Cómo puede Singapur proteger los empleos de nivel medio mientras la IA transforma el trabajo

La debilidad del nivel medio es la falla estructural de un mercado laboral en rápida transformación

A los 48 años, la profesional bancaria Rei Teo descubrió lo rápido que puede cambiar un puesto estable. Después de que su puesto se redefiniera en 2024 durante una reestructuración, se marchó y tuvo dificultades para conseguir un empleo permanente en un mercado en el que la contratación se había enfriado y los puestos se estaban rediseñando con nuevas tecnologías. Finalmente, aceptó un empleo por contrato. Su experiencia refleja una tendencia que investigadores han señalado en Singapur: hay muy pocos puestos de nivel medio para absorber a los profesionales desplazados, por lo que muchos terminan en puestos temporales o peor remunerados.

El Instituto de Aprendizaje para Adultos (IAL, por sus siglas en inglés) denomina a este fenómeno efecto de desplazamiento hacia abajo. Cuando las empresas automatizan tareas rutinarias y reorganizan equipos con herramientas de inteligencia artificial, quedan menos puestos estables de nivel medio que den solidez a la fuerza laboral. Los empleados con experiencia que se marchan o son apartados en una reestructuración suelen encontrar menos puestos de su nivel anterior. Aceptan trabajos por contrato o pasan a puestos de menor categoría, mientras se frena la contratación de personal júnior. Esto presiona la escala profesional desde ambos extremos.

La IA generativa aceleró estos cambios. Desde finales de 2022, bancos, consultoras y empresas tecnológicas han estado probando asistentes de IA y chatbots para la atención al cliente, la generación de código, las comprobaciones de cumplimiento normativo, la redacción de textos de marketing y las búsquedas internas de información. Estas herramientas transforman los flujos de trabajo y la estructura de los equipos. Algunas tareas desaparecen. Otras aumentan y requieren una supervisión nueva. El cambio es real y se está produciendo en empleos de oficina que antes parecían estar protegidos.

Singapur es uno de los principales socios de un programa internacional de investigación que analiza la adopción de la IA en diez centros digitales mundiales, desde la República hasta Silicon Valley. Los resultados disponibles apuntan a un riesgo claro para economías como la de Singapur, donde los puestos profesionales representan una proporción elevada y el nivel intermedio es reducido. Sin medidas deliberadas, el nivel medio del mercado laboral podría debilitarse aún más justo cuando se necesita para incorporar a los trabajadores desplazados y orientar a la próxima generación.

Por qué los empleos de nivel medio son importantes para el pacto social de Singapur

Los puestos de nivel medio incluyen supervisores, jefes de equipo, analistas de negocios, responsables de control financiero, gerentes de producto, coordinadores clínicos y técnicos sénior. Traducen la estrategia en acciones concretas. Conservan conocimientos prácticos sobre procesos, clientes y sistemas. Orientan a los empleados júnior y dan continuidad cuando cambian los equipos. En una economía de alta productividad, este nivel aporta estabilidad y desarrolla capacidades.

Si el nivel medio se reduce, las empresas se vuelven más planas y frágiles. Los altos directivos tienen que asumir demasiadas tareas, mientras que el personal de nivel inicial encuentra menos oportunidades de aprender con la práctica. El resultado es una escala profesional rota. A las personas les cuesta avanzar desde la formación hasta adquirir competencias profesionales y, después, acceder a puestos de liderazgo. Esto erosiona el pacto social que vincula el esfuerzo con la recompensa y debilita la confianza en las instituciones y los empleadores.

Singapur lleva mucho tiempo tratando de evitar una economía en forma de barra, con muchos empleos bien remunerados en la parte alta y numerosos puestos de servicios peor remunerados en la parte baja. El objetivo ha sido aumentar los empleos cualificados y bien pagados en el nivel medio. La adopción de la IA puede contribuir a ese objetivo si complementa el trabajo de los equipos y crea nuevas trayectorias de especialización. Puede socavarlo si sustituye los puestos en los que se aprende y reduce las vías para adquirir experiencia.

La IA elimina peldaños de la escala profesional para los trabajadores jóvenes

Aumenta la preocupación por las oportunidades de entrada al mercado laboral. A principios de 2025, un gran banco afirmó que la IA podría reducir hasta 4.000 puestos por contrato y temporales en los próximos años. Años antes, la Autoridad Monetaria de Singapur había previsto que uno de cada tres empleos financieros en la República podría transformarse o desaparecer debido a la automatización. En los ámbitos del marketing, el software y las operaciones, las tareas que antes servían para formar a los empleados júnior ahora se realizan cada vez más con herramientas que redactan textos, diseñan gráficos, corrigen errores de código o resumen documentos en cuestión de segundos.

