La IA eleva el listón del primer empleo y obliga a replantear cómo se forma el talento júnior
La expansión de la inteligencia artificial está comenzando a transformar uno de los pilares tradicionales del mercado laboral: la manera en que los profesionales inician su carrera. Aunque los datos disponibles todavía no permiten afirmar que la IA esté provocando una desaparición generalizada de los puestos júnior, sí evidencian cambios en las funciones de estos profesionales y en las competencias que las empresas esperan de ellos desde el primer día.
- Los empleos de entrada más expuestos a la inteligencia artificial tienen hasta siete veces más probabilidades de exigir capacidades tradicionalmente vinculadas a profesionales sénior, según datos recientes del sector.
- El desafío para las empresas ya no consiste únicamente en automatizar tareas, sino también en rediseñar los procesos de aprendizaje y mentoring para asegurar el desarrollo del talento futuro.
Según datos recientes basados en el análisis de 2,4 millones de empleos de entrada en Estados Unidos, los puestos con mayor exposición a la inteligencia artificial presentan hasta siete veces más probabilidades de requerir habilidades tradicionalmente asociadas a perfiles sénior, como el criterio profesional, la creatividad, el liderazgo o la interacción personal.
Para Qaracter, consultora tecnológica especializada en transformación empresarial, esta tendencia apunta hacia una progresiva «seniorización del primer empleo»: los profesionales júnior siguen siendo necesarios, pero deben desarrollar antes competencias que tradicionalmente adquirían después de varios años de experiencia.
El primer empleo cambia, pero no desaparece
La evidencia disponible obliga, sin embargo, a evitar conclusiones definitivas. Un estudio reciente del Stanford Digital Economy Lab identifica que, en Estados Unidos, el empleo de trabajadores de entre 22 y 25 años en determinadas ocupaciones muy expuestas a la IA ha evolucionado peor que el de profesionales de mayor edad en esos mismos puestos. Los investigadores indican que el ajuste se concentra principalmente en una reducción de la contratación, aunque advierten de que los resultados no permiten atribuir sus causas exclusivamente a la inteligencia artificial.
La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) también destaca la necesidad de considerar otros factores. El deterioro de determinadas oportunidades laborales para los jóvenes comenzó antes de la expansión de la IA generativa y afecta especialmente a sectores como la tecnología, las finanzas y los servicios profesionales, que también han experimentado ajustes de contratación después de la pandemia, tipos de interés más elevados y una ralentización de la inversión.
En España tampoco se observa, por el momento, un desplome generalizado de la contratación juvenil. El Servicio Público de Empleo Estatal (SEPE) contabilizó 6,38 millones de contratos a menores de 30 años en 2025, un 4,93% más que el año anterior. No obstante, algunos segmentos presentan señales de mayor exigencia, con datos del mercado laboral que apuntan a una caída significativa de las ofertas tecnológicas que no requieren experiencia previa.
De producir el primer borrador a saber cuestionarlo
Uno de los cambios más relevantes puede estar produciéndose dentro de los propios puestos de trabajo. Actividades como la investigación inicial, la síntesis de documentos, la preparación de borradores, el reporting básico, la programación sencilla, las pruebas de software, la documentación o la atención de primer nivel son tareas en las que las herramientas de IA pueden asumir una parte cada vez mayor de la ejecución.
La Organización Internacional del Trabajo (OIT) señala que la inteligencia artificial generativa tendrá un impacto principalmente sobre las tareas que componen los empleos, más que sobre ocupaciones completas. Como consecuencia, el valor aportado por los profesionales se desplaza progresivamente desde la ejecución hacia capacidades como interpretar información, identificar errores, comprobar resultados, entender el negocio y tomar decisiones.
Enrique Galván, CEO de Qaracter, explica que el cambio fundamental no consiste en que los profesionales júnior dejen de ser necesarios, sino en que se modifica aquello por lo que aportan valor. Si una herramienta es capaz de elaborar un primer análisis o borrador, el profesional debe aprender antes a verificarlo, situarlo en su contexto y transformarlo en una decisión útil para la empresa.
La paradoja de la IA: automatiza tareas y acelera al júnior
La misma tecnología que permite automatizar determinadas funciones habitualmente desempeñadas por profesionales de entrada también puede contribuir a aumentar especialmente su productividad.
Una investigación del National Bureau of Economic Research, realizada con más de 5.000 agentes de atención al cliente, concluyó que la utilización de un asistente basado en inteligencia artificial generativa incrementó la productividad un 14% de media y hasta un 34% entre los trabajadores noveles o con menor rendimiento.
Por tanto, el desafío consiste en aprovechar la IA no solo como una herramienta de automatización, sino también como un recurso para facilitar el aprendizaje. Delegar una tarea en una solución tecnológica no equivale necesariamente a adquirir los conocimientos necesarios para realizarla.
Quién formará al sénior del futuro
Durante décadas, muchas tareas rutinarias han desempeñado una doble función en las organizaciones: contribuir a la producción del trabajo y servir como mecanismo de aprendizaje sobre el funcionamiento del negocio. Su automatización puede incrementar la productividad a corto plazo, pero también obliga a revisar cómo adquieren experiencia los profesionales.
Desde Qaracter consideran que las empresas deberán adaptar sus programas de incorporación de graduados, onboarding y mentoring para combinar el uso de inteligencia artificial con un mayor conocimiento del negocio, supervisión especializada, resolución de situaciones excepcionales y una asunción progresiva de responsabilidades.
Este reto resulta especialmente importante en los sectores de banca y seguros, donde el avance de la automatización convive con unas exigencias crecientes en materia de trazabilidad, gestión de riesgos, cumplimiento regulatorio y supervisión humana.
Galván concluye que, aunque los incrementos de productividad derivados de la IA serán relevantes, no deben convertirse en el único indicador para las empresas. Las organizaciones también necesitan evaluar si están desarrollando conocimiento, criterio profesional y trabajadores preparados para asumir responsabilidades mayores. Automatizar las tareas actuales sin replantear los procesos de aprendizaje podría generar problemas de talento en el futuro.
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