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El campo 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 calificó la idea "como una de las cosas más tontas que he escuchado." Su posición explica por qué Amazon Web Services contratará a 11,000 pasantes y recién graduados este año, incluso después de que la compañía recortó 14,000 empleos corporativos el otoño pasado.
Esa es la forma de una apuesta que se está desarrollando en toda la América corporativa en este momento. Las empresas están recortando trabajos de nivel de entrada y recontratando algunos de ellos en el mismo año, mostrando lo difícil que es tanto automatizar las tareas que los empleados junior solían hacer como proteger el canal que típicamente produce talento senior. Si las empresas permiten que la IA elimine el escalón de nivel de entrada, podrían perder el mecanismo que convierte a los jóvenes promesas en gerentes de primer nivel.
Los datos dicen que esa apuesta ya está bajo presión. Los jóvenes trabajadores 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 es menos claro es si los trabajos que desaparecen 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 tecnológicos para jóvenes se sostenían frente a datos reales de nóminas. Su equipo extrajo millones de registros de ADP, y después de ajustar por impactos específicos de las empresas, encontró 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 trabajos en relación con el pico de fines de 2022, mientras que los desarrolladores mayores de 35 años siguieron creciendo en el mismo periodo. Los jóvenes gerentes de marketing y ventas también perdieron empleos, pero en menor escala. Los dependientes de almacén tuvieron resultados similares 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 asoció con ADP Research para construir un panel de control en vivo rastreando los mismos cohortes hasta abril, y la disminución para el grupo más expuesto de 22 a 25 años se ha agudizado a casi un 4% anual, frente a menos del 3% después de los primeros 12 meses. Las cifras mensuales varían, pero la tendencia anual ha seguido 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 un 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 es redactar una primera versión de un informe, reconciliar 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 soluciones que una persona aprende en el trabajo 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 lograrlo en primer lugar, 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 conservan. Así que la persona más afectada, al menos financieramente, es el joven solicitante que no puede pasar por la puerta. Los únicos que no tienen que preocuparse por este intercambio son los gerentes senior que ya han pasado por las primeras etapas de construcción de carrera.
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: la línea de desarrollo que convierte a un joven de 24 años en un gerente que realmente ha hecho el trabajo. Todo 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. 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 asignó a nadie para buscar. Los empleados junior se sientan 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. 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 cheque de pago. Ofrece propósito y un lugar para pertenecer, y un rol de entrada 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 hacen un gran número 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 jóvenes adultos 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 despeja el trabajo rutinario 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 aparece en cualquier lugar donde una empresa se molesta 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 detectar lo que el borrador hizo mal. Ese tipo de control de calidad aún requiere que los empleados sepan qué se ve bien y detecten cualquier cosa que se vea mal.
Esa es una habilidad universal. A medida que la IA se abre camino en decisiones de nivel superior, la capacidad de atrapar que 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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