Hay nuevos indicios sobre quiénes soportan el mayor impacto. Un análisis de la Universidad de Stanford basado en millones de registros de nóminas de Estados Unidos halló una disminución relativa del 13 por ciento en el empleo de trabajadores al inicio de su carrera profesional en los puestos más expuestos a la IA desde la ola de adopción de la IA generativa de finales de 2022. El empleo de trabajadores de más edad en las mismas ocupaciones se mantuvo estable o aumentó. El ajuste se ha producido más por la reducción de las contrataciones que por la caída de los salarios. Es una señal contundente de que la automatización está eliminando el primer peldaño.

Las encuestas en Singapur reflejan una preocupación similar. Cerca de la mitad de los encuestados de la generación Z prevé cambios importantes en sus puestos debido a la IA, y seis de cada diez afirman que ya buscan formación adicional. Solo alrededor de un tercio de las empresas ofrece formación estructurada en IA. Algunos jóvenes profesionales están optando por oficios cualificados con menor riesgo de automatización y cambian una trayectoria de oficina por la estabilidad y las posibilidades claras de progresar que perciben en esos trabajos.

Todo esto genera una trampa formativa. Cuando la IA redacta la primera versión de un trabajo, los empleados júnior pierden práctica directa. Su trabajo puede parecer pulido, pero quizá carezca de profundidad. Los profesionales sénior dedican más tiempo a revisar, mientras que los júnior tienen dificultades para desarrollar criterio. Si los empleos de nivel inicial se vuelven una mera apariencia, centrados en dar instrucciones a las herramientas en vez de dominar el oficio, se debilita la cantera de profesionales de nivel medio con confianza en sus capacidades.

Los bancos y los servicios profesionales están reconfigurando los puestos

Los servicios financieros muestran con claridad el alcance del cambio. Las comprobaciones automatizadas y la revisión de documentos se están extendiendo a las áreas de riesgo y cumplimiento normativo. Los equipos de operaciones utilizan asistentes de IA para preparar informes y conciliar datos. Los equipos que tratan directamente con los clientes prueban asistentes de IA para tareas de investigación y atención. También están surgiendo nuevos puestos relacionados con la supervisión de modelos, la gobernanza de datos y la gestión de riesgos de la IA. Las tendencias de contratación cambian a la par.

Lo primero que desaparece no son puestos completos, sino conjuntos de tareas. Cuando esas tareas son de nivel inicial, el nivel medio pierde su cantera de talento. Cuando son de nivel medio, los profesionales desplazados compiten por un número menor de puestos. Ambos efectos se observan en la banca, la consultoría, la tecnología y los servicios corporativos. Los socios de investigación de Singapur lo llaman efecto de desplazamiento hacia abajo porque la presión desde arriba y desde abajo comprime la misma franja intermedia.

La edad y la experiencia pueden jugar a favor y en contra. Los conocimientos prácticos y las redes de contactos protegen a algunos trabajadores de más edad, y los datos de Stanford muestran que el empleo de profesionales con experiencia en puestos expuestos a la IA se mantiene estable. Al mismo tiempo, los profesionales de 40 y 50 años que salen de una empresa durante una reestructuración suelen tener dificultades para reincorporarse. Hay menos puestos permanentes y aumentan los trabajos por contrato. Para que el nivel medio sea resiliente, se necesita tanto un flujo constante de empleados júnior capacitados como vías estructuradas para que vuelvan los trabajadores a mitad de su carrera.

Las decisiones de liderazgo determinan si la IA complementa o sustituye el trabajo

Los resultados no dependen únicamente de la tecnología. Dependen del liderazgo. Las organizaciones que dan autonomía a los gerentes de nivel medio para rediseñar los flujos de trabajo, volver a capacitar a los equipos y generar confianza en la IA obtienen resultados distintos de las que persiguen recortes de costos rápidos. Los líderes de nivel medio traducen la estrategia en acciones concretas. Cuando disponen de tiempo, recursos y respaldo, definen cómo puede ayudar la IA a las personas a realizar tareas de mayor valor.

Hay un plan práctico. Desarrolle conocimientos básicos de IA en toda la empresa para que los equipos entiendan los datos, los límites de los modelos y la privacidad. Fomente experimentos de bajo riesgo y comparta los primeros resultados positivos para que las personas vean el valor concreto. Dé prioridad a los casos de uso en los que la IA complemente el trabajo, con supervisión humana en atención al cliente, finanzas, recursos humanos y operaciones. Cree equipos interfuncionales para ampliar los proyectos piloto y resolver cuellos de botella en los procesos. Invierta en nuevas capacidades para la supervisión de modelos, la ingeniería de instrucciones, el diseño de flujos de trabajo y la gestión del cambio. Alinee los incentivos para que se recompense a los gerentes por formar a empleados júnior y rediseñar puestos, no solo por reducir la plantilla.

