La IA está cambiando cómo se empieza una carrera antes de acabar con los empleos

La evidencia más sólida disponible no demuestra que la inteligencia artificial ya haya provocado un desempleo masivo en el conjunto de la economía. Sí apunta, en cambio, a una disrupción más concreta: los trabajadores jóvenes y quienes buscan su primer empleo afrontan una presión creciente en ocupaciones donde la IA puede ejecutar tareas rutinarias y codificables, mientras que los profesionales con experiencia conservan ventajas en criterio, supervisión, relación con clientes, control de calidad y responsabilidad sobre las decisiones.

La diferencia es importante. La IA puede transformar la vía de entrada a una profesión mucho antes de hacer desaparecer la profesión en sí. Una empresa puede reducir la contratación júnior utilizando sistemas de IA para preparar primeros borradores, investigar, realizar análisis básicos, redactar documentación o responder consultas habituales, aunque no anuncie una ola de despidos.

Corea del Sur ofrece la señal de alerta más clara

Un análisis vinculado al Banco de Corea indica que el empleo entre los surcoreanos de 15 a 29 años cayó en 285.000 puestos entre junio de 2022 y junio de 2026. De esa pérdida, 268.000 empleos —el 94 %— se concentraron en industrias clasificadas como muy expuestas a la IA. Los descensos más pronunciados se registraron en servicios de información, edición y publicación, programación informática y servicios de sistemas, así como en servicios profesionales.

Durante el mismo periodo, el empleo entre los trabajadores de alrededor de 50 años aumentó en unos 230.000 puestos, según la cobertura del análisis del Banco de Corea. El contraste es compatible con un cambio en la escalera profesional: las empresas podrían estar reduciendo el trabajo de entrada que la IA puede apoyar o automatizar, mientras siguen valorando a profesionales capaces de interpretar resultados, gestionar excepciones y asumir la responsabilidad de las decisiones. Sin embargo, el patrón por edades no demuestra por sí solo que la IA haya causado todo el cambio; también pueden haber influido la demografía, la demanda general y las decisiones de contratación empresarial.

Por eso, las cifras surcoreanas deben leerse como una advertencia sobre dónde se concentra la disrupción, no como una prueba de que cada puesto perdido por un joven haya desaparecido por culpa de ChatGPT u otro sistema de IA. La medición del Banco de Corea identifica industrias y ocupaciones con una elevada exposición técnica a la IA. La exposición señala dónde resulta más viable la transformación; no equivale a una sustitución laboral confirmada.

Por qué los titulados universitarios y los profesionales júnior pueden estar especialmente expuestos

Tener un título universitario no es una protección automática frente a la IA generativa. Muchos graduados comienzan su trayectoria en puestos de oficina vinculados con la tecnología, los servicios profesionales, la investigación, el análisis, la edición y la administración: áreas amplias en las que la IA ya puede asumir una parte del trabajo.

Tradicionalmente, estos puestos cumplían una doble función. Generaban resultados útiles y, al mismo tiempo, formaban a los empleados para asumir responsabilidades más complejas. Cuando la IA se encarga de la parte sencilla, los empleadores pueden elevar el listón de entrada en lugar de eliminar de inmediato toda la ocupación. Un analista júnior puede tener que revisar un trabajo generado por IA en vez de preparar cada primer borrador; un programador recién incorporado puede necesitar validar e integrar código generado en lugar de escribir desde cero todo el código repetitivo.

Esto puede mejorar la productividad de los equipos consolidados, pero crea un cuello de botella para quienes intentan entrar en el sector. Si se contrata a menos perfiles júnior, menos trabajadores acumularán la experiencia necesaria para convertirse en especialistas sénior, responsables de equipo o asesores de confianza.

Goldman Sachs observa una presión parecida en las economías desarrolladas

La investigación de Goldman Sachs señala que las industrias más expuestas a la automatización mediante IA han registrado, en general, un crecimiento más débil de las ofertas de empleo desde la segunda mitad de 2022. La relación se ha observado especialmente en varias economías avanzadas, entre ellas Estados Unidos, Alemania y Australia.

Las comparaciones por sectores son más llamativas en los centros de atención telefónica. Según la cobertura de la investigación, el empleo se encuentra aproximadamente un 39 % por debajo de su tendencia histórica en Estados Unidos, un 33 % en Canadá y un 27 % en Alemania. Entre otras áreas expuestas aparecen la edición de software, la consultoría de gestión y la publicidad. Estas comparaciones describen una brecha frente a una tendencia anterior; no demuestran que la IA sea la única causa del descenso.

