Una versión de este artículo apareció originalmente en el boletín de liderazgo de Quartz. Regístrese aquí para recibir las últimas noticias e ideas sobre liderazgo directamente en su bandeja de entrada..
El terreno de formación para los ejecutivos del mañana está desapareciendo silenciosamente. Las empresas pronto pueden carecer de alguien que realmente sepa cómo se hace el trabajo.
Pekic / Getty Images
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Matt Garman no cree que reemplazar a desarrolladores junior con IA sea un buen negocio. El jefe de 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 becarios y recién graduados este año, incluso después de que la empresa recortó 14,000 empleos corporativos el pasado otoño.
Esa es la forma de una apuesta que se está desarrollando en toda la América corporativa en este momento. Las empresas están recortando empleos de nivel inicial y recontratando 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 la línea de talento que típicamente produce talento sénior. Si las empresas permiten que la IA elimine el peldaño de nivel inicial, podrían perder el mecanismo que convierte a los jóvenes de veintitantos en gerentes de primer nivel.
Los datos dicen que esa apuesta ya está tensándose. 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 de manera constante desde 2022, y la erosión se ha ampliado cada mes durante casi cuatro años. Lo que no está claro es si los trabajos que están desapareciendo son los que las empresas pueden automatizar con seguridad, 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 las anécdotas sobre el colapso de trabajos técnicos junior se sostenían frente a datos reales de nómina. Su equipo analizó millones de registros de ADP, y después de ajustar por choques específicos de empresas individuales, encontró que los trabajadores entre 22 y 25 años en los trabajos que la IA alcanza primero habían perdido un 16% de su empleo en relación con colegas mayores que realizan el mismo trabajo.
Entre los desarrolladores de software, los empleados de 22 a 25 años perdieron casi una quinta parte de sus trabajos en relación con el pico de finales de 2022, mientras que los desarrolladores mayores de 35 años siguieron creciendo durante el mismo período. Los gerentes jóvenes de marketing y ventas también perdieron empleos, pero en menor escala. Los empleados de almacén se desempeñaron de manera similar independientemente de su edad. Los jóvenes asistentes de salud realmente ganaron empleos más rápido que sus colegas mayores. Las pérdidas rastrean exactamente qué tareas la IA ha mejorado y qué trabajos no puede reemplazar completamente.
Brynjolfsson no ha dejado de observar. Se asoció con ADP Research para construir un panel de control en vivo seguimiento de las mismas cohortes hasta abril, y la disminución para el grupo más expuesto de 22 a 25 años se ha agudizado a casi un 4% anual, en comparación con menos del 3% después de los primeros 12 meses. Los números mensuales fluctúan, pero la tendencia anual ha seguido en una dirección durante más de tres años consecutivos.
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 papel muestran un empleo estable o en crecimiento para el mismo grupo de edad.
El trabajo de nivel inicial se encuentra abrumadoramente en la primera categoría. La mayor parte de un trabajo junior es 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 idiosincráticos y las soluciones alternativas que una persona adquiere en el trabajo que nunca llegan a un manual de capacitación o a la base de datos de una empresa. Ese tipo de conocimiento se acumula a lo largo de los años, y si un modelo puede alcanzarlo desde el principio, los veteranos de la industria se vuelven aún 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 mantienen. Entonces, la persona más afectada, al menos financieramente, es el joven solicitante que no puede entrar. Los únicos que no tienen que preocuparse por este intercambio son los gerentes senior que ya han pasado por las primeras etapas de la construcción de una 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 ha desaparecido: 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 glamuroso, respondiendo a un cliente enojado, dirigiendo un turno que salió mal y detectando un error antes de que llegara a su jefe. Elimine los trabajos donde eso sucede y la próxima generación de gerentes llega sin saber lo que se necesita para realmente hacer un buen trabajo.
Los mismos trabajos sacan a la luz problemas que nadie asignó 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 lo haga la gerencia. Si se elimina esa capa, una empresa pierde una fuente de corrección de la que no se daba cuenta que dependía.
El trabajo le da a la gente más que un sueldo. Ofrece propósito y un lugar al cual pertenecer, y un puesto de nivel inicial es generalmente donde alguien encuentra eso por primera vez. Recortar estos roles a gran escala no solo remodela un plan de contratación. Cambia lo que un gran número de jóvenes de 22 años hace con su tiempo, y la historia no ha sido amable con las economías que dejan a grandes cantidades de jóvenes adultos sin un lugar significativo al cual ir.
La respuesta de Garman es mantener el papel y cambiar lo que lo llena. Edmondson y Chamorro-Premuzic señalan que las empresas de contabilidad están haciendo algo similar. La IA elimina el trabajo rutinario de coincidencia y reporte, y el personal joven pasa su tiempo libre persiguiendo anomalías y discutiendo problemas con los clientes, el trabajo que una máquina todavía no puede hacer de manera convincente.
Un cambio similar aparece dondequiera que una empresa se moleste en rediseñar el papel en lugar de simplemente automatizarlo. Las descripciones de trabajo se vuelven menos sobre realizar una tarea y más sobre verificar si la IA lo hizo correctamente, desde producir un primer borrador hasta detectar 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 se vea mal.
Es una habilidad universal. A medida que la IA se abre camino en decisiones de nivel superior, la capacidad de detectar que está equivocada con confianza se convierte en algo que necesita todos los niveles de una empresa, 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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