Si la IA sustituye a los juniors, ¿de dónde saldrán los seniors de mañana? ¿Y cómo los formaremos?

Según el informe ‘State of Tech Talent 2025’ de SignalFire, la contratación de nuevos graduados en las grandes empresas tecnológicas ha caído más de un 50% en los últimos cinco años.

Artículo publicado en Via Empresa, Junio ​​2026

Por Oriol Amat

Economista. Catedrático de la Universidad Pompeu Fabra, (UPF). BSM Barcelona School of Management y Observatorio de la PYME. Presidente del consejo asesor de la PYME de Cataluña de Pimec.

La inteligencia artificial está transformando ya el mercado laboral. Por el momento, no estamos asistiendo a una destrucción masiva de puestos de trabajo. Lo que sí se observa es una reducción significativa de la contratación de los profesionales más jóvenes y una profunda modificación de los requisitos que las empresas exigen a los nuevos candidatos.

Las primeras evidencias son bastante contundentes. Según el informe State of Tech Talent 2025 de SignalFire, la contratación de nuevos graduados en las grandes empresas tecnológicas ha caído en más de un 50% en los últimos cinco años. Paralelamente, en países como Estados Unidos, la tasa de paro de los recién titulados universitarios ha aumentado un 30% desde 2022. En cambio, las empresas están incrementando la demanda de profesionales con experiencia intermedia y senior. En la misma línea, el AI Jobs Barometer 2026 de PwC, concluye que las organizaciones están reduciendo la incorporación de perfiles de entrada y, al mismo tiempo, exigen a los nuevos profesionales competencias que hasta hace poco se reservaban a personas con mayor experiencia, como la capacidad de juicio, el liderazgo, la inteligencia emocional o la toma de decisiones en entornos complejos.

En Estados Unidos, la tasa de paro de los recién titulados universitarios ha aumentado un 30% desde 2022

¿Qué está pasando? Durante décadas, las empresas han desarrollado su talento a través de un proceso paulatino de aprendizaje. Los profesionales que se incorporaban comenzaban realizando tareas relativamente sencillas -buscar información, elaborar borradores, analizar datos básicos, revisar informes o preparar presentaciones- y, a medida que acumulaban experiencia, iban asumiendo responsabilidades cada vez más relevantes.

Muchas de las tareas que tradicionalmente servían para que los profesionales aprendieran el oficio hoy pueden ser realizadas por herramientas de inteligencia artificial en cuestión de segundos. Como consecuencia, las empresas necesitan menos personas para ejecutar estas funciones y tienden a concentrar las nuevas contrataciones en perfiles con mayor experiencia o con capacidades de mayor valor añadido. En cierto modo, la IA está reduciendo algunos de los primeros escalones de la escala profesional.

Desde el punto de vista empresarial, es una evolución perfectamente comprensible. Las organizaciones siempre han incorporado las innovaciones que permiten aumentar la productividad, mejorar la calidad y realizar más con los mismos recursos. Ocurrió con la informática, pasó con internet y ahora está pasando con la inteligencia artificial.

Transformación y riesgos

Esta transformación plantea algunos interrogantes importantes.

• El primero es el acceso de los jóvenes al mercado laboral. Si las empresas reducen las oportunidades de entrada, muchos titulados pueden encontrar más dificultades para adquirir la experiencia que después se les va a exigir. Se corre el riesgo de entrar en un círculo paradójico: para conseguir un trabajo hace falta experiencia, pero para obtener experiencia es necesaria una primera oportunidad laboral.
• El segundo es el riesgo de mayor desigualdad entre profesionales. Las personas capaces de utilizar la inteligencia artificial para aumentar su productividad y aportar mayor valor serán cada vez más solicitadas. En cambio, quienes no dispongan de las competencias adecuadas o tengan más dificultades para adaptarse a los nuevos entornos de trabajo pueden ver reducidas sus oportunidades profesionales.

Pero probablemente el reto más importante es otro, y afecta directamente a la capacidad de las empresas para disponer del talento que van a necesitar en el futuro.

Si hoy se contratan menos júniors, ¿de dónde saldrán los seniors de mañana?

Ésta es una de las grandes paradojas que plantea la IA en el mercado laboral.

