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Desde que apareció ChatGPT que la idea del impacto de la inteligencia artificial en el trabajo es un péndulo que va desde "vamos a convertirnos en máquinas ultraproductivas con un copiloto" hasta "no necesitaremos más programadores (o abogados, o insertá acá tu profesión)" y muy pocas voces coherentes en el medio. Este estudio es interesante porque analiza con datos qué impacto se está viendo en el mercado laboral y muestra algunas conclusiones que van más allá del hype y el pánico.

El paper "Canaries in the Coal Mine" de Stanford usa datos administrativos de ADP (la empresa de nóminas más grande de EEUU) para trackear qué está pasando realmente con el empleo desde que ChatGPT explotó a fines de 2022. La muestra es enorme: millones de trabajadores cada mes, con información hasta septiembre 2025.

Los cuatro hallazgos clave

1. Los trabajadores junior en ocupaciones expuestas a IA están cayendo fuerte
Desarrolladores de software y agentes de customer service entre 22-25 años: -16% de empleo comparado con fines de 2022. Los trabajadores más experimentados en las mismas ocupaciones siguen creciendo normalmente. Una señal clara de que algo está cambiando en cómo se contrata entry-level en estos sectores.

2. El empleo general crece, pero los jóvenes se estancaron
El mercado laboral en EEUU sigue fuerte. El desempleo está bajo. Pero si mirás específicamente trabajadores de 22-25 años, el crecimiento del empleo se frenó desde el segundo semestre de 2022, al descomponer ese estancamiento, descubrís que viene principalmente de ocupaciones con alta exposición a IA.
En ocupaciones menos expuestas, los jóvenes siguen creciendo al mismo ritmo que los trabajadores mayores.

3. No toda la IA tiene el mismo impacto: automatización vs. augmentación
Acá hay una distinción clave que el estudio hace usando data de uso de Claude (el LLM de Anthropic) clasifican las queries en dos tipos:

• Automativas: "haceme esta tarea" → reemplaza trabajo humano
• Augmentativas: "ayudame a mejorar esto" → complementa trabajo humano

El empleo cayó en ocupaciones donde la IA se usa principalmente para automatizar. En ocupaciones donde se usa para augmentar, el empleo de jóvenes creció.

Esto es enorme. No es "la IA mata empleos" en general. Es "ciertos usos de la IA desplazan trabajadores junior, otros usos no".

4. Los ajustes se ven en empleo, no en salarios
Los sueldos no cayeron. No hay diferencias significativas en compensación por nivel de exposición a IA. Lo que cayó fue la cantidad de gente contratada. Esto es consistente con rigidez salarial a corto plazo, o con que los efectos de productividad de la IA están compensando los efectos de desplazamiento en términos de wage pressure.

Finalmente: Los patrones son robustos a múltiples análisis. El estudio hace lo que tiene que hacer: testear alternativas.

• ¿Es solo tech? No. Excluyendo ocupaciones de computación los resultados se mantienen.
• ¿Es remote work/outsourcing? No. Los patrones aparecen tanto en trabajos remotos como en trabajos que tienen que ser presenciales.
• ¿Es por educación deteriorada durante COVID? No. Los efectos aparecen tanto en ocupaciones con alta proporción de graduados universitarios como en ocupaciones con baja proporción.
• ¿Es sensibilidad a tasas de interés? No. Los resultados se mantienen separando por exposición a tasas de interés.
• ¿Es por vertical de mercado? No. Comparan trabajadores jóvenes vs. mayores dentro de la misma empresa en el mismo momento.

Por qué los juniors sufren más

La hipótesis más convincente del paper y directamente atada al debate del valor de los System of Record en SaaS: La IA reemplaza conocimiento codificado. No reemplaza (todavía) conocimiento tácito.

Los juniors aportan principalmente "book learning": lo que aprendiste en la universidad, lo que está en Stack Overflow, lo que puede capturar un LLM entrenado con datos públicos. Los seniors aportan conocimiento tácito: context específico de la empresa, relaciones con clientes, judgement sobre qué priorizaciones hacer, tips and tricks que nunca se documentaron.

Si la IA puede hacer lo primero pero no lo segundo, los juniors son los que más sufren substitución de tareas. Además, los juniors son el margen de ajuste más fácil: no despedís gente que ya está, simplemente contratás menos entry-level.

El dilema del collective action problem

Justo cuando sale este estudio, IBM anuncia que está triplicando su contratación entry-level mientras la mayoría de tech companies cortan junior roles. El argumento de su chief HR officer: "Las empresas que van a tener más éxito en los próximos 3-5 años son las que doblaron down en contratar entry-level en este entorno."