Qué pueden hacer ahora las autoridades

En primer lugar, reconstruir la escala hacia los empleos de nivel medio generalizando los programas de aprendizaje en puestos profesionales. Durante la pandemia, Singapur utilizó programas de formación práctica para ofrecer una oportunidad inicial a los graduados. Un programa nacional permanente de aprendizaje para puestos digitales y profesionales podría ir más lejos. Diseñe prácticas remuneradas de 12 a 24 meses en los sectores financiero, sanitario, de la administración pública, manufacturero y de los medios de comunicación. Exija mentoría estructurada, listas de competencias y comentarios periódicos. Considere las herramientas de IA parte del oficio y enseñe tanto criterio como técnica. Los países con sistemas de formación dual mantienen bajo el desempleo juvenil por una razón. El modelo funciona cuando se aplica a gran escala y durante largos periodos.

En segundo lugar, apoye las transiciones profesionales a mitad de carrera con financiamiento y tiempo específicos. Los Programas de Conversión Profesional, las subvenciones para la formación en el puesto de trabajo y los créditos SkillsFuture pueden adaptarse a los empleos de la era de la IA en datos, operaciones y servicios. Amplíe los subsidios para trabajadores de 40 años o más que estén a mitad de su carrera y facilite que los empleadores den una oportunidad a candidatos con experiencia procedentes de sectores relacionados. Las microcredenciales que pueden acumularse para obtener diplomas o títulos ayudan a los trabajadores a demostrar sus avances y ofrecen a las empresas un lenguaje común para evaluar las capacidades.

En tercer lugar, condicione el apoyo público a la adopción de la IA a compromisos relacionados con las personas. Las subvenciones para el rediseño de puestos pueden exigir que los empleadores creen plazas de formación, documenten los cambios en los procesos y publiquen recursos de aprendizaje para el personal. Cuando la automatización afecte a ciertos puestos, ofrezca apoyo salarial para trasladar al personal a nuevos equipos que necesiten criterio humano, como los de riesgo de la IA, atención al cliente y operaciones de producto. Desarrolle una fuerza laboral dedicada a la seguridad y la gobernanza de la IA, con normas claras, para que la nueva demanda de cumplimiento normativo compense parte del riesgo de automatización.

Por último, la administración pública debe dar el ejemplo. Todos los funcionarios públicos deberán completar un curso de conocimientos básicos de IA, y se está pidiendo a los líderes que la adopten con criterio en el trabajo diario. Uno de cada tres funcionarios ya utiliza un asistente interno, y se han creado miles de bots personalizados para automatizar tareas rutinarias. El vice primer ministro Gan Kim Yong ha instado a los líderes a marcar la pauta mediante la adopción responsable de la IA y animando a los equipos a utilizar estas herramientas cuando mejoren los servicios y la gobernanza.

Cómo pueden las empresas fortalecer el nivel medio

Los empleadores que quieren una fuerza laboral resiliente pueden tomar medidas concretas desde ahora. El objetivo es ampliar el nivel medio, conservar la experiencia en la empresa y hacer visibles las oportunidades de crecimiento para los empleados júnior.

• Adopte una política que dé prioridad a complementar el trabajo. Use la IA para eliminar tareas tediosas y reinvierta el tiempo en formación, atención al cliente y calidad del producto.
• Establezca programas estructurados de aprendizaje para el trabajo profesional. Asigne un mentor a cada empleado júnior o persona en formación, defina un plan de competencias y haga seguimiento de sus avances hacia responsabilidades de nivel medio.
• Documente los conocimientos prácticos. Elabore guías, listas de verificación y wikis internos para evitar que la experiencia se pierda cuando cambia el personal de los equipos.
• Evalúe a los gerentes por el desarrollo de las personas. Vincule las bonificaciones al número de empleados júnior que han formado hasta que puedan trabajar de manera autónoma y a las promociones internas exitosas.
• Facilite la movilidad interna. Publique los puestos de forma transparente y contrate en función de las competencias para que el personal desplazado pueda pasar a otras áreas.
• Cree trayectorias de especialización de nivel medio en datos, operaciones, diseño y gestión de riesgos, con escalas salariales claras y el mismo prestigio que las trayectorias gerenciales.
• Establezca un sistema de gobernanza de la IA. Designe responsables de los riesgos de los modelos, la calidad de los datos, la privacidad y los sesgos, y capacite al personal para estos puestos.
• Comparta los primeros resultados positivos y los fracasos. Genere confianza hablando con franqueza de lo que funciona y de lo que no cuando los equipos empiezan a probar herramientas de IA.

Qué pueden hacer los trabajadores para seguir siendo competitivos

Los trabajadores no están indefensos ante este cambio. El objetivo es convertirse en la persona capaz de plantear un problema, elegir las herramientas adecuadas y lograr resultados importantes. Esa combinación de conocimientos especializados, dominio de la IA y habilidades humanas es valiosa en distintos puestos.