Las empresas necesitan directivos, responsables de proyectos, consultores, auditores, abogados, ingenieros y otros muchos profesionales con experiencia y criterio. Pero estos perfiles se construyen a lo largo de los años, a través de la práctica, aciertos, errores y acumulación de conocimiento.

La historia de cualquier organización está llena de personas que empezaron en posiciones modestas y que, gracias a la experiencia adquirida, acabaron asumiendo responsabilidades clave. Por eso, la reducción sostenida de la contratación de perfiles de entrada podría generar una consecuencia inesperada: una menor disponibilidad de talento experimentado dentro de diez o quince años.

Desde los gremios medievales hasta las grandes empresas actuales, todos los oficios han tenido aprendices.

El mismo proceso que hoy permite ganar eficiencia podría acabar debilitando a la cantera de profesionales sobre la que se fundamenta el crecimiento futuro de muchas organizaciones. Esta reflexión es especialmente relevante en un contexto marcado por el envejecimiento de la población, la baja natalidad y las crecientes dificultades para encontrar profesionales cualificados en numerosos sectores. Si, además, se reducen excesivamente las oportunidades para que los jóvenes adquieran experiencia profesional, el problema podría acentuarse en los próximos años.

La solución no es frenar la inteligencia artificial. El reto es aprovecharla. Los centros educativos tendrán que integrarla plenamente en la formación, las empresas tendrán que rediseñar los itinerarios profesionales para que los jóvenes aprendan más rápidamente y asuman responsabilidades de mayor valor añadido, y los profesionales tendrán que incorporar estas herramientas a su día a día. Al mismo tiempo, será necesario reforzar aquellas capacidades que la tecnología no puede sustituir fácilmente: el pensamiento crítico, el juicio profesional, la creatividad, el liderazgo, la capacidad de trabajar en equipo, la empatía, la responsabilidad del trabajo realizado o la toma de decisiones en entornos de incertidumbre.

La buena noticia es que la IA no elimina la necesidad de talento. Continuaremos necesitando personas capaces de tomar decisiones, generar confianza, innovar, liderar equipos e interpretar situaciones complejas. Lo que cambia no es la importancia del talento, sino la forma de formarlo. La cuestión ya no es si la IA sustituirá a profesionales, sino si seremos capaces de adaptar los sistemas educativos y empresariales para formar el talento que necesitaremos.

La IA ya está cambiando muchas cosas. Pero hay una realidad que no va a cambiar: Las empresas del futuro necesitarán profesionales con experiencia, y estos profesionales sólo existirán si alguien les da una primera oportunidad.

¿Cómo formaremos los seniors de mañana? 

El reto no es proteger estos trabajos, sino reinventar el aprendizaje

Esta última conclusión nos lleva a otra pregunta: ¿cómo los formaremos si la IA ya hace muchas de las tareas con las que antes aprendían? Durante décadas, aprender un oficio consistía en buena parte en empezar por abajo. Un auditor revisaba facturas. Un abogado buscaba jurisprudencia. No eran siempre los trabajos más estimulantes, pero tenían una gran virtud: se aprendía haciendo. Ahora la IA puede realizar muchas de estas tareas en segundos. Podemos eliminar la tarea pero no podemos eliminar el aprendizaje que proporcionaba.

1. No proteger las tareas, sino el aprendizaje

Image: iStock by Getty Images

La solución no es conservar artificialmente los antiguos trabajos de los juniors, sino preservar el proceso que permite adquirir conocimiento, experiencia y criterio. Un reciente estudio de McKinsey, con cerca de 1.500 directivos y responsables de talento, indica que una tercera parte de las empresas ya está reduciendo las tareas básicas con las que tradicionalmente aprendían los júniores. Sin embargo, el 66% prevé que la IA aumentará la contratación de profesionales de entrada. Esto no ocurrirá en todas partes: en algunos ámbitos, especialmente cuando la IA pueda asumir buena parte de las tareas iniciales, sí se reducirá la necesidad de júniores.

Por tanto, no se trata simplemente de contratar más o menos. Necesitaremos júniores distintos y, probablemente, en proporciones distintas según cada actividad.