Esto es un collective action problem clásico: Si todas las empresas dejan de entrenar juniors al mismo tiempo, ¿de dónde salen tus futuros senior engineers? ¿Quién entiende tus sistemas, tu cultura, tus clientes?

La tentación es obvia: "dejá que otras empresas entrenen gente, yo los contrato cuando ya tienen experiencia". Si todos piensan así, no queda nadie que haga el training.

IBM está apostando a lo contrario: contratar el talento que todos los demás están pasando, entrenarlo en workflows aumentados por IA, y en cinco años tener un pipeline de mid-level managers que nadie más tiene.

• Cortar juniors hoy = mejor EBITDA este quarter, problema de talent pipeline en 3 años
• Contratar juniors hoy = peor EBITDA este quarter, ventaja competitiva en 2028 cuando nadie más tenga gente entrenada

La ironía es interesante: IBM, la empresa que todos escribieron como irrelevante, podría ser la que entendió esto primero mientras el "move fast and break things crowd" corta su pipeline para exprimir márgenes de corto plazo y, si es necesario, atraer talento más adelante con mejor compensación.

Lo que todavía no sabemos

¿Donde fueron esos junior que no fueron contratados como desarrolladores? ¿Consiguieron trabajo en otro sector? ¿están desempleados? ¿están en plataformas de freelancers? ¿están haciendo posgrados esperando que el mercado mejore?

Y a nivel mercado: ¿esto es temporal o permanente? ¿puede ser que después de un período de ajuste, las empresas vuelvan a contratar juniors pero integrando mejor IA en sus workflows? ¿Y la productividad? Si los seniors con IA son mucho más productivos, el output total puede estar creciendo incluso si el headcount junior cae.

La pregunta incómoda

Pero la pregunta más grande es: ¿qué significa esto para cómo entrenamos a la próxima generación?

¿Como logras el "conocimiento tácito" que se valora de los senior si, históricamente, los juniors lo aprendían con las tareas rutinarias que los seniors no querían? Eso ahora lo hace la IA. ¿Cómo generás experiencia si no te contratan para hacer las tareas que te iban a dar experiencia?

Me parece MUCHO más estratégico tratar de entender eso que decir "la IA va a reemplazar a los programadores"... porque la data muestra que: ya está reemplazando ciertas funciones para ciertos trabajadores. El resto es ruido.

Link al paper completo: Canaries in the Coal Mine - Stanford Digital Economy Lab

El Coronavirus esta destruyendo la economía y miles de startups; hoy Carta acaba de despedir al 16% de su equipo y el mensaje del CEO explicándolo es un ejemplo de comunicación en crisis, cuando uno es un scale-up como Carta, conoce a gran parte del equipo, no a todo, con lo que uno puede tomar mil decisiones para comunicar y para hacer... una lectura triste pero con mil enseñanzas.

Tomar responsabilidad sobre la decisión cuando uno es el CEO es lo primero que hay que hacer y Henry Sward lo hizo claro:

"Once the lists were created, they were sent to me for approval. It is important that all of you know I personally reviewed every list and every person. If you are one of those affected it is because I decided it. Your manager did not. For the majority of you it was quite the contrary. Your manager fought to keep you and I overrode them. They are blameless. If today is your last day, there is only one person to blame and it is me."

Algo que pocos toman en cuenta es que tomar estas decisiones son dolorosas, especialmente cuando sos un fundador, pero pocos se dedican a explicar el conflicto moral entre la responsabilidad financiera y la humana que cada CEO tiene

"The first is the shareholder perspective where reducing costs and protecting cash are what matters most in a recession. The second is the employee perspective where nothing is more important than saving jobs and helping employees as the world heads into unemployment levels the world has not seen since the Great Depression."... "Ceos sit between shareholders and employees and wish they could do both." ... "Every ceo who is planning a layoff has to address this moral conflict. I chose to manage my conflict by taking the shareholder perspective in deciding who (and how many) should leave and taking the employee perspective on how to help those who leave."

