En el Perú, la transición hacia un mercado laboral mediado por inteligencia artificial ocurre sobre una base particularmente frágil. Antes de que la IA irrumpa, el empleo juvenil ya arrastra problemas estructurales: baja productividad, alta rigidez normativa y una desconexión entre la oferta y la demanda laboral. La pregunta clave, entonces, es si esta tecnología agravará esas brechas o abrirá nuevas oportunidades.
Las cifras muestran con claridad la desventaja estructural de los jóvenes. La tasa de desempleo juvenil (9.6% según el último reporte disponible) casi duplica a la de los adultos. Más de la mitad de la población ocupada joven se encuentra en subempleo. En Lima Metropolitana, entre marzo y mayo, se registraron casi 1.7 millones de trabajadores con empleos de “mala calidad” por ingresos —subempleados que, laborando más de 35 horas a la semana, no pueden cubrir una canasta mínima—. De ese total, 334,900 son jóvenes de 14 a 24 años, lo que representó un incremento de 1.8% en el periodo, según el Instituto Nacional de Estadística e Informática.
A ello se suma la informalidad: el 84.8% de los jóvenes trabaja en condiciones informales. Este dato no solo refleja precariedad, sino una barrera persistente: quienes inician en informalidad tienen altas probabilidades de permanecer en ella. El resultado es un mercado laboral que inserta a los jóvenes en empleos de baja productividad y bajos ingresos, con escasas oportunidades de acumulación de experiencia.
Detrás de estos resultados convergen tres factores estructurales. La productividad laboral en el país sigue siendo significativamente inferior a la de economías comparables. Las debilidades del sector educativo explican en parte esta situación. De acuerdo con la Encuesta Nacional de Logros de Aprendizaje (ENLA) del Ministerio de Educación, solo el 11.3% de los estudiantes de quinto de secundaria alcanza niveles satisfactorios de comprensión lectora y apenas el 8.3% lo hace en ciencia y tecnología. Este rezago es crítico para la productividad laboral de la mayoría de los jóvenes; cerca del 60% de ellos pasa directamente del colegio al trabajo.
En América Latina, entre el 30% y el 40% de los empleos está expuesto a la inteligencia artificial, pero solo entre el 2% y el 5% enfrenta un riesgo directo de automatización, es decir, ocupaciones donde muchas tareas podrían ser reemplazadas, reduciendo la demanda de trabajo. En contraste, entre el 8% y el 14% de los empleos podría ganar productividad, lo que implica que los trabajadores, apoyados por la IA, pueden hacer su trabajo más rápido o mejor, enfocándose en tareas de mayor valor. La evidencia internacional muestra que el impacto de la IA sobre el empleo es más matizado de lo que suele asumirse. Como resultado, el principal efecto no será la eliminación masiva de empleos, sino la transformación de sus contenidos. Sin embargo, este cambio afecta especialmente a las tareas típicas de los empleos de entrada: redacción, soporte administrativo y análisis básico son precisamente las más susceptibles de automatización. Diversos mercados empiezan a mostrar un menor dinamismo en la contratación de posiciones junior. En economías avanzadas, en ocupaciones altamente expuestas a la IA, el empleo de trabajadores jóvenes (22–25 años) ha caído alrededor del 13% en los últimos años.
El segundo factor es la rigidez del mercado laboral. Los altos costos y la baja flexibilidad de contratación generan incentivos a evitar vínculos formales. Una evidencia clara es la elevada incidencia de contratos temporales: alrededor de dos tercios de los trabajadores formales dependientes se encuentra bajo esta modalidad, muy por encima de estándares internacionales.
En tercer lugar, respecto a la desconexión entre oferta y demanda, más del 30% de los egresados universitarios no logra trabajar en su campo de especialidad durante su primer año, según el Observatorio Laboral del Ministerio de Trabajo. Esta dificultad refleja una brecha entre la formación académica y las necesidades del mercado, lo que termina afectando de manera significativa la empleabilidad de los jóvenes.
En América Latina, hasta la mitad de los trabajadores no podrá aprovechar el potencial de la IA debido a limitaciones de infraestructura digital. Esto es particularmente relevante para el Perú, donde persisten brechas significativas de acceso a tecnología y conectividad. En 12 regiones, menos de la mitad de los hogares tiene acceso a internet; en Puno y Huancavelica, el acceso no supera el 25%. El resultado podría ser una dualización del mercado laboral, donde coexisten un segmento moderno, altamente productivo y vinculado a la IA, y otro informal, rezagado y de baja productividad. Los jóvenes, dependiendo de su nivel educativo y de su acceso a habilidades digitales, podrían terminar en uno u otro.
Desde una perspectiva de política pública, esto implica la erosión de lo que podría denominarse la “escalera laboral”. Si los jóvenes no acceden a empleos iniciales, no acumulan experiencia ni desarrollan habilidades en el trabajo, limitan su progresión futura. En el caso peruano, este riesgo es especialmente relevante, porque el tránsito desde la educación hacia el empleo formal ya es débil, y la reducción de oportunidades de primer empleo podría consolidar la inserción de los jóvenes en la informalidad.
Sin embargo, la IA también abre oportunidades. La evidencia muestra que puede incrementar la productividad, mejorar salarios y generar nuevos tipos de empleo, especialmente en sectores vinculados a datos, tecnología y servicios digitales. El problema es que estos beneficios no son automáticos. El desafío no es frenar la IA, sino gestionar sus efectos. Esto requiere una agenda más amplia que la tradicional. Por un lado, es necesario fortalecer la educación y la formación para el trabajo, incorporando habilidades digitales y capacidades transversales. Pero además se requieren políticas activas del mercado laboral: mejores sistemas de intermediación, información sobre demanda de habilidades, incentivos a la contratación de jóvenes y mecanismos de certificación.
Para que la IA se traduzca en mayor productividad y no en mayor exclusión, Luis Miguel Castilla, director ejecutivo de Videnza Instituto, plantea dos giros simultáneos. El primero son políticas activas de mercado de trabajo que incluyan programas de reconversión y reskilling digital, prácticas y formación dual que reconstruyan el tránsito de la escuela al empleo. El segundo es una modernización del régimen laboral que reduzca rigideces, abarate la formalidad y premie la contratación de jóvenes.
El problema de fondo, sostiene Castilla, no es tecnológico sino de política pública. Ante una transformación que premia la reconversión de habilidades, el Perú mantiene un régimen laboral pensado para otra época. Mientras la regulación encarezca y entorpezca la contratación formal, los beneficios de productividad que la IA promete quedarán fuera del alcance de la mayoría. Facilitar el acceso al primer empleo formal es condición necesaria para que la inteligencia artificial se traduzca en un impacto positivo y no en una mayor exclusión.
La IA está redefiniendo cómo se ingresa al mercado laboral, y el Perú arrastra desventajas estructurales. La tecnología automatiza tareas de entrada como redacción, análisis básico y soporte administrativo, que son justo los peldaños por donde los jóvenes acceden al empleo formal. Cuando esa “escalera laboral” se acorta, el riesgo es una contratación juvenil que se reduce y empuja a más jóvenes hacia la informalidad.
Asimismo, es clave promover la adopción tecnológica en empresas –especialmente pymes– para evitar que los beneficios de la IA se concentren. Finalmente, cualquier estrategia será incompleta sin abordar las rigideces del marco laboral, que hoy desincentivan la contratación formal.
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