¿Puede la IA desmantelar el desarrollo profesional como lo conocíamos hasta ahora?

El liderazgo empresarial hoy dice en público lo que hace años pensaba en privado. El CEO de Ford advierte que la Inteligencia Artificial (IA) "dejará en el camino a muchos profesionales". El de Anthropic predice la desaparición de la mitad de los empleos de entrada en cinco años. Y en Shopify, la directriz es inapelable: no se contrata a un humano si una IA puede hacer el trabajo. Estas declaraciones, más allá de predecir la pérdida de empleos, revelan un riesgo estructural apenas discutido: si la IA realiza el trabajo de entrada, ¿dónde se forjará el criterio del futuro liderazgo organizacional?

Durante generaciones, el desarrollo profesional fue una escalera predecible. El primer peldaño era rentable y financiaba el aprendizaje en el trabajo. Esta escalera formó al liderazgo actual y hoy enfrenta una disrupción radical.

El futuro dependerá del rol que le asignemos a la tecnología: ¿será un copiloto que asiste o un trabajador digital que reemplaza? Aunque algunos líderes tecnológicos minimizan el impacto, las acciones de IBM o Amazon sugieren otro camino. Como demuestran economistas como Luis Garicano o Enrique Ide, de esta distinción depende cómo se fractura la escalera profesional.

Cuando la IA actúa como un trabajador digital, la escalera se fractura de maneras contraintuitivas. Si domina las tareas de entrada, paradójicamente dispara la necesidad de supervisores humanos. El resultado es una "promoción anticipada": los mejores talentos junior son promovidos a la gestión sin haber tenido la experiencia necesaria para desarrollar el criterio, forjando un liderazgo con cimientos más frágiles.

Pero la incertidumbre es aún mayor. Si la IA aprende a gestionar, la escalera podría invertirse, desplazando a gerentes de nivel medio hacia abajo, a roles de súper-especialistas. La trayectoria predecible se desvanece; ya no se sube una escalera, se navega un mapa que se redibuja en tiempo real.

Esta disrupción probablemente exige que la educación superior vuelva a su esencia: forjar mentes capaces de razonar críticamente, debatir y ejercer un juicio ético frente a la complejidad de las organizaciones y la sociedad. A su vez, las organizaciones deben reconocer que cada vez que automatizan un rol de entrada están desmantelando la misma escalera que formó a su liderazgo actual. Por lo tanto, deben diseñar deliberadamente nuevas rutas de desarrollo profesional.

El desafío más profundo no es tecnológico, sino humano y organizacional: rediseñar el desarrollo profesional ante el vacío de experiencia que crea la automatización. De no hacerlo, el costo no solo será el desempleo, sino un futuro con un dramático vacío de líderes con criterio desarrollado, precisamente cuando más los necesitaremos.

Can AI Dismantle Professional Development as We Have Known It?

Business leaders now say in public what they have thought in private for years. Ford's CEO warns that artificial intelligence (AI) "will leave many professionals behind." Anthropic's CEO predicts that half of entry-level jobs will disappear within five years. And at Shopify the rule is clear: no human is hired if an AI can do the job. Beyond predicting job losses, these statements reveal a structural risk that is barely discussed: if AI does the entry-level work, where will the judgment of future leaders be formed?

For generations, professional development was a predictable ladder. The first rung was profitable, and it paid for learning on the job. That ladder trained today's leaders, and it now faces a radical disruption.

The future will depend on the role we give the technology: a copilot that assists, or a digital worker that replaces? Some technology leaders play down the impact, but the actions of IBM and Amazon point the other way. As economists such as Luis Garicano and Enrique Ide show, how the career ladder breaks depends on this distinction.

When AI acts as a digital worker, the ladder breaks in counterintuitive ways. If AI masters entry-level tasks, it paradoxically raises the need for human supervisors. The result is "early promotion": the best junior talent moves into management without the experience needed to develop judgment, and leadership is built on weaker foundations.

The uncertainty goes further. If AI learns to manage, the ladder could invert, pushing middle managers down into super-specialist roles. The predictable path fades. People no longer climb a ladder; they navigate a map that is redrawn in real time.

This disruption probably requires higher education to return to its core: forming minds that can reason critically, debate, and exercise ethical judgment in the face of complex organizations and societies. Organizations, in turn, must recognize that every time they automate an entry-level role, they dismantle the same ladder that formed their current leaders. They need to design new paths for professional development on purpose.

The deepest challenge is not technological but human and organizational: redesigning professional development for the experience gap that automation creates. If we fail, the cost will be not only unemployment, but a future short of leaders with well-formed judgment, precisely when we will need them most.

Translation by the author. The Spanish text is the version submitted to Diario Financiero; the printed version may include minor edits.