Los otros dos puntos que se explican claramente son el proceso de toma de decisión y como expandir los beneficios para los empleados que fueron despedidos... no quiero copiar la carta completa, pero es de lo mejor que lei en mucho tiempo y tiene lecciones de comunicación en crisis que muchos deberían tomar en cuenta... vayan a leerla en el blog del fundador

[Alex Taussig, partner at Lightspeed Venture Partners, escribió Don’t overplan your career y me permitió republicarlo. Es interesante el planteo que hace y da para pensar :)]

La semana pasada me encontré con un joven ejecutivo quien se encuentra en un punto de transición en su carrera. Pasó los últimos años en dos grandes empresas - una bastante grande y exitosa, y otra que es joven y emergentes. Ha perfeccionado un conjunto de habilidades, pero quería llevar esas habilidades a una industria completamente nueva. Me pidió consejo para encontrar un espacio en esa nueva industria, y cómo podría llegar a su eventual objetivo. Luego trazó un camino lógico para llegar allí y me pidió mi opinión sobre ese camino.
Aunque estoy impresionado por personas inteligentes que tratan de planificar la próxima década en sus planes de carrera, le di un consejo “contrario”:

"No sobre-planifiques.”

La tendencia entre personas inteligentes y ambiciosas es la de prever todas las contingencias, especialmente cuando se trata de la planificación de su carrera. El reto es que las mejores oportunidades te enfrentan/aparecen por casualidad. La vida hace que sus planes de trabajo a largo plazo sean un 90% sin valor. He visto esto una y otra vez entre amigos y colegas. Unos pocos ejemplos que se acaban de mi clase en la escuela de negocios:

• Un inversor de private equity por mucho tiempo vuelve a su vieja firma para mantener en el camino a ser socio. Luego es reclutado para ser COO de un startup. Nuevamente vuelve a ser reclutado para tener un rol similar en otro staartup. Entonces comienza a buscar, fondear y adquiere un negocio rentable, donde ahora es CEO.
• Un veterano de McKinsey trabaja en un fondo de cobertura, no le gusta, vuelve a McKinsey por un tiempo. A continuación, los reclutan para una posición administrativa en uno de los gestores de activos más importantes del mundo. Ahora, reporta a un ejecutivo de nivel C y está manejando una de las unidades de negocio de más rápido crecimiento.
• Un ex gerente de producto en Bay Area casi abandona la escuela para trabajar en la producción de películas animadas, luego de abrir los ojos en su prácticas en un estudio top. Termina en una compañía de juegos y sufre la la ola de crecimiento, termina con el tiempo reportando al CEO directamente. Se aleja a arriesgarlo todo en una nueva aventura propia.
• Un ex gerente de marketing de una empresa de CPG (bienes de consumo envasados) se une a una cadena de estudios de yoga para trabajar en operaciones al por menor, pero se da cuenta de su pasión es la práctica del yoga en sí. Comienza a enseñar yoga al mismo tiempo, y, finalmente, deja su trabajo para iniciar un negocio propio - con ayuda de la filosofía y la práctica del yoga para ayudar a los ejecutivos a alcanzar niveles más altos de rendimiento y satisfacción.

Estoy bastante seguro que ninguna de estas personas, todos los cuales tienen altos niveles de satisfacción con sus carreras, habría colocado sus funciones actuales en un plan de trabajo a largo plazo.

Por otra lado, creo que lo mejor que uno puede hacer es preguntarse a si mismo cada par de años. Yo llamo a este proceso, el “checkin bienal." Es una manera mucho más realista para mirar su carrera y deja más opciones abiertas, especialmente aquellas que no hubieran estado previamente en tu hoja de ruta. Este “checkin” requiere hacerse algunas simples preguntas a uno mismo:

1. ¿Te gusta la cosa en que está trabajando?
2. ¿Admiras a la gente con la que estás trabajando?
3. ¿Estás aprendiendo y mejorando tus habilidades?
4. ¿Ve un camino interno de progresión en tu carrera?

Si estás en un 4 de 4, entonces probablemente tiene sentido seguir creciendo en tu papel. Una vez que caes a 2 o menos de esos 4, entonces deberías disparar una pequeña evaluación de sus opciones. Lo qué encontrarás cuando mires alrededor son muchos roles que nunca podrís haber planeado - sobre todo en la industria tecnológica, donde las cosas cambian tan rápidamente.

Espero que algunos de ustedes encuentren este marco de trabajo útil. Me gustaría conocer alternativas que hayan probado los cambios en tu propia carrera. Dejen una respuesta en el blog de Alex Taussig!

Si algo me divierte observar en el mercado de startups o de Internet de Silicon Valley es la competencia despiadada que hay por el talento disponible y que hace que cada persona pueda exigir condiciones que pocas veces eran posibles; y esto se da por dos temas coyunturales:

a) Un mercado con líquido para invertir en pequeños startups flexibles y escalables, que no necesitan millones de dólares para mostrar que un modelo de empresa funciona.
b) Una infraestructura tecnológica y de APIs que permite que uno pueda crear un servicio "parásito" que suma valor a redes sociales ya establecidas y que se benefician de la masa crítica en vez de tener que salir a buscarla

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