Un joven profesional ingresa a una empresa para ocupar su primer puesto. Hasta hace poco, sus primeras semanas habrían estado dedicadas a ordenar información, revisar documentos, preparar borradores, cargar datos y elaborar informes sencillos. No eran las tareas más atractivas, pero le permitían conocer el negocio, identificar errores y comprender cómo trabajaban los profesionales con mayor experiencia.
Ahora, muchas de esas actividades pueden resolverse en minutos con inteligencia artificial. La empresa gana velocidad. El nuevo colaborador evita parte del trabajo repetitivo y puede participar antes en tareas de mayor valor. A primera vista, todos se benefician. Sin embargo, aparece una pregunta que todavía no tiene una respuesta clara: si la inteligencia artificial realiza las tareas con las que antes comenzaba una carrera laboral, ¿cómo se formarán quienes deberán tomar decisiones en el futuro?
Inteligencia Artificial: las profesiones universitarias más expuestas y qué trabajos podrían crecerEn numerosas profesiones, el aprendizaje comenzaba desde abajo. Un contador revisaba comprobantes antes de registrar o de interpretar un reporte. Un abogado buscaba antecedentes antes de definir una estrategia legal. Un analista recopilaba datos antes de formular recomendaciones. Un vendedor junior acompañaba reuniones antes de gestionar sus propias cuentas.
Muchas de esas actividades podían resultar rutinarias, pero cumplían una función que iba más allá del resultado inmediato. Permitían aprender el lenguaje de la profesión, reconocer patrones y descubrir las excepciones que no aparecen en los manuales. También ayudaban a comprender cuánto trabajo existe detrás de una conclusión aparentemente sencilla, y de los procesos y circuitos establecidos.
La inteligencia artificial creó su propio lenguaje y los científicos no pueden entenderloLa experiencia se construía mediante la repetición, la observación y la corrección. El empleado realizaba una tarea, alguien con mayor conocimiento la revisaba y, a partir de esa devolución, comenzaba a desarrollar criterio.
La inteligencia artificial altera esta secuencia. Puede producir un informe, resumir un contrato, clasificar información o preparar una respuesta antes de que el junior haya comprendido completamente el problema. El resultado puede ser correcto. El riesgo es que la persona aprenda a obtenerlo sin entender cómo se construyó.
Los nuevos colaboradores suelen adaptarse rápidamente a la tecnología. Experimentan, formulan instrucciones y encuentran maneras de reducir el tiempo necesario para completar una tarea. Esa capacidad es valiosa y las empresas deberían aprovecharla. Pero dominar una herramienta no reemplaza el conocimiento técnico ni la comprensión del negocio.
Anthropic lanza Claude Opus 5.5 en pleno debate sobre la inteligencia artificialLa inteligencia artificial puede redactar una conclusión convincente aun cuando parta de información incompleta. Puede ofrecer una respuesta bien presentada que ignore una particularidad del cliente o un riesgo relevante. También puede reproducir criterios desactualizados o combinar datos que no deberían compararse.
Para detectar esas fallas hace falta algo que no se obtiene solamente preguntando mejor: la experiencia. El problema es circular. Se espera que el empleado revise críticamente lo producido por la inteligencia artificial, pero se eliminan precisamente las tareas que antes le permitían construir el criterio necesario para hacerlo. Podemos pedirle que valide una respuesta, pero ¿cómo sabrá qué revisar si nunca recorrió el proceso completo?
El riesgo de retirar el primer escalón
Durante años, las empresas organizaron el desarrollo profesional como una escalera. Los puestos iniciales asumían tareas de menor complejidad, luego incorporaban análisis y, con el tiempo, avanzaban hacia la toma de decisiones.
La automatización puede retirar varios de los primeros escalones. Si eso ocurre sin rediseñar el aprendizaje, aparecerá una brecha entre quienes ya poseen experiencia y quienes intentan adquirirla. En el corto plazo, la organización puede volverse más eficiente. Necesitará menos horas para preparar informes, procesar información o producir documentos. Pero, en el mediano plazo, podría descubrir que cuenta con pocos profesionales capaces de interpretar situaciones complejas, supervisar resultados o reemplazar a quienes hoy ocupan posiciones clave.
El secretario general de la ONU pidió regular la inteligencia artificial antes de que “gobierne por su cuenta”Una empresa puede reducir la necesidad de trabajo junior y, al mismo tiempo, aumentar su dependencia de los perfiles senior. Esto no significa que deban conservarse tareas innecesarias solamente porque alguna vez sirvieron para aprender. Sería absurdo obligar a una persona a realizar manualmente durante horas aquello que una herramienta puede resolver correctamente en minutos.
