Por revistaeyn.com
La inteligencia artificial (IA) podría estar generando un problema de talento que las empresas todavía no reflejan en sus indicadores, pero que podría hacerse evidente en los próximos cinco años: una crisis en la formación de nuevos líderes.
El avance de la IA generativa está modificando los puestos de nivel inicial al automatizar tareas repetitivas que durante décadas sirvieron como espacios de aprendizaje para los profesionales que posteriormente ocuparon posiciones de mayor responsabilidad.
Investigaciones de la Universidad de Harvard señalan que el empleo junior ha caído 9 %, mientras que la contratación de nivel inicial por trimestre se redujo 80 % desde 2023 en organizaciones que adoptan IA generativa. A su vez, el Informe de Posgrado 2026 de ZipRecruiter encontró que los puestos de entrada representaban 38.6 % de las oportunidades laborales a comienzos de 2026, frente a más de 44 % tres años atrás.
El riesgo no está únicamente en que desaparezcan determinados empleos, sino en que también se reduzcan las oportunidades para adquirir experiencia.
Un analista junior que construye y revisa un modelo desarrolla criterios para identificar errores; un nuevo empleado que redacta documentos aprende a defender y corregir sus argumentos, mientras que quienes enfrentan situaciones complejas con clientes desarrollan capacidades de comunicación y manejo de presión.
Con la automatización, esas experiencias pueden desaparecer o trasladarse directamente a trabajadores con mayor rango. El Foro Económico Mundial advierte que los jóvenes profesionales están ingresando a mercados donde tareas estructuradas que antes ayudaban a desarrollar confianza y competencias son cada vez más automatizadas.
La situación también plantea una brecha de capacitación. Una encuesta de Cornerstone a 2,000 trabajadores encontró que 38 % de los integrantes de la Generación Z afirma que la IA cambió fundamentalmente los requerimientos de su trabajo. Sin embargo, 59 % de los jóvenes que utilizan IA en sus empleos señala que su organización nunca les ha proporcionado formación formal sobre estas herramientas.
Para evitar que la eficiencia actual se convierta en un déficit de liderazgo futuro, las organizaciones pueden rediseñar el aprendizaje alrededor de la IA. Una primera medida consiste en proteger los ciclos de aprendizaje: cuando una herramienta automatice una tarea, los trabajadores deben revisar, cuestionar y justificar sus resultados.
También es necesario establecer rampas progresivas de responsabilidad, comenzando con decisiones supervisadas de bajo riesgo hasta llegar a la autonomía. En paralelo, los gerentes deben asumir un papel más activo como formadores, enseñando cómo pensar, cuándo escalar problemas y cómo comunicar incertidumbre.
Otra alternativa es convertir la movilidad interna en una plataforma de desarrollo. Rotaciones y proyectos multifuncionales permiten adquirir experiencia en áreas distintas y ampliar el criterio profesional.
Finalmente, las empresas necesitan reglas claras para el uso de IA: validar resultados, transparentar cuándo se utiliza y evitar que la herramienta sustituya completamente el razonamiento humano.
