,4 % de exposición High o Very high y, aun así, el BLS proyecta que crecerán un 5,9 %, muy por encima de la media del 3,5 % del conjunto de ocupaciones. Las ventas están casi totalmente expuestas y aun así registraron la segunda tasa de recolocación más alta (77,3 %). La exposición mide qué parte del trabajo podría tocar la IA. No dice si el resultado será menos personas o personas más productivas.
- Una baja exposición no implica seguridad. Los trabajadores de la construcción y la extracción casi no están expuestos a la IA y, sin embargo, el 27,1 % de los trabajadores desplazados de ese grupo estaba desempleado en enero de 2026. El trabajo físico protege frente a un riesgo. No protege frente al ciclo económico.
¿Qué dice el archivo de exposición a la IA sobre la próxima década?
Agrupar las 831 ocupaciones por categoría de exposición ofrece un panorama que contradice el relato popular de que “los empleos expuestos desaparecen”.
Tabla 4. Proyecciones 2025-35 por categoría de exposición relativa a la IA (análisis de CEOtudent del archivo de categorías de exposición a la IA del BLS)
| Exposición relativa a la IA | Ocupaciones | Empleo 2025 (millones) | Proporción del empleo | Variación proyectada, 2025-35 | Ocupaciones con caída proyectada | Mediana de los salarios medianos de las ocupaciones |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Low | 213 | 30,3 | 17,8 % | +2,5 % | 76 | 49.120 $ |
| Moderate | 206 | 44,7 | 26,2 % | +6,2 % | 50 | 52.760 $ |
| High | 206 | 42,1 | 24,8 % | +3,1 % | 39 | 73.985 $ |
| Very high | 206 | 53,2 | 31,3 % | +2,0 % | 58 | 78.105 $ |
| Total | 831 | 170,3 | 100 % | +3,5 % | 223 |
Nota: el BLS proyecta que el empleo total pasará de 170,3 millones a 176,2 millones (+3,5 %), frente a un crecimiento del 10,9 % en 2015-25.
Las ocupaciones de exposición Very high son las que menos crecerán según las proyecciones, pero aun así crecen (+2,0 %). De las 206 ocupaciones Very high, se proyecta que 139 crezcan, 58 disminuyan y 9 se mantengan estables. La diferencia está dentro de la categoría, no entre categorías. Entre las ocupaciones de exposición Very high, las perdedoras y ganadoras proyectadas son estas (cifras del BLS, empleo en miles):
Tabla 5. Misma exposición, perspectivas opuestas: ocupaciones seleccionadas de exposición Very high (datos verificados del BLS)
| Mayor caída proyectada (en número) | Variación 2025-35 | Mayor crecimiento proyectado (en número) | Variación 2025-35 |
|---|---|---|---|
| Oficinistas generales | -156,2 (-6,0 %) | Desarrolladores de software | +174,7 (+10,2 %) |
| Representantes de atención al cliente | -141,8 (-5,3 %) | Analistas de gestión | +109,2 (+10,1 %) |
| Secretarios y asistentes administrativos (excepto jurídicos, médicos y de dirección) | -114,1 (-6,0 %) | Gerentes de informática y sistemas de información | +108,1 (+15,8 %) |
| Auxiliares de teneduría de libros, contabilidad y auditoría | -85,6 (-5,6 %) | Científicos de datos | +95,4 (+34,6 %) |
| Operadores de introducción de datos | -33,6 (-25,5 %) | Gerentes financieros | +84,9 (+9,7 %) |
| Auxiliares de nóminas y control horario | -25,4 (-15,9 %) | Contadores y auditores | +79,4 (+5,0 %) |
Fuente: BLS, AI exposure categories and 2025-35 employment projections (xlsx).
El lado que se reduce está formado sobre todo por puestos que mueven información a través de un proceso fijo. El lado que crece está formado sobre todo por puestos que diseñan el proceso, lo construyen o responden de sus resultados. Los auxiliares de teneduría de libros se reducen mientras los contadores y auditores crecen, aunque ambos están clasificados con exposición Very high. Es el mismo desplazamiento que describimos en nuestro análisis de lo que se acumula y lo que se deprecia en el capital profesional.
Las advertencias en las que insiste el BLS
La página metodológica del BLS enumera límites que deberían acompañar cualquier uso de este archivo. Una categoría de exposición “no es una previsión de crecimiento o caída del empleo” y “no es una estimación de sustitución de trabajadores”. “No distingue entre los efectos de la IA por automatización y por aumento de capacidades”. Es relativa a otras ocupaciones, no absoluta. Las fuentes teóricas en que se basa “conciben las capacidades de la IA como las disponibles a más tardar a mediados de 2023”, la mayoría de las fuentes se centran en modelos de lenguaje y dejan fuera la generación de imágenes y vídeo, y las fuentes basadas en el uso observado “pueden inclinarse hacia los primeros adoptantes”. Conviene tratar las categorías como un mapa de dónde toca la IA el trabajo, no como una lista de empleos a punto de desaparecer.
