Cada vez más tareas realizadas por ‘juniors’ en las empresas son reemplazadas por la IA: Y ahora, ¿dónde van a practicar?

La adopción de inteligencia artificial ya modifica las tareas que suelen asumir los profesionales en sus primeros años de carrera. Según el Foro Económico Mundial, el 37% de los jóvenes...

La adopción de inteligencia artificial ya modifica las tareas que suelen asumir los profesionales en sus primeros años de carrera.

Según el Foro Económico Mundial, el 37% de los jóvenes a nivel global trabaja en ocupaciones con una exposición media o alta a cambios impulsados por la IA, una situación que obliga a las empresas a revisar cómo forman, evalúan y delegan responsabilidades a su talento junior.

Las tareas iniciales dejan de ser la única vía para ganar experiencia

Buscar información, ordenar bases de datos, preparar análisis preliminares o elaborar las primeras versiones de un documento eran parte de la rutina de quienes ingresaban a una organización. Hoy, las herramientas de IA pueden reducir el tiempo destinado a esas labores y modificar la ruta con la que los jóvenes desarrollan experiencia.

El desafío empresarial consiste en evitar que la automatización elimine instancias de aprendizaje. Las compañías pueden ganar productividad, pero necesitan asegurar que los trabajadores junior comprendan los problemas que analizan, conozcan el contexto del negocio y participen de forma gradual en decisiones con mayor impacto.

Para Paulo Stoll, director de Finance, Technology & Real Estate de Cornerstone, el tiempo que libera la tecnología debe destinarse a actividades que permitan desarrollar criterio y autonomía. “El objetivo no debería ser que un profesional junior haga menos, sino que pueda aprender antes a resolver problemas de mayor valor”, señaló.

Los líderes deberán delegar con contexto y no solo con instrucciones

La delegación de tareas requiere cambios en la manera de asignar trabajo. Antes de pedir un informe o un análisis, los jefes deben explicar cuál es el objetivo, qué problema busca resolver la empresa y qué decisión dependerá de ese encargo.

Esa información permite que el profesional junior identifique los supuestos de su trabajo, considere las variables relevantes y relacione su aporte con una necesidad concreta de la organización. Si la IA acelera parte de la ejecución, la formación debe concentrarse en entender el problema y evaluar las alternativas.

El análisis del Foro Económico Mundial advierte que los puestos iniciales en ocupaciones con mayor exposición a la IA registran cambios de habilidades más rápidos que aquellos con menor exposición. Los sectores que pueden experimentar transformaciones más relevantes son:

Finanzas y seguros: automatización de reportes, análisis de datos, atención al cliente y evaluación inicial de riesgos. Información y comunicaciones: cambios en la redacción de contenidos, programación, soporte técnico y procesamiento de información. Servicios profesionales: uso de IA para elaborar documentos, investigaciones preliminares, presentaciones y análisis de mercado. Ciencia y tecnología: aceleración de tareas de programación, pruebas, procesamiento de datos y desarrollo de prototipos. Bienes raíces: automatización de búsquedas, valorizaciones iniciales, elaboración de avisos y seguimiento comercial. Educación: apoyo en la preparación de materiales, corrección de trabajos, tutorías y gestión administrativa.El resultado final ya no alcanza para medir el desempeño

La evaluación también deberá ir más allá de la calidad o rapidez de una entrega. Los líderes tendrán que observar cómo se llegó a una conclusión, qué fuentes se revisaron, qué riesgos se detectaron y qué alternativas fueron descartadas.

Ese proceso cobra peso ante el uso de sistemas que pueden entregar respuestas incompletas, equivocadas o sin el contexto necesario para una decisión de negocio. La capacidad de contrastar información y cuestionar una recomendación de la IA puede convertirse en una habilidad central para el talento que recién ingresa al mercado laboral.

Según Cornerstone Talent Insights 2026, el 28% de los líderes identifica la falta de capacidades internas para usar IA como el principal obstáculo para su aplicación. La cifra plantea una brecha doble: las empresas deben incorporar tecnología y, al mismo tiempo, formar personas capaces de utilizarla con criterio.

“Una capacidad cada vez más importante será saber cuestionar lo que entrega la tecnología, identificar cuándo falta contexto y contrastar la información”, indicó Stoll.