La IA eleva las exigencias del primer empleo y obliga a replantear la formación del talento júnior

Los puestos de entrada más expuestos a la inteligencia artificial tienen hasta siete veces más probabilidades de exigir competencias asociadas tradicionalmente a perfiles sénior. Qaracter advierte de la necesidad de rediseñar los programas de incorporación, aprendizaje y mentoring para garantizar la futura cantera de talento.

Un análisis de 2,4 millones de empleos de entrada en Estados Unidos apunta a que los puestos más expuestos a la IA tienen hasta siete veces más probabilidades de requerir capacidades tradicionalmente asociadas a perfiles sénior, como el juicio profesional, la creatividad, el liderazgo o la interacción personal. Esta tendencia apunta a una progresiva «seniorización del primer empleo», en la que los profesionales deben desarrollar antes competencias que habitualmente adquirían tras varios años de experiencia.

Sin embargo, la evolución del empleo juvenil no puede atribuirse exclusivamente a la inteligencia artificial. Un estudio del Stanford Digital Economy Lab detecta que el empleo de trabajadores de entre 22 y 25 años ha evolucionado peor en determinadas ocupaciones estadounidenses altamente expuestas a esta tecnología que el de profesionales de mayor edad en esos mismos trabajos. Los investigadores apuntan a una menor contratación como principal factor de ajuste, aunque advierten de que los resultados no demuestran una relación causal exclusiva con la IA.

La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) también señala la influencia de otros factores económicos. El deterioro de algunas 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 han atravesado ajustes en la contratación tras la pandemia, el aumento de los tipos de interés y la desaceleración de la inversión.

En España, el mercado laboral tampoco muestra un desplome generalizado de la contratación juvenil. El Servicio Público de Empleo Estatal (SEPE) registró 6,38 millones de contratos a menores de 30 años durante 2025, un 4,93% más que el año anterior. No obstante, algunos segmentos presentan mayores dificultades de acceso, como el tecnológico, donde se ha registrado una caída significativa de las vacantes que no requieren experiencia previa.

La automatización transforma las competencias de entrada

El impacto de la IA también se refleja en el contenido de los puestos de trabajo. Tareas como la investigación inicial, la síntesis documental, la elaboración de borradores, el reporting básico, la programación sencilla, las pruebas de software, la documentación o la atención de primer nivel son algunas de las actividades en las que estas herramientas pueden asumir una parte creciente de la ejecución.

La Organización Internacional del Trabajo (OIT) apunta que la IA generativa afectará principalmente a tareas dentro de los puestos, en lugar de sustituir ocupaciones completas. En consecuencia, el valor diferencial de los profesionales se desplaza progresivamente hacia la interpretación de información, la detección de errores, la validación de resultados, la comprensión del negocio y la toma de decisiones.

“El cambio relevante no es que el profesional júnior deje de ser necesario, sino que empieza a cambiar aquello por lo que aporta valor. Si una herramienta puede producir el primer análisis o el primer borrador, el profesional necesita aprender antes a comprobarlo, contextualizarlo y convertirlo en una decisión útil para el negocio”, explica Enrique Galván, CEO de Qaracter.

La tecnología también puede contribuir a acelerar el aprendizaje y mejorar el rendimiento de los trabajadores con menos experiencia. Una investigación de la Oficina Nacional de Investigación Económica de Estados Unidos (NBER), realizada con más de 5.000 agentes de atención al cliente, constató que el uso de un asistente basado en IA generativa incrementó la productividad un 14% de media y hasta un 34% entre los trabajadores noveles o con menor rendimiento.

Esta doble función plantea un reto para las empresas: aprovechar la automatización sin reducir las oportunidades de aprendizaje que tradicionalmente proporcionaban las tareas de entrada. Durante años, actividades rutinarias han permitido a los profesionales familiarizarse con los procesos internos, comprender el negocio y adquirir progresivamente criterio y autonomía. Si estas funciones se automatizan, las organizaciones deberán buscar nuevas vías para desarrollar esas capacidades.

Qaracter considera necesario revisar los programas graduate, los procesos de incorporación (onboarding) y las iniciativas de mentoring para combinar el uso de la IA con la exposición al negocio, la supervisión de profesionales experimentados, la resolución de situaciones excepcionales y la asunción progresiva de responsabilidades. “La productividad que aporta la IA será importante, pero no puede convertirse en la única métrica. Las compañías también tienen que preguntarse si están generando conocimiento, criterio y profesionales capaces de asumir responsabilidades cada vez mayores. Automatizar el trabajo de hoy sin rediseñar cómo se aprende puede convertirse en un problema de talento mañana”, concluye Galván.