La IA y los jóvenes: la automatización de puestos junior desafía al sistema educativo

La evidencia y la preocupación

Una investigación de la Universidad de Harvard difundida recientemente mostró que la adopción de IA generativa está asociada a una caída marcada en las solicitudes de puestos junior en empresas que implementan estas herramientas, mientras que la demanda de puestos senior se mantiene o crece. El estudio, a cargo de Guy Lichtinger y Seyed Mahdi Hosseini Maasoum, detectó que las tareas rutinarias de oficina —las que habitualmente realizan los ingresantes— son las primeras en ser reemplazadas por algoritmos.

Qué encontraron los autores

Según el paper, las empresas que incorporaron chatbots y otras herramientas de IA generativa redujeron el número de avisos laborales para puestos de menor nivel. En cambio, siguieron buscando personal con más experiencia y habilidades para supervisar, interpretar y programar las salidas de la IA. El hallazgo sugiere que la tecnología automatiza tareas repetitivas pero no reemplaza completamente la necesidad de trabajadores con capacidad técnica y juicio profesional.

Por qué esto preocupa al sistema educativo

La formación práctica que muchos jóvenes obtienen al iniciar su carrera laboral —hacer reportes, procesar datos, redactar documentos, revisar información— funciona como una etapa de aprendizaje en el trabajo. Si esas tareas pasan a manos de algoritmos, los ingresantes perderán esa «escalera» formativa. Eso plantea dos desafíos: primero, cómo adquirirán los futuros profesionales la experiencia necesaria para supervisar y corregir la producción de sistemas automatizados; segundo, qué enseñanzas debe priorizar la escuela y la universidad para que los jóvenes no queden afuera del mercado laboral.

Implicancias concretas para Argentina

En el país, donde el empleo juvenil ya está afectado por múltiples dificultades, la sustitución temprana de tareas puede agravar la precariedad de ingresos y bloquear rutas de acceso al empleo estable. No se trata solo de introducir herramientas de IA en las aulas: los autores y diversos especialistas proponen fortalecer capacidades para entender, cuestionar y auditar a la IA (alfabetización digital avanzada, estadística, lógica, pensamiento crítico y programación básica aplicada a problemas reales).

Qué cambios son discutibles

• Actualizar currículas: priorizar saberes que permitan interpretar producciones algorítmicas y decidir cuándo confiar en ellas.
• Fomentar prácticas laborales supervisadas: pasantías y programas que no deleguen tareas de formación a la automatización.
• Políticas de empleo joven: incentivos para contratar y capacitar ingresantes, reconociendo que la curva de aprendizaje puede implicar costo inicial para las empresas.

La cuestión de fondo que plantea el estudio no es únicamente si habrá menos empleos, sino cómo se van a formar las nuevas generaciones. Si los jóvenes ya no realizan las tareas clásicas de aprendizaje, las instituciones educativas y las empresas deben repensar quién enseña y qué se necesita aprender para supervisar, auditar y mejorar las herramientas automatizadas.

Fuente: Clarín (análisis basado en el trabajo de Lichtinger y Hosseini Maasoum, Universidad de Harvard)