Un estudio reciente del Stanford Digital Economy Lab sobre el mercado laboral estadounidense encontró que, desde la adopción masiva de la inteligencia artificial generativa, el empleo de trabajadores de entre 22 y 25 años en roles más expuestos a esta tecnología —como el desarrollo de software y la atención al cliente— cayó hasta un 16%.
En contraste, el empleo de perfiles más experimentados en esas mismas funciones se mantuvo estable o creció, lo que sugiere que el impacto inicial de la IA podría estar concentrándose en posiciones de entrada.
Históricamente, en la industria tecnológica, los talentos ingresaban como juniors, se formaban en proyectos reales y con el tiempo se convertían en perfiles senior capaces de liderar iniciativas complejas. Ese recorrido está cambiando, y la IA está en el centro de esa transformación.
En distintas industrias comienza a observarse una tendencia similar: las organizaciones que buscan adoptar inteligencia artificial con rapidez suelen inclinarse por profesionales con mayor experiencia, capaces de combinar su conocimiento acumulado con herramientas de IA y tomar decisiones en escenarios complejos.
Cuando las empresas buscan resultados rápidos, la IA potencia más a los perfiles senior, porque amplifica la experiencia que ya traen.
Sin embargo, este fenómeno plantea un desafío importante. Si las industrias reducen la incorporación de juniors, ¿cómo se formarán los seniors del futuro?
La experiencia laboral no se construye únicamente con habilidades técnicas. También implica trabajar en equipo, comprender objetivos de negocio, interactuar con clientes y aprender a tomar decisiones. Son capacidades que difícilmente se desarrollen de manera aislada, incluso con acceso a las mejores herramientas de inteligencia artificial.
Más que una desaparición de los juniors, lo que se observa es una redefinición de su rol. La IA está elevando la vara de entrada al mercado laboral. Las empresas ya no buscan perfiles iniciales que ejecuten tareas repetitivas, sino talentos capaces de aportar valor desde el primer día, combinando conocimientos técnicos, pensamiento crítico y familiaridad con herramientas de IA.
En América Latina, la situación presenta matices propios. A diferencia de mercados más maduros, muchas organizaciones de la región continúan priorizando la optimización de costos, lo que las lleva a mantener estructuras mixtas con juniors y seniors.
Los presupuestos más acotados, en muchos casos, terminan impulsando un modelo que permite seguir formando talento y construir capacidades a largo plazo.
De cara al futuro, la clave estará en encontrar un equilibrio: las empresas deberán seguir apostando por el desarrollo de nuevos talentos, mientras que los profesionales jóvenes tendrán que adaptarse a un mercado más exigente.
Dominar una tecnología específica ya no será suficiente: deberán entender el negocio, colaborar con equipos multidisciplinarios y utilizar la inteligencia artificial como una herramienta para potenciar su propio valor
*Por Ariel Albornoz, Head of Engineering en Aditi Consulting.