El primer escalón de la carrera profesional está cambiando

Durante generaciones, el camino hacia una carrera profesional siguió una lógica relativamente sencilla: estudiar, conseguir un primer empleo, adquirir experiencia y avanzar progresivamente hacia puestos de mayor responsabilidad.

Sin embargo, la expansión de la inteligencia artificial está alterando ese recorrido.

Hoy, herramientas capaces de redactar documentos, analizar información, desarrollar código informático, responder consultas y procesar grandes volúmenes de datos pueden realizar algunas de las tareas que históricamente desempeñaban los trabajadores más jóvenes.

La pregunta que comienza a preocupar a economistas, universidades y especialistas en empleo es tan simple como trascendental: si las empresas automatizan las tareas de nivel inicial, ¿dónde adquirirán experiencia los profesionales del futuro?

No se trata únicamente de determinar cuántos puestos de trabajo podrían desaparecer, sino de comprender cómo cambiará el proceso mediante el cual las nuevas generaciones ingresan al mercado laboral.

La advertencia de Stanford

Una investigación desarrollada por especialistas de la Universidad de Stanford, titulada Canaries in the Coal Mine, analizó los primeros efectos de la inteligencia artificial generativa sobre el empleo estadounidense.

Los investigadores encontraron que los trabajadores de entre 22 y 25 años empleados en ocupaciones especialmente expuestas a la inteligencia artificial habían experimentado un deterioro relativo de sus oportunidades laborales.

En una actualización de agosto de 2026, el empleo de ese grupo se situaba aproximadamente un 19% por debajo de la evolución observada entre trabajadores jóvenes de ocupaciones menos expuestas a la tecnología.

Es importante interpretar correctamente este resultado: no significa que el 19% de los jóvenes haya perdido su empleo por culpa de la inteligencia artificial. Se trata de una diferencia relativa entre grupos de ocupaciones, y no de una tasa general de desempleo juvenil.

La investigación tampoco demuestra que todas las empresas estén sustituyendo masivamente trabajadores por sistemas automatizados.

Lo que sí identifica es una señal de alerta: los trabajadores que recién comienzan sus carreras podrían enfrentar dificultades particulares en determinadas profesiones.

¿Por qué los jóvenes podrían ser los más afectados?

La explicación está relacionada con la naturaleza de las tareas que suelen asignarse a los empleados con menor experiencia.

En numerosos sectores, los primeros puestos profesionales incluyen actividades repetitivas o relativamente estructuradas: preparar informes, organizar datos, elaborar borradores, responder consultas frecuentes o ejecutar procedimientos previamente definidos.

Estas actividades también se encuentran entre aquellas en las que la inteligencia artificial generativa ha demostrado avances importantes.

Un abogado recién graduado puede comenzar su carrera revisando documentos. Un programador junior suele encargarse de tareas de codificación y pruebas. Un analista de negocios puede dedicar buena parte de su jornada a preparar presentaciones y procesar información.

Hoy, distintas herramientas tecnológicas pueden asistir o automatizar parcialmente muchas de esas funciones.

Esto no implica necesariamente que los profesionales dejen de ser necesarios. Sin embargo, puede modificar la cantidad de trabajadores requeridos, las habilidades exigidas y las oportunidades disponibles para quienes todavía no cuentan con experiencia.

El desafío es especialmente complejo porque muchas de las competencias avanzadas que las empresas valoran se desarrollan precisamente mediante la práctica profesional.

Si desaparecen los espacios tradicionales de aprendizaje, las organizaciones podrían enfrentar dificultades futuras para formar especialistas y dirigentes.

No todos los empleos están igualmente expuestos

La inteligencia artificial no afecta de manera uniforme a todas las profesiones.

Las ocupaciones que requieren procesamiento de información digital, producción de contenidos estandarizados o ejecución de tareas cognitivas repetitivas presentan mayores posibilidades de transformación.

