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    Ciencia y Tecnología

    El fin de la ineficiencia inicial: por qué la IA se está cebando con los jóvenes cualificados

    Agenciasabril 26, 2026No hay comentarios10 Minutoss de Lectura14 Views
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    NotMid 26/04/2026

    Ciencia y Tecnología

    Carl Benedikt Frey predijo en 2013 que el 47% de los empleos desaparecería por la automatización. Entonces sonó a ciencia ficción; hoy, con la IA generativa llamando a la puerta de las oficinas, los “canarios en la mina” ya no son obreros, sino jóvenes licenciados, programadores y mujeres en puestos administrativos.

    Carl Benedikt Frey es un sueco amable y tranquilo que dirige el Programa sobre el Futuro del Trabajo de la Martin School de la Universidad de Oxford. Su agenda es un desfile de instituciones que buscan su consejo: desde la Comisión Europea y la ONU hasta el Grupo de Asesores del presidente de los Estados Unidos. Se define como tecnoptimista, aunque hay que decir que muchas de sus tesis no suenan precisamente esperanzadoras.

    La fama le llegó pronto. En 2013, antes de cumplir los 30, publicó junto a Michael Osborne un artículo cuya predicción se ha convertido en el mantra de cualquier político que quiera hablar de innovación, sea en un foro económico o en la inauguración de una rotonda: en el año 2033, la automatización se habrá llevado por delante el 47% de los trabajos conocidos. Frey lanzó este aviso antes de que llegara ChatGPT, antes de que las tecnológicas inflaran la Bolsa y antes de que medio mundo buscara en Google si su empleo corre más peligro de extinción que el lince ibérico.

    El primer eslabón de la cadena trófica

    En plena resaca del Primero de Mayo, resulta oportuno analizar las sacudidas de la fuerza laboral en el mundo desarrollado. Los jóvenes, que confiaban en que la tecnología sería su mayor aliada, están descubriendo que su título universitario no les protege: de un día para otro, se han visto situados en el primer eslabón de la cadena trófica de la IA en la oficina.

    Las cifras en EE. UU. ya registran un aumento del desempleo entre licenciados noveles. Por primera vez, a un universitario recién salido de la facultad le cuesta más tiempo encontrar trabajo que a un joven que solo tiene el bachillerato. En nuestro país, los primeros ERE asociados a la IA ya están aquí. Consultoras como Capgemini e Inetum señalan que los perfiles más castigados son, paradójicamente, los más técnicos: desarrolladores de software, informáticos y analistas de ciberseguridad.

    La edad es un factor de riesgo, pero no el único. Según el último trabajo de GovAI y la Brookings Institution, las mujeres serán las principales víctimas de este cambio, representando el 86% de los trabajadores más vulnerables a la disrupción. De cumplirse esta predicción, estaríamos ante una masacre laboral centrada en puestos administrativos y de oficina, con escasas opciones de reorientación.

    Sin embargo, la historia ofrece un resquicio de esperanza. Durante el siglo XX, las mujeres demostraron una flexibilidad extraordinaria para reinventarse. Cuando desaparecieron los cientos de empleos en las centralitas telefónicas, las «chicas del cable» se transformaron en secretarias o camareras. El reto es saber si esta vez el mercado será igual de generoso.

    El nuevo ludismo y la paradoja económica

    El terremoto ya ha empezado. Una encuesta de la plataforma Writer y Workplace Intelligence desvela un fenómeno que parecía enterrado en el siglo XIX: el sabotaje. El 44% de los trabajadores de la Generación Z admite boicotear la implantación de la IA en su empresa. La tecnología ya no despierta admiración, sino rabia: según Gallup, el sentimiento de ira hacia la IA entre los jóvenes ha subido 11 puntos en solo un año.

    Esta resistencia nace de una paradoja económica. Las grandes compañías atribuyen a la IA el aumento de sus beneficios mientras reducen sus plantillas. Es un impulso en la productividad corporativa a costa del despido masivo. Para el trabajador cualificado, la sensación de obsolescencia es comparable a la que sintieron los marineros de la industria ballenera cuando Edison domesticó la electricidad.

