La inteligencia artificial ya no es una promesa a futuro. Está transformando la manera en que trabajamos hoy: redacta textos, analiza datos, genera código, resume documentos y resuelve en segundos tareas que antes podían ocupar buena parte de la jornada de un empleado. Para las empresas, esto representa una oportunidad evidente de aumentar la productividad y automatizar procesos.

Pero esta transformación también plantea una pregunta menos inmediata: si la IA comienza a realizar buena parte del trabajo que tradicionalmente hacían los perfiles junior, ¿cómo adquirirán experiencia los profesionales que deberán convertirse en seniors en algunos años?

Los primeros efectos ya comienzan a observarse

Un estudio del Stanford Digital Economy Lab analizó datos de empleo en Estados Unidos para entender cómo la expansión de la inteligencia artificial generativa está afectando al mercado laboral.

Los investigadores encontraron una diferencia particularmente marcada entre los trabajadores más jóvenes. En las ocupaciones con mayor exposición a la IA, el empleo de personas de entre 22 y 25 años se encuentra aproximadamente 19% por debajo de donde estaría si hubiera seguido la trayectoria de ocupaciones menos expuestas a esta tecnología.

El estudio no concluye que la IA esté provocando una eliminación generalizada de empleos. De hecho, los investigadores señalan que gran parte del ajuste observado entre los trabajadores jóvenes parece venir de una menor contratación, más que de despidos masivos.

Y esa diferencia es importante.

Si las empresas necesitan menos personas para realizar ciertas tareas iniciales, es posible que simplemente abran menos posiciones de entrada. El problema es que esos puestos tradicionalmente han sido también el primer escalón de una carrera profesional.

Ser junior nunca fue solamente hacer tareas sencillas

El trabajo junior puede incluir actividades que hoy parecen especialmente fáciles de automatizar: preparar un primer análisis, organizar información, investigar antecedentes, elaborar una presentación o escribir una primera versión de un documento.

Sin embargo, mientras realiza esas tareas, una persona también está aprendiendo algo mucho más difícil de automatizar: cómo funciona realmente su profesión.

Aprende observando a colegas con más experiencia, recibiendo retroalimentación, equivocándose, entendiendo a los clientes y enfrentándose poco a poco a problemas más complejos.

Stanford distingue precisamente entre el conocimiento codificado, que puede encontrarse en libros, manuales, documentos o bases de datos, y el conocimiento tácito, que se desarrolla a través de la experiencia. Los resultados sugieren que la IA generativa puede sustituir con mayor facilidad tareas relacionadas con el primero.

Un profesional senior, sin embargo, no es simplemente alguien que conoce más información. Su valor suele estar en saber qué decisión tomar, qué preguntar, cuándo desconfiar de una respuesta y cómo actuar cuando el problema no tiene una solución evidente.

Eso se aprende trabajando.

Automatizar tareas sin eliminar el aprendizaje

El reto para las empresas no debería ser elegir entre contratar talento joven o utilizar inteligencia artificial. La oportunidad está en diseñar una forma de trabajo donde ambos puedan complementarse.

Si una herramienta puede hacer en minutos una tarea que antes requería varias horas, el empleado junior puede dedicar ese tiempo a actividades de mayor valor: analizar los resultados, participar en reuniones, acompañar procesos de decisión o trabajar más cerca de profesionales experimentados.

Pero eso requiere intención.

No basta con entregar una herramienta de IA y esperar que las nuevas generaciones aprendan por sí mismas. Las organizaciones tendrán que pensar más seriamente en mentorías, capacitación, supervisión y rutas de crecimiento que permitan desarrollar las habilidades que antes se adquirían naturalmente a través de las tareas de entrada.

La productividad de hoy también debe construir el talento de mañana

La inteligencia artificial puede permitir que equipos más pequeños produzcan más y que profesionales jóvenes accedan antes a herramientas y capacidades que antes requerían años de experiencia. Esa es una enorme oportunidad.

Pero medir únicamente cuántas horas o puestos podemos ahorrar puede dejarnos con una visión demasiado corta.

Las empresas también necesitan preguntarse qué conocimientos quieren conservar dentro de la organización, cómo se transmitirán y dónde adquirirán experiencia quienes apenas comienzan su carrera.

Porque utilizar IA para hacer el trabajo junior puede ser eficiente hoy. El verdadero desafío será asegurarnos de que, mientras aprovechamos esa eficiencia, sigamos formando a los seniors que necesitaremos mañana.

• Fuente: Stanford Digital Economy Lab, Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. https://digitaleconomy.stanford.edu/news/canariesaug26/