Transiciones de la educación al trabajo: ¿Vías de nivel inicial erosionadas por la IA?

Introducción

A medida que las herramientas de inteligencia artificial (IA) han entrado rápidamente en el lugar de trabajo, a muchos les preocupa que los empleos de nivel inicial y las pasantías –los “peldaños” de la escuela a la carrera– estén desapareciendo. Estos roles han brindado tradicionalmente a los nuevos graduados capacitación práctica y un camino hacia buenas carreras. La pregunta hoy es si la IA generativa (como ChatGPT, lanzada a finales de 2022) y la automatización relacionada han reducido realmente la contratación de nivel inicial. Para responder, analizamos datos sobre ofertas de pasantías y roles junior, encuestas de reclutamiento universitario y resultados de empleo temprano. Luego consideramos los efectos en los recién graduados (especialmente aquellos en campos más expuestos a la IA, como la informática o roles empresariales rutinarios) y discutimos cómo las políticas o los empleadores podrían preservar estas vías de acceso.

Tendencias en las ofertas de nivel inicial y pasantías

Múltiples fuentes de datos sugieren una retirada en el flujo que una vez canalizó a los estudiantes hacia sus carreras. Por ejemplo, una revisión de noticias tecnológicas encontró que las ofertas de pasantías tecnológicas cayeron aproximadamente un 30% entre 2023 y 2025 (thenextweb.com). El mismo informe señaló que las principales empresas tecnológicas están contratando menos recién graduados (solo ~7% de las nuevas contrataciones, frente al 9.3% del año anterior) (thenextweb.com). Un análisis de la revista Fortune encontró de manera similar que las ofertas de empleo de nivel inicial cayeron aproximadamente un 15% en 2024 para roles corporativos típicos (fortune.com). También informó que el porcentaje de pasantes que recibieron ofertas de empleo a tiempo completo bajó al 51% (la tasa más baja en más de cinco años) (fortune.com). Estas disminuciones coinciden con otras observaciones: un analista señaló un 13% menos de puestos de nivel inicial en codificación, contabilidad y administración durante 2020–2023 en campos vulnerables a la IA (www.tomshardware.com), y el Stanford Digital Economy Lab informó una caída del 16% en el empleo para jóvenes de 22 a 25 años en ocupaciones expuestas a la IA desde finales de 2022 (www.axios.com). En resumen, las ofertas para roles junior tradicionales –codificación, entrada de datos, soporte al cliente y similares– han disminuido drásticamente, mientras que la demanda de habilidades en IA y análisis de datos está creciendo.

Dicho esto, la situación es compleja. Las encuestas a empleadores muestran cierta estabilidad en los planes de contratación en general. Por ejemplo, la Asociación Nacional de Colegios y Empleadores (NACE) encontró que aproximadamente el 60% de las empresas planean contratar el mismo número de recién graduados en 2025–2026 que en 2024 (www.naceweb.org). En una encuesta a la Clase de 2026, aproximadamente el 44% de los graduados ya tenían una oferta al graduarse (similar a la Clase de 2025) (www.naceweb.org). Hasta ahora, muchas empresas dicen que están manteniendo o incluso aumentando ligeramente su contratación de nivel inicial (impulsadas por la planificación a largo plazo de su reserva de talento) en lugar de recortarla drásticamente (www.naceweb.org).

En general, sin embargo, docenas de informes –en medios tecnológicos, datos laborales y estudios académicos– apuntan a un debilitamiento del mercado de nivel inicial. La disminución es más visible en sectores donde la IA puede manejar tareas repetitivas. Las pasantías tecnológicas y los roles de desarrollador junior han disminuido drásticamente (thenextweb.com) (fortune.com), y las encuestas indican que las empresas están ofreciendo menos ofertas a sus pasantes (fortune.com). En algunas partes de la industria tecnológica del Reino Unido, por ejemplo, las ofertas de empleo para graduados cayeron aproximadamente un 46% de 2024 a 2025 (www.techradar.com). En resumen, el “flujo se está secando”: se anuncian menos puestos de pasantía y junior, especialmente en industrias impulsadas por la tecnología, incluso cuando la demanda de roles especializados en IA crece (thenextweb.com) (fortune.com).

