Adopción de IA Generativa Polariza Salarios y Trayectorias Laborales Júnior en 2025

La integración de la Inteligencia Artificial Generativa y los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) en 2025 está reconfigurando la estructura del mercado laboral en Estados Unidos, generando una divergencia marcada en las dinámicas de contratación y remuneración entre el personal sénior y los recién llegados. Aunque la resiliencia general del empleo se mantiene debido a los incrementos de productividad, el impacto de la IA se distribuye de manera desigual, afectando desproporcionadamente a los perfiles de nivel de entrada. Este fenómeno exige una reevaluación de las trayectorias profesionales convencionales.

Los efectos más significativos de esta transformación se concentran en el nivel inicial de la carrera. En empresas con alta exposición a la IA, los salarios iniciales han experimentado una contracción, con caídas documentadas de hasta un 4.5% o más para puestos júnior, según análisis efectuados en 2025. En contraste, la compensación para los empleados sénior ha mantenido su estabilidad o incluso ha registrado incrementos. Esta disparidad económica creciente es atribuible a la capacidad de los LLMs para automatizar tareas cognitivas estandarizadas, las cuales son asumidas mayormente por el personal júnior, incluyendo la redacción inicial de documentos y la síntesis de información.

Investigaciones basadas en datos de 138 millones de trabajadores estadounidenses, realizadas por economistas como José Azar, Mireia Giné y Javier Sanz-Espín, confirman que los salarios iniciales cayeron un 6.3% en empresas expuestas tras la introducción de ChatGPT. Las corporaciones en sectores con alta exposición a la IA, como servicios financieros, consultoría y Tecnologías de la Información (TI), han ajustado su composición de personal. Un estudio de 2025 reveló que estas firmas redujeron la proporción de nuevas contrataciones júnior en cerca de un 4%, mientras que simultáneamente aumentaron la cuota de personal de nivel intermedio en una magnitud similar. Este movimiento sugiere que los empleados júnior desplazados compiten ahora por roles intermedios ampliados, presionando a la baja los salarios en ese tramo.

El marco teórico desarrollado por Enrique Ide y Eduard Talamás en el Journal of Political Economy respalda esta dinámica, postulando que la vulnerabilidad a la sustitución algorítmica aumenta a medida que disminuye la pericia del trabajador. Los colaboradores sénior, por su parte, capitalizan la tecnología empleando agentes autónomos de IA para la resolución de problemas altamente especializados. Sin embargo, esta alteración del conducto de habilidades plantea un riesgo a largo plazo. El profesor Sampsa Samila, director de la Iniciativa de Inteligencia Artificial y el Futuro de la Dirección del IESE, expresó preocupación en 2025 sobre el origen de los futuros expertos si el camino tradicional de adquisición de pericia, basado en el trabajo inicial, se ve interrumpido.

Existen contrapuntos en el panorama de la IA. Ciertas proyecciones sectoriales de 2025 indican que los profesionales con dominio de la IA pueden obtener una prima salarial de hasta un 56%. Adicionalmente, la consultora McKinsey & Co. proyectó un aumento del 12% en la contratación de personal júnior en Norteamérica para 2026 respecto a 2025, enfocándose en la simbiosis humano-IA. No obstante, las estadísticas oficiales de finales de 2025 muestran un desempleo juvenil elevado. La bifurcación estructural del mercado laboral, marcada por la compresión salarial en el nivel de entrada y la alteración de la adquisición de habilidades, constituye un riesgo latente para la sostenibilidad de la fuerza laboral, a pesar de las ganancias de productividad a corto plazo.