La lógica básica del aprendizaje en empleos de oficina —trabajo rutinario para adquirir experiencia en el trabajo— está de repente en riesgo.
En sectores como las finanzas, tareas iniciales como buscar documentos, preparar presentaciones, analizar datos y ajustar modelos financieros han sido tradicionalmente una etapa clave para avanzar en la carrera profesional. Sin embargo, estas actividades son cada vez más realizadas por herramientas de inteligencia artificial generativa, lo que amenaza la continuidad de los empleos de nivel inicial en diversas industrias, como derecho, consultoría, medios, tecnología y marketing.
Un informe reciente del New York Times reveló que los bancos están considerando reducir el tamaño de sus clases de analistas en formación debido a esta tendencia. Una dinámica similar podría amenazar los trabajos para principiantes en otros sectores que tradicionalmente dependen de tareas rutinarias como base para el aprendizaje.
En mi trabajo como investigadora en Brookings Institution, he entrevistado a docenas de trabajadores y ejecutivos en sectores altamente expuestos a la IA generativa, como marketing, ingeniería, diseño gráfico, academia, derecho, entretenimiento, finanzas e industrias creativas. Las preocupaciones sobre los riesgos para los trabajadores novatos son consistentes: desde profesores junior y ilustradores freelance hasta auditores y escritores que buscan abrirse camino en Hollywood. Algunos ejecutivos incluso mencionaron que la IA podría permitirles contratar menos empleados junior.
En toda la economía de oficina, los trabajos de nivel inicial son especialmente vulnerables porque involucran tareas de bajo riesgo, justamente aquellas en las que la IA es más eficiente. Esto podría romper la escalera profesional en industrias como finanzas y derecho, obligando a muchos aspirantes a banqueros y abogados a buscar trabajo en otros sectores.
Automatización de tareas iniciales y su impacto
Automatizar trabajos de nivel inicial podría transformar tanto la economía como las culturas de estas profesiones. Las empresas tendrían que decidir si vale la pena contratar a recién graduados solo para observar y aprender, aunque no haya mucho para hacer de inmediato. ¿Cuántos podrían contratar? ¿Serán capaces los futuros banqueros y abogados de aprender sin esas largas noches dedicadas al trabajo rutinario?
Si la IA asume estas tareas típicamente realizadas por empleados junior, el intercambio de trabajo tedioso por experiencia valiosa dejaría de ser necesario. Esto podría alterar profundamente la lógica del aprendizaje en el trabajo.
Capacidades y limitaciones de la IA generativa
Un análisis de OpenAI en 2023 evaluó la capacidad de ChatGPT para realizar miles de tareas en más de 1,000 ocupaciones definidas por el Departamento de Trabajo de EE.UU. Los resultados mostraron que ocupaciones con componentes físicos, como plomeros, tienen baja exposición a la automatización, mientras que trabajos como preparadores de impuestos son altamente vulnerables.
Según el análisis de Brookings, las tareas en trabajos iniciales son mucho más fáciles de automatizar que las de sus supervisores. Por ejemplo, un analista de investigación de mercados tiene un 53% de tareas de alto riesgo de automatización, comparado con un 9% para un gerente de marketing. En derecho, tareas rutinarias como la revisión de documentos y la redacción de comunicaciones básicas son altamente automatizables, mientras que trabajos de mayor complejidad aún requieren experiencia humana.
Cambios en la dinámica profesional
En profesiones como derecho y programación, la adopción de IA ha cambiado la dinámica laboral. Los novatos en derecho, por ejemplo, tradicionalmente pasan sus primeros años trabajando bajo la supervisión de abogados experimentados, realizando tareas rutinarias como investigación básica y redacción de documentos. Sin embargo, herramientas de software legal impulsadas por IA pueden realizar estas tareas con una eficiencia sin precedentes, disminuyendo las oportunidades de aprendizaje práctico para los recién graduados.
En programación, el 62% de los desarrolladores ya usan IA en su proceso de trabajo, según una encuesta de Stack Overflow. Aunque la mayoría no considera que la IA sea una amenaza para su empleo, los programadores menos experimentados son mucho menos optimistas.
Un mundo sin trabajos de nivel inicial
Aunque aún es pronto para determinar cómo afectará la IA a los trabajadores principiantes, algunos experimentos recientes han mostrado que los empleados menos experimentados podrían beneficiarse de asistentes de IA para mejorar su rendimiento. Sin embargo, existe el riesgo de que las empresas opten por contratar solo a un pequeño grupo de aprendices cuidadosamente seleccionados, reduciendo drásticamente las oportunidades para quienes comienzan sus carreras en sectores como finanzas, derecho y consultoría.
Esto podría tener consecuencias desproporcionadas para mujeres jóvenes y trabajadores de color, quienes actualmente están ganando representación en sectores como derecho y finanzas. Una reducción en los trabajos iniciales podría ralentizar o incluso revertir este progreso.
Además, surge la pregunta: ¿cómo se adquieren habilidades cuando la IA realiza la mayor parte del trabajo rutinario? Incluso para aquellos afortunados que consigan empleo, las oportunidades de aprendizaje podrían ser limitadas. Sin las tareas básicas que ahora hace la IA, ¿cómo se desarrolla la experiencia práctica?
El riesgo de romper el vínculo experto-novato, como lo describe el profesor Matt Beane, podría cambiar fundamentalmente las profesiones. Por ejemplo, la cirugía robótica ha limitado la participación activa de los aprendices, planteando preguntas sobre qué significa estar preparado para operar. Si se observan suficientes horas de procedimientos en video, ¿es eso suficiente para adquirir habilidades?
Reflexiones finales
Aunque el escenario descrito aún es especulativo, las profesiones de oficina deben prepararse para esta posibilidad. La IA podría permitir que las empresas trabajen de manera más eficiente con menos empleados junior, pero el impacto sobre la próxima generación de profesionales podría no ser evidente hasta que sea demasiado tarde.
Fuente: Bloomberg
