La trampa del criterio: cuando la inteligencia artificial se queda con el aprendizaje y deja a los juniors afuera

A Daniela le llegó el aviso un martes a las siete de la tarde. No por mail, como antes, sino por un llamado del estudio donde trabaja. La buscaban como analista junior de datos para una empresa de logística. Daniela tiene 24 años, terminó la carrera en pandemia, mandó ciento veinte currículos y llevaba casi un año esperando una oportunidad que no apareciera. La oferta era concreta, el sueldo también, y la fecha de inicio estaba puesta para el lunes siguiente. El lunes siguiente no llegó. El área que la iba a contratar se reestructuró, le dijeron, y el puesto fue a parar a un sistema que automatizaba el trabajo que Daniela iba a hacer. "Me dijeron que ya no hacía falta una persona para esa tarea, pero que me tuvieran en cuenta para cuando se abriera otra vacante". Nunca se abrió.

Lo que dice el informe y por qué importa acá

El 16 de octubre, el Anthropic Institute, el centro de investigación que la propia empresa de inteligencia artificial creó para mirar sus efectos sobre el trabajo, publicó un informe que se lee como un espejo invertido. Anthropic es la compañía que desarrolla Claude, uno de los modelos de lenguaje más usados del mundo, y el reporte analiza qué pasó adentro de su propia casa. Lo firman el economista laboral Nathan Wilmers, del MIT, junto a tres investigadores más. La conclusión de fondo no es tecnológica, es casi de oficio: la empresa que más rápido reemplazó tareas de entrada con IA descubrió al mismo tiempo que ya no tiene un lugar donde se forme el criterio que necesita para sostener el sistema.

Lo primero que muestran los números de contratación es un derrumbe. Los avisos para puestos junior representaban el 27% de todas las búsquedas técnicas dentro de Anthropic a fines de 2024. Menos de un año después, en septiembre de 2025, esa proporción se había desplomado al 9% y, hacia fines del primer trimestre de 2026, había bajado al 6%. La caída no se dio en toda la empresa por igual: fue más pronunciada, y esto es clave, exactamente en las áreas donde los ingenieros usan el modelo para resolver las tareas más complejas. En paralelo, la proporción de personal junior dentro del área técnica bajó del 21% al 14% en pocos meses.

En español de la calle, que tantas veces sirve para explicar lo técnico: es como si una cocina de restaurante decidiera que ya no necesita ayudantes porque tiene una máquina que corta, pica y lava, y al mismo tiempo se quejara de que los chefs nuevos no saben distinguir un sofrito de un salteado. La máquina les sacó la práctica, y la cocina se quedó sin nadie que hubiera hecho ese aprendizaje de base.

Lo que ahora se pide en las entrevistas

El otro dato del informe está en las planillas de lo que se evalúa en las entrevistas técnicas. En 2024, los entrevistadores de Anthropic mencionaban el uso de herramientas de inteligencia artificial en el 5% de las evaluaciones; en 2026, lo hacen en el 15%. Pero la mención a herramientas creció menos que la exigencia de criterio propio del candidato. Un gerente lo dijo, en los registros que el informe recoge textualmente: "Espero que los modelos sigan siendo irregulares, así que para mi equipo quiero gente intercambiable entre dominios". Es decir, gente que pueda saltar de un tema a otro y que tenga el oído educado para distinguir cuándo la máquina se equivoca. Ese oído educado, justamente, es lo que ya no se está formando adentro de la empresa.

• Productividad medida en código: los ingenieros de Anthropic suben cinco veces más código que hace seis meses, con la ayuda del modelo.
• Horas trabajadas por agentes autónomos: superan a las horas humanas en una proporción de seis a uno dentro de la empresa.
• El equipo que escribía los textos de interfaz de Claude armó un sistema de agentes para generar ese contenido de forma autónoma. El equipo rotó a escribir instrucciones y pruebas para el modelo. La frase del responsable del equipo, tal como la recoge el informe: "Los redactores que usaban el lenguaje para mover a personas ahora lo usan para mover a Claude".
• El propio informe reconoce que la empresa pide criterio para evaluar lo que produce la IA, pero ese criterio se forma haciendo las tareas de entrada que la IA ya ejecuta. En algunos puestos, los empleados se alejan cada vez más del trabajo concreto que les formó las habilidades.

La tensión que el informe no cierra

El documento lo dice con una claridad que en estos tiempos casi no se ve. Reconoce una tensión que no resuelve: la empresa exige criterio para evaluar lo que produce la inteligencia artificial, pero ese criterio, históricamente, se forma haciendo las tareas más básicas, las que ahora ejecuta la máquina. Para quienes todavía no ingresaron al mercado laboral, ese trabajo concreto de base dejó de estar disponible. Lo que se está configurando, advierte el informe, es un mercado donde el primer escalón se borró. Y sin primer escalón, no hay a dónde caerse cuando se aprende a caminar.

Daniela, la chica del aviso del principio, no sabe nada de Anthropic ni de Claude, ni tiene por qué saberlo. Trabaja de manera eventual en un café del centro, mientras termina un curso de Excel avanzado y manda, según me cuenta, unos quince currículos por semana. Le pregunto si cree que la inteligencia artificial le sacó el puesto que iban a darle. "No sé si fue la computadora o fue el ajuste", me dice, con esa prudencia que tienen los jóvenes cuando se sienten inseguros. "Lo que sé es que sigo esperando y que cada vez que mando un currículum pienso qué van a querer de mí esta vez". Esa pregunta, la de qué van a querer de mí esta vez, es exactamente la que el informe de Anthropic, la empresa que más sabe del tema en el mundo, no termina de poder responder.