Si diriges una empresa y ves que tu equipo saca adelante más trabajo con IA, es comprensible que te plantees ahorrar una contratación. Tendrás que revisar los resultados, pero quizá ya no necesites incorporar a alguien para preparar esos informes o redactar esas propuestas. Son precisamente algunos de los encargos con los que una persona empezaba a aprender.
Cuando dejas de contratar a personas que empiezan, también dejas de formar a quienes podrían asumir más responsabilidad dentro de unos años. Puedes buscar profesionales con experiencia en otras empresas, pero alguien habrá tenido que darles su primer trabajo y dedicar tiempo a enseñarles. Si cada vez menos organizaciones están dispuestas a hacerlo, encontrar a esas personas será más difícil.
No sabemos cuántos puestos junior desaparecerán por la inteligencia artificial. Tampoco todas las empresas están tomando las mismas decisiones. Hay herramientas que facilitan incorporar a un principiante y otras que permiten prescindir de él. Importa qué trabajo les confías y qué oportunidades conservas para quienes todavía necesitan aprender.
Para quien busca su primer empleo, esto exige considerar otras posibilidades. Crear un servicio, conseguir clientes y trabajar por cuenta propia puede ser una forma de empezar. La IA ayuda a realizar tareas que antes requerían más recursos, aunque aprender el oficio y responder por lo que entregas seguirá siendo responsabilidad tuya.
Qué se aprendía en los primeros trabajos
Si recuerdas tus primeros meses de trabajo, probablemente recuerdes alguna corrección que te ayudó a entender la profesión. Un responsable te explicó por qué aquel informe no servía, un cliente rechazó tu propuesta o una incidencia te obligó a revisar algo que habías dado por hecho.
Preparar un informe de marketing puede enseñarte que conseguir formularios no equivale a conseguir clientes. Atender una reclamación te permite descubrir qué prometió la empresa y qué recibió realmente quien compró. Investigar un fallo de programación te obliga a entender cómo funciona el producto más allá del fragmento de código que tienes delante.
Aprendes porque haces el trabajo, compruebas sus consecuencias y recibes ayuda para corregirlo. La experiencia se va formando con esa combinación. Por eso, al automatizar una tarea, merece la pena detenerse en lo que enseñaba y decidir dónde se aprenderá a partir de ahora.
También había trabajos que enseñaban muy poco. Copiar datos durante meses, sin explicación ni acceso al resultado, no te convierte necesariamente en mejor analista. Y pagar mal a una persona no tiene ninguna justificación pedagógica. Un puesto junior debería permitirte progresar, con encargos adecuados a lo que sabes y una responsabilidad que aumente conforme mejoras.
La IA permite eliminar bastante trabajo repetitivo. El informe llega redactado, las consultas aparecen clasificadas y el código tiene una primera propuesta. Puedes aprovecharlo para que quien empieza participe antes en tareas más complejas. Tendrás que enseñarle a interpretarlas y comprobarlas: pedirle que supervise una respuesta que apenas entiende le deja con una responsabilidad para la que todavía no está preparado.
Datos sobre empleo joven hoy en día
En agosto de 2026, el Stanford Digital Economy Lab actualizó su investigación sobre empleo e inteligencia artificial con datos de nóminas estadounidenses hasta junio de ese año. Entre los trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones muy expuestas a la IA, el empleo se situaba aproximadamente un 19 % por debajo del nivel que habría alcanzado si hubiera seguido la evolución de sus coetáneos en ocupaciones menos expuestas.
El ajuste parecía producirse principalmente mediante una reducción de las contrataciones. Esto merece atención: las oportunidades para empezar pueden disminuir aunque una empresa no anuncie despidos.
Ese 19 % expresa una diferencia relativa entre grupos. Los autores advierten que sus datos no permiten determinar cuánto de esa diferencia ha causado la IA. Además, analizan Estados Unidos y edades, no la experiencia concreta de cada trabajador. El resultado tampoco demuestra que esté ocurriendo lo mismo en España.
