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Mientras las calles de las grandes ciudades de Estados Unidos se llenan de carteles brillantes que anuncian el “fin de los trabajadores humanos”, como advirtió el senador Bernie Sanders, el mercado se agita ante la reciente ola de despidos. En los últimos meses, la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en cientos de empresas continuó llevándose por delante a miles de trabajos.
Esta semana, Amazon anunció que recortará hasta 30.000 empleos corporativos, lo que se suma a una seguidilla de salidas en empresas de gran renombre en los últimos meses: Accenture sacó a unos 11.000 empleados; Target a unos 1.000 y Microsoft a 7.000. La United Parcel Service (UPS) comunicó el martes que eliminaría 48.000 puestos también.
Incluso Meta despidió a una parte de sus equipos de tecnología, y Cruise, la filial de vehículos autónomos de General Motors, anunció que reducirá a la mitad su plantilla en Estados Unidos.
También hubo recortes en NBC News, Oracle, Cisco, Applied Materials y Rivian, la fabricante de autos eléctricos que se había convertido en símbolo de la nueva economía verde, solo por nombrar algunos casos. Las empresas justifican los ajustes con un mismo argumento: la automatización.
“Podemos hacer más con menos”, dijo en abril de 2025 el CEO de Microsoft, Satya Nadella, durante una conferencia en San Francisco, al referirse al despliegue de copilotos de inteligencia artificial en todas las divisiones de la compañía.
Por esto, en medio del vértigo que genera la llegada de esta nueva tecnología, hay mucho miedo entre los profesionales, especialmente entre quienes se encuentran a mitad de sus carreras y creen que serán los primeros en ser reemplazados. Sin embargo, un estudio reciente señala que los más experimentados podrían tener una inesperada ventaja.
Un cambio tecnológico que busca la experiencia
En su estudio publicado en septiembre, los investigadores Seyed M.Hosseini y Guy Lichtinger, de la Universidad de Harvard, ofrecen una conclusión que contrasta con los temores más comunes: la IA generativa favorece a los trabajadores con mayor experiencia porque amplifica sus capacidades, mientras reemplaza parcialmente funciones propias de los puestos de entrada, como las que se les asignan a los pasantes de una empresa.
Todo esto se ha visto reflejado en el mercado de empleos. Según el estudio de Hosseini y Lichtinger, el empleo junior se ha reducido un 10 % respecto a diciembre de 2022, debido a que muchas tareas repetitivas o de apoyo —aquellas que solían asignarse a los más jóvenes— son hoy automatizables.
En septiembre, El Confidencial reveló que las grandes consultoras, también conocidas como las Big Four (Deloitte, PwC, EY y KPMG), contratarán hasta un 20 % menos de júniors que en años anteriores. En cambio, los puestos senior podrían crecer hasta un 10 %, reflejando que las organizaciones valoran más la capacidad de dirigir y contextualizar procesos que la simple ejecución técnica.
En realidad, los años de trayectoria pueden ser la clave para usar la IA de forma inteligente. Según las investigadoras de la Universidad de Sídney, Kai Riemer y Sandra Peter, quienes también abordaron esta problemática, los profesionales experimentados saben formular instrucciones más precisas y evaluar mejor la calidad de las respuestas, algo esencial en un entorno donde los modelos pueden “alucinar” o inventar información.
“Las décadas de experiencia en delegar, establecer contexto y evaluar críticamente son exactamente lo que las herramientas de IA necesitan”, apuntaron en The Conversation.
En otras palabras, la ventaja no está en saber usar la tecnología, sino en saber para qué usarla. Un creativo joven puede pedir a una IA el comando “escribe un texto para una campaña sostenible”. Un director con experiencia sabrá precisar y decirle: “escribe un texto conversacional para una marca de moda sostenible que apela a consumidores con consciencia climática, destacando su proceso de producción sin residuos, con un tono auténtico, pero sin sonar moralista” —por poner un ejemplo, sacado de una agencia de publicidad—.
Esta diferencia, con el contexto y la intención de ese comando, es la frontera entre una tarea apenas resuelta y un trabajo bien hecho, una diferencia que han notado las grandes empresas.