2. Utilizar la IA para aprender, no para dejar de pensar

Si los júniores deben ser diferentes, también debe cambiar la forma en que aprenden. McKinsey propone una fórmula sencilla: primero piensa la persona, después pregunta a la IA y, finalmente, compara. Imaginemos a un analista joven que debe valorar una empresa. Si pide directamente a la IA que realice el análisis, ganará tiempo. Pero, ¿qué habrá aprendido?

Podemos hacerlo al revés: primero estudia la empresa, identifica los riesgos y llega a unas conclusiones; después, pregunta a la IA y compara las respuestas con un profesional experimentado. ¿Qué ha visto la IA que él no había visto? ¿Y qué sabe él del cliente, del sector o del contexto que la IA desconoce?

Y el proceso sigue. También es necesario aprender a preguntar y repreguntar a la IA. Una respuesta puede abrir nuevas preguntas, sugerir aspectos para profundizar o contener conclusiones a cuestionar. La clave es iterar: preguntar, contrastar, repreguntar y mejorar. Esto exige pensamiento crítico.

La clave es iterar: preguntar, contrastar, repreguntar y mejorar. Esto exige pensamiento crítico

Un estudio de Microsoft Research, basado en 936 ejemplos reales de uso de la IA generativa, observó que cuanto más confiaban los profesionales en la IA, menos pensamiento crítico declaraban aplicar; en cambio, cuanto más confiaban en sus conocimientos, más cuestionaban y contrastaban las respuestas. La IA puede aumentar la productividad pero también reducir el esfuerzo de pensar. Sin embargo, bien utilizada puede ayudar a aprender y progresar más rápidamente: puede convertirse en una extraordinaria herramienta para acelerar el aprendizaje.

3. El senior deberá ser más maestro

Este nuevo modelo cambia también el papel de los profesionales experimentados. Si la IA puede explicar un procedimiento, buscar información o preparar un borrador, el valor del senior se desplaza hacia lo más difícil de automatizar: transmitir criterio. ¿Por qué una operación que parece excelente sobre el papel no nos convence? ¿En qué casos una desviación puede ser la primera señal de un problema? Este conocimiento se acumula durante años a través de aciertos y errores.

Por eso, las empresas tendrán que dar tiempo a los seniors para formar a los que vienen detrás y reconocer esta función. Hasta ahora premiábamos sobre todo el senior que resolvía bien los problemas. Cada vez deberemos valorar más el senior que enseña a los demás a resolverlos.

Hasta ahora premiábamos sobre todo el senior que resolvía bien los problemas. Cada vez más deberemos valorar el senior que enseña a los demás a resolverlos

Por tanto, la IA no elimina la necesidad de formar talento. Obliga a formarlo de otra forma. Cuantas más cosas pueda hacer la IA, más valor tendrá lo que sólo pueden aportar las personas: ejercer criterio, generar confianza, asumir responsabilidades y ayudar a los demás a crecer.

4. Siete acciones para formar a los seniors de mañana. ¿Qué pueden hacer las empresas?

• Continuar contratando juniors. En algunos ámbitos se necesitarán menos, pero no podemos cerrar la cantera y esperar encontrar seniors cuando los necesitamos.
• Acercarlos antes a los problemas reales. Menos labores mecánicas y más clientes, reuniones, proyectos y decisiones, siempre con supervisión.
• Utilizar la IA para aprender, no sólo para producir. Primero pensar, después preguntar, comparar y repreguntar.
• Convertir a los seniors en mentores. La experiencia sólo crea valor a largo plazo cuando se transmite.
• Formar criterio. El conocimiento técnico seguirá siendo imprescindible, pero ganarán peso el pensamiento crítico, la curiosidad, la comunicación, la empatía, la creatividad y la capacidad de decidir con información incompleta.
• Transmitir valores y criterios éticos. Los seniors también deben ayudar a los júniores a actuar con integridad.
• Aprender a asumir responsabilidades. La IA puede ayudar a analizar y decidir, pero no puede asumir la responsabilidad del resultado. Es necesario contrastar las respuestas, reconocer los errores y responder del trabajo que se firma o presenta.

La IA nos permite aprender más rápidamente y esto es una gran oportunidad. Pero acelerar el aprendizaje no significa eliminarlo. Quizás no estamos ante la desaparición del aprendiz, sino ante la reinvención del aprendizaje. La IA puede acortar el camino entre junior y senior. Sin embargo, el camino deberemos seguir recorriendo.