¿Cómo puedes puntuar la resiliencia de tu propio puesto?
Los datos apuntan a un cambio práctico de enfoque. En lugar de preguntar si la IA se quedará con el empleo, puntúa el puesto por separado en riesgo de recorte, riesgo de recolocación y demanda a largo plazo. Después, concentra el esfuerzo donde la puntuación sea más baja. La tabla de puntuación siguiente es un marco editorial de CEOtudent. Es una forma estructurada de leer los datos públicos anteriores, no un modelo predictivo validado.
La tabla de resiliencia del puesto (marco editorial de CEOtudent)
Puntúa cada señal con 0, 1 o 2. Usa las tablas anteriores y las fuentes gratuitas del BLS que aparecen al final.
| # | Señal | 0 puntos | 1 punto | 2 puntos | Dónde consultarlo |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Frecuencia de recortes del sector | Tasa mensual media de despidos superior al 1,5 % o con un aumento de más de 0,2 pts interanual | 0,8 % a 1,5 %, estable | Inferior al 0,8 %, estable | JOLTS, tabla 2 |
| 2 | Capacidad de recontratación del sector | Contrataciones por despido inferiores a 2,5 | 2,5 a 3,5 | Superiores a 3,5 | JOLTS, tabla 2 |
| 3 | Historial de recolocación de la ocupación | Proporción de desempleados entre desplazados superior al 25 % | 15 % a 25 % | Inferior al 15 % | DWS, tabla 3 |
| 4 | Demanda a diez años de tu ocupación exacta | Caída proyectada | 0 % a 3,5 % (igual o inferior a la media) | Superior al 3,5 % | Archivo de proyecciones del BLS |
| 5 | Dirección de la exposición | Exposición High o Very high y el trabajo consiste sobre todo en mover información a través de un proceso fijo | Mixta | Exposición baja, o exposición High pero eres responsable del criterio, el diseño o los resultados | Archivo de exposición del BLS más tu propia auditoría de tareas |
| 6 | Portabilidad | Habilidades y red ligadas a un solo empleador o un solo sector | Transferibles dentro de un mismo sector | Demostradas en dos o más sectores o como independiente | Tu propia trayectoria |
Cómo interpretar el total (0 a 12):
- 9 a 12: Acumular. Tu principal riesgo es la complacencia. Mantén el hábito del estudiante: una nueva habilidad adyacente al año, y mantén tu red activa fuera de tu empleador.
- 5 a 8: Cubrirse. Corrige primero la señal con menor puntuación. Si la debilidad está en la señal 1 o 2 (sector), el movimiento más barato suele ser la misma ocupación en otro sector. Si está en la señal 4 o 5 (ocupación), desplázate hacia las partes de tu campo que crecen, siguiendo el patrón de auxiliar de teneduría de libros a contador de la tabla 5.
- 0 a 4: Reconstruir ya, mientras tienes empleo. Los datos de ingresos del DWS son el argumento: solo la mitad aproximadamente de los recolocados a tiempo completo igualó su salario anterior. Moverse antes de un despido suele ser más barato que hacerlo después. Para una forma estructurada de mantener opciones abiertas, consulta la opcionalidad como estrategia de carrera.
Tres reglas de decisión respaldadas por los datos:
- No confundas un empleador estable con una carrera resiliente. Los sectores de baja rotación de la tabla 2 (finanzas y seguros, administración pública, educación privada) tuvieron algunos de los peores resultados de recolocación. Si trabajas en uno de ellos, el enfoque del CEO es desarrollar deliberadamente habilidades que valore el mercado externo: certificaciones, trabajos de portafolio, redes externas.
- Dentro de un campo expuesto, acércate a la decisión. En cada familia de exposición Very high de la tabla 5, el crecimiento proyectado está en los puestos que asumen el criterio, como analistas, gerentes y auditores, más que en los que procesan los insumos. Nuestro análisis de los mandos intermedios después de la IA aplica la misma lógica dentro de la dirección.
- Empieza antes si tienes más de 55 años. Los trabajadores de 55 a 64 años se recolocaron a una tasa 15,6 puntos inferior a la de los de 25 a 54 años, y los de 65 años o más, en un 38,6 %. Las personas de los grupos de mayor edad son las que más ganan al desarrollar su portabilidad mientras siguen empleadas.
