¿Qué ocurrió?

El investigador Nolan Lovett, de la NATO Special Operations University, explica en un artículo publicado en Human Resource Development Review cómo las decisiones racionales de las empresas sobre IA, a nivel individual, pueden erosionar la experiencia colectiva de grupos profesionales enteros. Lovett adapta al empleo con IA el concepto de "tragedia de los comunes" definido por el ecólogo Garrett Hardin en 1968: cuando cada empresa reemplaza puestos de nivel inicial (entry-level) por IA, se queda con toda la ganancia de productividad, pero el costo del desgaste de la experiencia se reparte entre todas las organizaciones que dependen del mismo grupo de talento.

Según Lovett, esta erosión ocurre de dos maneras: la IA elimina directamente los trabajos de nivel inicial, y los empleados jóvenes asistidos por IA alcanzan niveles de productividad que requieren experiencia sin acumular el conocimiento profundo necesario. El investigador relaciona esto con el problema del "vínculo de validación" (validation tether): detectar errores específicos del dominio en la salida de la IA requiere precisamente la experiencia profunda que el uso de la IA está erosionando.

¿Por qué importa?

Lovett sostiene que los profesionales experimentados que existen hoy se formaron hace entre 5 y 20 años, por lo que el impacto total de la interrupción en los puestos de nivel inicial podría manifestarse plenamente entre 2030 y 2045. Denomina a este efecto retardado la "paradoja de la reserva humana": las organizaciones necesitan una reserva de experiencia profunda para la validación, la gestión de crisis y las situaciones en las que la IA resulta insuficiente, pero ninguna organización tiene el incentivo económico para mantenerla por sí sola.

Según la investigación, el riesgo no es igual en todas las profesiones. Campos como la ingeniería de software, el análisis financiero y la investigación jurídica, que tienen alta sustituibilidad de tareas, regulación laxa y fuerte modularidad, son los más vulnerables. La medicina y la ingeniería están parcialmente protegidas gracias a requisitos regulatorios más estrictos y organizaciones profesionales sólidas, aunque no son completamente inmunes.

Lo que se sabe

  • Un estudio publicado en el verano de 2025 detectó una caída del empleo entre trabajadores jóvenes en profesiones afectadas por la IA, mientras que entre los trabajadores experimentados hubo estabilidad o crecimiento.
  • Un estudio de la Reserva Federal de EE.UU. reveló que el crecimiento en los empleos de programación se redujo casi a la mitad desde el lanzamiento de ChatGPT.
  • Un estudio de enero de 2026 encontró que la crisis de empleo en las profesiones afectadas por la IA comenzó antes de ChatGPT.
  • El estudio de Anthropic de marzo de 2026 no encontró un efecto general medible de la IA sobre el mercado laboral, pero sí una caída de medio punto en la tasa de empleo entre jóvenes de 22 a 25 años.
  • Un estudio del MIT basado en mediciones de EEG mostró que incluso el uso breve de IA debilita la conectividad neuronal, y que más del 80% de los participantes tuvo dificultades para recordar sus propios textos asistidos por IA.

¿Qué sigue?

Lovett no propone prohibir ni restringir el uso de la IA. En cambio, recomienda preservar entornos de aprendizaje sin IA, integrar la IA de forma gradual y establecer una línea base de rendimiento humano antes de que la IA entre en juego. También sugiere que las organizaciones profesionales certifiquen la competencia en el dominio junto con las habilidades en IA, y que los responsables de políticas hagan más atractiva la educación y la formación.

En un estudio de Anthropic, los desarrolladores de software con acceso a IA obtuvieron un 17% peor desempeño en pruebas de conocimiento, con la mayor pérdida entre quienes usaban la IA únicamente como máquina de respuestas. En cambio, quienes la usaban como herramienta de explicación aprendieron significativamente más, lo que sugiere que la forma de uso importa más que la cantidad.