Desafío del mercado laboral

En todo el mundo, los jóvenes que egresan de las universidades enfrentan la disminución de las oportunidades laborales. A pesar de que los niveles generales de empleo no han disminuido, las puertas de ingreso al mercado laboral se han estrechado. Los jóvenes no pueden obtener trabajo sin experiencia, pero no pueden obtener esa experiencia sin trabajo.

Una de las causas más mencionadas es la incorporación de inteligencia artificial. En sectores históricamente intensivos en capital humano, como la tecnología y la atención al cliente, las oportunidades para jóvenes recién egresados han disminuido. Muchas empresas han automatizado tareas que antes eran asumidas por juniors: escribir código de programación o responder reclamos simples de clientes, por ejemplo.

Desde el punto de vista técnico, estas tareas comparten una característica: requieren escaso anclaje contextual. Es decir, se pueden realizar sin conocer en profundidad los procesos o la cultura interna de la organización.

Por ejemplo, probar sistemas informáticos de porte limitado se puede hacer con relativa facilidad (esto no es cierto para desarrollos informáticos de gran porte en sistemas interconectados donde el contexto es mucho más complejo y cambiante). El fenómeno se está extendiendo a sectores como el financiero o el legal. En bancos y firmas de abogados se observa una reducción de posiciones iniciales, motivada por la posibilidad de reemplazar tareas humanas de poca experiencia con algoritmos.

En los niveles más altos, los trabajos suelen involucrar una red compleja de interacciones humanas, juicios situacionales, negociación de normas tácitas, colaboración transversal y adaptación a contextos ambiguos. La IA generativa todavía no está en condiciones de operar eficazmente en esos entornos de mayor ambigüedad e incertidumbre.

De ahí que el impacto de la automatización ha sido más fuerte en la base que en la cima de las organizaciones.

Esto exige una respuesta institucional. Las empresas, las universidades y los gobiernos deben preguntarse si están cumpliendo con su parte.

Muchas empresas parecen estar tomando decisiones con visión de corto plazo al reducir la contratación de jóvenes. Por ejemplo, en el software, aunque la IA acelera la escritura de código, aumenta la carga de trabajo en las fases de ensamblaje, prueba y mantenimiento. En atención al cliente, los bots pueden resolver casos simples, pero no reemplazan la empatía, la comprensión emocional ni la lectura de contexto de un agente humano.

Más grave aún: al suprimir el primer eslabón de la cadena de desarrollo de talento, las empresas comprometen su futuro. Los líderes futuros no pueden surgir únicamente de contrataciones externas. Un liderazgo diverso necesita trayectorias internas, conocimiento de la cultura organizacional y lealtades construidas en el tiempo. Además, las empresas que no cultivan el talento joven corren el riesgo de desconectarse de sus consumidores, de la cultura dominante y de las ideas emergentes.

Los puestos iniciales deben rediseñarse para asignar a juniors tareas que aporten valor equivalente a un senior, aprovechando el soporte que hoy ofrecen las herramientas de inteligencia artificial. Todos los estudios muestran que los mayores aumentos de productividad al trabajar con IA se dan precisamente entre los trabajadores menos experimentados utilizando las herramientas adecuadas.

Las universidades también debemos asumir nuestras responsabilidades y adaptar nuestras prácticas. Acompañar a nuestros egresados en la inserción laboral es parte del contrato social que tenemos con ellos. Debemos preparar a los estudiantes para un mundo donde el primer empleo puede no esperarlos al salir.

Debemos fortalecer el diálogo con las empresas. Debemos ayudar a las organizaciones a entender que su éxito en la era de la inteligencia artificial dependerá de su capital humano, de la calidad de sus liderazgos y de su conexión con las nuevas generaciones que son, al mismo tiempo, sus trabajadores y sus clientes.

Debemos adaptar nuestros planes de estudio, nuestras técnicas de enseñanza y nuestras formas de evaluación a un mundo en que la inteligencia artificial está al alcance de los alumnos y que es la realidad que van a encontrar en el desempeño de sus profesiones.

Debemos enseñar destrezas transversales como la colaboración interdisciplinaria, el emprendedurismo o la gestión de equipos que será tan importantes como las técnicas profesionales para el desarrollo laboral y que no pueden ser reemplazadas por algoritmos. Este es un trabajo complejo, intergeneracional, interdisciplinario que requiere un gran esfuerzo del cuerpo académico.

No todas las universidades están preparadas o dispuestas a una transformación de esta magnitud. Debemos trabajar junto a las empresas para multiplicar las oportunidades de pasantías y prácticas profesionales, no como instancias puntuales sino como parte integral del modelo pedagógico, donde una parte importante del aprendizaje se realice en empresas en proyectos reales en un marco colaborativo de tutoría y supervisión.

Esto implica una transformación del vínculo universidad-empresa-Estado. Necesitamos un marco legal mucho más flexible que el actual, que permita que una parte sustancial del aprendizaje ocurra en entornos reales de trabajo. Nuestro objetivo como universidad debe ser que los estudiantes lleguen al final de su carrera en condiciones de desempeñar funciones de nivel más senior, más protegidos frente a la automatización.

Durante generaciones, los trabajos de entrada fueron una plataforma de aprendizaje supervisado, un puente entre la formación y la práctica. Hoy ese puente se está desmoronando, es hora de reconstruirlo. Porque recomponer el primer escalón de la experiencia laboral es también construir oportunidades en los trabajos del futuro.

La ola de cambio viene avanzando y hay una generación esperando su oportunidad.