Hi ha un consens còmode que convé revisar: que cada onada tecnològica pertany als joves, i que als altres ens toca córrer al darrere. Amb la IA generativa passa el contrari, i gairebé ningú ho diu en veu alta. Els models actuals són una màquina d’amplificar els professionals amb dècades d’experiència.
La raó és menys misteriosa del que sembla. Un model escriu codi, redacta, resumeix i proposa arquitectures a una velocitat que cap equip pot igualar. El que no fa és saber quina d’aquestes propostes sobreviurà al contacte amb un client concret, un pressupost concret i un sistema heretat de fa vuit anys. Aquesta avaluació l’aporta la persona que és davant la pantalla, i l’aporta bé si ha acumulat els encerts i els errors suficients. Dit d’una altra manera: la IA multiplica el criteri, i el criteri no es descarrega, es fabrica amb anys.
La IA multiplica el criteri, i el criteri no es descarrega: es fabrica amb anys.
El que diuen les dades, no les keynotes
Això ja no és una intuïció de sector. L’Stanford Digital Economy Lab fa tres anys que analitza les nòmines de milions de treballadors nord-americans a través d’ADP, el processador de nòmines més gran del país. Les seves conclusions són consistents: des de finals de 2022, l’ocupació dels treballadors de 22 a 25 anys en les ocupacions més exposades a la IA (desenvolupament de programari, atenció al client, funcions administratives) ha caigut de forma significativa, mentre que la dels treballadors amb experiència en aquests mateixos llocs es manté estable o creix. La bretxa entre uns i altres ja supera el 19% i continua ampliant-se.
L’explicació dels investigadors encaixa amb el que veiem cada dia: la IA replica bé el coneixement codificat, el que ve de la formació i els llibres, i replica malament el coneixement tàcit, el que només donen els anys de pràctica. Dit de forma més directa: la IA sap el que sap un recent titulat brillant. El que no sap és el que sap el teu millor sènior.
Les empreses han reaccionat de pressa. Segons SignalFire, els recents graduats han passat de representar el 15% de les contractacions de les grans tecnològiques abans de la pandèmia a tot just un 7%. I en paral·lel, els directius dels grans laboratoris d’IA anuncien que els seus models absorbiran bona part dels llocs d’entrada. Convé llegir aquests anuncis pel que són: comunicació dirigida a inversors, rondes de finançament i sortides a borsa. No és un pla estratègic per a la teva empresa, encara que s’estigui interpretant com si ho fos.
Dues mesures independents del mateix moviment: l'esglaó d'entrada s'estreny mentre el de dalt aguanta.
19%
és la bretxa d'ocupació que ja separa els treballadors de 22 a 25 anys dels veterans en les ocupacions més exposades a la IA, i continua ampliant-se
Stanford Digital Economy Lab · nòmines ADP, 2026
7%
de les contractacions de les grans tecnològiques són recent graduats; abans de la pandèmia eren el 15%
SignalFire · State of Tech Talent, 2026
No és la IA traient la feina a tothom per igual: és el primer esglaó estrenyent-se.
«Però és que la IA ja fa aquesta feina»
És l’objecció lògica, i té part de raó: bona part de les tasques que tradicionalment assumia un perfil júnior avui les resol un model. Si l’anàlisi acaba aquí, la conclusió és òbvia i equivocada.
Perquè un júnior mai va ser només algú que fa tasques de baix cost. És l’única fàbrica de sèniors que existeix. Ningú arriba al mercat amb criteri: es construeix donant responsabilitat a gent sense experiència, deixant-la equivocar-se en entorns controlats i asseient-la al costat d’algú que ja va cometre aquests errors. Aquest procés triga anys i no admet dreceres. L’empresa que avui decideix que l’esglaó d’entrada l’ocupi una subscripció de programari està signant que el 2035 no tindrà sèniors de quaranta anys formats en la seva cultura, els seus sistemes i els seus clients. En tecnologia fa dècades que li posem nom a aquest patró: deute tècnic. Aquesta és la versió amb persones, i els interessos són considerablement pitjors.
Hi ha a més una asimetria que cap model pot resoldre. Cada projecte que s’encarrega a una IA comença de zero: no acumula el context de l’organització, no recorda per què es va prendre aquella decisió, no assumeix les conseqüències de res. Una persona jove sí. Acumula, connecta, es compromet. I aporta una cosa que als equips veterans se’ns va gastant sense adonar-nos-en: la mirada fresca. Ben acompanyats, els perfils júnior d’avui seran la primera generació que creixi professionalment amb aquestes eines integrades des del primer dia. Renunciar-hi per estalviar un salari d’entrada és optimitzar el trimestre a costa de la propera dècada.
Automatitzar o amplificar: una decisió, no un destí
El matís més important de l’estudi de Stanford és el que menys titulars genera: l’impacte de la IA sobre l’ocupació jove no és uniforme. On la IA s’utilitza per automatitzar tasques, l’ocupació d’entrada cau. On s’utilitza per augmentar la capacitat de les persones, es manté o fins i tot creix. No som davant d’una llei física de la tecnologia. Som davant d’una decisió de disseny organitzatiu, i aquesta decisió es pren en un comitè de direcció, no en un centre de dades.
Mentrestant, a l’altre extrem del tauler, les grans tecnològiques xineses estan fent l’aposta contrària: recluten talent directament als instituts, amb contractes signats abans de la universitat, i col·loquen científics en cap de menys de 35 anys al capdavant dels seus projectes estratègics d’IA i robòtica. No és un model a imitar sense més, i té costos que no voldríem importar. Però la direcció és inequívoca: allà el talent jove es disputa com a actiu estratègic; aquí es retalla com a partida de costos. Només un dels dos enfocaments pensa en el 2035.
La nostra posició
A Digital Bakers treballem amb IA cada dia: agents, automatització, pipelines. Ens aniria bé a curt termini venent el discurs de moda, el d’automatitzar-ho tot i retallar equips. La nostra posició és una altra, i no per romanticisme sinó per sentit comú: la IA és la millor notícia que li ha passat al nostre sector en vint anys sempre que s’utilitzi per amplificar les persones, no per amputar la base de l’organització.
Així que si estàs decidint quin paper jugarà la IA a la teva empresa, la pregunta útil no és si un model pot fer la feina d’un júnior. Pot, per això el van entrenar. La pregunta útil és d’on sortirà el teu proper sènior. Les empreses que sàpiguen respondre-la tindran d’aquí a deu anys una cosa que no es pot comprar amb cap subscripció: gent amb criteri, formada a casa, que domina aquestes eines millor que ningú.
Julio Prieto, CEO de Digital Bakers
Fonts
- Stanford Digital Economy Lab (Brynjolfsson, Chandar, Chen), Canaries in the Coal Mine? — nòmines ADP i ocupació jove en ocupacions exposades a la IA, actualització 2026.
- SignalFire, State of Tech Talent Report 2025 i 2026.
- Cobertura sobre reclutament de talent jove a tecnològiques xineses (Xataka, Sixth Tone, Le Grand Continent).