La Inteligencia Artificial y el trabajo de los más jóvenes. ¿Cuál será su futuro?

¿Les estamos quitando la escalera? ¿Y los seniors?

Hace unos días Andrew Ng escribía en su newsletter “The Batch” que no habrá un apocalipsis de empleo por la inteligencia artificial. Que el relato del desempleo masivo está exagerado y que insistir en él es irresponsable.

Voy a empezar por lo más incómodo para quien esperaba que yo discrepara: me parece que Ng tiene razón.

El paro en Estados Unidos sigue bajo: un 4,3 %, según el U.S. Bureau of Labor Statistics. La contratación de ingenieros aguanta. Y si miras la historia, cada ola tecnológica acabó creando más empleo del que destruyó. En el agregado, Ng acierta de pleno.

No es el único que lo dice, y conviene escuchar a los escépticos serios. John Burn-Murdoch, en el Financial Times, lo afina aún más: la pregunta “¿puede la IA hacer esta tarea?” es solo una pieza pequeña del cuadro. Lo que de verdad decide si una tecnología destruye o crea empleo es la demanda. Cuando el software se volvió barato en los noventa, la programación no perdió empleo: ganó, porque la demanda de software se disparó más rápido de lo que la productividad la abarataba. Lo mismo con contables o arquitectos: más productivos, y aun así más empleados, porque creció el apetito por sus servicios.

Es un argumento bueno y honesto. Y aun así, el agregado no es la pregunta interesante.

El número global esconde la pregunta que importa.

Pueden ser ciertas dos cosas a la vez. Que el empleo total esté sano. Y que el primer trabajo —el de entrada, el del que acaba de llegar— se esté volviendo casi imposible de conseguir.

Cuando miras los datos por edad, aparece justo eso: en las profesiones más expuestas a la IA, los más jóvenes pierden terreno mientras los profesionales con experiencia se mantienen. El paro general está bien porque promedia a todo el mundo. Y al promediar, tapa la herida.

Andrew Ng dice que la contratación de ingenieros “sigue fuerte”. Y es verdad. Pero esa fuerza está concentrada en los perfiles senior. El recién graduado que quiere su primer puesto de programador se encuentra otra película. El dato global y el dato del junior van en direcciones distintas, y solo uno de los dos sale en los titulares tranquilizadores.

La IA va justo a por el trabajo del junior.

Esto no es mala suerte. Tiene una lógica que da un poco de vértigo.

El junior siempre aprendió haciendo lo rutinario. Picar el código fácil. Revisar documentos. Limpiar datos. Hacer el primer borrador que luego alguien con galones corregía. Ese trabajo poco glamuroso era el peldaño de entrada: mal pagado, repetitivo, pero el sitio donde se aprendía el oficio de verdad.

Y resulta que ese trabajo es exactamente el que la IA hace bien, rápido y barato.

Así que no es que la IA empuje al junior por la escalera. Es que le retira el primer escalón. El que no puede subir no se cae al vacío: simplemente no entra. Y desde fuera no se ve, porque el que no entra no aparece en las estadísticas de despidos. Aparece, como mucho, en las de un currículum que no recibe respuesta (lamentablemente esto pasa mucho en ciertos procesos de selección).

Hay un matiz histórico que lo hace distinto a otras veces. Las olas anteriores automatizaron tareas manuales y repetitivas. Esta automatiza tareas mentales y repetitivas, que son precisamente las del aprendiz cualificado. Es la primera vez que la máquina llega antes al peldaño de entrada del trabajo del conocimiento que a ningún otro.

Y ya tenemos un ensayo de esto. En los ochenta llegó la hoja de cálculo, y le pasó algo curioso: fulminó a los auxiliares de contabilidad, los que cuadraban números a mano, mientras multiplicaba a los contables y analistas, que de pronto podían hacer mucho más. Misma tecnología, dos efectos opuestos dentro de la misma profesión: aniquiló el escalón de abajo y aupó el de arriba. Si sustituyes “hoja de cálculo” por “IA” y “auxiliar de contabilidad” por “programador junior”, tienes el guion de lo que está pasando ahora.

Lo interesante es que esta lectura no me la invento yo. Es el propio John Burn-Murdoch, el escéptico del FT, quien apunta que si la IA es una tecnología que potencia al trabajador del conocimiento dejándole automatizar lo que antes hacían colegas peor pagados, entonces el tópico de que amenaza más a los sueldos altos podría estar justo del revés. El que está en peligro no es el caro: es el barato, el que entra.

Seamos honestos: no todo es la IA.

Aquí es donde mucha gente se pone alarmista y pierde la credibilidad. No quiero caer ahí.

