¿Por qué el primer empleo se volvió más difícil?
9,6% fue la tasa de desocupación en Chile durante el trimestre junio-agosto de 2026, la más alta desde marzo-mayo de 2021, según el Instituto Nacional de Estadísticas (INE). Pero el dato que debería encender alarmas en cualquier equipo que esté contratando es otro: entre las personas desocupadas, las que buscaban trabajo por primera vez aumentaron 23,2% en doce meses.
Para un founder, el mensaje es directo. Hay más candidatos junior disponibles que hace un año, pero el trabajo que antes les servía de puerta de entrada —documentar, ordenar, buscar información— es justamente el que la IA generativa hace más rápido y más barato.
Qué cambió en las tareas del primer empleo
Ignacio (26), publicista egresado de la Pontificia Universidad Católica, lo describe sin rodeos: en su equipo de marketing, tareas que antes se repartían entre producción audiovisual, diseño y marketing digital hoy recaen sobre una sola persona. «Hay un nivel de multitasking brutal», dice. La IA no le quitó el trabajo: le multiplicó el volumen y le puso encima la supervisión de todo lo que produce la herramienta.
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👥 Probar 7 díasJoaquín (25), psicólogo de la Universidad Diego Portales que investiga en el Centro de Estudios en Neurociencia Humana y Neuropsicología de la UDP, vive algo parecido desde la academia. Las tareas de recolección siguen en manos de juniors, pero ahora puede tomar más proyectos al mismo tiempo y con plazos más cortos. «La cantidad de funciones que uno cumple por proyecto y la cantidad de proyectos que uno es capaz de tomar ahora que puedes trabajar con la inteligencia artificial es mayor», explica.
El patrón se repite en ambos casos: menos ejecución mecánica, más verificación, coordinación y criterio. Y eso choca con un problema de fondo.
El contrasentido: piden experiencia para usar IA
Claudia Bascur, vicerrectora de Transformación Digital de la Universidad Andrés Bello (UNAB), lo resume mejor que nadie: las empresas quieren gente que sepa trabajar con IA y desafiarla, pero esa madurez se adquiere con el tiempo. «¿Cómo entras a tu primer trabajo? Con experiencia, y eso es un contrasentido», afirma.
La trampa es real. Si el valor de un junior ya no está en ejecutar sino en evaluar lo que produce el modelo, entonces necesita un criterio que solo se construye haciendo el trabajo que ahora hace la IA. Jeanne Lafortune, profesora titular del Instituto de Economía de la Pontificia Universidad Católica y directora del Núcleo Milenio sobre la Evolución del Trabajo, lo plantea como el gran desafío: «Si después su trabajo va a ser verificar la IA, tiene que saber cómo hacerlo sin la IA».
¿Qué dice la evidencia sobre IA y empleo juvenil?
Conviene ser riguroso: no hay consenso de que la IA sea la culpable del mal momento del empleo juvenil. Lafortune advierte que en mercados laborales apretados «muchas veces son los jóvenes los que pagan la cuenta», y separar ese efecto del tecnológico todavía cuesta. Lo que sí está medido:
- En Chile, un estudio de CENIA junto a SENCE, SOFOFA Capital Humano, el Ministerio del Trabajo y académicos de Stanford analizó más de 200 mil tareas de los 100 empleos más comunes del país y estimó que 4,7 millones de trabajadores podrían acelerar al menos 30% de sus tareas con IA generativa.
- A nivel global, la Organización Internacional del Trabajo (OIT) reportó en 2025 que 67 millones de jóvenes de entre 15 y 24 años están desempleados (12,4%) y que 6,1% de los empleos que ocupan está entre los más expuestos a la IA. Si desapareciera apenas 10% de esos puestos, 5,6 millones de jóvenes quedarían en riesgo, según el mismo informe.
- Un estudio de Microsoft Research y la Universidad Carnegie Mellon, difundido en 2025, encuestó a 319 trabajadores y encontró que el esfuerzo cognitivo se desplaza de la recopilación de información a la verificación, y de la ejecución a la supervisión. Cuanta más confianza en la herramienta, menos pensamiento crítico.
- En España, ABC reporta que la tasa de desempleo juvenil ronda el 23% y que, según Hays, más de la mitad de las empresas fomenta el uso de IA mientras tres de cada cuatro profesionales no ha recibido formación específica.
La lectura para un founder es incómoda pero clara: la IA no está eliminando puestos junior completos, está eliminando las tareas que los hacían contratables.
Cómo están respondiendo las universidades
Bascur cuenta que las universidades chilenas están adelantando el contacto con el mundo real: prácticas más extensas, proyectos con empresas y portafolios que muestren trabajo concreto antes de tener años de experiencia. «El estudiante muestra qué es capaz de hacer y eso lo posiciona con una mayor probabilidad», señala.
El otro frente es enseñar los límites de la herramienta. Lafortune insiste en que los jóvenes llegan a la empresa habiendo aprendido con IA y la empresa les pide usarla, pero nadie les enseñó cuándo no usarla. «Ese va a terminar siendo el gran desafío de trabajar con la IA: entender sus límites», dice.
¿Qué significa esto para tu startup?
Si estás contratando talento junior —o vas a hacerlo en los próximos meses— el contexto juega a tu favor en cantidad y en contra en preparación. Estas son las acciones que se desprenden de la evidencia:
- Rediseña la descripción del puesto junior. Si el rol se apoyaba en recolectar y ordenar información, ese trabajo ya está automatizado. Define el puesto por lo que la IA no hace bien: verificar, decidir con criterio, coordinar personas y asegurar calidad. Es exactamente lo que Lafortune describe como las nuevas tareas de entrada.
- Presupuesta la formación en IA como parte del onboarding. El dato de Hays es elocuente: la mayoría de las empresas fomenta la IA, pero la mayoría de los profesionales no recibió formación específica. Un junior que no sabe cuándo desconfiar del modelo te va a costar más caro que uno que sí.
- Usa el portafolio como filtro de contratación. Si las universidades están empujando proyectos reales y proyectos de título como carta de presentación, pídelos en el proceso. Un caso concreto dice más que años de experiencia simulada.
- Mide el multitasking antes de celebrarlo. Ignacio describe una carga «brutal». Que una persona haga el trabajo de tres suena eficiente hasta que se quema y se va. Define qué se supervisa, qué se delega a la IA y qué no.
Conclusión
El primer peldaño laboral no desapareció: cambió de forma. Las tareas que servían para aprender haciendo se automatizaron, y en su lugar quedaron tareas que exigen criterio, algo que por definición no se tiene al egresar. Ese es el contrasentido que Bascur pone sobre la mesa y que ninguna empresa resuelve sola.
Para un founder, la oportunidad está en el medio: hay más gente buscando su primer empleo que hace un año, y muy pocas organizaciones están diseñando el onboarding para formarla en lugar de exigirle experiencia previa. Quien arme ese puente primero, se queda con el talento.
Fuentes
- The Clinic (fuente original)
- El País
- Público
- ABC
- Libertad Digital
- WWWhat’s New
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