    Le preguntamos a Frey si la revolución va demasiado rápido. «Reconozco que esperaba muchos más cambios teniendo en cuenta lo avanzada que está la tecnología», admite. «Todavía no veo un gran impacto en la productividad real. La brecha entre el entusiasmo (o miedo) que despierta la IA y su huella real en la economía sigue siendo sorprendente».

    —Pues la angustia es real. Hay países donde cuatro de cada diez trabajadores creen que su empleo no existirá en una década. —Sí. Y yo esperaba esa angustia —responde Frey—. Pero encuentro una diferencia respecto al pasado: nunca hasta hoy los propios desarrolladores de la tecnología eran quienes anunciaban un “apocalipsis laboral”. Que esto suceda amplifica el miedo hasta niveles inauditos.

    De Silicon Valley al silencio de 2026

    Durante los últimos dos años, los magnates del sector han jugado a ser profetas del desastre. Dario Amodei (Anthropic) advirtió de un desempleo del 20% en un lustro; Elon Musk afirmó que el trabajo será algo “opcional”; y Sam Altman (OpenAI) reconoció tener una apuesta con otros directivos para ver cuándo surgirá la primera empresa multimillonaria de un solo empleado.

    Pero en 2026 algo ha cambiado: en Silicon Valley han cerrado la boca. Vender IA ya no es “cool”. Ya no parece genial que alguien con hipoteca e hijos pierda un puesto fijo y bien pagado. Como recoge Annie Lowrey en The Atlantic, el miedo al paro ha hecho que la IA se vuelva impopular.

    «La clave es que las empresas aprovechen la sustitución de labores rutinarias para mejorar la productividad, no solo para recortar», explica el economista José Carlos Díez. La inquietud ahora no es de los peor remunerados, sino de quienes aspiran a buenos trabajos.

    ¿Se puede extraer la tarea del paquete?

    El debate intelectual ahora se centra en si la economía podrá absorber estos cambios o si la velocidad de la IA provocará una fractura social. Luis Garicano, profesor de la London School of Economics, plantea una tesis interesante basada en el ejemplo de los radiólogos. Hace años se les dio por muertos frente a las máquinas; hoy, están más valorados que nunca.

    ¿Por qué? Porque el radiólogo no solo clasifica imágenes (tarea automatizable), sino que prioriza casos, se comunica con colegas, forma a residentes y firma diagnósticos complejos. El mercado compra el “paquete entero”. La pregunta para el futuro no es si la IA puede hacer una tarea, sino si esa tarea puede extraerse del paquete profesional sin romperlo.

    El informe de los canarios en la mina

    Para Mar Manrique, autora de Un trabajo soñado, el optimismo sobre los “nativos digitales” es un espejismo. «La IA es una variable más que añadir a nuestra precariedad laboral, un ingrediente extra en un cóctel que nos impide acceder a una vivienda o una carrera estable», afirma.

    Frey coincide: los recién titulados se enfrentan a un entorno “hostil” donde confluyen la IA, la subida de tipos y la incertidumbre geopolítica. La señal de alarma saltó con el llamado Informe de los canarios de la mina de carbón de la Universidad de Stanford. El estudio detectó que los trabajadores de entre 22 y 25 años han sufrido una caída de contrataciones del 13% desde 2022. Son los canarios que detectan el gas tóxico antes que el resto de los mineros.

    Esto plantea una duda existencial: ¿Cómo puede dejar de ser principiante alguien a quien no se le permite empezar? Le trasladamos la pregunta al propio ChatGPT:

    —No puede. Y ese es precisamente el fallo del sistema —responde la máquina—. El sistema siempre ha necesitado una “ineficiencia inicial”. Las empresas asumen que un júnior no es productivo al principio, pero que esa inversión se recupera después.

    Sin esa etapa de aprendizaje, ¿serán los programadores los nuevos dependientes de videoclub? ¿O los consultores novatos los nuevos serenos?

    La respuesta política

    Ante este escenario, expertos como Carlos Victoria sugieren tres caminos: buscar empleos de cuidados (insustituibles), potenciar habilidades con tecnología o desarrollar capacidades transversales como el pensamiento crítico. El problema es que los gobiernos parecen ajenos al desafío.

