Hay una realidad sobre la inteligencia artificial que cada vez más se repite en titulares y que está sucediendo activamente en empresas alrededor del mundo, y es que la IA está reconfigurando la puerta de entrada laboral para los jóvenes, por no decir que en ocasiones se las está cerrando.
Un análisis de la Universidad de Stanford señala que entre los trabajadores de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA generativa, el empleo ha caído 16% en términos relativos desde la adopción generalizada de estas herramientas, sobre todo donde la tecnología automatiza en lugar de complementar el trabajo humano, con un efecto desproporcionado frente a trabajadores con más experiencia en esas mismas ocupaciones.
Rishi Sunak, exprimer ministro británico y hoy asesor de empresas tecnológicas, ha reconocido públicamente que la preocupación de los jóvenes que buscan su primer empleo es justificada: según declaró, directivos empresariales le han admitido en privado que la contratación de perfiles de entrada se está estancando por la tecnología.
Basta recordar nuestro primer trabajo para entender la lógica que está en juego. Muchos empezamos ordenando información, haciendo presentaciones, revisando documentos, actualizando bases de datos. No eran las tareas que construirían nuestra carrera, pero sí el lugar desde el que aprendimos cómo funciona una organización. Y son exactamente esas tareas las que la IA hace cada vez mejor. Ahí aparece una decisión que, desde la productividad inmediata, parece lógica: si una herramienta hace en minutos lo que antes tomaba horas a un analista junior, ¿para qué contratarlo?
El problema es que el puesto de entrada producía algo más que esas tareas: experiencia, criterio, transmisión de conocimiento y una cantera de talento que alimentaba a los futuros mandos medios y directivos. Una empresa que elimina puestos junior puede resolver un problema de productividad hoy mientras genera otros que solo serán visibles a mediano o largo plazo.
México tiene una adopción de IA heterogénea: según KPMG, la proporción de organizaciones mexicanas en fase de adopción activa pasó de 17% a 26% en un trimestre, aunque el dato corresponde sobre todo a empresas grandes y no representa al tejido de pymes que domina el país. Aún así, hay señales de alerta: un estudio citado por El Economista indica que 64% de las empresas en México prevé reducir la contratación de perfiles junior por el desplazamiento de funciones iniciales hacia la IA. Es una expectativa, no una medición de puestos ya desaparecidos, pero vuelve relevante preguntarse qué ocurrirá si se materializa.
Y antes de asumir que automatizar el trabajo de entrada equivale simplemente a ganar eficiencia, conviene hacerse algunas preguntas. ¿Quién reemplaza a quién cuando la puerta de entrada esté prácticamente cerrada para los futuros sucesores? Una persona que hoy entra como analista puede convertirse, en cinco, ocho o diez años, en quien conoce el negocio, dirige un equipo o toma decisiones críticas, pero esa trayectoria requiere tiempo, exposición a problemas reales y acompañamiento.
Si una organización deja de incorporar talento al inicio de esa cadena, ¿quién ocupará estas posiciones cuando quienes hoy las tienen se vayan? El problema puede tardar años en aparecer, pero cuando una posición crítica quede vacante ya será tarde para formar desde cero a quien debería ocuparla.
Si ya no hay jóvenes aprendiendo al lado del talento medio cómo se toman decisiones cuando la información es incompleta, cómo se maneja una relación complicada con un cliente, qué errores ya cometió la organización o por qué un proceso funciona así aunque nadie recuerde cuándo se decidió, ¿a quién se le transmitirá ese conocimiento que no está en ningún manual? Una empresa puede documentar procesos y tener herramientas de IA capaces de recuperar información, pero eso no sustituye la experiencia que se transmite al trabajar junto a alguien que lleva años haciendo ese trabajo.
Al dejar fuera a los jóvenes, las empresas también cierran uno de los espacios donde se forma la próxima generación que tendrá que aprender a usar la IA dentro de la organización: identificar dónde aporta valor, cómo integrarla en un proceso, cuándo cuestionar sus resultados. Ese aprendizaje rara vez ocurre en abstracto; se construye mientras las personas trabajan, experimentan y se equivocan.
La pérdida ya empieza a sentirse en la operación cotidiana. Un análisis de Fast Company muestra que en empresas que redujeron la contratación de perfiles de entrada, tareas que antes hacían los junior —escribir y probar código, corregir errores, contribuir a proyectos— terminaron absorbidas por trabajadores de mayor experiencia. La IA acelera parte de ese trabajo, pero las tareas de diseño, revisión y relación con otras áreas siguen requiriendo personas, y el resultado es una organización aparentemente más eficiente pero más cargada en su parte media.
Todas estas preguntas esconden una que ninguna empresa debería dejar de lado: ¿quién va a sostener la organización dentro de diez años si hoy se está comprometiendo el talento de mañana? Durante décadas, las tareas de entrada fueron una infraestructura de aprendizaje. Si la IA puede asumir buena parte de ellas, el desafío no es eliminarlas sino rediseñar la puerta de entrada para crear nuevas funciones desde las cuales los junior sigan aprendiendo. En México, donde esta transición apenas comienza, las organizaciones todavía tienen la oportunidad de anticiparse, porque la IA puede ayudar a ahorrar recursos hoy, pero el reto es que ese ahorro no comprometa la capacidad de crecer mañana.