• Desarrolle conocimientos básicos de IA. Aprenda cómo funcionan los asistentes de IA, en qué fallan y cómo formular instrucciones para obtener mejores resultados. Practique la verificación y la depuración para confiar en sus resultados.
• Profundice sus conocimientos del sector. Elija un sector y aprenda sobre sus datos, regulaciones, flujos de trabajo y dificultades de los clientes. Las competencias en IA son más sólidas cuando se basan en el conocimiento de un campo.
• Domine los procesos y la comunicación. Describa los flujos de trabajo, redacte instrucciones claras para entregar tareas y presente conclusiones. La capacidad de explicar y convencer es una ventaja duradera.
• Desarrolle criterio para analizar datos. Aprenda a interpretar paneles de control, diseñar experimentos sencillos y seguir indicadores relacionados con ingresos, riesgos, costos o resultados para los clientes.
• Cree un portafolio. Guarde ejemplos que muestren cómo utilizó la IA para mejorar la rapidez, la calidad o el servicio. Los resultados concretos valen más que las afirmaciones genéricas.
• Obtenga credenciales acumulables. Los cursos breves de análisis de datos, herramientas en la nube, fundamentos de ciberseguridad o seguridad de la IA pueden abrir puertas si se combinan con la experiencia.
• Amplíe su red de contactos con un propósito. Participe en comunidades profesionales y ofrézcase para colaborar en proyectos interfuncionales en los que se esté probando la IA. Estar cerca de esos proyectos acelera el aprendizaje.

Para los profesionales a mitad de su carrera, conviene buscar puestos relacionados que valoren su criterio. Los gerentes de operaciones pueden pasar a la mejora de procesos mediante IA. Los gerentes de relaciones con clientes pueden pasar a puestos de atención al cliente basados en análisis de datos. Los responsables de cumplimiento normativo pueden asumir la supervisión de riesgos de los modelos. Reformule su experiencia en términos de los problemas que ha resuelto y los resultados que ha logrado, y luego muestre cómo la IA amplía su alcance.

Indicadores para saber si el nivel medio se está recuperando

Singapur puede hacer seguimiento de la salud del nivel medio con indicadores sencillos. Las métricas transparentes ayudan a las autoridades, los empleadores y los trabajadores a ver si se está reconstruyendo la escala profesional.

• La proporción entre puestos permanentes y por contrato en las ocupaciones profesionales y técnicas.
• La duración mediana de la búsqueda de empleo para profesionales de 40 a 55 años después de perder su puesto.
• La proporción de ofertas de empleo de nivel inicial que incluyen formación estructurada o programas de aprendizaje.
• Las tasas de promoción interna de puestos júnior a puestos de nivel medio en los principales sectores.
• El número de transiciones profesionales a mitad de carrera completadas cada año mediante programas nacionales.
• Las tasas de participación y finalización de cursos de conocimientos básicos de IA en los sectores público y privado.
• La adopción de puestos de gobernanza de la IA, como los relacionados con los riesgos de los modelos y la gestión de datos, que crean nuevas oportunidades de nivel medio.

Puntos clave

• Los puestos de nivel medio en Singapur están bajo presión a medida que la IA transforma la estructura de los equipos, lo que genera un efecto de desplazamiento hacia abajo y deja menos opciones estables para los profesionales desplazados.
• Las tareas de nivel inicial se automatizan cada vez más, lo que debilita la cantera de futuros profesionales de nivel medio y reduce las oportunidades de aprendizaje en el puesto de trabajo.
• Un estudio de Stanford halló una disminución relativa del 13 por ciento en el empleo de trabajadores al inicio de su carrera profesional en puestos expuestos a la IA desde finales de 2022, mientras que el empleo de los trabajadores de más edad en esos puestos se mantuvo estable o aumentó.
• Las encuestas muestran que cerca de la mitad de las personas de la generación Z en Singapur prevé cambios importantes debido a la IA, pero solo alrededor de un tercio de los empleadores ofrece formación en IA.
• La administración pública exige conocimientos básicos de IA a todos sus funcionarios, lo que demuestra cómo las grandes instituciones pueden desarrollar capacidades fundamentales y compartir prácticas eficaces.
• Las políticas que amplíen los programas de aprendizaje, apoyen las transiciones profesionales a mitad de carrera y vinculen las subvenciones para la IA a resultados relacionados con las personas pueden reconstruir el nivel medio.
• Las empresas pueden dar prioridad a un diseño que complemente el trabajo, evaluar a los gerentes por la formación que ofrecen, facilitar la movilidad interna y crear trayectorias de especialización para fortalecer las carreras de nivel medio.
• Los trabajadores que combinen conocimientos profundos del sector, dominio de la IA y habilidades humanas serán más resilientes, con portafolios y credenciales acumulables que demuestren resultados concretos.