Hay investigaciones que recogen expectativas más favorables. En una encuesta de Strada a cerca de 1.500 directivos y responsables de talento estadounidenses, quienes esperaban que la IA aumentase la contratación de entrada en 2026 superaban a quienes preveían reducirla. La encuesta recoge lo que las empresas esperan hacer; Stanford observa cómo ha evolucionado el empleo.
Por ahora, conviene estudiar las decisiones de cada empresa y las tareas que cambian. Una organización puede contratar más principiantes porque la IA facilita su incorporación. Otra puede reducir sus vacantes. Y una tercera puede mantenerlas, pero exigir conocimientos que antes se adquirían después de entrar.
Si publicas una oferta junior, revisa esa última posibilidad. Exigir autonomía, capacidad para supervisar herramientas y conocimiento del negocio tiene consecuencias para la selección. Tendrás que explicar qué enseñarás durante la incorporación y qué esperas que la persona sepa antes de contratarla.
Trabajar con la IA antes de econtrar tu primer trabajo
Un principiante puede beneficiarse mucho de la asistencia de IA. El estudio Generative AI at Work, de Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond, examinó su introducción en atención al cliente. La versión de 2023 estimó una mejora media de productividad del 14 %, que alcanzaba el 34 % entre los trabajadores noveles y de menor cualificación.
El asistente les facilitaba pautas de trabajo que antes dependían más de la experiencia. Para una empresa, ese resultado ofrece una posibilidad interesante: incorporar a personas que necesitan aprender y ayudarles mientras atienden problemas reales.
Ahora bien, terminar el encargo no permite saber cuánto has aprendido. Puedes utilizar una respuesta correcta y seguir sin entender cómo se ha obtenido, cuándo dejaría de servir o qué datos necesitas para comprobarla.
Un experimento publicado por investigadores de Anthropic en enero de 2026 estudió cómo aprendían unos desarrolladores a utilizar una biblioteca de Python con y sin asistencia de IA. En la prueba posterior, el grupo con IA obtuvo una media del 50 %, frente al 67 % del grupo sin ella: 17 puntos porcentuales de diferencia. La reducción media del tiempo de ejecución no fue estadísticamente significativa.
El experimento se limita a una tarea concreta. Además, su análisis exploratorio encontró diferencias según la forma de utilizar la herramienta: quienes pedían explicaciones y seguían trabajando sobre el problema tendían a comprender mejor que quienes delegaban su resolución.
Estos estudios miden cosas distintas: productividad en atención al cliente y aprendizaje de programación. Juntos ayudan a precisar qué debes comprobar cuando formas a una persona con IA. Interesa saber si entrega bien y si está adquiriendo los conocimientos necesarios para seguir trabajando cuando aparezca un problema diferente.
Durante la revisión, pídele que explique una decisión, compruebe una fuente o identifique un supuesto que podría cambiar el resultado. Si no sabe hacerlo, tendrás una necesidad de formación concreta. Aprobar la entrega sin esa conversación puede dejarla sin resolver.
Plantilla para preparar tu primer negocio con IA
Si estás pensando en trabajar por tu cuenta, utiliza esta plantilla para diseñar el servicio que ofrecerás, identificar posibles clientes y preparar una primera prueba antes de comprometer tu tiempo o dinero.
Incluye una ficha de oferta, un guion para hablar con clientes, una tabla para calcular costes y precio, y un apartado para decidir qué tareas realizarás con IA y cómo comprobarás el resultado.
Contratar experiencia depende de que otras empresas la hayan formado
Si tienes poco dinero y un producto que necesita funcionar cuanto antes, contratar exclusivamente a profesionales experimentados puede ser una decisión razonable. Formar a un junior exige un sueldo y horas de un responsable que quizá también vende, desarrolla y atiende incidencias.
En una empresa más grande también hay restricciones. Puede faltar presupuesto, tiempo de supervisión o una persona capaz de acompañar la incorporación. Tener más empleados no garantiza que se esté formando bien a quienes llegan.
La dificultad aparece si muchas empresas deciden que contratarán únicamente a personas que otras hayan preparado. Para que esa decisión siga siendo viable, tendrán que existir organizaciones que ofrezcan los primeros empleos y dediquen recursos a enseñar.
