Harvard: las startups de IA contratan menos perfiles junior y apuestan por expertos

Un documento de trabajo de Harvard Business School e INSEAD, cuyos resultados se conocieron en julio de 2026, constata una diferencia estructural entre las startups nativas de IA y las empresas tecnológicas tradicionales: contratan muchos menos especialistas de nivel inicial, forman equipos compactos y planos, y apuestan casi exclusivamente por personal técnico sénior.

Quién investigó y qué

Los autores del documento son Rembrand Koning, de Harvard Business School, y Hyunjin Kim, de INSEAD. Analizaron las startups que pasaron por la aceleradora Y Combinator entre 2020 y 2024 y las compararon con una muestra más amplia de empresas tecnológicas del mismo periodo. Los primeros en informar de los resultados del documento fueron los periodistas de Business Insider.

El estudio detectó un patrón estable: cuanto más integrada está la IA en el núcleo del negocio de una startup, menos empleados tiene en puestos de nivel inicial.

Parámetros clave de las empresas nativas de IA de la muestra:

• Equipos más pequeños que los de competidores sin IA en la base del producto
• Estructura jerárquica plana, con un número mínimo de niveles
• Proporción de personal técnico sénior muy superior a la media del mercado
• Contratar a personas sin experiencia es la excepción, no la norma

Por qué las startups de IA se las arreglan sin junior

La causa es estructural, no coyuntural. Las tareas que tradicionalmente cubrían los especialistas de nivel inicial, como la programación básica, las pruebas, el procesamiento de datos y la preparación de documentación técnica, hoy las asumen en buena medida las herramientas de IA. Cuando un modelo resuelve las tareas rutinarias más rápido y más barato, la necesidad de empleados sin competencias formadas cae en picado.

Cambia también lo que se pide al contratar. Las startups nativas de IA necesitan personas capaces de tomar decisiones técnicas complejas desde el primer día: diseñar la arquitectura de sistemas, evaluar la calidad de los modelos, definir los límites de su aplicabilidad e integrar la IA para que resuelva problemas reales y no cree una ilusión de automatización. Formar a alguien desde cero en un entorno así es caro, tanto para la empresa como para el empleado.

El resultado: en lugar de la pirámide habitual, con una base ancha de junior y una capa creciente de perfiles intermedios, surge un equipo plano de especialistas muy cualificados. La empresa resulta más compacta y ágil, pero impone un umbral de entrada mucho más exigente.

Qué significa

Si el patrón que documentaron Koning y Kim se convierte en la norma del sector, y Y Combinator ofrece una muestra bastante representativa de startups prometedoras, el mercado de contratación tecnológica afrontará un cambio estructural serio. Habrá menos puestos para principiantes, subirá el nivel de cualificación necesario para empezar una carrera y la pregunta de cómo preparar a los jóvenes para trabajar junto a la IA desde el primer día se planteará con más urgencia a universidades, bootcamps y programas de formación corporativa.

La IA no solo cambia el contenido del trabajo: cambia la lógica misma de la trayectoria profesional.