La automatización impulsada por inteligencia artificial está reconfigurando radicalmente el mercado laboral de nivel inicial, eliminando no solo empleos sino el sistema completo mediante el cual los trabajadores jóvenes han construido históricamente sus carreras profesionales, según análisis publicados por Time y Cengage Group.

Las cifras revelan una transformación acelerada. Boston Consulting Group estima que en cinco años la inteligencia artificial podría eliminar entre 10% y 15% de los empleos en Estados Unidos, según reportó Cengage Group. Simultáneamente, 40% de los directores ejecutivos planean reducir roles junior en los próximos uno o dos años, según la misma fuente.

La contracción ya es visible. Las ofertas de empleos de nivel inicial en Estados Unidos han disminuido 35% en los últimos 18 meses, en gran parte debido a la inteligencia artificial, según Cengage Group. El desempleo entre graduados universitarios de 22 a 27 años alcanzó 5,6% en marzo, una de las tasas más altas en más de una década, según la misma fuente.

La erosión del modelo tradicional de formación

Durante décadas, los roles de nivel inicial sirvieron como campo de entrenamiento para carreras profesionales. El camino era directo: graduarse, asegurar un empleo de nivel inicial, construir habilidades fundamentales y continuar desarrollando experiencia. Fue a través de esas oportunidades tempranas que los empleados desarrollaron juicio apropiado, comunicación y habilidades profesionales mediante experiencia práctica y confianza laboral que los acompañó durante toda su carrera, según Cengage Group.

Pero el rápido avance de la inteligencia artificial amenaza ese modelo. Con la inteligencia artificial absorbiendo muchas de esas tareas de inicio de carrera, los trabajadores jóvenes no pueden obtener la experiencia básica que siempre ha importado para el éxito laboral, según la misma fuente.

La pregunta central no es simplemente si la inteligencia artificial reemplazará trabajadores, sino cómo los nuevos graduados y empleados en etapas tempranas de carrera ganarán habilidades laborales si la inteligencia artificial maneja más de las tareas básicas que tradicionalmente ayudaron a quienes son nuevos en el lugar de trabajo a aprender y crecer, según Cengage Group.

La falsa promesa de la eficiencia tecnológica

En 1930, en las profundidades de la Gran Depresión, John Maynard Keynes escribió un breve ensayo llamado "Posibilidades Económicas para nuestros Nietos". Es recordado frecuentemente por una predicción llamativa: para 2030, las personas en países ricos podrían necesitar trabajar solo unas 15 horas por semana, según Time.

Lo que Keynes imaginó fue una sociedad lo suficientemente avanzada para resolver lo que llamó el "problema económico" de la provisión material básica. Si la tecnología seguía mejorando y las sociedades seguían enriqueciéndose, entonces se necesitarían menos horas de trabajo humano para producir las necesidades y comodidades de la vida, según la misma fuente.

Casi un siglo después, esa vieja predicción ha regresado en forma distorsionada en medio del auge de la inteligencia artificial. Ejecutivos tecnológicos, inversionistas y muchos políticos hablan como si una nueva ola de máquinas inteligentes estuviera a punto de transformar el trabajo automáticamente y a escala planetaria, según Time.

Lo que Keynes subestimó, y lo que muchos de los evangelistas actuales de la inteligencia artificial tienden a no confrontar, es que el progreso se desarrolla dentro de sistemas sociales estructurados por el poder, según Time. En el sistema capitalista actual, las máquinas no simplemente alivian el trabajo; se despliegan según los intereses de las empresas, inversionistas y gerentes, según la misma fuente.

La historia de la automatización como control

Las primeras máquinas, por ejemplo, podían hilar, tejer, estampar y cortar mucho más rápido que los artesanos individuales. Sin embargo, estas tecnologías no condujeron a un desempleo elevado a largo plazo ni aligeraron las cargas puestas sobre los trabajadores, según Time. La producción fabril movió el trabajo fuera de sistemas artesanales relativamente autónomos y calificados hacia regímenes centralizados de supervisión, disciplina y cronometraje, según la misma fuente.

Los trabajadores no simplemente hicieron menos del viejo trabajo; entraron en un mundo de trabajo basado en el reloj, supervisión gerencial y tareas repetitivas. La máquina cambió quién controlaba el trabajo y los términos bajo los cuales se realizaba, según Time.

El mismo patrón se repitió cuando la producción en línea de ensamblaje se expandió a principios del siglo XX. En la práctica, el sistema de producción en masa pionero de Henry Ford hizo el trabajo más fragmentado, monótono y física y psicológicamente exigente. La artesanía fue despojada, y el ritmo del trabajo fue subordinado a la línea misma, según Time.

