El problema no es que la inteligencia artificial vaya a quitarnos el trabajo. El problema es que podemos estar educando a millones de jóvenes para un mercado laboral que ya cambió de reglas.

Hay una pregunta que deberíamos hacer con mucha más frecuencia en las escuelas, universidades y familias: ¿para qué trabajo estamos preparando a nuestros hijos? No es una pregunta menor. Tampoco es una pregunta para dentro de diez años.

Es una pregunta para hoy.

México acaba de comenzar el ciclo escolar 2026-2027 con más de 34 millones de estudiantes, acompañados por unos 2.2 millones de docentes en 263 mil escuelas. Es decir, más de una cuarta parte del país está dentro del sistema educativo o trabajando directamente en él.

Pero mientras millones de jóvenes están aprendiendo para ingresar al mercado laboral, ese mercado está cambiando a una velocidad que probablemente ninguna reforma educativa haya conseguido seguir.

Y en medio de todo está la inteligencia artificial. No viene. Ya llegó.

La máquina ya está dentro del salón

En abril pasado, la Secretaría de Educación Pública presentó los resultados de una encuesta nacional sobre inteligencia artificial generativa en la educación superior. Participaron más de 1.5 millones de estudiantes y 163 mil docentes.

Los resultados son contundentes: más del 60 por ciento de alumnos y profesores universitarios utiliza inteligencia artificial generativa de manera cotidiana y ocho de cada diez estudiantes la utilizan para elaborar textos.

Esto cambia completamente la conversación. Durante años discutimos si los estudiantes deberían utilizar ChatGPT para hacer tareas. La discusión ya quedó vieja.

Los estudiantes lo están utilizando.

La pregunta importante ahora es otra: ¿qué debe aprender un estudiante cuando una máquina puede redactar un ensayo, resumir un libro, traducir un documento, analizar una base de datos, elaborar una presentación, escribir código o generar una imagen en segundos?

Si la respuesta de la escuela sigue siendo memorizar información y repetirla en un examen, tenemos un problema. Porque la inteligencia artificial acaba de convertir el acceso a una enorme cantidad de conocimiento en algo prácticamente instantáneo.

El conocimiento seguirá siendo importante. Pero saber cosas ya no será suficiente.

México tiene dos relojes y no marcan la misma hora

Aquí aparece una paradoja mexicana.

Por un lado, hemos avanzado en escolarización. La OCDE reporta que la proporción de jóvenes mexicanos de 25 a 34 años sin educación media superior bajó de 49 por ciento en 2019 a 41 por ciento en 2024. Es una reducción importante.

Pero significa que todavía cuatro de cada diez jóvenes adultos no alcanzan ese nivel educativo, mientras el promedio de la OCDE es de apenas 13 por ciento.

Al mismo tiempo, México tiene solamente 2 por ciento de sus jóvenes de 25 a 34 años con una maestría o equivalente, frente a 16 por ciento en el promedio de la OCDE. Es decir, estamos intentando entrar en una economía que demanda cada vez más capacidades sofisticadas con una población que todavía tiene importantes rezagos en los niveles educativos básicos.

Y hay otro dato que obliga a matizar cualquier discurso de que “la universidad ya no sirve”.

En México, los trabajadores con educación terciaria tienen, en promedio, una ventaja salarial de 56 por ciento frente a quienes cuentan solamente con educación media superior. La diferencia entre quienes no terminan la educación media superior y quienes sí lo hacen también es considerable: quienes tienen menor nivel educativo ganan, en promedio, 19 por ciento menos.

Por lo tanto, el título universitario no murió. Lo que está muriendo es la idea de que el título, por sí solo, garantiza estar preparado para toda una vida laboral.

El empleo no va a desaparecer. Va a cambiar de dueño

Aquí conviene desmontar uno de los mitos más repetidos alrededor de la inteligencia artificial. La Organización Internacional del Trabajo estima que uno de cada cuatro trabajadores del mundo está en una ocupación con algún grado de exposición a la IA generativa.

Pero exposición no significa desaparición.

La propia OIT concluye que, en la mayoría de los casos, es más probable que los empleos sean transformados que eliminados por completo, debido a que muchas actividades todavía requieren intervención humana.

En América Latina y el Caribe, entre 26 por ciento y 38 por ciento de los empleos podrían estar expuestos a la IA generativa. Entre 8 por ciento y 14 por ciento podrían experimentar una transformación capaz de elevar su productividad, mientras que entre 2 por ciento y 5 por ciento enfrentan un potencial de automatización completa con las capacidades actuales de la tecnología.

Hay una diferencia enorme entre ambas cosas. No necesariamente desaparecerá el contador. Pero algunas tareas del contador desaparecerán. No necesariamente desaparecerá el periodista. Pero determinadas tareas periodísticas ya pueden hacerlas las máquinas. No necesariamente desaparecerá el abogado. Pero la búsqueda, clasificación y síntesis de documentos pueden automatizarse.

No necesariamente desaparecerá el diseñador. Pero producir determinadas imágenes ya cuesta segundos. No necesariamente desaparecerá el programador. Pero escribir determinadas líneas de código se ha vuelto mucho más rápido.

La pregunta entonces deja de ser “¿qué profesión sobrevivirá?”

Y comienza a ser:

“¿Qué parte de mi profesión puede hacer una máquina y qué parte depende de mí?”

El futuro no será humano contra máquina

El Foro Económico Mundial calcula que hacia 2030 las grandes transformaciones económicas y tecnológicas podrían generar 170 millones de nuevos puestos de trabajo y desplazar 92 millones, para un saldo neto proyectado de 78 millones.

