Un lector en Medium, Jay Kay, dejaba un comentario especialmente lúcido tras leer mi artículo sobre la crisis de la consultoría: durante décadas, para muchos profesionales, la gran consultoría no fue tanto un destino como una escuela. Un lugar duro, exigente y a menudo ingrato, pero extraordinariamente eficaz como rampa de lanzamiento hacia carreras corporativas de alto nivel. Su pregunta era tan sencilla como incómoda: si ese camino está desapareciendo, ¿cuál es ahora el punto de entrada para los jóvenes?
La cuestión es fundamental, porque durante más de medio siglo la consultoría funcionó como algo más que un proveedor de servicios caros: fue una de las principales fábricas de capital humano del capitalismo avanzado. Entrar como analista o junior associate significaba aprender, a velocidad de vértigo, cómo funcionan realmente las organizaciones, cómo se toman decisiones bajo incertidumbre, cómo se gestiona el poder y cómo se transforma el análisis en acción. No era un modelo especialmente humano ni amable, pero sí muy efectivo como sistema informal de aprendizaje. De hecho, las múltiples «alumni associations» que existen de personas con experiencia en diferentes consultoras refleja esa idea.
Ese modelo está dejando de ser viable, y no por una moda pasajera. Los recientes despidos en McKinsey, analizados con bastante claridad en Fast Company, no responden solo a un ciclo económico menos favorable, sino a un cambio estructural mucho más profundo: la inteligencia artificial ha reducido de forma drástica el valor económico del trabajo analítico de entrada, ese trabajo que antes realizaban los perfiles junior y que servía, de paso, como mecanismo de formación acelerada. Cuando un modelo puede producir en minutos lo que antes exigía semanas de esfuerzo humano, mantener grandes bases de aprendices en la pirámide deja aparentemente de tener sentido económico.
Aquí conviene desmontar uno de los tópicos más repetidos sobre la inteligencia artificial: no estamos ante un armaggedon, ante una destrucción masiva e indiscriminada de empleo. Lo que está ocurriendo es algo más sutil y seguramente más perturbador: la desaparición de trayectorias profesionales claras, socialmente legitimadas y ampliamente comprendidas. Caminos que conozco bien, porque eran muy típicos en los perfiles más junior a los que doy habitualmente clases, que indicaban cómo empezar, cómo aprender y cómo progresar. La consultoría era uno de esos caminos. Su debilitamiento no elimina la necesidad de talento… pero sí el mecanismo que lo producía.
Porque la necesidad sigue ahí: las empresas necesitan más que nunca personas capaces de implementar tecnología, de integrar modelos en sistemas reales, de conectar datos, procesos, incentivos y personas. Lo que ha cambiado es el lugar donde esas capacidades se adquirían. La pregunta que planteaba Jay Kay es, en el fondo, una pregunta sobre aprendizaje: si ya no se aprende «haciendo análisis junior«, ¿dónde se aprende ahora a ejecutar?
Mirar hacia el sistema educativo parece una respuesta obvia, pero rápidamente aparecen sus límites. Las universidades, salvo excepciones muy concretas, siguen optimizadas para transmitir conocimiento abstracto y disciplinar, no para enseñar a lidiar con sistemas socio-técnicos complejos, llenos de fricciones, datos imperfectos y decisiones políticas internas. Pueden aportar fundamentos, pero difícilmente reemplazarán el aprendizaje situado que ofrecía la consultoría tradicional sin una transformación profunda de su modelo.
La segunda opción es que las propias empresas asuman ese papel formativo. Algunas lo están intentando, creando academias internas, programas de rotación o equipos híbridos donde se aprende trabajando. El problema es que muchas siguen viendo la formación como un coste a minimizar, y no como una fuente de ventaja competitiva. Externalizar el aprendizaje resultaba cómodo mientras la consultoría cumplía esa función. Ahora, esa comodidad empieza a convertirse en una vulnerabilidad estratégica.
La tercera vía, y probablemente la más interesante, es la aparición de nuevos tipos de organizaciones: firmas más pequeñas, orientadas a la ejecución, especializadas en tecnologías concretas o en problemas muy definidos, donde se aprende trabajando directamente con sistemas en producción. No tienen el brillo ni el poder simbólico de la vieja consultoría, pero sí algo cada vez más escaso: contacto real con la complejidad. En muchos sentidos se parecen más a talleres que a think tanks, y eso, en el contexto actual, me parece toda una ventaja.
Todo esto tiene consecuencias muy concretas para quienes hoy están terminando sus estudios o entrando en la universidad: el consejo clásico de «entra en una gran consultora y aprende», que yo siempre odié y jamás recomendé a mis alumnos brillantes, ya no es universal ni fiable. Tampoco basta con acumular credenciales técnicas aisladas que caducan con rapidez. El valor diferencial estará cada vez menos en saber usar una herramienta concreta y cada vez más en la capacidad de integración: entender cómo encajan la tecnología, los procesos, las personas y los incentivos, y cómo llevar algo a producción y hacerlo funcionar en condiciones imperfectas.