    José Carlos Díez es tajante: «No hay ningún plan estratégico. El único plan es regular la ética y limitar datos, lo que nos hace menos competitivos». De no tomarse medidas, los oficinistas actuales podrían ser los herederos de los obreros de la reconversión industrial de los 80, con el consiguiente daño generacional y social.

    Para Frey, la solución es cuestión de voluntad política. «Creamos el Estado del bienestar como respuesta a la Gran Depresión. Las herramientas las tenemos, la cuestión es si las democracias podrán superar la polarización actual para aplicarlas».

    Mientras los expertos debaten, el trabajador medio lanza la pregunta definitiva al algoritmo:

    —ChatGPT, ¿cuándo va a provocar mi despido la IA? —Te voy a responder directo, porque esta es una preocupación muy real: no hay fecha concreta, pero sí hay un proceso que ya está empezando y que puede afectarte según tu rol.

    Nuestra pregunta (NotMid)

    Cuál es para ti el futuro del hombre con los empleos que existen en la actualidad? ejemplo, el periodismo digital vs periodismo análogo (?)

    R – El futuro del empleo no se trata necesariamente de la desaparición de las profesiones, sino de una metamorfosis radical en la forma en que el ser humano aporta valor. Estamos pasando de una era de “ejecución de tareas” a una era de “curaduría y pensamiento crítico”.

    El ejemplo que mencionas sobre el periodismo es el lienzo perfecto para ilustrar esta transición:

    El Periodismo: De la Primicia a la Perspectiva

    La diferencia fundamental no es solo el soporte (papel vs. pantalla), sino la gestión de la escasez frente a la abundancia.

    1. El Modelo Análogo (La Era de la Escasez)

    • El Valor: Estaba en el acceso a la información y la distribución física. Si tenías la rotativa, tenías el poder.
    • El Rol: El periodista era un “guardián” (gatekeeper). Decidía qué era noticia porque el espacio en el papel era limitado.
    • El Ritmo: Ciclos de 24 horas. Había tiempo para procesar, editar y verificar antes de que el camión de reparto saliera.

    2. El Modelo Digital (La Era de la Abundancia)

    • El Desafío: La información sobra; lo que falta es la atención y la veracidad.
    • El Rol: El periodista digital ya no es un guardián, sino un curador y analista. Su trabajo no es decir “qué pasó” (eso ya está en Twitter/X en segundos), sino explicar “por qué importa”.
    • La Herramienta: El uso de datos masivos y algoritmos para detectar tendencias, combinado con la capacidad de narrar historias en múltiples formatos (transmedia).

    La Tendencia General: “Human-in-the-loop”

    En casi todos los empleos actuales, el futuro se divide en tres niveles de interacción con la tecnología:

    NivelTipo de TareaFuturo del Trabajador Humano
    AutomatizableDatos, cálculos, logística básica.Supervisión del sistema y gestión de excepciones.
    HíbridoDiagnósticos médicos, redacción técnica, leyes.Aumentado: La IA hace el borrador, el humano aporta el juicio ético y el contexto local.
    IntuitivoPsicoterapia, estrategia creativa, cuidados.Dominio Humano: Empatía, inteligencia emocional y conexión genuina.

    ¿Hacia dónde vamos?

    El futuro del hombre en el mercado laboral se inclina hacia la creatividad estratégica.

    • Periodismo: No morirá, pero el “periodista de gacetilla” será reemplazado por IAs. Sobrevivirá el periodista de investigación, el cronista con estilo propio y el analista que puede conectar puntos que un algoritmo ignora.
    • En general: Dejaremos de competir con las máquinas en memoria y velocidad (donde ya perdimos) para enfocarnos en la intencionalidad. La máquina puede escribir un artículo, pero no puede “querer” denunciar una injusticia social.

    El gran cambio: El éxito ya no será saber las respuestas (la IA las tiene), sino saber hacer las preguntas correctas.

    IA P – ¿Crees que en el futuro valoraremos más el contenido generado por humanos precisamente por su “imperfección” y autenticidad, o nos acostumbraremos a la perfección algorítmica?

    Agencias

    Ciencia y Tecnología
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