Reclutamiento universitario y encuestas a graduados

¿Qué dicen las estadísticas de reclutamiento universitario y las encuestas a estudiantes? En EE. UU., las encuestas de carreras universitarias muestran un mercado cauteloso. La encuesta de reclutamiento de otoño de 2025 de NACE proyectó solo un aumento del 1.6% en la contratación de nuevos graduados para 2026 con respecto a 2025 (www.naceweb.org) – esencialmente plano. Si bien un fuerte repunte post-pandemia en 2021–2023 impulsó las ofertas, las clases más recientes están viendo un regreso a los niveles previos al COVID (www.naceweb.org). Por ejemplo, la Clase de 2026 promedió alrededor de 0.8 ofertas de empleo por graduado antes de la graduación (www.naceweb.org) (aproximadamente lo mismo que la Clase de 2025). Estas cifras sugieren que el auge de principios de la década de 2020 en la contratación de graduados ha disminuido. Datos más detallados de NACE indican que muchos empleadores planean mantener las tasas de contratación, centrándose en la planificación de sucesión para las reservas de talento (www.naceweb.org).

Al mismo tiempo, las encuestas muestran que las preocupaciones y expectativas de los estudiantes están cambiando. Una gran encuesta estudiantil informa que casi todos los estudiantes (95%) dijeron que la "experiencia laboral real y remunerada con una organización" –es decir, las pasantías– era su forma preferida de interactuar con los empleadores (www.parkerdewey.com). En otras palabras, los estudiantes quieren pasantías y experiencias laborales tempranas. Un informe reciente de NACE se hace eco de esto: la capacidad de completar una pasantía en el campo del estudiante fue el factor más influyente al elegir entre candidatos igualmente calificados (www.naceweb.org). Sin embargo, con las empresas ofreciendo menos pasantías (como se señaló anteriormente), los estudiantes pueden encontrar menos oportunidades para construir esas experiencias.

En resumen, los datos de reclutamiento universitario muestran que la contratación de nuevos graduados no está en auge, pero tampoco colapsando por completo. Casi la mitad de los graduados de 2026 aún recibieron ofertas, y la mayoría de los empleadores no están recortando drásticamente los programas de nivel inicial (www.naceweb.org) (www.naceweb.org). Pero los estudiantes informan que tienen más dificultades de lo que sugieren estas cifras generales, enfrentando una mayor competencia por menos roles de pasantía y junior.

Investigación sobre el empleo en las primeras etapas de la carrera

Los estudios académicos ofrecen más información. Un análisis de la Universidad de Stanford utilizando datos de nómina (de ADP) comparó ocupaciones expuestas a la IA (como desarrollo de software y soporte al cliente) con otras. Encontró que, desde que las herramientas de IA generativa se generalizaron, el empleo para jóvenes de 22 a 25 años en trabajos expuestos a la IA cayó un 16% en relación con sus mayores y con campos menos expuestos (www.axios.com). Por el contrario, los trabajadores en campos con poca probabilidad de ser automatizados (por ejemplo, algunos roles de atención médica) vieron un empleo estable o en aumento. Otro estudio preliminar de la Oficina del Censo de EE. UU. confirmó un patrón similar: en las industrias más expuestas a la IA, las contrataciones de nivel inicial (edades 22-24) cayeron aproximadamente un 12% en los 10 trimestres posteriores al lanzamiento de ChatGPT (2023) en comparación con una contratación estable en industrias menos expuestas (ideas.repec.org). Estos estudios sugieren que la disminución no se debe a un efecto de recesión generalizado, sino que se concentra precisamente donde la IA puede realizar tareas rutinarias.

Los informes de la industria y las noticias se alinean con esta visión. Por ejemplo, Tom's Hardware y Axios informaron sobre un estudio de Stanford que muestra entre un 13 y un 16% menos de trabajos de nivel inicial en los últimos años en campos que la IA puede automatizar en gran medida (codificación, trabajo de datos rutinario, etc.) (www.tomshardware.com) (www.axios.com). Estos hallazgos pintan un panorama claro: la IA está actuando como un 'canario en la mina de carbón' para las primeras etapas de las carreras (www.axios.com). Las posiciones de nivel inicial y "junior" en tecnología y sectores similares están disminuyendo más rápido que la economía en su conjunto. Es importante destacar que estos cambios se han producido principalmente a través de una reducción en la contratación de recién llegados en lugar de recortes salariales: los estudios señalan que los salarios de los trabajadores restantes se mantuvieron estables incluso cuando la plantilla disminuyó (digitaleconomy.stanford.edu).

