Durante buena parte de 2026 se instaló una narrativa inquietante en el mundo laboral: la inteligencia artificial estaría absorbiendo silenciosamente las tareas de entrada que tradicionalmente abrían la puerta a los recién egresados, dejando a esa generación sin oportunidades antes de empezar. Un nuevo estudio económico pone en duda esa historia, al menos por ahora, con datos duros en lugar de impresiones.
Qué encontró el estudio de CESifo
Los economistas Robert Fairlie y Jane Wu publicaron un working paper a través de CESifo en el que analizaron microdatos de la Current Population Survey (la encuesta de empleo del Census Bureau de Estados Unidos) para personas de 22 a 25 años con título universitario que no están siguiendo estudios adicionales.
Su hallazgo central: la tasa de desempleo de ese grupo en el verano (boreal) de 2026 fue de 7,3%, un número que se mueve dentro del mismo rango de los últimos cinco años. Para comparar, los veranos de 2022, 2023, 2024 y 2025 registraron 7,1%, 6,3%, 7,8% y 7,2% respectivamente. En otras palabras, no hay, por ahora, evidencia de un desplazamiento amplio y significativo atribuible a la IA en la contratación de nivel inicial, al menos a nivel agregado en el mercado laboral estadounidense.
Los propios autores eligieron estudiar justamente a los recién graduados porque, si la IA está reemplazando trabajo de oficina rutinario, ese efecto debería notarse primero ahí: es más fácil dejar de abrir una vacante junior que despedir a alguien que ya lleva años en el equipo. Pero incluso bajo esa lógica, los números de 2026 no muestran la caída que muchos anticipaban. Eso sí, el propio paper incluye una advertencia relevante: si la adopción de IA en las empresas sigue acelerando como lo ha hecho este año, las generaciones que egresen desde 2027 podrían encontrarse con un escenario distinto.
Qué significa esto para quienes reclutan
Este dato le toca directamente a cualquier equipo de selección que, en los últimos meses, haya congelado o recortado programas de talento junior apoyándose principalmente en el miedo generalizado a la IA, sin mirar sus propias cifras. Si la señal macro todavía no confirma ese colapso, tomar decisiones de headcount basadas solo en la narrativa —y no en indicadores propios como postulaciones por vacante, tiempo de llenado o productividad real del equipo— puede significar perder talento junior valioso en un momento en que la demanda sigue existiendo.
Dicho eso, sería un error leer el estudio como “no está pasando nada”. Son datos agregados de un país y un momento específico; a nivel de industria o de empresa individual la situación puede ser muy distinta, y la advertencia sobre 2027 en adelante es seria. Lo que sí cambió, y de forma medible para cualquier reclutador, es el volumen: como la IA abarata tanto el costo de postular, cada vacante junior recibe hoy muchas más aplicaciones que antes, y una fracción creciente de esos CVs están pulidos o incluso generados con IA. El cuello de botella ya no es encontrar candidatos, sino distinguir señal real de ruido bien escrito.
La implicancia práctica es doble: primero, antes de decidir recortar una posición junior por “la IA ya lo va a hacer”, vale la pena mirar los propios indicadores de esa vacante en los últimos trimestres en lugar de reaccionar a un titular. Segundo, con más postulantes por cupo y CVs cada vez más parejos en su presentación, los filtros manuales se vuelven menos confiables para separar competencia real de buen formato; se necesita algún mecanismo objetivo —pruebas, evaluaciones estructuradas— antes de invertir tiempo de entrevista humano.
Dónde entra IntelCV en esta conversación
Justamente en ese punto —más postulantes, CVs más difíciles de diferenciar a simple vista, y la necesidad de decidir con datos propios en lugar de narrativas— es donde un proceso de selección automatizado hace la diferencia. En IntelCV recibimos y filtramos los CVs que llegan a un buzón exclusivo por vacante, aplicamos pruebas automáticas a quienes efectivamente califican y entregamos un informe por candidato, de modo que el equipo de reclutamiento invierte su tiempo en conversar con las personas que realmente tienen el ajuste, y no en adivinar quién escribió su CV con ayuda de IA y quién no.