¿La IA está matando el primer empleo en programación? Esto dicen los datos

Si llevas meses mandando candidaturas para tu primer trabajo como programador y tienes la sensación de que nadie contesta, no eres tú: hay datos reales detrás de esa sensación. Pero también hay mucho titular alarmista sacado de contexto. He repasado los estudios y los análisis más citados de este año para intentar separar lo uno de lo otro, porque es un tema que me afecta tanto como a muchos de los que leéis este blog.

Los datos que alimentan el pánico

El más citado es el AI Index 2026 del Stanford Institute for Human-Centered AI, publicado en abril. Su dato más comentado: el empleo entre programadores de 22 a 25 años ha caído casi un 20% desde 2024, mientras que el de sus compañeros de más edad sigue creciendo. La explicación que da el propio informe no es que la IA "sustituya" directamente al junior, sino algo más indirecto: los desarrolladores sénior que usan IA son un 26% más productivos, y eso permite a los equipos absorber con menos gente el trabajo que antes se repartía con los más nuevos.

A esto se suman otros números que circulan mucho en foros como Hacker News o Reddit, recogidos por ejemplo en este análisis de danilchenko.dev:

• Las ofertas de nivel de entrada han caído un 67% desde 2022, y las contrataciones reales en esos puestos, un 73%.
• Los recién graduados representan solo el 7% de las contrataciones en las grandes tecnológicas, un 78% menos que en 2019.
• El paro entre trabajadores tech de 22 a 27 años ronda el 7%, frente al 4,3% de la media nacional (en EE. UU., que es donde se recogen la mayoría de estos datos).

Con estos números encima de la mesa, es normal que cunda el desánimo. El problema es quedarse solo con esta mitad de la foto.

La otra mitad: el mercado no está muerto, está cambiando de forma

El mismo análisis de danilchenko.dev que recoge esas cifras tan duras también señala algo que se comenta menos: las ofertas de desarrollo de software en Indeed han crecido un 11% interanual, con más de 67.000 vacantes abiertas en este momento y un 30% de crecimiento acumulado en lo que va de 2026. El paro entre desarrolladores sénior sigue siendo muy bajo, y el sector tech en conjunto está en un 2,8% de desempleo — por debajo de la media general.

Lo que sí ha cambiado es qué tipo de perfil se busca. Las ofertas relacionadas con IA han subido entre un 70% y un 90% interanual, y la demanda de perfiles de "prompt engineering" o similares se ha disparado un 135%. Y no es que las empresas grandes hayan cerrado la puerta a los juniors por completo: según recoge este artículo sobre quién sigue contratando, IBM ha triplicado su contratación junior en 2026, y sectores como el software empresarial, la banca, la sanidad, las infraestructuras críticas o la ciberseguridad siguen incorporando gente sin experiencia de forma activa. Lo que casi ha desaparecido es la contratación junior en startups y en SaaS de consumo, que son las que más ruido generan en redes sociales — y eso distorsiona bastante la percepción general.

Por qué a las empresas grandes les sigue interesando el talento junior

El motivo que da ese mismo análisis tiene sentido si lo piensas con calma: la IA puede leer el código de un sistema, pero no puede reconstruir por qué se tomó una decisión concreta hace ocho años, ni transmitir ese conocimiento a la siguiente generación de ingenieros que va a mantener ese sistema. Las empresas que piensan a diez años vista — no en el próximo trimestre — saben que si dejan de contratar juniors ahora, en cuatro o cinco años les va a faltar gente de nivel medio. Es literalmente lo que pasó después de la crisis de 2008: los recortes en contratación junior de entonces generaron un agujero de talento sénior una década después.

Entonces, ¿qué hago si estoy buscando mi primer empleo ahora mismo?

Ni el titular catastrofista ("la IA os ha quitado el trabajo a todos") ni el negacionista ("no ha cambiado nada, es lo de siempre") describen bien lo que está pasando. Lo que parece más ajustado a los datos es que el mercado se ha vuelto más selectivo y está premiando cosas distintas a las de hace tres o cuatro años. Con eso en mente, lo que de verdad ayuda:

• Aprende a supervisar código de IA, no solo a generarlo. Saber detectar cuándo una respuesta de una IA está mal, es insegura o simplemente no encaja en el proyecto es cada vez más valioso que saber escribir esa misma función desde cero.
• Apunta a sectores regulados o con sistemas heredados (banca, sanidad, administración, industria) en vez de solo a startups: ahí el criterio humano y el contexto todavía pesan mucho, y siguen contratando.
• Construye proyectos reales y desplegados, no clones de tutoriales. Un portfolio con algo que funcione en producción, aunque sea pequeño, pesa más que diez proyectos de seguir-el-vídeo.
• Ajusta las expectativas de volumen: varios análisis hablan de entre 200 y 400 candidaturas con una tasa de respuesta del 1-3% para conseguir las primeras entrevistas. Es un proceso largo y no es un reflejo de tu valía, es cómo está el mercado ahora mismo.

Mi conclusión

Los datos de Stanford son reales y la caída en contratación junior también lo es — no hay que minimizarlo. Pero "el mercado ha cambiado de forma" es una lectura más honesta que "la IA ha acabado con los programadores junior", que es el titular que más clics genera pero peor explica lo que está pasando. Si estás en esta búsqueda ahora mismo, como muchos de los que leéis esto, el mensaje no es "ríndete", es "compite en otro terreno": el de quien sabe usar la IA con criterio, no el de quien intenta competir contra ella escribiendo código más rápido.

Si quieres empezar a "competir en ese otro terreno", aquí tienes cómo aprender a programar con IA sin quedarte dependiendo de ella, y qué herramienta de IA concreta usar según tu nivel. Y si todavía te estás planteando qué camino formativo seguir, esto te puede ayudar: bootcamp, grado o autodidacta.