La IA está eliminando puestos de nivel inicial que tradicionalmente formaban a la próxima generación de directivos, lo que está provocando una crisis de liderazgo inminente.
Cinco medidas clave pueden proteger la aportación humana en el lugar de trabajo y transformar la producción de nivel inicial en evaluación y análisis.
Cómo convertir ideas prometedoras en un impacto escalable es un tema central de la Reunión Anual de los Nuevos Campeones, también conocida como «Davos de Verano», que el Foro Económico Mundial celebra en China del 23 al 25 de junio.
Hay un problema de talento que está a la vista de todos, pero pasa desapercibido. No aparece en la llamada sobre resultados de este trimestre. Tampoco figurará en el plan de personal del año que viene. Pero si las organizaciones no empiezan a tratarlo ahora como un defecto de diseño, se toparán con un muro de liderazgo en los próximos cinco años.
Por mucho que aumente nuestra productividad, la IA está transformando sistemáticamente la experiencia de los puestos de nivel inicial que tradicionalmente preparaban a la próxima generación de líderes.
Ya estamos viendo señales en el mercado. Una investigación de la Universidad de Harvard indica que el empleo de trabajadores júnior ha caído un 9 % y que, desde 2023, la contratación para puestos de nivel inicial en las organizaciones que adoptan IA generativa ha disminuido un 80 % por trimestre. El Informe de graduados de ZipRecruiter de 2026 reveló que la proporción de empleos de nivel inicial cayó al 38,6 % a comienzos de 2026, frente a más del 44 % tres años antes.
Las tareas iniciales se están automatizando o trasladando a puestos de mayor nivel, lo que aumenta la carga de trabajo en los niveles superiores y acabará obstruyendo la cantera de líderes.
¿El «fin» de las tareas rutinarias?
Los puestos de nivel inicial nunca se han limitado a producir resultados. En un sentido muy real, son entornos de aprendizaje estructurados.
El analista júnior que construye el modelo manualmente desarrolla intuición para detectar cuándo está equivocado. La nueva persona contratada que redacta el memorando y recibe correcciones aprende a ejercer el criterio cuando cuestionan su razonamiento. La persona recién graduada que se enfrenta a una situación complicada con un cliente desarrolla una resiliencia emocional que ningún curso de formación puede reproducir.
Al abordar el impacto de la IA en los inicios de la carrera profesional, el Foro Económico Mundial describe a una generación que ahora empieza su trayectoria profesional en puestos donde se automatizan las tareas estructuradas y repetitivas que antes desarrollaban la confianza y la competencia. Desde el primer día, se espera que los jóvenes profesionales aporten análisis, perspicacia y capacidad de adaptación, a menudo sin el andamiaje que lo hace posible.
Los más expuestos reciben menos apoyo
Una encuesta reciente de Cornerstone a 2.000 trabajadores reveló que la generación Z registra las tasas más altas de transformación de puestos impulsada por la IA: el 38 % afirma que la IA ha cambiado fundamentalmente lo que exige su trabajo. Sin embargo, es el grupo con menos probabilidades de haber recibido formación formal para adaptarse a ese cambio. La mayoría de los trabajadores de la generación Z que usan IA en el trabajo (59 %) afirma que su organización nunca les ha ofrecido formación formal al respecto.
Esto contradice directamente la suposición de que las organizaciones atienden mejor las necesidades de los trabajadores jóvenes en materia de IA. Se ven obligados a valerse por sí mismos, y ahí es donde la IA en la sombra multiplica los riesgos: los empleados usan herramientas potentes fuera de los límites aprobados porque el apoyo oficial no ha seguido el ritmo.
Lo que está desapareciendo no es solo el trabajo, sino también la práctica. Tradicionalmente, los puestos de nivel inicial ofrecían una práctica estructurada: aprender a establecer prioridades, recuperarse de los errores, comunicar la incertidumbre y ganarse credibilidad. Cuando la IA absorbe el trabajo repetitivo, las organizaciones pueden ganar eficiencia, pero pierden la vía de desarrollo que forma directivos competentes y líderes con los pies en la tierra.
Crear la capa de aprendizaje profesional de la era de la IA
La IA ya es una infraestructura operativa imprescindible. Unos sencillos pasos pueden garantizar que el desarrollo del liderazgo se diseñe, mida y mejore continuamente, para que se convierta en su fundamento:
1. Proteger los ciclos de aprendizaje al rediseñar el trabajo
Cuando la IA asuma tareas, no se limiten a eliminarlas. Conviértanlas en ciclos de criterio que revisen los resultados, validen las hipótesis, pongan a prueba las recomendaciones y escalen los casos excepcionales. La IA puede ser extraordinaria o equivocarse de forma desastrosa, y alguien tiene que desarrollar la capacidad para distinguir entre ambas posibilidades.