La conclusión general de Goldman Sachs es más prudente que una predicción de sustitución inmediata en toda la economía. El impacto visible sigue concentrado en determinadas industrias y grupos de trabajadores. Los empleados que están empezando son vulnerables porque las tareas que reciben suelen estar más estandarizadas, ser más fáciles de medir y resultar más sencillas de automatizar o acelerar.

La adopción de IA también es significativa, pero todavía incompleta. Las estimaciones citadas en la cobertura de Goldman Sachs sitúan la adopción en las principales economías desarrolladas entre el 15 % y el 20 %, mientras que otra medición —la de empresas estadounidenses que utilizan IA de forma habitual en su producción— la situaba en torno al 9 %. La diferencia muestra por qué las estadísticas de adopción deben interpretarse con cuidado: una encuesta puede medir experimentación, uso ocasional por parte de empleados o despliegue sostenido en procesos productivos.

Automatización y apoyo a los trabajadores producen efectos distintos

El efecto sobre el empleo depende en parte de si las empresas utilizan la IA para sustituir trabajo humano o para aumentar la productividad de sus empleados.

Automatización significa que se necesita menos trabajo humano para realizar una tarea. Algunos ejemplos son responder consultas habituales de clientes, elaborar resúmenes rutinarios, generar código repetitivo o preparar un primer documento. La automatización puede reducir la contratación júnior incluso cuando ningún empleado actual es despedido formalmente.

Aumento de capacidades significa que la IA permite a una persona producir más, pero el trabajador conserva la responsabilidad sobre el criterio, la verificación, las excepciones, las relaciones y las decisiones. Esto puede elevar el valor de los profesionales experimentados, aunque también puede aumentar la cantidad de resultados que se espera de cada empleado. En ese escenario, una persona que utiliza IA puede realizar tareas que antes ocupaban varias horas de trabajo júnior.

Ambos procesos pueden convivir en una misma empresa. La IA puede eliminar ciertas tareas rutinarias, mejorar la productividad de los empleados sénior y crear demanda de profesionales capaces de diseñar procesos, revisar resultados y gestionar riesgos. Por eso, las cifras generales de empleo pueden mantenerse relativamente estables mientras se vuelve más difícil acceder al primer trabajo.

El riesgo central es el desgaste de la escalera profesional

La pregunta más importante a largo plazo no es simplemente si la IA elimina el nombre de un puesto. Es si elimina las primeras tareas mediante las cuales una persona aprende una profesión.

Una trayectoria profesional saludable suele llevar al empleado desde un trabajo repetible y supervisado hacia responsabilidades que exigen contexto, criterio y capacidad de responder por los resultados. Si la IA absorbe una parte excesiva de ese trabajo inicial, las empresas pueden conservar a sus profesionales sénior y contratar a menos principiantes. A corto plazo, el resultado puede ser una mayor eficiencia. A largo plazo, podría reducirse la cantera de trabajadores con experiencia.

Este riesgo también explica por qué un efecto aparentemente pequeño en el mercado laboral agregado puede ser importante para los jóvenes. Un cambio moderado en el empleo total puede ocultar una transformación mucho más profunda en quién consigue ser contratado, quién recibe formación en el puesto y quién tiene la oportunidad de progresar.

Qué demuestra la evidencia —y qué no demuestra—

La investigación disponible permite extraer cuatro conclusiones prudentes:

• La presión laboral relacionada con la IA está apareciendo primero en determinadas industrias muy expuestas, no en todas las ocupaciones al mismo tiempo.
• Los trabajadores jóvenes y quienes ocupan puestos de entrada son especialmente vulnerables porque la IA puede ejecutar o acelerar muchas tareas rutinarias que históricamente servían como puerta de entrada a las carreras profesionales de oficina.
• Los profesionales con experiencia pueden beneficiarse cuando su valor depende de la supervisión, la confianza del cliente, el criterio complejo y la responsabilidad sobre los resultados.
• La evidencia todavía no demuestra que la sustitución masiva sea inevitable. Los resultados dependerán también de las ganancias de productividad, la aparición de nuevos productos y servicios, la demanda laboral, la regulación y de si las empresas utilizan la IA para ampliar su producción o principalmente para reducir personal.

La conclusión práctica para empresas y responsables públicos es que no basta con vigilar el número total de empleos. La contratación júnior, las prácticas y programas de aprendizaje, la movilidad interna, el rediseño de tareas, las tasas de promoción y el acceso a una formación útil pueden revelar la disrupción antes que las cifras generales de desempleo.

Por ahora, la IA está cambiando de forma más visible cómo se entra en una carrera profesional que eliminando carreras enteras. Las empresas y los gobiernos mejor preparados para esta transición serán aquellos que utilicen la tecnología para mejorar el trabajo sin desmantelar el camino humano mediante el cual se construye la experiencia.