El desafío consiste en no confundir la eliminación de una tarea con la desaparición de la capacidad que esa tarea ayudaba a desarrollar.
Aprender ya no será hacer lo mismo durante años. La solución no pasa por frenar la inteligencia artificial, sino por rediseñar la formación.
El nuevo empleado junior debería utilizar estas herramientas desde el comienzo, pero no como una caja negra que entrega respuestas terminadas. Necesita comprender qué información recibe el sistema, qué supuestos utiliza, cómo verificar el resultado y cuáles son sus límites.
Inteligencia artificial: modelos infiltrados y controles que buscan alcanzarlosUna forma de hacerlo es pedir que analice primero el problema y luego compare su razonamiento con la respuesta de la herramienta. Otra posibilidad es presentarle resultados que contengan errores deliberados para que identifique inconsistencias. También puede encargarse de explicar por qué una conclusión es válida, en lugar de limitarse a entregar el documento producido.
El aprendizaje debería trasladarse de la ejecución repetitiva hacia la comprensión, la validación y la argumentación. Esto exige más acompañamiento, no menos.
Si la tecnología reduce el tiempo necesario para producir un borrador, parte de ese tiempo debería invertirse en conversar sobre los criterios utilizados. ¿Qué datos eran relevantes? ¿Qué alternativa se descartó? ¿Qué riesgo no detectó la herramienta? ¿Cómo cambiaría la respuesta ante otro contexto?
La velocidad ganada por la automatización puede transformarse en tiempo para enseñar. Pero eso no ocurrirá de manera automática.
Profesionales con experiencia
La IA también modifica la responsabilidad de los perfiles senior. Hasta ahora, buena parte de la formación en general se producía informalmente. El junior observaba, preguntaba y recibía correcciones mientras trabajaba. Cuando la herramienta resuelve una porción creciente de esas actividades, la transmisión de conocimiento necesita ser más intencional. Los profesionales experimentados deberán explicar decisiones que antes podían permanecer implícitas. No alcanzará con corregir el resultado; será necesario compartir el razonamiento.
Inteligencia artificial: los riesgos inmediatos del avance algorítmicoEste cambio puede generar resistencia. Enseñar demanda tiempo y, en contextos de mucha presión, suele postergarse frente a las urgencias. Sin embargo, una organización que no dedica tiempo a formar termina pagando esa deuda mediante errores, dependencia de personas clave y dificultades para cubrir posiciones de responsabilidad.
La pregunta ya no es solamente cuánto trabajo puede ahorrar la inteligencia artificial, sino qué parte de ese ahorro se destinará a desarrollar mejores profesionales. También cambiarán las expectativas sobre quienes ingresan. El profesional junior ya no podrá limitarse a cumplir instrucciones. Tendrá que aprender a formular preguntas, verificar fuentes, reconocer incertidumbres y comunicar cuándo no posee elementos suficientes para llegar a una conclusión.
La curiosidad, el pensamiento crítico y la capacidad de relacionar información serán tan importantes como el dominio de una herramienta. Al mismo tiempo, las empresas deberán evitar una contradicción frecuente: exigir experiencia para todos los puestos mientras reducen las oportunidades donde esa experiencia puede construirse. Si nadie está dispuesto a contratar y formar personas que todavía no saben, el mercado laboral puede producir muchos usuarios de tecnología, pero pocos profesionales capaces de asumir responsabilidad.
La llegada de la inteligencia artificial no debería llevarnos a idealizar el trabajo repetitivo. Muchas tareas iniciales eran tediosas, consumían tiempo y no siempre generaban un aprendizaje significativo. La oportunidad consiste en liberar a los nuevos colaboradores de la parte repetitiva y mecánica, sin privarlos de la comprensión que necesitan para crecer.
La inteligencia artificial necesita inteligencia humanaPara lograrlo, las empresas deberán definir ué capacidades quieren desarrollar, qué experiencias permiten adquirirlas y quién será responsable de acompañar ese recorrido. Ya no bastará con esperar que las personas aprendan simplemente porque pasan tiempo dentro de la organización.
La inteligencia artificial puede producir el primer borrador, ordenar los datos y sugerir una respuesta. Pero todavía necesitamos profesionales capaces de comprender el problema, evaluar las consecuencias y hacerse responsables de la decisión. El verdadero desafío no es determinar qué tareas dejarán de hacer los empleados junior. Es asegurar que, aun sin recorrer el camino tradicional, puedan convertirse en los profesionales senior que la empresa necesitará mañana.