La automatización mal entendida amenaza la formación de la próxima generación de ingenieros. Un estudio de Harvard sobre 65 millones de trabajadores en más de 280.000 empresas estadounidenses muestra que, tras la adopción de IA generativa, el empleo junior cayó cerca del 9 % en seis trimestres respecto a las empresas no adoptantes, mientras el empleo sénior siguió creciendo. Un análisis de Stanford con registros de ADP apunta en la misma dirección: los trabajadores más jóvenes en las ocupaciones más expuestas a la IA perdieron terreno desde finales de 2022, sobre todo donde la IA automatiza en lugar de aumentar. Aunque parte del problema se atribuye al trabajo en remoto y no solo a la IA, ambos factores rompen el canal de aprendizaje maestro-aprendiz. La consecuencia es estructural: sin experiencia junior no habrá séniors mañana.
La aviación aprendió esta lección de forma trágica. El vuelo 447 de Air France cayó al Atlántico en 2009 porque unos pilotos entrenados para vigilar el piloto automático no supieron identificar una pérdida aerodinámica y recuperar manualmente el avión. En respuesta, la FAA emitió en 2017 la alerta SAFO 17007, que reconoce la pérdida de habilidad como un riesgo en sí mismo y promueve el vuelo manual deliberado incluso a costa de algo de eficiencia.
El artículo propone trasladar esa misma lógica —las llamadas 'compuertas manuales'— a los flujos de trabajo aumentados con IA: puntos donde un humano toma el control no por seguridad, sino para ejercitar y preservar una habilidad que, de otro modo, se atrofiaría. Optimizar un sistema hasta producir operadores incompetentes no es optimizar: solo traslada el modo de fallo fuera del alcance de la hoja de cálculo.