Parte de la debilidad del empleo junior no tiene nada que ver con la IA. Tiene que ver con los tipos de interés altos, con la resaca de la sobrecontratación pos-pandemia y con un enfriamiento general del trabajo de oficina. Separar qué parte es IA y qué parte es ciclo económico es difícil de verdad. Quien te venda certezas absolutas en esto te está vendiendo humo.

Y hay un segundo punto que el propio Andrew Ng señala muy bien. A la industria de la IA le conviene que pienses que su tecnología reemplaza personas, porque así puede cobrar como si fuera un salario y no como si fuera un software. El relato del reemplazo no es neutral: vende.

Pero ojo, porque esto corta por los dos lados. Que alguien exagere el poder de la IA no demuestra que el reemplazo esté ocurriendo. Y tampoco lo desmiente. El ruido del mercado no es una prueba en ninguna dirección. Los datos de empleo por edad, esos sí.

¿Y en España? Aquí la escalera ya estaba coja.

Todo esto suena muy de Silicon Valley, pero conviene traerlo a casa, porque en España el debate tiene un matiz propio.

El estudio que enciende la alarma —el de los jóvenes que pierden terreno en las profesiones expuestas a la IA— está hecho con datos de Estados Unidos, donde el paro general es ese 4,3 %. Aquí partimos de otro sitio. El paro juvenil en España lleva décadas siendo estructuralmente alto: según la última Encuesta de Población Activa del INE, la tasa de paro de los menores de 25 años está en el 24,54 %, muy por encima de la media europea. Y el problema del primer empleo no lo inventó la IA: ya lo teníamos. Becas encadenadas, temporalidad, el famoso “se requiere experiencia” para un puesto de entrada. La escalera del junior español ya estaba coja antes de que ChatGPT existiera. En Asturias desde donde os escribo ese paro está en el orden del 22 %. Muy, muy alto también.

Y esto cambia la conversación de dos maneras.

Por un lado, somos más vulnerables. Si la IA retira el primer peldaño en un mercado donde ese peldaño ya era estrecho y resbaladizo, el efecto se nota antes y más fuerte. No hay tanto colchón.

Por otro, tenemos una parte del tejido que nos protege un poco. España no es una economía de Big Tech: es pymes, servicios, turismo, sectores donde el trato con personas y la presencia física pesan más y la sustitución por software es más lenta. La ola tardará más en llegar a muchos sitios.

La lectura útil para mí es esta: en España no podemos permitirnos esperar a ver “qué pasa con los datos”, porque entramos al problema con desventaja de salida. El que ya tenía el primer empleo difícil es el que más nota que le quiten el escalón.

El problema del relevo.

Y queda la pregunta que casi nadie se hace, que para mí es la más seria de todas.

Si una empresa decide ahorrarse juniors porque la IA ya hace su tarea, ahorra dinero hoy. Vale. Pero el senior de dentro de diez años es el junior de hoy que aprendió cometiendo errores baratos en tareas pequeñas. Si quitas ese rodaje, no estás recortando un gasto: estás dejando de fabricar a tus futuros expertos.

Ahorro hoy, hipoteca mañana. Y lo pagará todo el sector, no solo la empresa que recortó.

Lo que yo haría.

Si contratas, deja de mirar al junior como una versión barata y lenta de la IA. No compite ahí, y va a perder. Rediséñale el primer trabajo hacia donde la máquina todavía necesita una persona: criterio, contexto, decidir qué pregunta hacer, detectar cuándo la IA se está equivocando con mucha seguridad. Usa la IA como su palanca, no como su sustituta.

Y si eres tú el que empieza, asume que la ventaja ya no es saber ejecutar la tarea. Eso lo hace la máquina. La ventaja es saber dirigirla y juzgar lo que produce. Cuanto antes saltes a ese peldaño, mejor.

No, no veo un apocalipsis. Ng tiene razón y el cielo no se está cayendo.

Veo algo más silencioso y, a su manera, más grave: le estamos complicando a toda una generación la forma de entrar al trabajo cualificado. Sin ruido, sin despidos masivos, sin titular. Solo una puerta que se cierra un poco más cada trimestre.

El primer peldaño se puede reconstruir. La pregunta es quién va a querer hacerlo.

— Luisma Hernández Valencia

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Y ya que hablamos de IA: sí, la he usado para escribir esto. Me ayudó a investigar, ordenar y pulir. Pero el punto de vista es mío, la edición es mía y lo que firmo lo sostengo yo. Justo el equilibrio que pido en el texto: que la máquina sea la palanca y la persona siga decidiendo.