Hacia modelos híbridos: aprender con la IA, no de la IA
Un reportaje de The New York Times, publicado en mayo, ya advertía lo que venía en camino: una alarma para los que acaban de dejar la universidad. Según los datos oficiales, las tasas de desempleo entre recién graduados en EE. UU. alcanzaron el 5,8 %, mientras empresas en sectores técnicos como finanzas o ingeniería redujeron su personal junior y delegaron sus tareas a modelos de inteligencia artificial.
“Los empleadores están diciendo: ‘Estas herramientas son tan buenas que ya no necesito analistas de marketing, finanzas o asistentes de investigación’”, advertía Molly Kinder, investigadora de Brookings Institution.
Ahora, si bien los profesionales con más experiencia pueden tener un leve respiro ante estos descubrimientos, la escena no deja de ser preocupante para todos.
Esta tendencia no solo implica una pérdida de empleos (la de los júniors), sino una ruptura estructural en cómo se forma el talento. Durante décadas, los cargos de entrada han sido el laboratorio donde los jóvenes aprenden la cultura organizacional, los criterios éticos y las destrezas tácitas que no se enseñan en la universidad. Al automatizar esas funciones, las empresas corren el riesgo de destruir el eslabón que alimenta la cadena de conocimiento.
Si las tareas junior desaparecen, ¿dónde aprenderán los futuros empleados o líderes? La formación profesional no se basa solo en teoría, sino que es un proceso que de acuerdo con los expertos ocurre observando, equivocándose y recibiendo guía. Al eliminar esos espacios, las empresas erosionan su propia cadena de reemplazo y su capacidad de aprendizaje institucional.
“La base de la pirámide se debilita”, resumía El Confidencial.
Pero el panorama no tiene que ser apocalíptico. Algunas organizaciones ya exploran modelos híbridos donde la IA no sustituye, sino que entrena y amplifica la capacidad humana. El Banco Mundial, por ejemplo, y varias startups educativas, promueven la incorporación de bucles humanos (lo que en inglés se conoce como “human in the loop”) en procesos de formación y trabajo. Es decir, preservan los entornos donde se aprende observando.
En lugar de eliminar al junior, estos sistemas lo convierten en curador y evaluador de los resultados de la IA. El aprendiz revisa, corrige y mejora las salidas del modelo, lo que acelera su aprendizaje y mantiene un control ético y de calidad, a la vez que mejora los resultados de la IA. Eso sí: no hay que dejarlos solos en este proceso.
El caso Deloitte: ¿quién supervisa?
El caso de Deloitte, una de las consultoras más grandes del mundo, ejemplifica por qué el aprendiz no debe quedar solo en el proceso de supervisión. La firma lanzó un sistema interno de “revisión inversa” en el que los empleados junior deben auditar los prompts (comandos que se le dan a la inteligencia artificial) y las cadenas de razonamiento generadas por la inteligencia artificial, una forma de mantener algo de control humano en un entorno cada vez más automatizado.
La idea parecía ingeniosa, hasta que falló. Este mes, el gobierno australiano confirmó que Deloitte tendrá que devolver parte del pago de un contrato de 440.000 dólares, después de descubrir múltiples errores en un informe elaborado con apoyo de herramientas generativas, según The Guardian.
El documento, que fue encargado por una entidad pública, contenía inconsistencias y conclusiones basadas en información incompleta. La compañía reconoció que parte del trabajo se había hecho con modelos de IA bajo supervisión humana. Sin embargo, esa “supervisión” no fue suficiente.
La respuesta de Deloitte de reforzar los filtros humanos sobre los resultados de la IA se ha convertido en una advertencia para todas las industrias: el entusiasmo tecnológico no puede ir más rápido que la capacidad de supervisarlo.
El episodio expone con claridad lo que está en juego en esta nueva economía de la automatización: no solo se reemplazan tareas, sino que también se diluye la responsabilidad. ¿Quién responde cuando una máquina se equivoca?
Incluso en corporaciones que presentan la IA como una aliada de la eficiencia, surgen preguntas incómodas sobre la rendición de cuentas, la autoría y la calidad.
Y usted, ¿cómo cree que deberían abordar las empresas la incorporación de la inteligencia artificial a las tareas diarias? Cuéntenos si ha visto casos que considere de éxito sobre este debate. Las universidades, hasta donde hemos visto en los análisis de expertos, también tendrán que reinventarse para abordar la crisis que se avecina en el mercado laboral.
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