No sabemos si la automatización terminará provocando una escasez general de profesionales experimentados. Sí podemos examinar esa dependencia antes de convertir la reducción de puestos junior en una política permanente. Ofrecer un sueldo mayor puede ayudarte a atraer a una persona que ya sabe. Su experiencia habrá requerido años de trabajo que la oferta no puede abreviar.
Además, hay conocimientos que tendrá que adquirir dentro de tu empresa: cómo compran tus clientes, qué acuerdos tienes con tus proveedores, por qué descartaste una solución o qué consecuencias tuvo una decisión anterior. Incluso una buena contratación necesita tiempo para comprenderlos.
Documentar ese trabajo ayuda. Guarda los motivos de las decisiones, los errores y sus correcciones. Si utilizas IA para consultar procedimientos internos, esa documentación permitirá que quien llega encuentre explicaciones además de instrucciones. Entender por qué se hace algo facilita reconocer cuándo conviene cambiarlo.
Si no te contratan, emprender es tu primer trabajo
Si buscas empleo y todas las ofertas te piden una experiencia que todavía no has podido adquirir, trabajar por tu cuenta es una opción que merece la pena estudiar. Puedes empezar por un servicio concreto, encontrar un cliente y aprender mientras cumples un encargo. No necesitas plantearte desde el comienzo una empresa con empleados e inversión externa.
La IA puede ayudarte a desarrollar una web, preparar propuestas, analizar información o automatizar parte de la gestión. Tendrás que conocer suficientemente el trabajo para comprobar lo que entregas. El cliente te pagará por resolver su problema y tú responderás del resultado.
Como ejemplo hipotético, si tienes formación en marketing, podrías ofrecer a un pequeño negocio la revisión de sus consultas comerciales y de cómo las atiende. Antes de prometer resultados, necesitarías conocer sus datos, acordar el alcance del trabajo y comprobar si puedes prestar el servicio con calidad. La IA te ayudaría a ordenar información y preparar propuestas; las recomendaciones tendrían que ajustarse a lo que sucede en ese negocio.
Con ese primer encargo aprenderías también a negociar un precio, organizar tus horas, controlar gastos y cumplir lo acordado. Es una experiencia distinta de incorporarte a un equipo: tendrás más decisiones a tu cargo y quizá menos personas disponibles para enseñarte.
Por eso conviene buscar acompañamiento. Un profesional que revise tu propuesta, un mentor que conozca el sector o una formación aplicada pueden ayudarte a detectar errores antes de comprometerte con un cliente. Empezar por tu cuenta no obliga a aprenderlo todo sin ayuda.
Tampoco todas las personas pueden permitirse meses sin ingresos o asumir los mismos riesgos. Si necesitas cobrar pronto, calcula cuánto tiempo y dinero puedes dedicar a probar la actividad. Conseguir un primer cliente de pago aporta información más útil sobre su viabilidad que acumular herramientas, preparar una marca durante meses o dar por supuesta una demanda que todavía no has comprobado.
La IA facilita realizar parte del trabajo. Para montar una actividad que se sostenga, tendrás que conseguir clientes, prestar bien el servicio y cobrar lo suficiente para cubrir los costes y remunerar tu dedicación. Esa formación empresarial será importante para quienes empiecen su carrera creando su propio empleo.
Si estás pensando en emprender, utiliza esta plantilla para diseñar el servicio que ofrecerás, identificar posibles clientes y preparar un primer prototipo antes de empezar.
Cómo organizar el aprendizaje de un junior que trabaja con IA
Si decides incorporar a una persona que empieza, define qué debería aprender durante sus primeros meses. «Que se familiarice con la empresa» resulta demasiado impreciso para orientar sus encargos. Es más útil señalar qué tareas deberá resolver, qué conocimientos necesitará y qué decisiones podrá tomar conforme progrese.
En marketing, puedes encargarle que investigue por qué una campaña consigue contactos que después no compran. Tendrá que revisar datos, conocer el proceso comercial y proponer una prueba. En desarrollo, puedes asignarle una incidencia reproducible y pedirle que explique la causa, la corrección y cómo comprobará que funciona. Son ejemplos de trabajo que permite aprender con IA y recibir una revisión concreta.
