Durante mucho tiempo, el acuerdo para una amplia gama de carreras fue bastante sencillo. Los trabajadores de nivel inicial realizaban tareas rutinarias a cambio de mentoría, desarrollo de habilidades y un camino claro hacia la especialización.
El acuerdo significaba que los empleadores tenían mano de obra asequible, mientras que los empleados recibían formación y una trayectoria profesional clara. Ambos bandos se beneficiaron.
Pero ahora ese trato se está viniendo abajo. La IA está automatizando el trabajo pesado: las tareas repetitivas, aburridas pero esenciales que los juniors solían hacer y aprender.
Y las consecuencias afectan a ambos extremos de la fuerza laboral. Los jóvenes trabajadores no pueden encontrar un punto de apoyo. Los trabajadores veteranos están viendo cómo se agota la cartera de talento.
Por ejemplo, un estudio sugiere que entre finales de 2022 y julio de 2025, el empleo de nivel inicial en Estados Unidos en campos expuestos a IA como el desarrollo de software y la atención al cliente disminuyó aproximadamente un 20%. El empleo para trabajadores mayores en los mismos sectores creció.
Y ese patrón tiene sentido. Actualmente, la IA destaca en tareas administrativas, como la introducción o archivo de datos. Pero le cuesta con matices, juicio y muchas otras habilidades que son difíciles de codificar.
Así que la experiencia y la acumulación de esas habilidades se convierten en un amortiguador contra el desplazamiento de la IA. Sin embargo, si los trabajadores de nivel inicial nunca tienen la oportunidad de construir esa experiencia, la margen nunca se forma.
Esto también importa para las organizaciones. Investigadores que usaron una enorme cantidad de datos sobre el trabajo en Estados Unidos describieron cómo se desarrollan las habilidades profesionales con el tiempo, comparando las trayectorias profesionales con la estructura de un árbol.
Las habilidades generales (comunicación, pensamiento crítico, resolución de problemas) forman el tronco, y luego las habilidades especializadas se ramifican a partir de ahí.
Su hallazgo clave fue que las primas salariales por habilidades especializadas dependen casi por completo de contar con esas sólidas habilidades fundamentales generales. Las capacidades de comunicación y pensamiento crítico no son extras opcionales: son lo que hace que las habilidades avanzadas sean valiosas.
Los investigadores también descubrieron que los trabajadores que carecen de acceso a habilidades fundamentales pueden quedar atrapados en trayectorias profesionales con movilidad social limitada: lo que llaman “atrapamiento de habilidades”. Esta estructura se ha vuelto más pronunciada en las dos últimas décadas, creando lo que los investigadores describieron como “barreras para la movilidad laboral ascendente”.
Pero si la IA está eliminando los puestos de nivel inicial donde se construyeron esas bases, ¿quién desarrolla la próxima generación de expertos? Si la IA puede hacer el trabajo junior mejor que los propios juniors, los trabajadores senior podrían dejar de delegar por completo.
Los investigadores llaman a esto un “déficit de formación”. El junior nunca aprende y la cadena se rompe.
Disrupción desigual
Pero la interrupción no afectará a todos por igual. Se afirmó, por ejemplo, que las mujeres enfrentan casi tres veces el riesgo de que sus empleos sean reemplazados por IA en comparación con los hombres.
Esto se debe a que las mujeres suelen tener más probabilidades de desempeñar cargos administrativos y administrativos, que están entre los más expuestos a la transformación impulsada por la IA. Y si la IA cierra las vías tradicionales hacia el trabajo cualificado, es poco probable que los efectos se distribuyan de manera uniforme.
¿Qué se puede hacer? Pues bien, que el antiguo acuerdo de vía entre trabajadores humanos junior y senior esté roto no significa que no se pueda construir uno nuevo.
Los jóvenes trabajadores ahora necesitan aprender qué es lo que la IA no puede reemplazar en términos de conocimiento, juicio y relaciones. Necesitan buscar (y recibir) roles que impliquen interacción humana, en lugar de solo tareas basadas en pantallas. Y si los empleos tradicionales de nivel inicial están desapareciendo, deben buscar programas estructurados que sigan ofreciendo un verdadero desarrollo de habilidades.
Los trabajadores mayores, por su parte, pueden aprender mucho de los más jóvenes sobre IA y tecnología. La idea de mentoría puede invertirse, con los juniors enseñando sobre nuevas herramientas, mientras que los seniors ofrecen orientación y enseñanza sobre matices y juicios.
Y los empleadores deben resistir la tentación de eliminar a personal junior. Deberían seguir delegando a ese personal, incluso cuando la IA pueda hacer el trabajo más rápido. Los puestos de nivel inicial pueden rediseñarse en lugar de eliminarse. Porque, en última instancia, si los juniors no reciben formación, no habrá nadie a quien entregarse.
Proteger la cartera de empleados cualificados y valiosos es lo que interesa a todos. Sí, algunas formas de experiencia importarán menos en la era de la IA, lo cual resulta desorientador para quienes invirtieron años en desarrollarlas.
Pero la experiencia no consiste necesariamente en almacenar información. También se trata de un juicio refinado aplicado a situaciones complejas. Y eso sigue siendo valioso.