La irrupción de la IA y la velocidad de su expansión están consolidando un cambio de paradigma equiparable al de la Revolución Industrial. Este fenómeno transforma de manera directa nuestro entorno social y económico, generando una lógica incertidumbre sobre el rumbo del mercado laboral, especialmente dentro del propio sector tecnológico.
En pleno auge de soluciones y firmas nativas de Inteligencia Artificial, la gran cuestión que domina el debate actual no es solo si esta tecnología destruirá o creará empleo a largo plazo, sino qué perfiles específicos (sobre todo en la industria del software) están emergiendo con fuerza y cuáles deberán reconfigurarse para liderar el futuro inmediato.
Por poner algunos números, si nos centramos solo en la industria tecnológica y tomamos algunos ejemplos disponibles de distintas fuentes, en lo que llevamos de año el panorama es revelador. Gigantes como Oracle plantean recortes masivos que podrían eliminar entre 20.000 y 30.000 empleos para financiar su transición hacia la IA, mientras que Amazon continúa con su estrategia de automatización y reducción de estructura sumando alrededor de 16.000 despidos en enero, que se añaden a los 14.000 ya ejecutados el año anterior. Por su parte, Meta avanza en su ajuste para priorizar la Inteligencia Artificial con un plan de salidas que afecta a unos 8.000 empleados (cerca del 10% de su plantilla) y en el sector fintech, Block, la firma de Jack Dorsey, ha emprendido una reestructuración drástica eliminando 4.000 puestos de trabajo, lo que equivale a aproximadamente el 40% de su fuerza laboral.
Existen otros ejemplos que seguramente tengas en mente, pero a modo de resumen en 2026 ya se han superado los 90.000 despidos tecnológicos en pocos meses, con previsiones que superan los 150.000 durante el año.
Un giro estratégico
Más allá de la discusión sobre las causas de estos despidos (recortes directamente vinculados a automatización e IA, reasignación del gasto hacia investigación en IA y desarrollo de modelos, etc.), sí parece claro que se está produciendo un giro estratégico general en toda la industria tecnológica con una reestructuración hacia modelos más automatizados.
Pero no todas son malas noticias; frente a esta tendencia a la destrucción muchos opinan que se va a acelerar la creación de empleo en la industria tecnológica. Aunque sólo sean previsiones, según Morgan Stanley, frente a una previsible destrucción de 92 millones de empleos hasta 2030, se crearán al mismo tiempo 170 millones de puestos nuevos.
En cualquier caso, si estás trabajando en el sector tecnológico, seguramente hayas percibido que la IA ya está desplazando tareas de bajo valor y elevando el nivel del trabajo. Esto está afectando a la reducción del número de los siguientes perfiles en la industria del software:
- Developers junior / Entry-level: son los más afectados porque su trabajo se basa en conocimiento codificado (boilerplate, CRUD, bugs simples), es decir, las tareas más rutinarias, codificables o repetitivas.
- Programadores orientados a tareas repetitivas.
- QA manual y testing básico.
- DevOps operativos (nivel bajo).
Según distintos medios especializados y organizaciones como IEEE, y sin entrar en la descripción de las tareas técnicas afectadas, los perfiles que no van a sufrir una caída, pero sí que requieren una transformación de su alcance y funciones son:
- De Software Engineer a AI-augmented Engineer
- De DevOps a Platform Engineer / AIOps
- De QA a Quality Engineer / AI validator
Y por completar la fotografía, los nuevos perfiles con un crecimiento fuerte son:
- AI/ML Engineer
- AI Systems / Agent Engineer
- Prompt Engineer / Interaction Designer
- AI Product Engineer
- Data Engineer / Data-centric roles
- AI Governance / Ethics Engineer
Este es el escenario al que nos estamos enfrentando. Si como yo, eres padre de hijos en edad de estudiar y/o incorporarse al mercado laboral, o eres profesor universitario en el entorno tecnológico y de negocio, o bien simplemente trabajas en una empresa relacionada con la tecnología, a lo mejor te puede interesar entender cuál es la situación de los perfiles junior y cómo pueden estos enfrentarse al tsunami actual.
El impacto de la IA en los perfiles junior
Los datos revelan un escenario retador: las ofertas entry-level han caído un 35% en los últimos 18 meses y la contratación de recién graduados en las Big Tech descendió un 25%. Al contraerse la base de la pirámide, el primer empleo se ha convertido en el gran cuello de botella del sector.
Esta situación altera la progresión profesional clásica (de junior a senior). Para los recién titulados, el acceso se vuelve más competitivo; para los perfiles veteranos, implica asumir tareas operativas que antes se delegaban. Esto plantea un dilema sectorial crítico: ante este riesgo de brecha generacional, ¿cómo prepararemos a los líderes tecnológicos del mañana si limitamos las oportunidades de hoy?
Antes de tomar una decisión hay que tener en cuenta que también hay noticias buenas en el sector, pues se están necesitando nuevos perfiles junior con conocimientos y habilidades en áreas como:
- Junior “AI-native”: pensamiento asistido por IA.
- Capacidad de aprendizaje acelerado: acceso inmediato a conocimiento experto muy innovador.
- Nuevos modelos: AI Apprenticeship, donde los juniors trabajan directamente con IA consiguiendo una productividad cercana a mid-level.
¿Y para las universidades que imparten ciclos superiores, grados, másteres y doctorados técnicos? Tal y como ya estamos haciendo en UDIT, los profesores debemos introducir cambios necesarios en la enseñanza de la Ingeniería del Software, IA, Full Stack y todo lo que tenga que ver con tecnología, evolucionando desde una metodología con el foco en:
- sintaxis
- implementación
- frameworks
A una metodología basada en:
- pensamiento computacional profundo
- arquitectura
- validación de IA
- ingeniería de prompts
Aterrizando todo esto, se requieren menos exámenes de código y más enseñanza que trabaje sobre:
- proyectos reales
- diseño de sistemas
- debugging complejo
En este sentido, estamos formando alumnos con una mayor responsabilidad en el aprendizaje basado en IA y desplazando el foco de la enseñanza hacia la capacidad de supervisión, abstracción y diseño. Esto lo estamos logrando a través de que los alumnos se enfrenten a casos complejos de necesidades reales empresariales, tanto en el entorno de grandes corporaciones, como de start-ups e incubadoras.
En un primer momento, con la participación de los estudiantes en hackáthones y retos de negocio con impacto real en las empresas participantes, y en sus etapas finales con la incorporación del alumno en la prestación de servicios tecnológicos que la universidad puede ofertar al mundo empresarial y que facilitan la entrada de estos perfiles junior al mercado tecnológico.