Como ya he argumentado al analizar el colapso del modelo de horas facturables y la fragilidad de la pirámide clásica de la consultoría, la inteligencia artificial está forzando un cambio profundo en cómo se crea y se captura valor. Ese cambio no elimina el trabajo, pero sí obliga a reinventar los mecanismos mediante los cuales aprendemos a hacerlo.
El verdadero riesgo no es que falten empleos, sino que falten caminos para llegar a ellos. Y ese es un problema mucho más profundo, porque no se resuelve con un nuevo máster ni con más palabras de moda. Se resuelve repensando cómo aprendemos a trabajar en un mundo donde pensar ya no es suficiente y donde ejecutar bien se ha convertido en la competencia realmente escasa. Ignorar esta transición o seguir aferrados a trayectorias que ya no existen es, probablemente, una de las peores decisiones que podemos tomar, tanto a nivel individual como colectivo.


Por otro lado, cada vez existen menos juniors por simple presión de población piramidal. Tal vez no sea un apocalipsis sino una sustitución lógica dada la falta de personas jóvenes.
Tengo 40 y tengo solo a 10 ó 12 que sean más jóvenes que yo
Por cierto, aprovecho para dar el pésame a las familias y amigos de los afectados por el accidente de tren tan terrible de ayer.
Que descansen en paz y se investiguen las causas para que nunca más ocurra algo similar. Siempre habrá cisnes negros, pero que no se repitan errores si los hubo o patrones o mantenimiento o diseños defectuosos o la suma de varias de ellas.
Me uno a la condolencia.
Ahora bien, estaba cantado que esto ocurriría:
– Los maquinistas piden bajar a 250 km/h la velocidad en el AVE 8/08/2025
– Traqueteo
– desde el tren
Temo que hayamos construido demasiado rápido y con presupuestos mínimos (por no añadir cosas peores) y que las vías no sean apropiadas para dicha velocidad.
Si a eso se le añade el mantenimiento justito tenemos la combinación perfecta para lo que ha sucedido.
Lo que comenta Jay Kay no difiere mucho de lo que ya se ha comentado por aquí, por ejemplo con los programadores.
Según la IA se perfeccione y entregue resultados perfectos, ¿quién quedará para entender lo que ha hecho la IA?
El gran peligro de la IA va a ser la eliminación progresiva del aprendizaje, porque sabiendo no nace nadie, y de la Universidad, como dices, casi tampoco.
— «En desarrollo esto también se nota mucho. Un programador experimentado y talentoso reconoce al instante si un código ha sido escrito por una IA. Aunque funcione (eso ya lo damos por sentado), se nota por la verborrea, porque es redundante, porque no es muy elegante. Hace lo que tiene que hacer, pero ningún senior se enorgullecería de que llevara su firma.
¿Qué va a pasar con una generación que va a aprender a programar usando IA desde el primer día? Si nunca ha escrito código malo para después entender qué lo hace bueno, ¿cómo va a desarrollar el criterio?»
— «Ahí está el riesgo. La IA ha subido el suelo (cualquiera puede producir algo decente), pero el techo sigue igual de alto. Al menos para la mayoría. Crear algo excepcional requiere lo mismo de siempre: talento, esfuerzo, criterio. Solo que ahora queda sepultado bajo toneladas de slop y contenido mediocre pero funcional. Y como crearlo es gratis, lo producimos sin parar.»
La última barrera contra la IA es el buen gusto. El problema es que toda una generación está creciendo sin desarrollarlo
Curioso concepto el del buen gusto, sí señor.
Precisamente ahora que, con la crisis de la memoria RAM y SSD, se está pidiendo optimizar el software en general, ahora vamos y nos volcamos en el código IA que hace justo lo contrario. Perfecto.
Lo del suficientemente bueno ya me ha tocado vivirlo desde que los teléfonos empezaron a hacer fotos suficientemente buenas…
La mediocridad es nuestro destino.
«Lo perfecto es enemigo de lo bueno»
La consultoría lo hizo bien, el management ha llegado a todas partes. Y la IA es un generador de papel con sentido más eficiente que los mejores consultores. A partir de un excel de requerimientos de informes es capaz de identificar los conceptos implicados, su significado, las consultas SQL para generar el informe, etc. El consultor tiene recorrido aplicando la IA y acompañando al cliente, si quieren ambos.
¿Qué pensamos de este artículo del WSJ, según el cual la IA será la última oportunidad de hacerse rico o, de lo contrario, formaremos parte de una clase permanente de perdedores?
https://www.wsj.com/tech/ai/why-the-tech-world-thinks-the-american-dream-is-dying-daf793dc?mod=hp_lead_pos8