Razones
El cambio en el mundo del trabajo ha generado incertidumbre en sectores que realizan actividades consideradas repetitivas y pueden ser sustituidas por la Inteligencia Artificial. La tecnología ya ha modificando la forma en que trabajamos, producimos y generamos valor. La pregunta relevante para el sistema educativono es: como gestionar los modelos educativos para que sean igualadores de oportunidades y generadores de competencias acordes a los requerimientos de las empresas.
La evidencia académica coincide en un punto clave: la automatización impulsada por IA afecta con mayor intensidad a los empleos de menor especialización. Las tareas rutinarias y de bajo componente cognitivo son las primeras en desaparecer o transformarse. Para millones de trabajadores con baja formación técnica, esto no significa únicamente cambiar de empleo, sino enfrentar el riesgo real de quedar fuera del mercado laboral.
Aquí surge un problema de fondo. Si el cambio tecnológico avanza más rápido que los sistemas educativos y de formación, el resultado no será mayor productividad compartida, sino exclusión. El riesgo no es solo perder puestos de trabajo, sino contar con generaciones completas con títulos formales que el mercado ya no valora, porque sus habilidades quedaron obsoletas.
El desajuste entre la oferta educativa tradicional y la demanda real del mercado es cada vez más evidente. Modelos rígidos, carreras largas y planes de estudio que se actualizan lentamente contrastan con un entorno productivo que evoluciona en ciclos cortos. Mientras las empresas reportan escasez de talento con habilidades relevantes, miles de personas no logran reinsertarse laboralmente.
La brecha de competencias se ha convertido, de hecho, en uno de los principales frenos para la adopción tecnológica. Hoy no basta con saber usar herramientas digitales básicas. Se demandan habilidades técnicas avanzadas —IA, análisis de datos, automatización— combinadas con capacidades humanas como pensamiento crítico, creatividad, adaptabilidad y trabajo colaborativo. El problema es que estas competencias son escasas y, sobre todo, inequitativamente accesibles.
A los empleos de baja calificación se suma un acceso limitado a formación continua y a infraestructura tecnológica. Se configura así una “doble vulnerabilidad”: trabajos con alto riesgo de automatización y pocas oportunidades reales de reconversión. En este contexto, la IA corre el riesgo de amplificar desigualdades preexistentes.
Otro efecto que no debe minimizarse es la polarización salarial. La evidencia sugiere que quienes desarrollan habilidades especializadas obtienen “primas salariales” significativas, mientras que quienes no logran actualizarse enfrentan estancamiento o deterioro de sus ingresos. El mercado laboral tiende a dividirse entre un segmento reducido de empleos bien remunerados y una mayoría de trabajos inestables, mal pagados y con escasas posibilidades de movilidad.
La velocidad del cambio tecnológico intensifica este escenario. Muchas habilidades pierden vigencia en pocos años, haciendo del aprendizaje permanente una condición básica de empleabilidad. Sin embargo, para amplios sectores de la población, aprender de forma continua no es sencillo: faltan recursos, tiempo, acceso y, en muchos casos, confianza en los propios procesos educativos.
Por ello, el debate sobre la IA no puede limitarse a la innovación empresarial. Es un asunto central de política pública. Sin infraestructura tecnológica adecuada, sin apoyos para la formación y sin modelos flexibles de aprendizaje, la exigencia de actualización permanente puede convertirse en una nueva fuente de exclusión social.
México enfrenta una disyuntiva clara. Puede reaccionar tarde y administrar los costos del desempleo, el subempleo y la precarización, o puede anticiparse con un modelo educativo y laboral orientado a competencias. Integrar formación técnica, digital y socioemocional, bajo esquemas continuos y flexibles, no es una opción ideológica, sino una necesidad económica y social.
Si se actúa con visión estratégica, los beneficios son evidentes: mejor inserción en los nuevos mercados de trabajo, reducción de brechas de empleabilidad, impulso a sectores de mayor valor agregado y mayor resiliencia frente a los cambios tecnológicos y ambientales.
La inteligencia artificial no es el problema para el futuro del trabajo en México. El verdadero riesgo es la pasividad. Apostar hoy por la formación continua y por un sistema educativo alineado con el futuro del trabajo es, quizá, la decisión más importante para evitar que la transición tecnológica se traduzca en mayor desigualdad. El tiempo para actuar no es mañana: es ahora.