Pero hay un dato todavía más interesante: los empleadores consultados anticipan que alrededor del 39 por ciento de las habilidades requeridas en el trabajo cambiarán durante el periodo 2025-2030.

Y aquí aparece el verdadero desafío educativo.

Las habilidades que más crecerían no son solamente tecnológicas.

Sí: inteligencia artificial, datos, ciberseguridad y alfabetización tecnológica están entre las capacidades de mayor crecimiento.

Pero también aparecen pensamiento creativo, pensamiento analítico, resiliencia, flexibilidad, curiosidad, aprendizaje permanente, liderazgo y capacidad para trabajar con otros.

Es una combinación fascinante. La máquina necesita al humano.

Pero el humano que no sepa utilizar la máquina puede quedar en desventaja frente al que sí sabe hacerlo. La competencia probablemente no será entre seres humanos y robots. Será entre seres humanos que sepan trabajar con máquinas y seres humanos que no sepan hacerlo.

Y México tiene un problema llamado informalidad

Aquí nuestra realidad vuelve a complicarlo todo. México tenía en el segundo trimestre de 2026 una población económicamente activa de 61.68 millones de personas y alrededor de 60.04 millones ocupadas.

Pero la informalidad laboral sigue siendo enorme.

Los datos de INEGI para 2026 muestran una tasa de informalidad laboral alrededor de 55 por ciento, mientras millones de personas trabajan sin las condiciones que normalmente acompañan a un empleo formal.

Eso significa que hablar del futuro del trabajo en México como si todos fueran ingenieros, abogados, financieros, programadores o trabajadores de oficinas es una manera de no mirar la realidad.

La IA puede aumentar la productividad.

Pero para aprovecharla hacen falta conectividad, dispositivos, capacitación y habilidades.

La OIT y el Banco Mundial estiman que en América Latina hasta 17 millones de empleos cuya productividad podría mejorar con IA están obstaculizados por las brechas de acceso digital y de infraestructura.

La tecnología, entonces, puede convertirse en una nueva herramienta para cerrar brechas. O en otra manera de ampliarlas.

Dependerá de quién tenga acceso a ella y, sobre todo, de quién sepa utilizarla.

El dato que debería preocuparnos no es cuántos empleos destruirá la IA

Es cuántas personas serán capaces de aprender nuevamente. Porque el viejo modelo era bastante sencillo. Uno estudiaba durante los primeros 20 o 25 años de vida. Después trabajaba. La carrera profesional podía cambiar, pero el conocimiento adquirido en la juventud constituía buena parte del capital laboral para las siguientes décadas.

Ese modelo se está rompiendo.

Si las herramientas cambian cada dos, tres o cinco años, nadie puede esperar que lo aprendido a los 22 años sea suficiente a los 45. El aprendizaje permanente deja de ser una frase de moda. Se convierte en una condición laboral.

El Foro Económico Mundial calcula que, si la fuerza laboral mundial estuviera compuesta por 100 personas, 59 necesitarían capacitación antes de 2030.

Eso significa que el futuro del trabajo no será solamente una discusión sobre universidades.

Será una discusión sobre segunda carrera, actualización, reconversión profesional, capacitación empresarial y educación para adultos.

Tal vez estamos haciendo la pregunta equivocada

Durante años preguntamos a los jóvenes:

“¿Qué quieres estudiar?”

Quizá deberíamos comenzar a preguntarles:

“¿Qué problemas quieres aprender a resolver?”

Porque una profesión puede desaparecer, transformarse o reinventarse. Una capacidad para resolver problemas puede viajar de una profesión a otra. Y quizá allí esté una de las grandes lecciones que la inteligencia artificial está obligándonos a aprender.

No necesitamos solamente jóvenes que sepan contestar. Necesitamos jóvenes que sepan preguntar. No solamente personas capaces de memorizar. Personas capaces de entender. No solamente trabajadores capaces de ejecutar instrucciones.

Personas capaces de tomar decisiones. No solamente especialistas en una herramienta. Personas capaces de aprender una herramienta nueva cuando la anterior quede obsoleta.

La escuela tiene una última oportunidad antes de que el futuro le pase por encima

México tiene hoy más de 34 millones de estudiantes. Es una cantidad gigantesca.

Son 34 millones de futuros trabajadores, empresarios, científicos, maestros, médicos, periodistas, agricultores, técnicos, diseñadores, comerciantes y emprendedores. La pregunta no debería ser si todos ellos aprenderán a utilizar inteligencia artificial.

Eso, probablemente, ocurrirá de una manera u otra.

La pregunta es si aprenderán a pensar antes de preguntarle a una máquina, a verificar después de recibir su respuesta y a asumir responsabilidad por lo que decidan hacer con ella.

Porque la IA puede escribir. Puede calcular. Puede resumir. Puede dibujar. Puede programar. Puede traducir. Puede analizar.

Pero todavía necesitamos seres humanos capaces de decidir qué vale la pena escribir, qué debe calcularse, qué significa un resultado, qué historia merece ser contada y qué decisión tiene consecuencias sobre otra persona.

El gran peligro no es que las máquinas aprendan demasiado. Quizá sea que nosotros dejemos de aprender. La escuela del futuro no puede competir con la inteligencia artificial en memoria, velocidad o volumen de información.

Tiene que enseñar aquello que hace que la información tenga sentido. Pensar. Preguntar. Crear. Dudar. Contrastar. Decidir. Colaborar.

Porque el futuro del trabajo no está llegando. Ya entró por la puerta de la escuela. Y quizá el problema más urgente no sea preparar a los jóvenes para los trabajos del futuro.

Sea evitar que, cuando lleguen al mercado laboral, descubran que su educación fue diseñada para el pasado.