Usen la IA para generar borradores, opciones y escenarios. Pero exijan a las personas —en especial al talento joven— que cuestionen, perfeccionen y justifiquen las decisiones. El aprendizaje está en la evaluación.
2. Crear vías estructuradas para asumir responsabilidades
El mercado avanza hacia la asignación de mayores responsabilidades a las nuevas contrataciones de nivel inicial desde antes. Esto puede acelerar su crecimiento o provocar fracasos evitables.
Diseñen una progresión que vaya desde decisiones de bajo riesgo y supervisadas hasta la responsabilidad independiente, con criterios claros sobre qué significa «hacerlo bien» en cada etapa. Los agentes de IA pueden ofrecer orientación durante el trabajo, sugiriendo recursos, ejemplos y próximos pasos justo cuando se necesitan, para que el desarrollo no dependa de cursos formales que los empleados rara vez tienen tiempo de hacer.
3. Exigir a los directivos que respondan por el desarrollo, no solo por los resultados
Si el trabajo al comienzo de la carrera profesional está cambiando, los directivos deben evolucionar con él. Deben enseñar explícitamente cómo pensar, no solo qué hacer. Esto incluye establecer normas para el uso responsable de la IA, cuándo escalar un asunto y cómo comunicar la incertidumbre.
La inteligencia continua sobre la plantilla que generan los modelos de IA también puede ayudar a los directivos a detectar antes el desarrollo de capacidades (o las carencias) y a activar a tiempo sesiones de orientación, proyectos o formación antes de que los problemas de rendimiento provoquen la pérdida de empleados.
4. Convertir la movilidad interna en la nueva fábrica de líderes
En entornos que cambian rápidamente, una vía para formar líderes son las asignaciones exigentes, como las rotaciones o los trabajos temporales. Estos proyectos interfuncionales permiten desarrollar el criterio mediante la práctica y adquirir una perspectiva más amplia y criterio con mayor rapidez que en puestos estáticos. En nuestra organización, por ejemplo, el programa Cornerstone Gigs crea oportunidades a corto plazo para que los empleados soliciten asignaciones fuera de su equipo principal. Ayuda a las personas a asumir nuevas tareas que amplían sus competencias y les permiten adquirir otras, a la vez que aporta a la empresa nuevas perspectivas y acceso a capacidades que quizá no aflorarían de otro modo.
La IA puede revelar oportunidades internas y encontrar a las personas adecuadas según la evolución de sus competencias, para que la movilidad se convierta en un sistema, y no en una hoja de cálculo informal o una red de favores.
5. Establecer límites sencillos para evitar que la IA frene el desarrollo
Los jóvenes profesionales necesitan autorización y límites que exijan revelar el uso de IA cuando corresponda, validar los resultados y desalienten la externalización del pensamiento. Si todas las ideas se filtran a través de la IA, las personas corren el riesgo de no desarrollar nunca su propio instinto.
Incorporen una gobernanza ligera, con herramientas aprobadas, indicaciones para un uso seguro y listas de verificación que orienten las buenas prácticas.
La oportunidad sigue abierta, pero se estrecha
La verdadera diferencia competitiva no dependerá de cómo se adopte la IA, sino de si las organizaciones crean un motor de desarrollo humano capaz de seguirle el ritmo. La automatización sin criterio humano no amplía el rendimiento: amplía los errores.
Piensen en este cambio como pasar de hacer los deberes a corregirlos. En un entorno potenciado por la IA, cada vez se asignan más a los trabajadores de nivel inicial funciones de evaluación y toma de decisiones, y no solo de producción. Para corregir hace falta un criterio, suficientes conocimientos del ámbito y pensamiento crítico para detectar cuándo algo no cuadra, además de la confianza necesaria para contradecir un sistema que parece seguro de sí mismo, pero no lo está.
Cómo ayuda el Foro a los líderes a comprender la IA y colaborar en una innovación responsable
El Centro para la Excelencia en IA conecta a líderes de distintos sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Promueve un diálogo informado sobre las oportunidades, los riesgos y las compensaciones vinculados a la adopción de la IA.
Mediante espacios de confianza e iniciativas de colaboración, el Centro permite que sus socios desarrollen una comprensión compartida y trabajen juntos en enfoques responsables para innovar en materia de IA y utilizarla.
La investigación del Foro Económico Mundial sobre el futuro del empleo revela que el 39 % de las competencias básicas cambiará de aquí a 2030. A medida que la IA transforma el trabajo, también renueva las capacidades. Las organizaciones que sustituyan la práctica perdida en los puestos de nivel inicial por un desarrollo deliberado del criterio crearán una capacidad de liderazgo que crecerá junto con su tecnología.
Las demás quizá aumenten su eficiencia hoy, pero mañana descubrirán que ha llegado la factura del liderazgo.