No todos están de acuerdo con la causa. Algunos analistas (como los de LinkedIn's Economic Graph y Handshake) enfatizan que la contratación general ha sido débil debido a las altas tasas de interés y la baja rotación de personal, no solo a la IA (joinhandshake.com) (economicgraph.linkedin.com). Por ejemplo, el director de investigación de Handshake señala que la caída en la contratación de nivel inicial comenzó a principios de 2022, cuando la Reserva Federal comenzó a subir las tasas, y que los trabajadores mayores que permanecen en sus puestos están dejando menos posiciones disponibles para los recién llegados (joinhandshake.com). LinkedIn también advierte que "la contratación lenta no es culpa de la IA", señalando la incertidumbre económica como el factor más importante (economicgraph.linkedin.com). En realidad, ambos efectos probablemente están en juego: un mercado laboral ajustado ciertamente agravó el problema, pero la automatización con IA parece haberlo acelerado en ciertos campos.

Implicaciones para los graduados (Efectos de cicatrización)

Cuando los nuevos graduados no pueden encontrar trabajos de nivel inicial, puede dejar una "cicatriz" duradera: una trayectoria profesional más débil justo cuando debería estar despegando. La investigación sobre recesiones y choques tecnológicos pasados ofrece orientación. Los estudios de cohortes que se graduaron durante recesiones o interrupciones industriales muestran que a menudo sufren menores ingresos y tasas de empleo durante años después. Por ejemplo, los economistas encontraron que los graduados universitarios que ingresaron al mercado laboral durante la Gran Recesión ganaron significativamente menos y tardaron más en encontrar trabajo que aquellos de cohortes de años más fuertes (ideas.repec.org). De manera similar, un análisis reciente de Goldman Sachs examinó 40 años de datos sobre trabajadores desplazados por la tecnología; encontró que, en un período de 10 años, esos trabajadores ganaron en promedio aproximadamente 10 puntos porcentuales menos en crecimiento salarial real que trabajadores comparables no desplazados por la tecnología (fortune.com). (Los trabajadores en el rango de edad más afectado, de 25 a 35 años, también acumularon menos riqueza y retrasaron la compra de vivienda).

¿Qué significa esto para los graduados de 2024-2026? Si los informes de automatización impulsada por la IA se traducen en un 10-15% menos de trabajos de acceso en algunos campos, estas cohortes podrían enfrentar reveses tangibles. Podrían comenzar sus carreras más tarde o en puestos peor remunerados de lo que lo habrían hecho de otra manera. Por el contrario, la investigación de Goldman también mostró un lado positivo: los trabajadores más jóvenes y con educación universitaria en realidad recuperaron más de sus pérdidas al cambiar de carrera o usar nuevas habilidades que los trabajadores desplazados de mayor edad (fortune.com). En otras palabras, la Generación Z puede ser adaptable, pero solo si tienen una oportunidad. Cada puesto de nivel inicial reducido significa una oportunidad menos para que un graduado adquiera experiencia. Con el tiempo, tales brechas pueden erosionar las habilidades y los ingresos.

En resumen, una evidencia sustancial sugiere que si la adopción de la IA continúa restringiendo los roles junior, podría haber un impacto a nivel generacional. Los campos más expuestos (software, datos, operaciones comerciales rutinarias, etc.) verán a sus nuevos profesionales comenzar en un camino más difícil. Esta "cicatrización" puede durar varios años, ya que los economistas esperan que las desventajas iniciales se desvanezcan lentamente (ideas.repec.org) (fortune.com). Preservar las oportunidades de nivel inicial es, por lo tanto, crucial no solo para los empleos inmediatos, sino para la salud a largo plazo de la fuerza laboral.

Preservar los flujos de talento temprano: Estrategias e Intervenciones

La buena noticia es que los educadores, empleadores y gobiernos pueden tomar medidas para mantener abiertas estas vías de acceso a la carrera incluso mientras la IA transforma el trabajo.

