El peldaño de abajo desapareció

Durante un tiempo, el efecto de la IA sobre el empleo fue un juego de adivinanzas. Ya no lo es. Un estudio de Harvard rastreó datos de currículums de 62 millones de trabajadores en 285.000 empresas de EE. UU. entre 2015 y 2025 y encontró un patrón nítido e incómodo: en las empresas que adoptaron activamente la IA generativa, el empleo junior cayó en relación con las empresas que no lo hicieron, mientras que el empleo senior en esas mismas empresas siguió creciendo. Los investigadores le pusieron nombre —cambio tecnológico sesgado por la seniority (antigüedad/experiencia)—, que es la forma académica de decir que la IA se comió la base de la escalera y dejó la cima intacta.

Y no fueron despidos. Las empresas no echaron a sus juniors; simplemente dejaron de publicar las vacantes, en silencio. La gente lo llama el peldaño roto.

La lógica es seductora

Es fácil ver por qué un gerente toma esta decisión. La IA es mejor justamente en el trabajo para el que antes se contrataba a un junior: el boilerplate, los arreglos de bugs rutinarios, los tests con guion, el primer borrador de lo obvio. Entonces, ¿por qué pagarle a un junior por hacer lo que el agente hace en segundos? Contratas seniors para dirigir a los agentes, automatizas todo lo que queda por debajo, despachas más rápido con un equipo más chico. En la hoja de cálculo de este trimestre, es obviamente correcto.

También es la forma de desmantelar tu propio futuro en silencio, y casi nadie lo está poniendo en precio.

A los seniors no se los contrata. Se los cultiva.

Acá está lo que la hoja de cálculo deja afuera. Un ingeniero senior es un junior que sobrevivió a unos cuantos miles de bugs, caídas y malas decisiones. La seniority (antigüedad/experiencia) no es una credencial que compres en el mercado abierto; es la acumulación de miles de problemas resueltos, bugs arreglados y crisis evitadas —juicio tácito que solo se forma haciendo el trabajo poco glamoroso y conviviendo con las consecuencias. No lo podés descargar, y no podés esquivarlo contratando, porque la oferta de seniors no es más que los juniors de hace diez años que hicieron las repeticiones.

Los años de junior son la fábrica que produce seniors. Cuando cierras la fábrica para ahorrar este año, los seniors no dejan de ser necesarios; simplemente dejan de producirse. La escasez aparece después, en el turno de otra persona.

Nos estamos comiendo la semilla

Es la misma trampa sobre la que escribí con el código barato, pero escalada a toda una profesión: el ahorro es inmediato y visible, el costo es diferido e invisible, y le cae a otra persona —acá, a otra década—. Recorta la contratación de juniors entre 2024 y 2026 y los analistas que modelan esto esperan que la cuenta llegue en forma de un precipicio de seniority alrededor de 2031–2036, cuando el pipeline (cantera) de nivel medio se adelgace y luego el de seniors que viene detrás. Hasta los propios líderes de ingeniería de Microsoft empezaron a advertir que la IA está vaciando el pipeline (cantera) de desarrolladores junior. Estamos cambiando una línea del presupuesto de este trimestre por una escasez estructural de la próxima década, y lo llamamos eficiencia.

La parte cruel: cerramos la escuela que enseña la habilidad escasa

Acá está la encrucijada. En un mundo con IA, lo más valioso que aporta una persona es justamente lo que al modelo le falta: juicio —la capacidad de dirigir al agente, detectar cuándo se equivoca con total seguridad e integrar su output en algo que de verdad funcione—. Los estudios describen un "AI drag" (lastre de IA) sobre los trabajadores que empiezan su carrera y que todavía no tienen ese juicio y por eso no pueden supervisar bien a la IA. Pero la única manera en que alguien desarrolló alguna vez ese juicio fue siendo junior, haciendo el trabajo y equivocándose las veces suficientes como para aprender. Así que la IA volvió al juicio más valioso que nunca y eliminó la rampa de entrada que lo producía. Hicimos que la habilidad fuera escasa y después cerramos la escuela. Es el mismo punto al que vuelvo una y otra vez: saber qué construir es todo el juego —y el "qué" se aprende por la vía cara, haciendo el "cómo" hasta que se vuelve intuición.

La salvedad honesta

No es una catástrofe uniforme, y no voy a fingir que lo sea. Parte de la caída en los puestos de inicio de carrera es por el trabajo remoto y un mercado flojo, no por la IA —un análisis de la LSE sostiene que la porción atribuible a la IA es más chica que lo que dicen los titulares—. La cifra de Harvard es una caída relativa, no un colapso. Y algunas empresas están apostando exactamente en sentido contrario: IBM está triplicando su contratación de nivel de entrada en EE. UU., bajo la teoría de que un junior potenciado con IA ahora vale más, no menos. El "junior" se está redefiniendo más que borrando: la vara está subiendo a "productivo con IA desde el primer día". Pero una vara más alta es su propio problema: ¿cómo la superas sin los años que antes construían los músculos?

Qué hacer de verdad

Si diriges un equipo, la jugada barata es automatizar a los juniors y contratar solo seniors. La jugada que es cara ahora y mucho más barata a lo largo de una década es seguir contratando juniors y cambiar lo que hacen: no el boilerplate que ahora escribe la IA, sino aprender a dirigirla, revisarla y hacerse cargo del resultado, sobre problemas reales, rápido. Usa la IA como su tutor, no como su muleta. Los juniors que ganen esta era no serán los que tecleen código; serán los que construyan juicio temprano, con el agente como compañero de entrenamiento.

El pipeline (cantera) es una elección, no un fenómeno meteorológico. Podemos seguir serruchando el peldaño de abajo porque sale más barato este trimestre, o podemos construir uno nuevo que lleve a la gente al juicio más rápido. Pero los seniors no caen del cielo, y la década que aprenda esto a las malas ya está en el calendario.