La automatización con IA puede destruir la escalera de aprendizaje de los ingenieros
Los estudios muestran que la adopción de generative AI reduce el empleo junior, mientras los roles senior se mantienen, lo que amenaza la transmisión de experiencia práctica.
La llegada de generative AI a las empresas ha alterado el perfil de empleo en los sectores de ingeniería. Un trabajo de Harvard analizó 65 millones de trabajadores en más de 280 000 compañías estadounidenses y descubrió que, tras la adopción de IA, la contratación de juniors cayó 9 % en los seis trimestres siguientes, mientras que los puestos de senior siguieron creciendo. Un estudio paralelo de Stanford, basado en registros de nómina de ADP, llegó a la misma conclusión: las tareas automatizadas sufren la mayor pérdida de empleo juvenil, mientras que las tareas donde la IA actúa como complemento no ven cambios o aumentan.
Los autores señalan que el mecanismo subyacente es la ruptura del canal de aprendizaje tradicional. Cuando la IA toma las tareas formativas, los recién llegados pierden la exposición a los errores y a los “momento de por qué” que forjan la intuición del ingeniero. El resultado es un grupo de profesionales que puede supervisar un modelo en teoría, pero que no tiene el sentido práctico de detectar cuando el modelo falla de manera catastrófica.
El mismo patrón aparece en la industria aeroespacial, donde la automatización del piloto automático ha dejado a los pilotos con menos práctica en situaciones críticas. El vuelo 447 de Air France, en 2009, es un ejemplo clásico: la desconexión automática del piloto automático debido a sensores congelados provocó que los pilotos, acostumbrados a confiar en el sistema, no pudieran detectar y corregir una pérdida de sustentación. La respuesta regulatoria fue la emisión de la alerta FAA 17007 de 2017, que enfatiza la importancia de la práctica manual y obliga a las aerolíneas a incluir maniobras manuales en sus procedimientos.
El ingeniero que redacta el artículo, con experiencia en control de sistemas nucleares, compara la situación con su propio proyecto de control digital para una planta nuclear. Aunque el sistema estaba diseñado para operar de forma autónoma, se incorporaron pasos manuales intencionalmente para mantener al operador actualizado. Cuando la automatización fallaba, la intervención humana era imprescindible. La lección es clara: una solución óptima no es aquella que produce operadores incompetentes.
Para la comunidad de TI, la conclusión es directa. Si la IA elimina las tareas que forman la base del conocimiento práctico, los ingenieros no podrán avanzar a roles senior sin perder la experiencia necesaria. Las empresas deben diseñar procesos que incluyan tareas manuales deliberadas o simulaciones que mantengan la exposición a errores y a la resolución de problemas.
El debate no es solo económico. Es un problema de ingeniería de seguridad que ya se ha abordado en la aviación. La pregunta ahora es: ¿qué medidas adoptarán los equipos de desarrollo, operaciones y arquitectura para asegurar que la próxima generación de expertos no se quede sin las competencias que la IA está eliminando?
