Los empleos júnior expuestos a la inteligencia artificial demandan competencias tradicionalmente asociadas a perfiles sénior como el juicio, la creatividad y el liderazgo.
La expansión de la inteligencia artificial está empezando a modificar uno de los pilares tradicionales del mercado laboral: la forma en la que los profesionales comienzan su carrera. Los datos disponibles no permiten hablar todavía de una desaparición generalizada de las posiciones júnior provocada por esta tecnología. Sí muestran un cambio en el contenido de estos puestos y en las capacidades que las empresas esperan desde el primer día.
Según datos recientes del sector basados en el análisis de 2,4 millones de empleos
Los puestos más expuestos a la IA tienen hasta siete veces más probabilidades de requerir capacidades tradicionalmente asociadas a perfiles sénior, como juicio, creatividad, liderazgo o interacción personal.
Para Qaracter, esta evolución apunta hacia una progresiva “seniorización del primer empleo”: el profesional júnior no desaparece, pero empieza a necesitar antes capacidades que tradicionalmente adquiría tras varios años de experiencia.
El primer empleo cambia, pero no desaparece
La evidencia obliga, sin embargo, a evitar conclusiones deterministas. Un estudio reciente del Stanford Digital Economy Lab detecta en Estados Unidos que el empleo entre trabajadores de 22 a 25 años en determinadas ocupaciones altamente expuestas a IA ha evolucionado peor que el de profesionales de mayor edad en esos mismos trabajos. Los investigadores señalan que el ajuste se concentra principalmente en una menor contratación, aunque advierten de que los resultados no permiten atribuir causalidad exclusivamente a la inteligencia artificial.
La OECD coincide en la necesidad de incorporar otros factores
El deterioro de algunas oportunidades laborales para jóvenes comenzó antes de la difusión masiva de la IA generativa y afecta especialmente a sectores como tecnología, finanzas o servicios profesionales, que también han atravesado ajustes de contratación tras la pandemia, mayores tipos de interés y una desaceleración de la inversión.
En España tampoco existe colapso agregado de la contratación joven
El SEPE registró 6,38 millones de contratos a menores de 30 años durante 2025, un 4,93% más que un año antes. Sin embargo, algunos segmentos muestran señales de mayor exigencia: datos del mercado laboral reflejan una caída significativa de las vacantes tecnológicas que no requieren experiencia previa.
De producir el primer borrador a saber cuestionarlo
El cambio más profundo puede estar produciéndose dentro del propio puesto. Investigación inicial, síntesis documental, elaboración de borradores, reporting básico, programación sencilla, testing, documentación o atención de primer nivel son tareas en las que las nuevas herramientas pueden asumir una parte creciente de la ejecución.
La Organización Internacional del Trabajo señala que la IA generativa afectará principalmente a tareas dentro de los puestos, más que a ocupaciones completas. Esto desplaza progresivamente el valor del profesional desde la ejecución hacia capacidades como interpretar información, detectar errores, validar resultados, comprender el negocio o tomar decisiones.
Enrique Galván, CEO de Qaracter
“El cambio relevante no es que el profesional júnior deje de ser necesario, sino que empieza a cambiar aquello por lo que aporta valor. Si una herramienta puede producir el primer análisis o el primer borrador, el profesional necesita aprender antes a comprobarlo, contextualizarlo y convertirlo en una decisión útil para el negocio”.
La paradoja de la IA: automatiza tareas y acelera al júnior
La misma tecnología que puede automatizar algunas funciones tradicionalmente asignadas a profesionales de entrada también puede aumentar especialmente su productividad.
Una investigación del National Bureau of Economic Research realizada sobre más de 5.000 agentes de atención al cliente encontró que el uso de un asistente basado en IA generativa incrementó la productividad un 14% de media y hasta un 34% entre los trabajadores noveles o de menor rendimiento.
El reto consiste, por tanto, en utilizar la IA no únicamente como herramienta de automatización, sino también como instrumento de aprendizaje. Delegar una tarea en la tecnología y aprender a realizarla no son necesariamente lo mismo.
Quién formará al sénior del futuro
Durante décadas, numerosas tareas rutinarias han cumplido una doble función dentro de las compañías: producir trabajo y enseñar cómo funciona el negocio. Automatizarlas puede mejorar la productividad a corto plazo, pero obliga a rediseñar los mecanismos mediante los que los profesionales adquieren experiencia.
Para Qaracter, las compañías deberán evolucionar sus programas graduate, onboarding y mentoring para combinar el uso de IA con exposición al negocio, supervisión experta, resolución de excepciones y responsabilidad progresiva.
Este desafío es especialmente relevante en banca y seguros, donde el aumento de la automatización convive con mayores exigencias de trazabilidad, gestión del riesgo, regulación y supervisión humana.
“La productividad que aporta la IA será importante, pero no puede convertirse en la única métrica. Las compañías también tienen que preguntarse si están generando conocimiento, criterio y profesionales capaces de asumir responsabilidades cada vez mayores. Automatizar el trabajo de hoy sin rediseñar cómo se aprende puede convertirse en un problema de talento mañana”, concluye Galván.