En cambio, aquellas que dependen de la interacción humana, el trabajo físico en entornos variables, la negociación compleja o la toma de decisiones bajo incertidumbre pueden experimentar procesos diferentes.

Incluso dentro de una misma profesión, algunas actividades pueden automatizarse mientras otras adquieren mayor importancia.

Por ejemplo, un profesional del derecho podría dedicar menos tiempo a revisar documentos rutinarios y más a desarrollar estrategias, negociar o asesorar a sus clientes.

Un médico podría utilizar sistemas inteligentes para procesar información clínica, sin que eso elimine la necesidad de juicio profesional, responsabilidad y atención humana.

Por eso, resulta más preciso hablar de transformación de tareas y ocupaciones que de desaparición automática de profesiones enteras.

El desafío para las universidades

Durante décadas, la educación superior se estructuró alrededor de la adquisición de conocimientos especializados que posteriormente serían aplicados en el ámbito profesional.

La inteligencia artificial está obligando a revisar parte de ese modelo.

Cuando una herramienta puede producir en segundos un primer borrador de un informe, resolver determinados problemas técnicos o generar código informático, el valor de la formación ya no depende exclusivamente de saber ejecutar esas tareas.

Adquieren mayor relevancia la capacidad de evaluar resultados, detectar errores, formular preguntas adecuadas, interpretar contextos y tomar decisiones responsables.

Las universidades enfrentan así un doble desafío: enseñar a utilizar tecnologías cada vez más sofisticadas y, simultáneamente, garantizar que sus estudiantes desarrollen conocimientos sólidos que les permitan supervisarlas.

Un profesional que depende completamente de una herramienta sin comprender sus resultados puede cometer errores importantes.

Por el contrario, quien combina conocimientos especializados con capacidades tecnológicas puede aumentar considerablemente su productividad.

La educación deberá preparar a los jóvenes para trabajar con inteligencia artificial, pero también para reconocer sus limitaciones.

El futuro del empleo también puede generar nuevas oportunidades

El panorama, sin embargo, no es exclusivamente negativo.

El Foro Económico Mundial estima que las transformaciones estructurales del mercado laboral podrían generar 170 millones de nuevos empleos entre 2025 y 2030, al tiempo que desplazarían aproximadamente 92 millones de puestos existentes.

El resultado proyectado sería un crecimiento neto de 78 millones de empleos.

Estas cifras no corresponden únicamente a la inteligencia artificial: incluyen otros factores, como los cambios demográficos, las transformaciones económicas y la transición energética. Además, son proyecciones, no resultados garantizados.

El desafío consiste en que los empleos que desaparezcan y aquellos que surjan no necesariamente requerirán las mismas competencias ni estarán disponibles en las mismas regiones.

Un trabajador desplazado de una actividad administrativa no podrá convertirse automáticamente en especialista en ciberseguridad, inteligencia artificial o ingeniería de datos.

La transición demandará inversiones en educación, capacitación y reconversión profesional.

Una responsabilidad que también corresponde a las empresas

La discusión sobre el futuro del empleo suele concentrarse en lo que deberían aprender los jóvenes para mantenerse competitivos.

Sin embargo, existe otra dimensión igualmente importante: la responsabilidad de las organizaciones que incorporan inteligencia artificial a sus procesos.

Si las empresas reducen sistemáticamente la contratación de trabajadores sin experiencia, podrían debilitar los mecanismos mediante los cuales forman a sus futuros profesionales.

Un gerente, un ingeniero experimentado o un director financiero no adquieren todas sus competencias exclusivamente en una universidad. Buena parte de su conocimiento proviene de años de práctica, supervisión y resolución de problemas reales.

Por eso, la automatización de tareas iniciales debería acompañarse de nuevos modelos de formación.

Entre las alternativas posibles se encuentran los programas de aprendizaje remunerado, las prácticas profesionales supervisadas y los puestos de ingreso que combinen responsabilidades humanas con herramientas de inteligencia artificial.

