Automatización por IA reduce empleos de nivel básico mientras crece demanda en roles complementarios. Investigaciones recientes documentan un fenómeno diferenciado: aunque el empleo general no muestra impacto significativo de la inteligencia artificial a nivel macroeconómico, los trabajadores de 22 a 25 años enfrentan una realidad distinta. Desde 2022, el empleo en ocupaciones altamente expuestas a IA ha caído aproximadamente 11 por ciento en este segmento, mientras que en trabajos menos afectados creció 10 por ciento durante el mismo período.
Esta divergencia no obedece a despidos masivos, sino a un fenómeno más sutil: tasas de contratación significativamente más bajas en sectores donde la automatización avanza. Los investigadores identifican una distinción crítica entre dos modelos de implementación de IA. Las tareas "automatizadas" implican sustitución completa del trabajo humano—contadores, auditores y recepcionistas enfrentan presión directa sobre sus volúmenes de empleo. En contraste, tareas "de apoyo" donde la IA amplifica capacidades humanas—como en roles ejecutivos y enfermería—muestran estabilidad o crecimiento laboral. Esta bifurcación explica por qué algunos sectores generan nuevas posiciones mientras otros contraen su base de entrada.
Para directivos y estrategas de recursos humanos en Latinoamérica, los hallazgos plantean una pregunta estructural: ¿la IA sustituye o complementa? Las organizaciones que adoptan modelos de "IA complementaria" mantienen o expanden su demanda de talento junior, mientras que aquellas enfocadas en automatización pura enfrentan presión sobre costos de nómina pero también riesgo de pérdida de capacidad de innovación. El fenómeno sugiere que la velocidad de adopción de IA en economías emergentes no será uniforme por sector, creando oportunidades de arbitraje de talento para empresas que diseñen estrategias híbridas de automatización y amplificación de capacidades humanas.
