Jóvenes desplazados, expertos potenciados: la paradoja laboral de la IA

Por: Dr. Jorge Alberto Hidalgo Toledo, Human & Nonhuman Communication Lab, Facultad de Comunicación, Universidad Anáhuac México

El estudio de Stanford reseñado por Wired (El uso de IA reduce las ofertas para jóvenes pero potencia el trabajo de expertos) ofrece la prueba más contundente de un fenómeno que hasta ahora se discutía con más intuiciones que datos: la inteligencia artificial no solo transforma la economía del conocimiento, sino que redistribuye el poder laboral entre generaciones. Los números son claros: en sectores vulnerables como el servicio al cliente o el desarrollo de software, el empleo de jóvenes de entre 22 y 25 años ha caído un 16% desde la irrupción de ChatGPT en 2022.

Paradójicamente, los trabajadores con mayor experiencia en esos mismos sectores no solo no han visto disminuir sus oportunidades, sino que en algunos casos las han ampliado. La IA, en lugar de borrar sus funciones, parece potenciarlas: les quita tareas rutinarias y les abre espacio para dirigir, supervisar, innovar.

Una práctica laboral que se reconfigura

Lo que cambia, de fondo, es la naturaleza misma del trabajo. Ya no se trata solo de lo que hacemos, sino de cómo nos relacionamos con la máquina. Brynjolfsson (2025, Estudio sobre el impacto laboral de la IA en datos de ADP. Universidad de Stanford) propone la noción de IA “centauro”: un modelo de cooperación en el que humano y algoritmo se complementan. Pero el estudio revela que este ideal aún no se distribuye equitativamente.

Los jóvenes —que deberían ser nativos digitales y beneficiarios de la innovación— terminan siendo los más afectados porque carecen del capital simbólico y la experiencia que los protegería frente al reemplazo.

La propaganda del siglo XX prometía que la automatización liberaría al hombre del trabajo alienante; la propaganda del siglo XXI insiste en que la IA nos convertirá en colaboradores creativos. Pero la realidad es menos utópica: la colaboración se reserva para quienes ya tienen estatus y reconocimiento, mientras que la sustitución se impone sobre quienes apenas inician su trayectoria.

América Latina: una alerta temprana

En América Latina, donde el desempleo juvenil es estructural y la informalidad ronda el 50% en varios países, los hallazgos de Stanford deberían sonar como una alarma inmediata. Si en economías avanzadas los jóvenes licenciados ya están perdiendo terreno, en nuestras sociedades —con brechas educativas, tecnológicas y de capacitación más profundas— el impacto puede ser doblemente devastador.

Lo que está en juego no es solo el acceso al primer empleo, sino la promesa de movilidad social que históricamente representó la educación superior. Si la IA desplaza a los más jóvenes justo en el umbral de entrada al mercado laboral, corremos el riesgo de consolidar una generación sin futuro estable, atrapada entre la precariedad y el desencanto democrático.

De ahí la necesidad de construir sistemas de alerta temprana regionales que monitoricen en tiempo real qué sectores están siendo transformados por la IA, y programas de formación híbrida que no se limiten a enseñar a usar herramientas, sino que preparen a los jóvenes para tareas de supervisión, interpretación ética y gestión de resultados algorítmicos.

Educación “centauro” para la región

Si aceptamos que el futuro del trabajo no será ni totalmente humano ni totalmente automatizado, sino una síntesis, entonces nuestras universidades y posgrados en América Latina deben asumir la urgencia de diseñar programas centrados en la alfabetización algorítmica crítica. No basta con formar usuarios hábiles en plataformas, hay que crear gestores de ecosistemas de IA, capaces de interpretar salidas, identificar sesgos, integrar datos y garantizar que las decisiones algorítmicas no sean ciegamente aceptadas.

Esto implica:

1. Rediseñar planes de estudio universitarios para integrar módulos de ética de la IA, programación aplicada, análisis de datos y filosofía de la tecnología.

2. Crear posgrados interdisciplinarios en colaboración con empresas tecnológicas y organismos públicos que enfoquen la IA como herramienta de acompañamiento y no como sustituto.

3. Formar en competencias blandas —creatividad, juicio crítico, resolución de dilemas éticos— que ninguna máquina puede replicar en su totalidad.

4. Impulsar incubadoras de proyectos “centauro” en las que los jóvenes aprendan a crear soluciones en las que la IA amplifica el trabajo humano, en lugar de reemplazarlo.

La región no puede repetir la historia de la Revolución Industrial, en la que la falta de adaptación educativa generó una clase obrera vulnerable y sometida. Esta vez tenemos la posibilidad de anticiparnos, transformando la universidad en un laboratorio de futuro donde jóvenes y expertos trabajen juntos con y contra las máquinas.

Democracia y redistribución de oportunidades

El debate no es meramente económico: tiene profundas implicaciones democráticas. Una democracia con jóvenes sistemáticamente excluidos del empleo digno es una democracia erosionada en sus cimientos. La IA no debe convertirse en el nuevo motor de desigualdad, sino en catalizador de nuevas formas de inclusión.

Esto exige políticas fiscales que, como propone Brynjolfsson (2025, AI Centaurs: Rethinking Human–Machine Collaboration. Stanford.), desincentiven la sustitución indiscriminada de trabajo por automatización; alianzas entre universidades y empresas para diseñar competencias emergentes; y marcos regulatorios que prioricen la colaboración humano-máquina.

La paradoja que revelan los datos de Stanford no es un destino inevitable, sino una encrucijada histórica. La pregunta es si permitiremos que la IA se convierta en una herramienta de exclusión generacional o si seremos capaces de usarla para reconstruir un horizonte compartido de trabajo, dignidad y democracia.