Las empresas pueden ahorrar costos con trabajo remoto, pero la formación de nuevos talentos se volvió más compleja.
Qué encontraron y cómo lo midieron
El paper se llama "The Broken Ladder" (la escalera rota) y su argumento central es que los estudios que culpan a la IA de desplazar empleos junior tienen un defecto metodológico: las ocupaciones más expuestas a la inteligencia artificial son, casi exactamente, las mismas ocupaciones más expuestas al trabajo desde casa.
Desarrolladores de software, analistas financieros, consultores de gestión: todos están en el tope de ambas listas. Los electricistas, los obreros de la construcción, los trabajadores de limpieza: al fondo de las dos.
Esa coincidencia no es casualidad. Es un problema estadístico que los economistas llaman "variable omitida": cuando medís el efecto de la IA en el empleo sin controlar qué pasó con el trabajo remoto al mismo tiempo, estás mezclando dos cosas distintas y atribuyendo todo el efecto a una sola.
Cuando el estudio separó ambos factores, analizándolos juntos en lugar de por separado, el efecto del trabajo remoto se mantuvo sólido y estadísticamente robusto. El efecto de la exposición a la IA, en cambio, se redujo drásticamente y en muchos casos dejó de ser estadísticamente distinguible de cero.
Por qué el trabajo remoto daña especialmente a los más jóvenes
Cuando una empresa contrata a alguien que ya tiene experiencia, sabe más o menos qué puede esperar. Pero contratar a alguien que recién empieza es, en términos económicos, apostar al futuro: estás pagando un salario hoy porque esperás que esa persona aprenda, crezca y genere valor en dos o tres años.
Esa apuesta depende de que el aprendizaje ocurra, y el aprendizaje en los primeros años de carrera ocurre sobre todo por contagio: mirando cómo trabajan los que saben más, haciendo preguntas al costado del escritorio, recibiendo correcciones en tiempo real.
El trabajo remoto rompe esa cadena. Los investigadores documentaron que supervisar a alguien a distancia es más caro en tiempo y energía para los empleados sénior, y que el ritmo al que los trabajadores jóvenes aprenden en entornos remotos es significativamente más lento.
Si el aprendizaje es más lento, la inversión que representa contratar a alguien sin experiencia se vuelve menos atractiva. Las empresas empiezan a preferir contratar directo a alguien que ya sabe, aunque cueste más.
El resultado es visible en los números: desde 2022, la proporción de nuevas contrataciones que corresponde a trabajadores sin experiencia cayó entre 14 y 29 por ciento según el país. En el mismo período, la contratación de trabajadores sénior aumentó entre 5 y 21 por ciento.
Los empleados con experiencia tienen más herramientas para trabajar a distancia. Los recién llegados enfrentan una barrera distinta.
Lo que esto cambia y lo que no
Los autores del estudio son cuidadosos en un punto que merece atención: sus resultados no prueban que la IA sea irrelevante para el mercado laboral.
Lo que prueban es que, hasta 2025 y para el caso específico del empleo junior, el trabajo remoto explica mejor los datos que la exposición a herramientas de inteligencia artificial.
Eso importa porque las soluciones son distintas. Si el problema fuera la IA, los remedios serían estructurales y difíciles: subsidios salariales, cambios tributarios, reconversión masiva.
Si el problema es el trabajo remoto, la solución es organizacional: nuevas prácticas de gestión, mejores formas de incorporar y acompañar a trabajadores jóvenes en entornos híbridos.
Los investigadores son moderadamente optimistas en ese punto. El trabajo remoto tiene beneficios reales para los trabajadores como la flexibilidad, ahorro de tiempo de traslado, acceso a empleos independientemente de la ubicación y no va a desaparecer.
Pero los problemas que genera alrededor de la supervisión y el aprendizaje son, en principio, solucionables. Son fricciones organizacionales, no fatalidades tecnológicas.
La pregunta que el paper no responde, y que nadie parece estar haciendo con suficiente urgencia, es cuánto tiempo tienen los empleadores para encontrar esas soluciones antes de que una generación entera llegue a los 30 años sin haber aprendido a trabajar.
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