• Educación y Capacitación en Habilidades. Los colegios y universidades deben integrar la IA en sus currículos para todos los estudiantes, no solo para las especializaciones en tecnología (www.naceweb.org). Esto no significa que todos los estudiantes deban convertirse en programadores, pero sí que deben aprender a usar herramientas de IA relevantes para su campo. Los servicios de orientación profesional también pueden enseñar a los estudiantes cómo demostrar habilidades relacionadas con la IA en currículos y entrevistas. Por ejemplo, un informe de NACE señala que el 95% de los estudiantes valoran la "experiencia laboral real y remunerada", por lo que las escuelas y los asesores deben ayudar a los estudiantes a conseguir pasantías y proyectos donde utilicen la IA para resolver problemas reales (www.parkerdewey.com) (www.naceweb.org). En resumen, la educación debe girar para producir graduados alfabetizados en IA listos para agregar valor más allá de las tareas rutinarias.

• Prácticas de Aprendizaje y Contratación de Empleadores. Muchas empresas están encontrando formas creativas de mantener un sólido flujo de talento de nivel inicial. Algunos grandes empleadores están pasando de pasantías de verano cortas a programas de aprendizaje más largos que combinan la capacitación con el trabajo. Por ejemplo, Accenture ahora cubre alrededor del 20% de sus puestos de nivel inicial a través de aprendizajes, e IBM y Microsoft han expandido programas similares centrados en habilidades en lugar de títulos (thenextweb.com). Cuando las tareas junior se automatizan, las pasantías deben rediseñarse para enseñar habilidades de nivel superior (como pensamiento crítico, comunicación interpersonal y experiencia en el dominio) que la IA no puede proporcionar. Fundamentalmente, los altos ejecutivos enfatizan que los empleados en ciernes a menudo se destacan con la IA: como dijo el CEO de AWS de Amazon, reemplazar al personal junior con IA "es una de las ideas más estúpidas" porque los trabajadores jóvenes tienden a ser los usuarios de IA más competentes con el tiempo (thenextweb.com). La investigación lo respalda: los ensayos muestran que los trabajadores menos experimentados ganan más con las herramientas de IA que sus colegas senior (joinhandshake.com). En otras palabras, contratar juniors con capacitación en IA puede realmente aumentar la productividad. Por lo tanto, los empleadores deberían presupuestar la capacitación de los nuevos empleados en herramientas de IA (en lugar de eliminarlos) y reconocer que invertir en nuevo talento sigue siendo esencial para el futuro liderazgo.

• Política Pública y Asociaciones. Los gobiernos y los grupos industriales pueden ayudar subvencionando la capacitación, organizando coaliciones e incentivando la contratación juvenil en los sectores de IA. Por ejemplo, el gobierno del Reino Unido lanzó recientemente una "Alianza de Empleos para las Primeras Carreras" con empresas y sindicatos para estudiar cómo la IA está cambiando el trabajo de nivel inicial. Con un respaldo de 20 millones de libras esterlinas, mapeará esos cambios y compartirá las mejores prácticas para diseñar vías de acceso (www.gov.uk). El plan incluye la financiación de un programa de habilidades de IA para 400,000 estudiantes desfavorecidos y el lanzamiento de "bootcamps" de IA gratuitos que garantizan pasantías o aprendizajes a los participantes (www.gov.uk) (www.gov.uk). De manera similar, el gobierno de Taiwán creó un Programa de Capacitación en IA para Nuevos Graduados que ofrece un año de educación práctica en IA totalmente financiado (en asociación con universidades) más pasantías industriales y colocaciones laborales garantizadas (www.ida.gov.tw). Estos son ejemplos de políticas proactivas que construyen un puente desde la educación hasta el trabajo en la era de la IA.

  Otras ideas de políticas útiles podrían incluir créditos fiscales o subsidios para empresas que mantengan programas robustos de pasantías/aprendizajes, financiación para colegios comunitarios y programas de capacitación en habilidades de IA y datos, e inversión continua en asesoramiento profesional que ayude a los estudiantes a alinear sus intereses con los mercados laborales en evolución. Por el lado de la educación, las agencias de acreditación podrían alentar o exigir la demostración de que los estudiantes tienen una fluidez digital y en IA básica al graduarse.

