Según el World Economic Forum (WEF), más de uno de cada tres trabajadores junior se encuentra en ocupaciones con una exposición media o alta a cambios en sus tareas derivados de la inteligencia artificial. En otras palabras, esto quiere decir que la IA es una amenaza para ellos y les exige tener unos conocimientos casi a la altura de profesionales más veteranos o sénior.
Porque lo de preparar presentaciones, resumir documentación, analizar datos o elaborar los primeros borradores de un informe ya es tarea de la IA. ¿Hay que hablar, por tanto, de una desaparición de puestos que correspondían a trabajadores junior? ¿Cómo se llega a sénior su la tecnología ya hace el trabajo de los junior?
Se aviva el debate en el impacto de la IA y los trabajadores junior
Este debate ya ha generado numerosos post y conversaciones en foros como LinkedIn y, especialmente en el ámbito de los Recursos Humanos. “Si la inteligencia artificial asume progresivamente algunas de las tareas más sencillas, tendremos que preguntarnos cómo adquirirán experiencia y desarrollarán su propio criterio quienes están empezando su carrera profesional”, sostiene Ronald Clarke, profesor de Recursos Humanos de TBS Education – Barcelona.
Efectivamente, desde otras fuentes como el Global AI Jobs Barometer 2026 de PwC, se ha visto que los empleos junior más expuestos a la inteligencia artificial tienen siete veces más probabilidades que los menos expuestos de exigir capacidades tradicionalmente vinculadas a profesionales sénior, como el juicio, el liderazgo, la creatividad o el pensamiento estratégico.
El profesional recién incorporado puede dejar de competir únicamente por su conocimiento técnico o su capacidad de trabajo y empieza a hacerlo por competencias que, hasta ahora, solían desarrollarse con años de práctica.
Con este panorama, es muy previsible que lo que realmente buscan las empresas en candidatos sean habilidades muy humanas en los trabajadores junior. Un informe generado automáticamente por una IA puede parecer convincente y, aun así, contener errores, omitir información relevante o partir de una interpretación inadecuada del problema. Detectar esas limitaciones exige conocimientos, experiencia y capacidad de análisis. Estas características pueden ser indispensables para los empleados más jóvenes. Cuanto más capaces son las herramientas de producir resultados, más importante puede resultar la intervención humana para determinar si esos resultados son correctos, útiles y adecuados al contexto.
¿Qué hacer con los trabajadores junior? De aprender haciendo a aprender decidiendo
Este escenario afecta también a universidades y escuelas de negocios, que deben preparar a los estudiantes para incorporarse a un entorno en el que muchas tareas iniciales estarán asistidas o automatizadas. La formación en inteligencia artificial será necesaria, pero difícilmente suficiente si no se acompaña de una base sólida en los fundamentos de cada profesión.
Aprender a realizar una tarea sigue teniendo valor incluso cuando la tecnología puede ejecutarla más deprisa. Comprender cómo se estructura un análisis, por qué se seleccionan determinadas fuentes o qué criterios permiten evaluar una propuesta proporciona referencias para detectar fallos y reconocer cuándo una respuesta aparentemente correcta no resulta adecuada.
“El verdadero reto educativo no es solo enseñar a los estudiantes a utilizar la inteligencia artificial, sino a evaluar críticamente sus respuestas y decidir qué hacer con ellas. No podemos exigir pensamiento sénior sin ofrecer oportunidades de aprendizaje desde el primer día”, añade Clarke.
Desde la óptica empresarial, la transformación obliga a las compañías a revisar también sus modelos de formación interna. Durante años, una parte del aprendizaje profesional se ha producido mediante tareas que, aunque no siempre eran las más complejas o visibles, permitían a los nuevos empleados conocer los procesos, entender las necesidades de los clientes y familiarizarse con los criterios de calidad de su organización.
Si esas actividades se automatizan, las empresas tendrán que decidir cómo sustituir su función formativa sin renunciar a las ganancias de productividad. “Una empresa puede ganar productividad a corto plazo automatizando el trabajo junior y, al mismo tiempo, perder capacidad para desarrollar a sus futuros profesionales sénior. Confundir productividad con aprendizaje puede convertirse en uno de los grandes errores de la gestión del talento en la era de la inteligencia artificial”, advierte Clarke.