Pero esos investigadores de la Universidad de Stanford no describen únicamente una “destrucción de empleo”. Sostienen que la IA parece estar automatizando especialmente las tareas “codificables y verificables” que históricamente justificaban buena parte de los puestos iniciales dentro de las empresas. En cambio, “los trabajadores con más experiencia y conocimiento tácito acumulado podrían enfrentar un menor reemplazo de tareas”, agregan.
Mientras el empleo de jóvenes de entre 22 y 25 años en ocupaciones expuestas a IA cayó alrededor de 6% desde fines de 2022, el empleo de trabajadores de entre 35 y 49 años en esas mismas ocupaciones creció entre 6% y 9%, según el estudio.
Además, encuentra que el ajuste aparece más en la cantidad de puestos que en salarios. “La reducción de contrataciones también puede ser el margen de ajuste con menor fricción”: contratar menos juniors puede ser el mecanismo más simple para las empresas.
En Uruguay, cámaras empresariales y consultoras empiezan a detectar señales de esa transformación, aunque todavía lejos de los niveles de tensión del mercado estadounidense.
Otro modelo, “más trabajo”
Para Aníbal Gonda, vicepresidente de Talento de la Cámara Uruguaya de Tecnologías de la Información (CUTI), el fenómeno no puede analizarse únicamente desde el empleo junior. El cambio, sostiene, atraviesa el modelo de negocio entero del sector tecnológico. “Nosotros veíamos que el modelo de negocio de venta de horas hombre como se hacía antiguamente y rendía muy bien, (...) hoy ya está, de alguna manera, siendo cuestionado por los clientes”, afirmó a Búsqueda.
Durante años, buena parte de la industria tecnológica operó bajo la lógica de que más horas trabajadas equivalían a más facturación. Eso justificaba estructuras piramidales con algunos seniors y muchos perfiles juniors ejecutando tareas de soporte. La IA altera esa ecuación. Si una herramienta permite hacer en horas lo que antes llevaba días, el cliente empieza a preguntarse por qué debería seguir pagando por tiempo invertido. “Las empresas ya no contratan horas hombre, lo que contratan es valor, soluciones”, sostuvo Gonda. “Te contrato, pero ¿qué es lo que me estás dando a cambio? Porque solamente contratar horas no es algo que sea eficiente para mí”, insistió.
Ese giro modifica también la estructura de los equipos. “Antes se vendía un consultor senior con 10 juniors o 10 consultores más. Hoy lo está haciendo con dos o tres consultores senior con herramientas de inteligencia artificial que lo complementen”, explicó.
“Lo que va a suceder es que una persona va a ser mucho más productiva”, agregó el empresario. Esa mayor productividad reduce parte de la necesidad histórica de incorporar grandes volúmenes de perfiles iniciales para ejecutar tareas operativas y también redefine qué tipo de trabajo genera valor.
El fenómeno no implica necesariamente menos empleo total. Gonda mencionó el caso del testing, una de las áreas que más preocupaban a los integrantes de la CUTI, por su potencial automatización. Algunas empresas del rubro terminaron usando IA para acceder a clientes y proyectos más grandes que antes no podían atender. “Los modelos cambian”, resumió. Según este empresario, “cuando hay avances tecnológicos, a la larga lo que se termina generando es más trabajo. Trabajo distinto, pero más trabajo”.
La distinción conecta con otra de las conclusiones centrales del estudio de Stanford. Los autores diferencian entre los usos de la inteligencia artificial que sustituyen tareas humanas y los que complementan el trabajo humano (“augmentation”). Las mayores caídas de empleo aparecen en ocupaciones en las que la IA automatiza tareas; en aquellas en las que amplifica capacidades humanas, el empleo resiste mejor e, incluso, puede crecer. En las ocupaciones en las que la IA funciona como complemento y no como sustituto, la ocupación joven incluso muestra crecimiento.
En Uruguay, en un mercado compuesto mayoritariamente por firmas pequeñas y medianas, la IA también puede funcionar como herramienta de escalamiento. “Empresas que antes no podían competir por determinadas cuentas hoy pueden hacerlo de la mano de la tecnología”, sostuvo Gonda.
El cambio también abre una tensión sobre la formación futura del talento: si la productividad aumenta y las tareas iniciales se reducen, se achica el espacio donde históricamente se formaban los futuros perfiles senior.
Salarios y productividad
Si la IA comprime el tiempo necesario para producir, la pregunta deja de ser cuántas horas trabaja una persona y pasa a ser cuánto valor genera.