La revolución informática siguió este patrón también. Cuando el autor de Time comenzó a trabajar en los años 90, muchas personas hablaban sobre la oficina sin papel y una reducción dramática en el trabajo rutinario. Algunas tareas administrativas ciertamente desaparecieron o cambiaron. Sin embargo, el trabajo de oficina se expandió, según la misma fuente.

Las computadoras y el correo electrónico trasladaron el trabajo administrativo y comunicativo a los propios profesionales: se esperaba que gerentes, académicos y abogados formatearan documentos, gestionaran calendarios, monitorearan bandejas de entrada y respondieran continuamente a un flujo creciente de mensajes. Estas herramientas hicieron las tareas individuales más eficientes, pero los ahorros fueron rápidamente absorbidos en disponibilidad constante y un aumento en el volumen de trabajo que podía exigirse, según Time.

La paradoja de Jevons y el control empresarial

Discusiones recientes sobre la paradoja de Jevons pueden oscurecer tanto como revelan. En el ejemplo original de Jevons, el motor de vapor de Watt hizo el carbón más productivo, y Gran Bretaña consumió más carbón, no menos, según Time.

Pero al considerar el trabajo, la pregunta crucial no es solo si la eficiencia reduce el costo y así crea más demanda. Es quién controla y se beneficia de la ganancia de eficiencia y cómo se reorganiza el trabajo como resultado, según Time. La inteligencia artificial bien puede crear más tareas y nuevas formas de demanda. Pero dentro del entorno empresarial actual, esa expansión es más probable que llegue a través de los mecanismos familiares que vimos con la mecanización en la revolución industrial, la línea de ensamblaje y la computadora: descalificación, monitoreo y aceleración del trabajo, según la misma fuente.

El uso temprano de trabajo controlado algorítmicamente muestra patrones similares. Las plataformas de trabajo temporal fueron vendidas como una nueva economía de "agente libre", prometiendo autonomía, flexibilidad y libertad del jefe tradicional. En la práctica, muchas plataformas de trabajo temporal se han convertido en sistemas de control sin las protecciones del empleo: el software establece precios, dirige a los trabajadores y disciplina el comportamiento a través de calificaciones, penalizaciones e incentivos opacos, según Time.

La inflación de expectativas laborales

La inteligencia artificial puede no eliminar empleos, pero está interrumpiendo las expectativas de los empleadores. Dado que la inteligencia artificial automatiza tareas rutinarias una vez lideradas por empleados de nivel inicial, estamos viendo un cambio en las expectativas de los empleadores para los trabajadores junior, según Cengage Group.

En lugar de construir habilidades fundamentales de nivel inicial, los empleadores hoy esperan que los trabajadores junior manejen responsabilidades más analíticas, basadas en juicio, más temprano en sus carreras, según la misma fuente.

Esto crea una situación desafiante donde se puede pedir a los nuevos graduados que supervisen, evalúen o corrijan resultados de inteligencia artificial antes de que hayan aprendido las tareas subyacentes mismas. El riesgo a largo plazo no es solo el desplazamiento de empleos de nivel inicial, sino una brecha de experiencia emergente donde los futuros trabajadores luchan por construir el contexto y las habilidades profesionales históricamente desarrolladas a través del trabajo de nivel inicial, según Cengage Group.

Al mismo tiempo, las habilidades centradas en el ser humano como el pensamiento crítico, la colaboración y la resolución de problemas son más importantes que nunca. De hecho, el Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 del Foro Económico Mundial dice que 39% de los conjuntos de habilidades de los trabajadores serán transformados u obsoletos para 2030, y el pensamiento analítico sigue siendo la habilidad central más buscada entre los empleadores, según Cengage Group.

La crisis de las pasantías

Las pasantías han sido durante mucho tiempo una vía importante para el aprendizaje profesional práctico y la exposición temprana a las expectativas laborales. Pero a medida que las oportunidades de nivel inicial se vuelven más limitadas, lo mismo ocurre con las pasantías. Casi 4,6 millones de estudiantes que querían pasantías no pudieron asegurar una, según Cengage Group.

El Informe de Empleabilidad 2025 de Cengage encontró que más de la mitad de los graduados que no tuvieron una pasantía creen que perjudicó sus perspectivas laborales, reforzado por el hecho de que 87% de los graduados empleados dicen que las pasantías les ayudaron a conseguir su trabajo, según la misma fuente.

La reacción de los estudiantes

Episodios recientes de estudiantes abucheando abiertamente discursos de graduación con temática de inteligencia artificial muestran la inquietud que los jóvenes de hoy tienen sobre si una economía organizada en torno a la inteligencia artificial de máquinas aún protegerá la creatividad y el juicio humanos, según Time.

