Desde hace mucho tiempo, el principiante ha sido el inicio de todo. Un principiante de constructor eventualmente aprendía a construir edificios; un principiante de carpintero eventualmente podría hacer muebles. Culturas como la japonesa aún ponen mucho peso y ceremonia en las ayudantías y los principiantes. Varias empresas aún mandan a sus nuevos contratados a hacer ayudantías en los roles más transaccionales de las empresas. Y en muchos restaurantes, el camino a ser un chef es lavar constantemente el arroz para que el chef lo utilice.
Este mismo principio, a medida que los trabajos evolucionaban, lo fuimos aplicando, y creamos posiciones como los asociados en abogacía o los trainees en ciencias de la computación, donde los jóvenes profesionales aprendían, con trabajo común y básico, los principios del área profesional que habían elegido. En fin, las ayudantías y el aprendizaje han sido una característica del trabajo humano desde que este ha existido.
Hoy, ese contrato se está comenzando a romper. El laboratorio de IA centrada en los humanos (HAI) de Stanford se ha dedicado a estudiar constantemente el efecto de herramientas de inteligencia artificial en el trabajo, y ha encontrado cómo los roles más afectados por todas las nuevas tecnologías están siendo estos trabajos asociados a jóvenes comenzando las profesiones. Han sido los roles que menos han crecido a partir de la creación de ChatGPT. Y si bien no ha establecido una causalidad, sí encuentra una correlación que no podemos ignorar.
El Foro Económico Mundial, en su publicación llamada Artificial Intelligence and the Future of Entry-Level Work: A Framework for Safeguarding and Reinventing Early Career Pathways, analiza cómo estas prácticas y estos efectos van a terminar afectando tanto las oportunidades de empleo de los jóvenes, pero también la cantidad de expertos que las empresas van a poder desarrollar eventualmente. Estos efectos, sin embargo, aún no están sintiéndose totalmente, ya que muchos de los sistemas de automatización de empleos aún requieren mucho tiempo y cambios para poder implementarse, y es posible que el impacto jamás se sienta tan claramente y, en lugar de eso, los nuevos trabajadores encuentren nuevos trabajos que hoy no existen.
Y no podemos olvidar la paradoja de las empresas, que en el afán de ahorrar dinero automatizando trabajos comunes, pueden llegar a quedarse sin trabajadores que en realidad aprendan y crezcan con la misma.
Esto pone el onus en los gobiernos del mundo, que eventualmente tendrán un grupo de trabajadores altamente capacitados, pero que no encuentran empleo debido a que sus habilidades están sumamente automatizadas. Y es entonces que quizás se deben considerar planes como entrenamiento fuera del empleo o incluso crear nuevas rutas de aprendizaje. Algunos gobiernos ya han incurrido en estas prácticas, pero hoy más que nunca es importante expandirlas lo más posible.
Desde mi punto de vista, los formadores, tanto profesionales como educativos, tenemos uno de los retos más grandes con los que nos hemos encontrado, ya que por primera vez no sabemos a ciencia cierta el mundo al que se enfrentarán los alumnos, y no sabemos ni siquiera si las habilidades que les estamos enseñando en las escuelas o en el trabajo serán relevantes para el momento en que terminen su carrera universitaria o terminen su internship.
Es más importante que nunca que los profesionistas nos eduquemos también del cambiante mundo laboral y que las universidades respondan con mayor agilidad a estos cambios, creando planes de estudio muy en línea con lo que necesita la sociedad, en lugar de planes de estudio que se actualizan cada cinco años.
Y, por último, es importante entender que el mundo está cambiando y que nuestro rol en el mismo está evolucionando. El reto no será solamente encontrar nuevos trabajos para los principiantes, sino garantizar que sigan existiendo caminos para que se conviertan en expertos. Porque si automatizamos las tareas con las que aprendemos, tendremos también que reinventar la manera en la que aprendemos.