Dos voces que conviene escuchar
El científico cognitivo Gary Marcus, profesor emérito de la Universidad de Nueva York, lo llama el problema del relevo. En una entrevista con Gustavo Entrala, en noviembre de 2026, lo explicaba así:
«Me preocupa menos si los jóvenes encontrarán empleo que el problema del relevo. Contratamos menos programadores junior, pero seguimos necesitando a los senior para arreglar lo que estos sistemas estropean. Y no estamos formando a los senior del futuro.»
El ingeniero y divulgador Javier Ideami, en el podcast «Tengo un Plan», señala la misma grieta desde otro ángulo. Los encargos típicos de un junior son repetitivos, de reconocer patrones, y son justo los que la IA hace mejor. Su consejo a los jóvenes es entrenar lo que la máquina todavía no domina:
«Ejercitad cada vez más el pensamiento lento y la profundidad. Eso es lo que os va a salvar. Los juniors de hoy son los directivos del futuro: si los reducimos, ¿dónde se van a formar?»
Citas adaptadas de la transcripción de ambas entrevistas.
Lo que dicen los datos
Un equipo de Stanford dirigido por Erik Brynjolfsson analizó en agosto de 2025 los datos de nóminas del mayor proveedor de Estados Unidos. Desde que se generalizó la IA generativa, el empleo de los trabajadores de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la IA cayó un 13 % en términos relativos. En esas mismas ocupaciones, el de los trabajadores con más experiencia se mantuvo o creció. La caída se concentra donde la IA sustituye tareas, no donde las complementa.
El fondo de inversión SignalFire llega a una conclusión parecida en el sector tecnológico: en 2024 los recién titulados fueron solo el 7 % de las contrataciones de las 15 mayores tecnológicas, un 25 % menos que en 2023 y menos de la mitad que en 2019.
Desde el IESE, el economista Enrique Ide pone nombre al mecanismo. El junior aprende trabajando junto a expertos, y ese conocimiento práctico no está en ningún manual. Si la automatización le quita ese trabajo, aprende menos, será peor mentor y la transmisión de buenas prácticas entre generaciones se frena. Según su análisis, lo que se ve hasta ahora con la IA generativa se parece más a desplazar juniors que a hacer más productivos a los expertos.
Son datos de Estados Unidos y del sector tecnológico. En España no hemos encontrado todavía series comparables publicadas, pero la tendencia merece atención.
Aprender a pensar, no solo a delegar
La otra cara del problema es cómo se usa la IA. Un estudio de Michael Gerlich con 666 personas, publicado en 2025 en la revista Societies, encontró que quienes más delegan en la IA puntúan peor en pensamiento crítico. Los de 17 a 25 años eran los que más delegaban. Es una correlación, no prueba la causa, pero apunta en la misma dirección.
Un trabajo de Microsoft Research y Carnegie Mellon con 319 profesionales, presentado en CHI 2025, lo matiza: cuanto más se confía en la IA, menos se revisa lo que produce; cuanto más se confía en el propio criterio, más se piensa.
La IA no sustituye el criterio: lo exige. Y el criterio se forma con práctica, con errores y con alguien que corrija.
Lo que hacemos en Caelum
Por eso colaboramos con universidades, politécnicos y centros de FP: prácticas, trabajos de fin de grado y retos de IA sobre proyectos reales, Preluma y CBLX. Los estudiantes trabajan con IA, pero también aprenden a comprobar lo que produce. En Preluma, por ejemplo, cada dato se contrasta con su fuente oficial antes de llegar a un cliente, y esa revisión la aprende a hacer quien empieza, con alguien con experiencia al lado.
Dar oportunidades a los juniors no es solo responsabilidad social. Es asegurarse de que dentro de diez años haya profesionales capaces de dirigir la IA.
Fuentes
- Gary Marcus, entrevista en el podcast de Gustavo Entrala (YouTube), noviembre de 2026
- Javier Ideami, entrevista en el podcast «Tengo un Plan» (YouTube), 2026
- Brynjolfsson, Chandar y Chen, «Canaries in the Coal Mine?», Stanford (SIEPR), agosto de 2025
- SignalFire, «State of Tech Talent Report 2025», 20 de mayo de 2025
- Enrique Ide (IESE), «Automation, AI, and the Intergenerational Transmission of Knowledge», arXiv, 2026
- Michael Gerlich, «AI Tools in Society», revista Societies, enero de 2025
- Lee y otros (Microsoft Research y Carnegie Mellon), CHI 2025