• Consejos Prácticos para las Partes Interesadas. Para ser concretos, aquí hay algunos pasos que cada grupo puede tomar ahora:

  • Estudiantes y Graduados: Aprendan proactivamente las herramientas de IA relevantes para su campo (incluso las habilidades básicas de prompt pueden ayudar). Construyan portafolios de proyectos de clase o personales que utilicen IA. Busquen pasantías incluso en empresas no tecnológicas, donde las habilidades de IA son demandadas. Resalten cualquier logro habilitado por IA en las solicitudes, ya que los empleadores lo esperan cada vez más.
  • Colegios y Servicios de Orientación Profesional: Asóciense con la industria para comprender qué habilidades son necesarias. Ofrezcan talleres sobre IA y habilidades profesionales, y actualicen las guías de currículos para incluir una sección sobre la competencia en herramientas de IA. Enfatice las habilidades integrales (trabajo en equipo, resolución de problemas, comunicación) que la IA no puede replicar.
  • Empleadores: Auditen sus roles para ver qué tareas de nivel inicial pueden ser aumentadas por la IA, y rediseñen los trabajos para que los aprendices humanos adquieran las habilidades que la IA no puede manejar (por ejemplo, comunicación con el cliente o resolución de problemas complejos). Continúen ejecutando programas de pasantías/aprendizajes en lugar de recortarlos; esto dará sus frutos al crear talento capacitado. Al contratar, evalúen la resolución de problemas y el uso de herramientas de IA en lugar de solo las credenciales.
  • Legisladores: Apoyen o expandan las subvenciones para capacitación juvenil, los esquemas de aprendizaje y los programas de educación STEM/IA, particularmente para comunidades subrepresentadas. Coordinen con las juntas de fuerza laboral para monitorear las colocaciones de carreras tempranas por sector e intervenir si los flujos de talento desaparecen.

Al combinar estos enfoques, el cambio hacia la IA puede convertirse en una oportunidad para mejorar la experiencia de nivel inicial, no para eliminarla. Las herramientas de IA pueden manejar tareas rutinarias, liberando a los empleados jóvenes para que se concentren en aprender habilidades estratégicas y creativas. Como concluye un análisis, la IA está remodelando el trabajo de nivel inicial más que eliminándolo por completo (www.naceweb.org). Con la respuesta correcta, las vías de la educación al trabajo pueden preservarse e incluso fortalecerse para la Clase de 2024-2026.

Conclusión

En resumen, la avalancha de IA ha comprimido algunos empleos tradicionales de nivel inicial, especialmente en los campos de la tecnología y la administración de oficinas. Las ofertas de empleo y las encuestas muestran una notable disminución en pasantías y roles junior en esos sectores (thenextweb.com) (fortune.com). La investigación sobre el empleo en las primeras etapas de la carrera confirma que los trabajadores jóvenes en campos expuestos a la IA han enfrentado caídas porcentuales de dos dígitos en la contratación (www.axios.com) (www.tomshardware.com). Sin embargo, la evidencia también sugiere que hay fuerzas económicas más amplias en juego, y que no todas las oportunidades de nivel inicial han desaparecido. Se necesita vigilancia y acción para evitar una brecha de talento a largo plazo.

Mantener fuertes vías de acceso de la educación al empleo requerirá un esfuerzo concertado. Las empresas no deben simplemente reemplazar al personal junior por IA; en cambio, deben usar la IA para empoderar a los nuevos empleados y expandir sus experiencias de aprendizaje. Los educadores y los centros de carrera deben integrar la alfabetización en IA y centrarse en las habilidades exclusivamente humanas que los pasantes pueden desarrollar. Los gobiernos pueden incentivar programas de capacitación y aprendizajes que conecten a los estudiantes con el trabajo. Al hacerlo, podemos asegurar que la próxima generación encuentre un camino ascendente en la escalera profesional, incluso en una economía impulsada por la IA.

ETIQUETAS: *Impacto de la IA, contratación de nivel inicial, pasantías, inicio de carrera, mercado laboral, desarrollo de la fuerza laboral, aprendizajes, capacitación en habilidades, de la universidad a la carrera, transiciones de la educación al trabajo