La IA recorta primero el trabajo de nivel inicial y se estrecha el camino para formar nuevo talento

La contratación de nivel inicial ya está cayendo

Los artículos de hoy están llenos de historias sobre recortes de empleo. Se informó de que Anthropic redujo del 27% al 9% la proporción de contrataciones técnicas de nivel inicial. Otro informe dice que, como los agentes de IA (IA que llega a ejecutar operaciones en nombre de una persona) trabajan seis veces más horas que los humanos, las empresas casi han dejado de contratar a recién llegados. En EE. UU., las ofertas de empleo en ciberseguridad cayeron un 26%, mientras que crece la demanda de ingenieros responsables de la seguridad de la IA.

Sin embargo, no todo se puede atribuir a la IA. Algunos señalan que los recortes de empleo de las empresas de telecomunicaciones comenzaron antes de la IA y que ahora simplemente se da a la IA como motivo. ¿Es realmente la IA la causa del declive, o las empresas la usan como explicación? Los artículos por sí solos no permiten distinguir ambas cosas.

Si no se forma a los trabajadores jóvenes, dentro de unos años no habrá nadie que revise el trabajo

Gary Marcus, conocido crítico de la IA, advierte sobre este punto. Estamos acabando con la cantera de personas que aprenden cómo funciona todo en primer lugar. Así que tenemos desarrolladores de software sénior que aún saben lo que ocurre, pero básicamente los desarrolladores júnior no consiguen empleo.── Gary Marcus (2026-10-15 09:08 UTC · YouTube "Bloomberg New Economy | Day 3 | Morning Session" (Bloomberg New Economy) a la 2:04:53, fuente)

Esto significa que, si ahora baja la contratación, dentro de cinco o diez años habrá muy pocas personas capaces de distinguir si el resultado de la IA es correcto. Los veteranos solo surgen porque tuvieron una etapa de novatos en la que adquirieron experiencia. Si el trabajo de los recién llegados se entrega a la IA, también desaparece el lugar donde adquieren esa experiencia. Marcus lleva mucho tiempo tratando como un problema que los humanos no comprendan el funcionamiento interno de la IA. Por ello, se puede interpretar que se toma especialmente en serio el adelgazamiento del grupo de personas que entienden cómo funcionan las cosas.

Las cifras de productividad siguen sin mostrar resultados

Es probable que las empresas recorten a los recién llegados porque la IA permite que menos personas hagan el mismo trabajo. Pero las cifras del conjunto de la economía no lo muestran. La IA podría ser la próxima revolución industrial, pero la revolución industrial elevó la productividad y hasta ahora la IA no lo ha hecho realmente.── Gary Marcus (2026-10-15 09:08 UTC · YouTube "Bloomberg New Economy | Day 3 | Morning Session" (Bloomberg New Economy) en 1:58:30, fuente)

La tesis es que la Revolución Industrial elevó la productividad, pero la IA todavía no lo ha hecho. Los artículos de hoy también incluyen un explicativo titulado "La IA está en todas partes, pero no aparece en las estadísticas de productividad". Marcus lo ve así porque lo que la IA actual hace bien es programar y matemáticas, y piensa que poder resolver matemáticas no significa poder resolver otras tareas del mundo real.

[Council reasoning] Si es así, las empresas que recortan personal novato antes de confirmar los resultados están pagando los costes por adelantado.

En medicina, el número de especialistas creció incluso después de introducir la IA

También hay contraejemplos. Jensen Huang, de NVIDIA, señala la radiología. La visión por computadora es completamente sobrehumana. Hoy, todas las plataformas y paquetes de radiología funcionan con IA. Y sin embargo, el número de radiólogos aumentó.── Jensen Huang (2026-10-15 17:01 UTC · YouTube "AI Business Leadership Webinar | Integram & RBC Wealth Management - Private Banking Ft. Jim Harris" (Integram) a las 0:18:28, fuente)

Aunque la IA superó a los humanos en la lectura de imágenes, el número de radiólogos aumentó. Esto se explica porque la IA hizo los exámenes más rápidos y baratos, lo que incrementó la demanda de los propios exámenes. La tesis es que el trabajo no es necesariamente reemplazado por la IA y que, si el volumen de trabajo crece, también se necesitan personas. Huang está del lado que vende semiconductores para la IA. También se encuentra en una posición en la que decir que la IA no quita empleos beneficia el negocio de su propia empresa.

[Council reasoning] Sin embargo, este es un ejemplo de especialistas cualificados. No nos dice si la puerta de entrada para los recién llegados se está estrechando.

Primero llega la inversión, y alguien asumirá las pérdidas

Detrás de la historia de las contrataciones hay una inversión enorme. Se informó que la inversión en centros de datos alcanzó los 6,7 billones de dólares y que está creando nuevos riesgos de seguros. Citi y Bank of America han restringido el acceso de los agentes de IA a las cuentas de clientes, y también se ha presentado en la Cámara de Representantes de EE. UU. un proyecto de ley que regula las transacciones de agentes de IA. La inversión avanza, pero las protecciones del lado del usuario aún no existen.

Huang niega que el mercado esté sobrecalentado. Una burbuja ocurre cuando la oferta supera a la demanda. Con el tiempo, la oferta y la demanda se armonizarán.── Jensen Huang (2026-10-15 13:36 UTC · YouTube "Nvidia CEO Jensen Huang Calls For US-China Cooperation On AI Safety | Trump | N18G" (CNBC-TV18) a las 0:02:31, fuente)

Si la oferta supera a la demanda se convierte en una burbuja, pero la opinión es que ambas acabarán equilibrándose. El mismo día, Marcus señaló que el crecimiento trimestral cayó de aproximadamente 145% a aproximadamente 45% y dijo que la industria está sobreextendida. La diferencia entre ambos radica en si se cree que la demanda terminará alcanzándola o que los ingresos no se han confirmado.

[Razonamiento del Consejo] Quién asumirá las pérdidas si ocurren antes de que los dos saldos se hayan decidido no se ha determinado hasta ahora.

Exponer ganancias y pérdidas en cifras iguales

Hay tres cosas que ganar: el caso de la radiología, donde el número de médicos creció tras la expansión de la IA; una actitud de cooperación entre empresas para avanzar con seguridad; y la posibilidad de que una tecnología distinta de la actual cambie radicalmente la medicina. También hay tres cosas que perder: las oportunidades de empleo para los recién llegados y el camino para formar a personas capaces de verificar los resultados; la propagación de accidentes causados por sistemas que no siguen las instrucciones; y la inversión excesiva realizada sin ingresos confirmados.

Como opinión minoritaria, está la postura de Yann LeCun. Sostiene que los incidentes de descontrol reflejan los límites de la capacidad y el control de los actuales grandes modelos de lenguaje, que restringir el desarrollo por motivos de peligro existencial no es apropiado y que pueden abordarse mediante la seguridad desde el diseño y el desarrollo abierto. [Razonamiento del Consejo] Desde esta perspectiva, la formación de los recién llegados se protegería no con la prohibición, sino rediseñando el trabajo de inspeccionar la IA.