El sector tecnológico tiene la costumbre de encontrar contradicciones en todas partes excepto en su propia estrategia de fuerza laboral. Hoy es particularmente difícil.
A nivel mundial, el 74% de los empleadores luchan por encontrar talento calificado, y la brecha de habilidades cuesta 11,5 billones de dólares en productividad anual.
Sin embargo, al mismo tiempo, la contratación general de tecnología sigue estando por debajo de los niveles previos a la pandemia, y los puestos de nivel inicial se reducen mucho más rápido que el resto del mercado a medida que la IA absorbe el trabajo rutinario.
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En ningún otro lugar el entusiasmo es más evidente que con la IA. Hay alrededor de 1,6 millones de puestos de IA vacantes en todo el mundo, e incluso los trabajos iniciales que alguna vez permitieron a las personas desarrollar esas habilidades están desapareciendo silenciosamente.
Los empleadores exigen capacidades avanzadas y, al mismo tiempo, reducen una de las vías clave para desarrollar habilidades futuras.
La IA no está creando “empleos de IA”, sino que está remodelando cada trabajo
La demanda refleja ese cambio. Nuestros datos encontraron que las habilidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático crecieron un 245%, lo que las convierte en una de las categorías de habilidades técnicas de más rápido crecimiento. Al mismo tiempo, la división tradicional entre trabajo “técnico” y “humano” se ha derrumbado; Los roles ahora requieren una combinación casi igual de ambos.
Esta habilidad no parece estar completamente formada. Se desarrollan a través de la exposición al trabajo real, juicios y contextos, históricamente adquiridos a través de roles al inicio de su carrera. Cada vez más, estos están siendo explotados precisamente por herramientas de inteligencia artificial.
El efecto de la exposición al rol de nivel inicial
Los roles de nivel inicial son particularmente reveladores porque muchos trabajos junior son estructurados y repetitivos. Los anuncios de empleo tecnológico han caído un 50% desde 2019/20, siendo los puestos junior los más afectados. Las estimaciones sugieren una reducción del 45 % en los roles de desarrollador junior, junto con caídas más pronunciadas en las pruebas de control de calidad de IA y el soporte básico de TI.
Tanto la investigación externa como nuestros propios datos muestran que las empresas ya pueden automatizar alrededor del 30% de las horas de trabajo de nivel inicial, incluidas tareas que alguna vez sirvieron como aprendizaje informal en roles más complejos. Sobre el papel, si bien las mejoras en la productividad parecen un progreso, es difícil ver los costos diferidos.
Cuando se contrata a menos jóvenes, y aquellos que lo hacen enfrentan roles más ágiles y automatizados, menos personas acumulan la experiencia necesaria para luego ocupar puestos superiores. Años más tarde, los empleadores se encuentran buscando capacidades avanzadas de IA en un mercado que silenciosamente ha producido muy poco.
Detrás de esta escasez de talento en IA está el problema estructural que estamos encontrando: hoy en día, las empresas están acelerando la producción al tiempo que reducen la capacidad de aprender, de la que depende su futura fuerza laboral.
La IA está remodelando los empleos tal como los conocemos
La IA no está eliminando puestos de trabajo en masa, sino que está remodelando los puestos de trabajo que hay dentro de ellos. Nuestro análisis muestra que los títulos de los puestos de trabajo permanecen estables mientras que las habilidades dentro de ellos cambian rápidamente, una forma de sustitución que sólo las estadísticas de personal no logran captar.
Por ejemplo, los arquitectos se preocuparon cuando llegó el software de arquitectura AutoCAD: el dibujo manual desapareció, pero la profesión se fortaleció. La IA tiene un efecto similar en la tecnología: si se usa bien, puede eliminar fricciones y liberar tiempo para que las personas puedan concentrarse en los elementos más humanos del rol.
El error es tratar la productividad como el único resultado que importa. Las ganancias de eficiencia a corto plazo pueden coexistir con pérdidas de capacidad a largo plazo, y los líderes rara vez ven esto último hasta que se vuelve costoso.
De la alfabetización en IA a la excelencia en IA
Un enfoque más sostenible considera la adopción de la IA como un proceso de maduración, no como un cambio.
Comienza con la alfabetización en IA: comprender qué pueden hacer las herramientas y qué no, dónde agregan valor y dónde introducen riesgos. La alfabetización ya no es opcional y es necesario fomentarla, pero es sólo el primer paso.
De ahí surge la agilidad, donde la IA se utiliza en flujos de trabajo y decisiones reales, donde los humanos siguen siendo responsables de los resultados. Finalmente viene la excelencia, donde la IA está integrada en modelos operativos, gestionada adecuadamente y mejorada continuamente.
Los roles al inicio de su carrera son importantes en cada etapa de ese viaje. La tarea ahora es preservar la calidad del aprendizaje en el trabajo. Esto no significa ahorrar tareas rutinarias, sino más bien identificar qué actividades siguen siendo importantes porque ayudan a los empleados menos experimentados a comprender los conceptos básicos de su función.
En muchos casos, la IA debe sentarse con el personal subalterno, interpretar, revisar e integrar el proceso de revisión para que el aprendizaje continúe en lugar de desaparecer silenciosamente.
¿Qué deberían hacer los líderes tecnológicos a continuación?
Si los líderes quieren que el dividendo de la IA sea permanente, se debe prestar la misma atención al diseño de la fuerza laboral que a las herramientas. Automatizar tareas sin rediseñar roles es una estrategia incompleta, especialmente en el nivel inicial donde se desarrollan las capacidades.
La reconstrucción del trabajo junior comienza preservando deliberadamente su valor de aprendizaje, incluso cuando se utiliza la IA para ayudar. Cuando se introduce la automatización, es necesario incorporar la interpretación y la revisión al flujo de trabajo para que los juicios sigan evolucionando.
La formación también debería ir más allá de la conciencia básica. Las organizaciones deben apoyar la progresión de la alfabetización a la fluidez, donde la IA se utiliza en decisiones y flujos de trabajo reales, y, en última instancia, hacia la excelencia, donde la colaboración entre humanos e IA está integrada en la forma en que se realiza el trabajo.
Aquí también es necesario madurar la técnica de habilidad. En un mercado moldeado por cambios constantes, la eficiencia debe tratarse como investigación y desarrollo y no como un ejercicio de cumplimiento. Los líderes necesitan una visibilidad clara de qué capacidades están creciendo, cuáles están desapareciendo y dónde ya existen competencias adyacentes dentro de la organización.
La inteligencia de la fuerza laboral está en el centro de la planificación del crecimiento y mide el éxito a lo largo del tiempo en función de si la capacidad se está expandiendo, no solo si la producción aumentará en el próximo trimestre.
También es necesario normalizar las vías de reciclaje profesional y la movilidad interna, en lugar de tratarlas como excepciones. La automatización seguirá eliminando partes de los roles, especialmente en la capa de ejecución.
Lo que importa es si las personas tienen rutas creíbles para llegar al trabajo que las reemplacen. El despido puede ser el resultado a corto plazo de un cambio rápido, pero el requisito a largo plazo es la recapacitación.
Precaución y oportunidad
La tecnología de inteligencia artificial seguirá aumentando las expectativas de velocidad y sofisticación en el trabajo, pero aún será necesario aumentar las capacidades.
Debemos invertir en el desarrollo profesional temprano, rediseñar el trabajo que enseña a las personas y tratar las habilidades como los activos de crecimiento que son.
La IA puede acelerar la tecnología, pero sólo si los líderes dejan de comerse a sus jóvenes.
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