Desde el mundo del capital humano, Guzmán Sarachaga, gerente de Estrategia de Talento & Capital Humano en la consultora Advice, comentó a Búsqueda que, en sectores como tecnología, consultoría y servicios profesionales, el modelo de horas hombre “empieza a cambiar un poco el sentido” cuando la productividad deja de estar directamente vinculada al tiempo invertido. “La IA permite resolver en horas, o en menos tiempo, lo que antes llevaba días”, explicó. Por eso empiezan a aparecer modelos más orientados a entregables, impacto, resultados o valor aportado.
Consultado sobre si eso implica pasar de salarios vinculados al esfuerzo —horas y tareas— a remuneraciones ligadas al resultado o al criterio, respondió: “Al resultado, al valor aportado, al poder cuantificar cuál es el valor que el trabajo hecho aporta a la organización”. Gonda fue en la misma línea: si el trabajo deja de medirse en horas, “se va a medir por productividad”.
Si una persona apoyada en la IA puede hacer el trabajo que antes requería un equipo, la pregunta pasa a ser cómo se distribuye esa ganancia de productividad: cuánto se transforma en rentabilidad, cuánto en reducción de costos y cuánto llega efectivamente a salarios.
Para Sarachaga, la reconversión laboral no consiste únicamente en aprender nuevas herramientas, sino en desarrollar capacidades más difíciles de reemplazar: interpretar problemas, tomar decisiones, aprender, desaprender y reaprender. “Las competencias blandas empiezan a pesar tanto como las técnicas”, afirmó.
La consecuencia potencial es ambivalente. La IA puede democratizar capacidades: un trabajador con poca experiencia puede acceder a herramientas que antes solo estaban disponibles para equipos grandes o perfiles más especializados. Gonda lo resumió al decir que el junior hoy puede tener “un mentor 24/7”. Pero esa democratización no ocurre automáticamente. Quien logre usar esas herramientas, interpretarlas y convertirlas en valor puede multiplicar su productividad; quien solo ofrezca tareas fácilmente automatizables tendrá más riesgo de sustitución.
El nuevo junior
Sarachaga sostiene que en tecnología, servicios profesionales, centros de servicios compartidos y algunos roles administrativos existe hoy “mayor cautela” para incorporar juniors tradicionales. No habla de una desaparición de contrataciones, sino de una redefinición. “Muchas tareas que antes justificaban roles iniciales hoy pueden ser asistidas o, en algún caso, no sustituidas, pero sí muy acompañadas por una herramienta de inteligencia artificial”, explicó.
Eso lleva a las empresas a replantear qué esperan de alguien que recién ingresa al mercado. “No es lo mismo lo que se buscaba antes en un entry level que lo que se busca ahora”, aseguró. La diferencia, aclara, no necesariamente es requerimientos más altos, sino distintos. “La vara hoy está puesta en otras cosas”.
El nuevo junior ya no es solamente alguien que llega a aprender. Se espera que pueda generar valor desde el comienzo, aunque siga formándose dentro de la organización. Eso implica manejo básico de IA, autonomía, capacidad de adaptación y aprendizaje acelerado. “El autocapacitarse como colaborador de una organización se vuelve cada vez más importante”, afirmó Sarachaga.
Gonda coincide en que “los perfiles juniors van a seguir existiendo, solo que van a existir con otros conocimientos que no son los que tenían hasta hoy”. Y agregó: “Ese perfil de junior que salía a buscar su primer trabajo con únicamente la formación que obtenía a nivel académico, no alcanza”.
La transformación modifica también la forma de aprender dentro de las empresas. Antes, explicó el directivo de CUTI, el junior trabajaba bajo esquemas de supervisión cercana y micromanagement. Ahora el modelo empieza a desplazarse hacia algo más parecido a mentorías apoyadas en IA. “El perfil que antes dirigía a uno o dos juniors necesita reconvertirse de forma urgente para poder ser un mentor y poder dirigir, en lugar de a uno o dos juniors, a 10 o 20”, afirmó.
El punto conecta directamente con una de las preocupaciones implícitas del estudio de los académicos de Stanford. Si las empresas reducen demasiado la contratación inicial, también podrían debilitar la formación de futuros seniors. Los autores sugieren que la IA está reduciendo justamente el “apprentice margin”: el espacio de aprendizaje donde históricamente los trabajadores jóvenes acumulaban experiencia práctica y conocimiento tácito.
Por eso, los trabajadores más jóvenes aparecen especialmente expuestos. Tienen más conocimiento formal y menos experiencia acumulada. El senior, en cambio, conserva algo que todavía resulta difícil de automatizar: criterio contextual, intuición, relación con clientes y capacidad de interpretar situaciones ambiguas.
Los entrevistados por Búsqueda no describen una desaparición masiva de puestos juniors, sino una redefinición de lo que las empresas consideran valioso. “No significa que no hay contratación; lo que sí cambia es el perfil”, resumió Gonda.