Su preocupación no es infundada. Con la temporada de graduación en curso, muchos nuevos graduados están ingresando a la fuerza laboral con una mezcla de emoción e incertidumbre. Ansiosos por obtener sus primeras experiencias laborales, los nuevos graduados están navegando oportunidades cada vez más limitadas mientras también se preocupan por cómo la inteligencia artificial impactará los empleos de nivel inicial. Esa ansiedad ha sido repetida en discursos de graduación recientes, donde la mera mención de la tecnología ha generado frustración audible, según Cengage Group.

El Papa León XIV también ha planteado una advertencia similar, enmarcando la inteligencia artificial como una prueba moral y política de si la tecnología servirá a los humanos o concentrará el poder de maneras que disminuyan nuestra dignidad y florecimiento, según Time.

La ausencia de respuesta política

Líderes políticos y reguladores han fallado en paralelo, ya sea por malentendido, pasividad o fascinación con la tecnología misma. En lugar de tratar la inteligencia artificial como un asunto de estándares laborales, vigilancia, competencia y responsabilidad, a menudo la han enmarcado como una carrera por ganar o un sector por gestionar ligeramente, según Time.

La pregunta central, entonces, es si las sociedades democráticas darán forma a la inteligencia artificial antes de que las empresas y tecnólogos definan sus términos para todos los demás, según Time. Todavía hay una oportunidad de recuperar la mejor parte de la visión de Keynes, pero solo si los políticos están dispuestos a gobernar la inteligencia artificial antes de que su poder se arraigue, según la misma fuente.

Esto incluiría protecciones más fuertes para los trabajadores cuyas tareas están siendo automatizadas o degradadas, límites más firmes sobre vigilancia y extracción de datos, protecciones contra unas pocas empresas dominantes que establecen los términos de adopción de inteligencia artificial, y reglas que dirijan las ganancias de productividad hacia la seguridad compartida en lugar de una precariedad más profunda, según Time.

Propuestas de solución

Si los estudiantes no pueden obtener experiencia de manera confiable después de la graduación, la educación debe incorporar más exposición a la fuerza laboral antes de la graduación, según Cengage Group.

Esto significa que hay una necesidad de una asociación más fuerte entre educadores y empleadores, así como más modelos de aprendizaje basados en el trabajo. Los estudiantes deben tener oportunidades para construir las habilidades básicas necesarias para crecer en roles laborales más avanzados. Los programas de aprendizaje basados en el trabajo, proyectos liderados por empleadores, aprendizaje basado en casos, observación laboral y mentoría pueden ayudar a los estudiantes a construir esta experiencia práctica antes de ingresar al mercado laboral, según Cengage Group.

Como escribió recientemente en Fortune el director ejecutivo de Cengage, Michael Hansen: "La pregunta ya no es si la inteligencia artificial remodelará el primer peldaño de la escalera profesional. Ya lo está haciendo. El verdadero desafío es asegurar que la próxima generación todavía tenga una forma de escalar", según Cengage Group.

La preparación profesional ahora debe convertirse en una parte central de la experiencia educativa misma, liderada por una estrecha asociación entre empleadores e instituciones para asegurar que los estudiantes no solo aprendan a trabajar con confianza junto a nuevas tecnologías como la inteligencia artificial, sino que también obtengan el juicio fundamental, las habilidades de comunicación y la confianza necesarias para prosperar en la fuerza laboral del mañana, según Cengage Group.

El error de Keynes

La semana laboral perdida de 15 horas de Keynes no fue simplemente un pronóstico fallido sobre productividad. Fue una pregunta sobre si las sociedades usarían la abundancia tecnológica para ampliar la libertad o para profundizar la acumulación, según Time.

Keynes vio la posibilidad. Inventamos la tecnología. El problema es que todavía no hemos inventado la política necesaria, según Time.

Los pronósticos sobre tecnología a lo largo de la historia han fallado repetidamente porque trataron las máquinas como los motores del cambio social mientras descuidaban las instituciones, el poder y los intereses que dan forma a su uso, según Time.

Sin advertencias sobre la pérdida de empleos seguirán siendo en vano e incompletas. La inteligencia artificial puede eliminar algunos empleos, pero también es probable que profundice una transformación más silenciosa: el movimiento del juicio, la discreción y el poder fuera de las manos de los trabajadores, según Time.

La mayor interrupción de la inteligencia artificial puede no ser la pérdida masiva de empleos de nivel inicial. Puede ser la erosión del sistema tradicional que los trabajadores usaron para desarrollar experiencia con el tiempo, según Cengage Group. Cerrar la brecha de experiencia de la inteligencia artificial requerirá que educadores y empleadores reconsideren cómo los estudiantes obtienen experiencia práctica. El viejo modelo de estudiantes construyendo experiencia práctica después de la graduación ya no se sostiene, según la misma fuente.