La paradoja de la IA: si cada vez necesitamos menos juniors, ¿de dónde saldrán los próximos seniors?

Esta mañana, antes de terminar mi primer café, ya tenía cinco frentes de trabajo avanzando casi en paralelo. Le pedí a Claude que revisara mi Excel de IVA compras e IVA ventas y mientras eso sucedía, estaba armando en GPT una propuesta comercial a partir de la desgrabación de una reunión hecha con Tactiq. En paralelo, avanzaba con el contenido de una conferencia, trabajaba junto con inteligencia artificial el diseño visual de impacto de esa presentación y actualizaba mi página web con otra herramienta.

Administración, comercial, contenidos, diseño, web y más.

Antes también podía tener cinco frentes abiertos, la diferencia es la velocidad con la que hoy todos pueden avanzar al mismo tiempo y ahí aparece algo interesante: la inteligencia artificial ejecuta rápido y a muy bajo costo, pero alguien sigue teniendo que decidir qué pedir, darle contexto, revisar, corregir, conectar información, priorizar, descartar y finalmente hacerse responsable del resultado.

El cuello de botella empieza a desplazarse y ya no está necesariamente en la ejecución, sino que empieza a estar en el criterio. Es casi un nuevo organigrama: múltiples capacidades digitales funcionando en paralelo y una persona que debe darles dirección, contexto y sentido. El problema es que ese “organigrama” puede producir a una velocidad muchísimo mayor que nuestra capacidad humana para procesar, decidir y focalizar. Es extraordinariamente eficiente y también puede ser extraordinariamente agotador.

Mientras hacía todo eso pensé en otra cosa. Hace algunos años, varias de esas tareas podían estar distribuidas entre distintas personas que recién comenzaban sus carreras: alguien de administración cargando o revisando comprobantes, una persona junior de diseño armando una primera versión de una presentación, alguien de Recursos Humanos o Comercial ordenando información para una propuesta. No necesariamente era el trabajo más sofisticado de sus carreras, pero era trabajo y, sobre todo, era aprendizaje.

El Barómetro Global de IA en el Empleo 2026 de PwC pone números sobre esta tensión. Después de analizar más de mil millones de avisos laborales en seis continentes, encontró que los puestos junior más expuestos a inteligencia artificial tienen siete veces más probabilidades de exigir habilidades tradicionalmente asociadas a perfiles senior, como liderazgo, creatividad y criterio. El análisis específico se realizó sobre 2,4 millones de posiciones iniciales en Estados Unidos.En esos roles de entrada “seniorizados”, además, las vacantes crecieron 35% desde 2019, mientras otros puestos iniciales se redujeron 10%. PwC plantea, por eso, la necesidad de rediseñar las trayectorias de ingreso, la mentoría y la formación de quienes recién comienzan.

En el último Coloquio de IDEA, realizado hace pocos días, uno de los temas que apareció en el debate sobre empleo e inteligencia artificial fue precisamente una menor captación de perfiles junior frente a una elevada demanda de perfiles senior. Los empresarios pusieron el foco en el desafío de formar talento mientras la tecnología modifica las tareas que componen cada puesto y acá aparece la paradoja: necesitamos cada vez más personas con criterio. Pero el criterio no viene preinstalado, nadie nace senior, durante años aprendimos trabajando.

Primero hacíamos tareas más simples, después empezábamos a comprender el contexto, nos equivocábamos, preguntábamos, veíamos cómo resolvía alguien con más experiencia y empezábamos a participar de decisiones... lentamente construíamos criterio.

Muchas de esas tareas iniciales podían ser tediosas, pero también eran la puerta de entrada a una profesión. ¿Qué pasa cuando automatizamos precisamente esa puerta? La pregunta ya no es solamente si la inteligencia artificial va a reemplazar determinados puestos, hay otra, quizá más incómoda: si dejamos de necesitar a alguien para ejecutar las tareas de entrada, ¿dónde va a adquirir la experiencia necesaria para hacer las tareas que hoy consideramos senior? Porque podemos caer en una contradicción bastante absurda: automatizar el trabajo con el que una persona aprendía y, unos años después, salir al mercado a buscar gente experimentada.

Microsoft presentó recientemente en Argentina su Work Trend Index 2026. Entre 20.000 trabajadores usuarios de IA relevados en diez mercados, el 66% afirma que puede dedicar más tiempo a tareas de alto valor y el 58% dice producir hoy trabajos que un año atrás no podía realizar. Me reconozco perfectamente en ese dato.

Esta mañana pude avanzar en cinco frentes en un tiempo en el que hace pocos años habría avanzado mucho menos. Pero ahí aparece otro desafío: que la IA nos devuelva tiempo no significa necesariamente que nosotros vayamos a devolverle ese tiempo a nuestra agenda, podemos simplemente llenarlo con más tareas y entonces el problema deja de ser únicamente la administración del tiempo y empieza a ser la administración de nuestra capacidad.

Si hoy puedo producir tres veces más rápido, necesito ser tres veces mejor priorizando qué vale la pena producir. Si tengo cinco herramientas trabajando simultáneamente, necesito decidir dónde pongo mi atención y si cada sistema puede darme una respuesta en segundos, necesito saber cuáles de esas respuestas merecen convertirse en decisiones. Ahí es donde veo el verdadero cambio: la discusión no debería reducirse a inteligencia artificial versus inteligencia humana.

Habrá que crear nuevas experiencias de entrada: más mentoría, más participación en problemas reales, más revisión de casos, más conversaciones sobre por qué una decisión es buena o mala. Más espacios donde observar a alguien con experiencia, más posibilidad de experimentar, equivocarse, argumentar y recibir devolución.

Por eso quizás el gran debate sobre el futuro del trabajo no sea solamente cuántos puestos va a reemplazar la inteligencia artificial, puede ser algo más profundo: cómo formamos criterio en una época en la que ejecutar es cada vez más fácil, cómo desarrollamos a los próximos seniors y cómo aprendemos a administrar una capacidad de trabajo que nunca antes tuvimos. Mientras tanto, la IA ya empezó a acelerar el trabajo.