El objetivo no debería ser conservar artificialmente tareas que la tecnología puede realizar con mayor eficiencia, sino garantizar que las nuevas generaciones continúen teniendo oportunidades de aprender y progresar.

América Latina frente a una nueva brecha

Para América Latina, esta transformación representa una oportunidad y un riesgo.

La inteligencia artificial puede facilitar el acceso a herramientas que antes estaban reservadas a grandes empresas, reducir costos operativos y permitir que pequeños emprendimientos desarrollen productos y servicios con menos recursos.

Un joven emprendedor puede utilizar sistemas inteligentes para investigar mercados, crear contenidos, automatizar procesos o desarrollar prototipos sin necesidad de contar desde el principio con una estructura empresarial compleja.

Pero estas oportunidades no se distribuyen automáticamente.

Las diferencias en conectividad, calidad educativa, dominio de idiomas y acceso a capacitación tecnológica pueden ampliar las desigualdades existentes.

Además, la evidencia de Stanford corresponde al mercado laboral estadounidense. No permite afirmar que el mismo impacto del 19% esté ocurriendo en América Latina, donde las estructuras productivas y las condiciones de contratación son diferentes.

La región necesita investigaciones propias para determinar cómo está cambiando el empleo juvenil y qué sectores requieren mayor atención.

¿Qué deberían hacer los jóvenes para prepararse?

Aunque nadie puede anticipar con precisión cómo será el mercado laboral dentro de una década, existen competencias que podrían adquirir una importancia creciente.

La alfabetización tecnológica será fundamental, pero no suficiente. Comprender cómo funcionan las herramientas de inteligencia artificial, identificar sus limitaciones y utilizarlas de manera responsable deberá complementarse con conocimientos profesionales sólidos.

También serán importantes las habilidades que permiten resolver problemas complejos, comunicarse, colaborar, ejercer liderazgo y tomar decisiones.

Para quienes comienzan su carrera, construir experiencia práctica puede resultar cada vez más valioso.

Participar en proyectos reales, desarrollar iniciativas propias, colaborar con organizaciones o demostrar capacidades mediante trabajos concretos puede ayudar a diferenciarse en un mercado laboral cambiante.

La clave no consiste únicamente en aprender a utilizar la última herramienta tecnológica, sino en desarrollar la capacidad de adaptarse cuando esa herramienta sea reemplazada por otra.

El gran interrogante: ¿quién formará a los profesionales del futuro?

La investigación de Stanford deja una advertencia particularmente relevante: la brecha laboral entre trabajadores jóvenes de ocupaciones más y menos expuestas a la inteligencia artificial se amplió entre 2025 y mediados de 2026.

Los investigadores observaron que esa diferencia se relacionaba principalmente con una menor contratación de jóvenes, más que con un aumento de los despidos. Sin embargo, subrayaron que sus resultados son descriptivos y no permiten atribuir causalmente toda la diferencia a la inteligencia artificial.

Este matiz es fundamental para comprender el alcance del fenómeno.

La inteligencia artificial no ha eliminado el trabajo humano ni existe evidencia de un desplazamiento masivo de trabajadores en toda la economía.

Pero sí están apareciendo señales de que determinadas oportunidades de ingreso al mercado laboral podrían estar reduciéndose.

Y ese cambio merece atención.

Porque una sociedad que automatiza sus tareas iniciales sin desarrollar nuevas formas de aprendizaje corre el riesgo de debilitar la formación de quienes deberán ocupar posiciones de responsabilidad en el futuro.

La verdadera pregunta no es si la inteligencia artificial podrá hacer el trabajo de un profesional recién graduado.

La pregunta es cómo se formarán los profesionales experimentados del mañana si hoy desaparecen las oportunidades que les permiten comenzar.

Fuentes

• Universidad de Stanford — Canaries in the Coal Mine? (actualizado el 12 de agosto de 2026)

• Stanford Digital Economy Lab — Análisis de los resultados de agosto de 2026

• Foro Económico Mundial — Informe sobre el futuro del empleo 2025