Para cada encargo, explica el objetivo y los límites. La persona debe saber qué puede modificar, qué necesita aprobación y a quién consultar cuando encuentre algo que no entiende. Darle acceso a una herramienta no sustituye esa explicación.
Después, revisa cómo ha trabajado. Qué fuentes consultó, qué aceptó de la IA, qué descartó y dónde tuvo dudas. Si solo corriges el resultado final, puedes perder la oportunidad de detectar un error de comprensión que volverá a aparecer en el siguiente encargo.
Reserva tiempo de trabajo para quien enseña. Si añades dos personas a cargo de un responsable y mantienes intactas todas sus obligaciones, la formación dependerá de los ratos que consiga encontrar. Ajusta su carga, acuerda revisiones y dale recursos para cumplir esa función.
También necesitas comprobar algunas capacidades sin asistencia. Pide al junior que interprete una tabla, explique un fragmento de código o defienda su propuesta ante un cambio de condiciones. El ejercicio debe servir para detectar qué comprende y qué necesita practicar. Después puede volver a trabajar con las herramientas habituales.
Conforme avance, amplía su autonomía. Observa si repite menos errores, si comprueba los datos antes de utilizarlos y si sabe cuándo pedir ayuda. Esas conductas te darán información sobre su progreso. Haber completado un curso o entregar más documentos no basta para decidir si está preparado para asumir otra responsabilidad.
La IA puede ayudarte a preparar ejercicios, consultar documentación y ofrecer explicaciones. El responsable sigue teniendo que conocer el trabajo, revisar las decisiones y acompañar a la persona cuando el problema supera lo que sabe.
Las escuelas deben preparar para trabajar y para crear una empresa
La formación también tiene que revisar sus ejercicios. Si un alumno entrega un proyecto elaborado con IA, necesitas comprobar qué decisiones ha tomado y cuáles sabe explicar. Una presentación bien resuelta puede acreditar menos conocimiento del que aparenta.
Puedes introducir un cambio en los datos, pedir que justifique una recomendación o presentar una solución con un error que deba encontrar. Así observas cómo aplica lo que ha aprendido y qué ocurre cuando la primera respuesta deja de servir.
Los casos deben permitir practicar con información incompleta y restricciones. Si todo el ejercicio está ordenado, los datos coinciden y existe una única respuesta prevista, faltará parte de la dificultad que encontrará al trabajar. Para aprovechar un caso más exigente, el alumno necesita fundamentos, orientación y una revisión que le ayude a comprender sus errores.
En IEBS, este planteamiento conecta con la metodología Agile Learning, que combina aprendizaje digital e interacción humana. El Barómetro del Talento Digital se propone investigar cómo las empresas están repartiendo tareas y responsabilidades al incorporar IA. Conocer esos cambios ayudará a precisar qué capacidades deben desarrollar los profesionales.
También habrá que enseñar a quienes quieran empezar por cuenta propia a definir una oferta, hablar con clientes, calcular precios y gestionar la actividad. Si hay menos oportunidades para aprender dentro de una empresa, la formación y el acompañamiento adquirirán más importancia para quienes decidan crear la suya.
Una escuela puede aportar conocimientos, práctica y evaluación. La empresa ofrece clientes, decisiones y consecuencias que un ejercicio no reproduce por completo. Quien emprende tendrá que enfrentarse a esas consecuencias desde sus primeros encargos y necesitará apoyos que le permitan mejorar sin asumir riesgos que no puede sostener.
Antes de eliminar una vacante junior, revisa qué trabajo vas a automatizar y qué aprendía la persona que lo hacía. Quizá puedas reorganizar el puesto, asignarle otros encargos y aprovechar la IA para ayudarle a progresar. Si finalmente prescindes de él, tendrás que contar con que otra empresa haga ese esfuerzo cuando busques a alguien con experiencia.
Si estás empezando tu carrera y quieres crear tu propio proyecto, consulta el MBA en Emprendimiento y Escalabilidad de Negocios de IEBS. Puedes solicitar información y recibir orientación para valorar si encaja con lo que necesitas aprender.