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El terreno de entrenamiento para los ejecutivos del mañana está desapareciendo silenciosamente. Las empresas pronto podrían carecer de alguien que realmente sepa cómo se realiza el trabajo.
Pekic / Getty Images
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Matt Garman no cree que reemplazar a los desarrolladores junior con IA sea un negocio inteligente. El jefe de la nube de Amazon $AMZN llamó a la idea "una de las cosas más tontas que he escuchado." Su posición explica por qué Amazon Web Services está contratando a 11,000 pasantes y recién graduados este año, incluso después de que la empresa recortó 14,000 empleos corporativos el otoño pasado.
Esa es la forma de una apuesta que se desarrolla en toda la América corporativa en este momento. Las empresas están recortando empleos de nivel inicial y volviendo a contratar a algunos de ellos en el mismo año, mostrando lo difícil que es tanto automatizar las tareas que solían hacer los empleados junior como proteger el canal que típicamente produce talento senior. Si las empresas permiten que la IA elimine el peldaño de nivel inicial, podrían perder el mecanismo que convierte a los jóvenes promesas en gerentes de primer nivel.
Los datos dicen que esa apuesta ya está causando tensión. Los trabajadores jóvenes que recién comienzan sus carreras están concentrados en las tareas rutinarias que la IA ya maneja bien. Ese grupo ha estado perdiendo terreno constantemente desde 2022, y la erosión se ha ampliado cada mes durante casi cuatro años. Lo que no está claro es si los trabajos que desaparecen son los que las empresas pueden automatizar de manera segura, o los que extrañarán en el momento en que necesiten a alguien que realmente haya hecho el trabajo antes.
Erik Brynjolfsson, un economista de Stanford que dirige el Laboratorio de Economía Digital de la universidad, quería saber si los rumores sobre el colapso de los empleos tecnológicos para jóvenes se sostenían frente a datos reales de nóminas. Su equipo extrajo millones de registros de ADP, y después de ajustar por choques específicos de empresas individuales, descubrió que los trabajadores entre 22 y 25 años en los empleos que la IA alcanza primero habían perdido un 16% de su empleo en relación con colegas mayores haciendo el mismo trabajo.
Entre los desarrolladores de software, los empleados de 22 a 25 años perdieron casi una quinta parte de sus empleos en relación con el pico de finales de 2022, mientras que los desarrolladores mayores de 35 siguieron creciendo durante el mismo período. Los jóvenes gerentes de marketing y ventas también perdieron empleos, pero en menor escala. Los empleados de almacén se desempeñaron aproximadamente igual sin importar la edad. Los jóvenes asistentes de salud en realidad ganaron empleos más rápido que sus colegas mayores. Las pérdidas reflejan exactamente en qué tareas la IA se ha vuelto buena y qué trabajos no puede reemplazar completamente.
Brynjolfsson no ha dejado de observar. Se unió con ADP Research para construir un panel en vivo que rastrea las mismas cohortes hasta abril, y el declive para el grupo más expuesto de 22 a 25 años se ha agudizado a casi un 4% anual, subiendo desde menos del 3% después de los primeros 12 meses. Los números mensuales varían, pero la tendencia anual ha ido en una dirección durante más de tres años seguidos.
La IA automatiza algunas tareas y aumenta otras, y esa distinción es lo que decide quién pierde terreno y quién no. Las ocupaciones donde la IA reemplaza principalmente lo que una persona solía hacer muestran las mayores pérdidas entre los trabajadores jóvenes. Las ocupaciones donde la IA ayuda a una persona a hacer más sin eliminar el rol muestran empleo estable o en crecimiento para el mismo grupo de edad.
El trabajo de nivel de entrada se encuentra abrumadoramente en la primera categoría. La mayor parte de un trabajo junior consiste en redactar una primera versión de un informe, conciliar transacciones rutinarias o resumir una llamada. Eso es exactamente el material en el que la IA se ha vuelto buena rápidamente. La mitad tácita es diferente. Son los atajos idiosincrásicos y soluciones que una persona aprende en el trabajo y que nunca llegan a un manual de capacitación o a una base de datos de la empresa. Ese tipo de conocimiento se acumula a lo largo de los años, y si un modelo puede alcanzarlo en primer lugar, los veteranos de la industria se vuelven incluso más valiosos para la fuerza laboral, no menos.
Las empresas también están contratando a menos personas junior en lugar de reducir el salario de las que conservan. Así que la persona más afectada, al menos financieramente, es el joven solicitante que no puede pasar la puerta. Los únicos que no tienen que preocuparse por este intercambio son los gerentes séniores que ya han pasado por las primeras etapas de construcción de la carrera.
Los profesores Amy Edmondson y Tomas Chamorro-Premuzic argumentan que recortar estos trabajos intercambia un pequeño ahorro inmediato por algo que las empresas notan solo una vez que se ha ido: el canal que convierte a un joven de 24 años en un gerente que realmente ha hecho el trabajo. Cada ejecutivo capaz adquirió juicio en algún lugar poco glamoroso, respondiendo a un cliente enojado, manejando un turno que salió mal y atrapando un error antes de que llegara a su jefe. Eliminar los trabajos donde eso sucede y la próxima generación de gerentes llega sin saber lo que se necesita para hacer realmente un buen trabajo.
Los mismos trabajos sacan a la luz problemas que nadie ha asignado a nadie para buscar. Los empleados jóvenes están más cerca de los puntos de fricción que cualquiera por encima de ellos, y tienden a notar lo que está roto antes que la gerencia. Eliminar esa capa, y una empresa pierde una fuente de corrección de la que no se dio cuenta que dependía.
El trabajo le da a la gente más que un cheque de pago. Ofrece propósito y un lugar al que pertenecer, y un rol de nivel de entrada es generalmente donde alguien encuentra eso por primera vez. Reducir estos roles a gran escala no solo remodela un plan de contratación. Cambia lo que hace una gran cantidad de jóvenes de 22 años con su tiempo, y la historia no ha sido amable con las economías que dejan a un gran número de adultos jóvenes sin un lugar significativo a donde ir.
La respuesta de Garman es mantener el rol y cambiar lo que lo llena. Edmondson y Chamorro-Premuzic señalan a las firmas contables que hacen algo similar. La IA elimina el trabajo de rutina de emparejamiento e informes, y el personal junior pasa su tiempo libre persiguiendo anomalías y hablando sobre problemas con los clientes, el trabajo que una máquina aún no puede hacer de manera convincente.
Un cambio similar se muestra dondequiera que una empresa se moleste en rediseñar el rol en lugar de simplemente automatizarlo. Las descripciones de trabajo se vuelven menos acerca de realizar una tarea y más sobre verificar si la IA lo hizo correctamente, desde producir un primer borrador hasta capturar lo que el borrador hizo mal. Ese tipo de control de calidad todavía requiere que los empleados sepan qué se ve bien y detecten cualquier cosa que parezca incorrecta.
Esa es una habilidad universal. A medida que la IA se abre paso en decisiones de mayor nivel, la capacidad de detectarla cuando está equivocada con confianza se convierte en algo que cada nivel de una empresa necesita, no solo en el nivel de entrada. El único lugar donde alguien lo aprende es haciendo el trabajo junior que algunas empresas están ocupadas eliminando.
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