Lo que este análisis no puede decirte
Los datos tienen límites, y estos forman parte del razonamiento, no de la letra pequeña. Todo lo aquí expuesto son datos de EE. UU. Los mercados laborales de Europa y de otros lugares tienen normas de despido y redes de protección distintas, por lo que los niveles no serán trasladables aunque los patrones puedan serlo. El DWS describe a personas desplazadas hasta diciembre de 2025 y encuestadas en enero de 2026. Todavía no puede mostrar cómo se resolverán los despidos de 2026 en el sector de la información. Las cifras de JOLTS se revisan, y el valor de agosto de 2026 es preliminar. Los cruces de las tablas 2 y 3 comparan grupos, no individuos, por lo que muestran asociaciones que podría explicar un factor de confusión (por ejemplo, la composición por edades de cada sector). Ninguno de los conjuntos de datos utilizados identifica la IA como causa de algún despido. Para la vertiente de nivel inicial de este mismo mercado, donde la presión se manifiesta como menos vacantes junior en lugar de despidos, consulta la compresión del empleo junior.
Preguntas frecuentes
¿Qué empleos son más resilientes ante los despidos según los datos?
Ninguna ocupación está a prueba de despidos. La atención sanitaria y asistencia social obtiene los mejores resultados en la combinación medida aquí: una tasa de despidos baja (0,69 % mensual de media en 2023-25), el mayor número de contrataciones por despido entre los sectores cruzados (4,5) y una tasa de recolocación del 77,1 % para los trabajadores desplazados. El BLS también proyecta que las ocupaciones de apoyo sanitario y de profesionales sanitarios serán los grupos de crecimiento más rápido hasta 2035.
¿Son los empleos expuestos a la IA los que más se recortan?
Los datos públicos no pueden responderlo directamente, porque ni JOLTS ni el Displaced Workers Survey registran la IA como motivo de pérdida de empleo. Lo que sí muestran es que el apoyo administrativo y de oficina, el grupo principal más expuesto, tuvo la mayor proporción de desempleados entre los trabajadores desplazados y la caída proyectada más pronunciada. Al mismo tiempo, se proyecta que las ocupaciones de dirección, negocios y finanzas, muy expuestas, crezcan por encima de la media.
¿Aumentaron los despidos en 2026?
No en el conjunto de la economía. La tasa mensual media de despidos del empleo total no agrícola fue del 1,07 % de enero a agosto de 2026, frente al 1,09 % en los mismos meses de 2025 y al 1,02 % en 2024. La información es la excepción: su tasa promedió un 1,76 % en esos meses, frente al 1,14 % en 2024, aunque julio y agosto fueron más bajos.
¿Cuánto se tarda en encontrar trabajo después de un despido?
El Displaced Workers Survey ofrece una instantánea de la situación, no una duración. De los trabajadores con larga antigüedad desplazados entre 2023 y 2025, el 66,1 % tenía empleo en enero de 2026, el 18,3 % estaba desempleado y el 15,7 % había salido de la población activa. A los trabajadores de 25 a 54 años les fue mejor (72,9 % recolocados).
¿Una calificación de exposición a la IA High o Very high del BLS significa que un empleo va a desaparecer?
No. El BLS afirma que una categoría de exposición no es una previsión de caída del empleo ni una estimación de sustitución de trabajadores. De las 206 ocupaciones de exposición Very high, se proyecta que 139 crezcan entre 2025 y 2035. Usa la calificación para ver qué tareas tuyas toca la IA y después comprueba si se proyecta que tu ocupación concreta crezca. Para las habilidades que piden hoy los empleadores, consulta nuestro análisis de las habilidades más demandadas.
Fuentes
- U.S. Bureau of Labor Statistics, Job Openings and Labor Turnover Survey (JOLTS), tasa de despidos y ceses y tasa de contrataciones por sector, sin desestacionalizar, mensual, enero de 2023 a agosto de 2026 (agosto de 2026 preliminar), obtenido a través de la BLS Public Data API, octubre de 2026.
- U.S. Bureau of Labor Statistics, “Worker Displacement: 2023-2025”, comunicado USDL-26-1423, 27 de agosto de 2026.
- U.S. Bureau of Labor Statistics, Displaced Workers Survey, tablas 4, 5 y 7 (trabajadores desplazados con larga antigüedad por sector y ocupación del empleo perdido, e ingresos de los recolocados), suplemento de enero de 2026 de la Current Population Survey.
- U.S. Bureau of Labor Statistics, “AI exposure categories and 2025-35 employment projections”, archivo de datos del programa Employment Projections, 2026.
- U.S. Bureau of Labor Statistics, “Artificial Intelligence (AI) exposure categories”, página de metodología y limitaciones del programa Employment Projections, 27 de agosto de 2026.
- U.S. Bureau of Labor Statistics, “Employment Projections – 2025-2035”, comunicado USDL-26-1422, 27 de agosto de 2026.
Este contenido fue recopilado con el apoyo de la IA tras una investigación exhaustiva, y luego redactado y preparado para su publicación por el equipo editorial de CEOtudent.
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