La inteligencia artificial empieza a modificar uno de los mecanismos tradicionales de entrada al mercado laboral. Un 22% de los responsables de Recursos Humanos consultados por Gartner afirma que al menos un directivo de su organización ha detenido la contratación para determinados puestos de entrada debido a la automatización mediante IA. El dato muestra cómo la tecnología está comenzando a afectar no solo a las tareas que realizan los trabajadores, sino también a las vías de acceso y formación de los futuros profesionales.
El fenómeno resulta especialmente relevante porque muchas de esas posiciones júnior han servido históricamente como primer escalón profesional. Los trabajadores comenzaban realizando tareas relativamente sencillas y, con el tiempo, adquirían experiencia, conocimiento interno y capacidad para asumir responsabilidades mayores. La automatización de esas funciones puede romper ese recorrido si las empresas optan directamente por reducir la incorporación de perfiles jóvenes sin experiencia laboral previa.
La adopción de IA: más rápida que su capacidad para generar valor
La paradoja es que esta reducción de la contratación júnior se produce mientras las empresas todavía tienen dificultades para convertir sus inversiones en inteligencia artificial en resultados significativos. Una encuesta de Gartner a 110 responsables de Recursos Humanos realizada en el cuarto trimestre de 2025 reveló que el 95% de las organizaciones había implementado IA de alguna forma durante el último año, pero solo una de cada cinco había obtenido un valor significativo o transformacional de esas iniciativas.
El dato plantea una cuestión relevante. Las compañías están modificando sus estrategias de contratación incluso cuando el retorno empresarial de la IA todavía es desigual. Gartner señala que muchas implantaciones actuales se concentran en tareas de menor complejidad que tradicionalmente realizaban empleados en puestos de entrada. El resultado es un desajuste entre las funciones que desaparecen y las oportunidades disponibles para quienes comienzan su trayectoria profesional. La consultora advierte precisamente de este riesgo. Si las empresas eliminan por completo sus vías de entrada, pueden terminar debilitando la cantera interna que necesitan para cubrir puestos de mayor responsabilidad en el futuro.
El problema de eliminar el primer escalón profesional
La reducción de puestos júnior puede ofrecer ahorros inmediatos, pero también genera un problema de sucesión. Los profesionales con experiencia no aparecen de forma espontánea. Necesitan adquirir conocimientos sobre el negocio, desarrollar capacidades de gestión y conocer los procesos internos de una organización. Gartner sostiene que las empresas deben replantear esos puestos en lugar de eliminarlos. La alternativa pasa por permitir que los profesionales en las primeras etapas de su carrera trabajen desde el principio con herramientas de IA y puedan asumir tareas de mayor valor añadido.
La cuestión es especialmente importante en sectores tecnológicos. Si la IA se encarga de una parte creciente de las tareas rutinarias de programación, análisis, soporte o gestión de información, las compañías tendrán que determinar cómo pueden aprender los nuevos profesionales aquellas competencias que antes adquirían realizando precisamente esas tareas.
Gartner prevé más empleos que pérdidas a partir de 2028
Gartner prevé que la IA generará más puestos de trabajo de los que eliminará a partir de 2028. La consultora considera que la tecnología transformará millones de puestos y obligará a rediseñar las carreras profesionales, en lugar de limitarse a sustituir trabajadores. Gartner calcula que más de 32 millones de empleos se transformarán cada año como consecuencia de la expansión de la IA. La clave estará en la capacidad de las empresas para formar a sus trabajadores y crear nuevas funciones alrededor de las tecnologías inteligentes.
La propia consultora advierte de que la transición puede generar una importante disrupción laboral antes de que llegue ese saldo positivo. Su previsión es que el mercado entre en una etapa de cambios profundos entre 2028 y 2029, con millones de puestos que deberán ser rediseñados, divididos o combinados con nuevas funciones.
Tocará pagar más por perfiles con experiencia
El riesgo de cortar la contratación de perfiles de entrada resulta especialmente evidente en determinados sectores. Gartner estima que, para 2030, el 75% de las organizaciones de supply chain que hayan pausado en 2026 la contratación de perfiles júnior tendrán que pagar primas de al menos un 15% para contratar profesionales de carrera temprana con experiencia en el mercado externo. La previsión se basa en una encuesta realizada por Gartner a 509 responsables de supply chain de todo el mundo entre julio y octubre de 2025. El estudio muestra además que el 55% esperaba que la IA agéntica redujera las necesidades de contratación en puestos de entrada. La explicación es sencilla. Si una empresa deja de formar profesionales jóvenes, tendrá que recurrir posteriormente al mercado para encontrar trabajadores con experiencia. Y cuando muchas compañías hagan lo mismo, la oferta de profesionales preparados será más limitada y su contratación resultará más cara.
La IA no elimina el problema del talento, lo transforma
Las empresas tendrán que decidir qué tareas automatizar, qué puestos rediseñar y cómo formar a los profesionales que deberán trabajar junto a los sistemas de IA. Gartner sostiene que las organizaciones con mejores resultados no deberían centrar su estrategia únicamente en reducir plantilla. La colaboración entre personas e IA, el desarrollo de competencias y la construcción de nuevas vías de formación serán elementos esenciales para mantener una cantera de talento.
El reto para las compañías será, por tanto, evitar que la eficiencia a corto plazo termine generando un problema de talento a medio plazo. La IA puede asumir buena parte de las tareas con las que tradicionalmente comenzaban las carreras profesionales. Pero alguien tendrá que formar a los trabajadores que mañana deberán supervisar, diseñar y dirigir esos sistemas.
