{"id":153468,"date":"2026-05-20T18:49:25","date_gmt":"2026-05-20T16:49:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.orgdch.org\/?p=153468"},"modified":"2026-06-01T12:17:13","modified_gmt":"2026-06-01T10:17:13","slug":"impacto-de-la-ia-en-el-mundo-laboral-el-primer-escalon","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.orgdch.org\/ltm\/impacto-de-la-ia-en-el-mundo-laboral-el-primer-escalon\/","title":{"rendered":"Impacto de la IA en el mundo laboral: el primer escal\u00f3n, \u00bfque ya no est\u00e1?"},"content":{"rendered":"

Impacto de la IA en el mundo laboral: el primer escal\u00f3n, \u00bfque ya no est\u00e1?<\/span><\/span>\u00a0<\/span><\/strong><\/h1>\n

\"Impacto<\/a><\/p>\n

La IA y la cadena de aprendizaje profesional en la Industria latinoamericana<\/span><\/i><\/b>\u00a0<\/span><\/p>\n

(Por\u202f<\/span>Daniel\u00a0Urman<\/span><\/b>, director de\u202f<\/span>NUMAN<\/span><\/b>)\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Una cifra del\u202f<\/span>Stanford AI\u00a0Index\u00a02026<\/span>\u202fcircul\u00f3 con fuerza estos d\u00edas: los desarrolladores de software de entre 22 y 25 a\u00f1os en Estados Unidos perdieron cerca del 20% de sus empleos desde 2024, mientras los mayores de 30 sostienen su lugar.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

La lectura que se impone es directa: la inteligencia artificial empez\u00f3 a desplazar el primer escal\u00f3n de la carrera profesional. Ese trabajo \u201chormiga\u201d donde uno se equivoca, aprende y, con los a\u00f1os, se vuelve experto. Si los j\u00f3venes ya no tienen d\u00f3nde formarse, \u00bfde d\u00f3nde van a salir los expertos de la pr\u00f3xima d\u00e9cada?<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Es una tesis poderosa y probablemente est\u00e9 tocando algo cierto. Pero conviene mirarla con un poco m\u00e1s de calma antes de aceptarla sin matices.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Lo que el dato cuenta y lo que no: l<\/span>a ca\u00edda del 20% es un dato concentrado en Estados Unidos y en una ocupaci\u00f3n espec\u00edfica: software, justamente el campo donde la IA fue entrenada con m\u00e1s intensidad. Trasladarlo sin matices a otras geograf\u00edas y a otras industrias es un salto que la evidencia no termina de respaldar.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

En Latinoam\u00e9rica, un\u202f<\/span>estudio del Banco Mundial publicado en 2025<\/span>\u202festim\u00f3 que entre el 2% y el 5% de los empleos est\u00e1n expuestos al riesgo de automatizaci\u00f3n por IA generativa, y otro tramo m\u00e1s amplio, entre 13% y 22%, queda en una zona de transformaci\u00f3n posible. Los m\u00e1s expuestos son trabajadores j\u00f3venes, urbanos y con mayor educaci\u00f3n.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Las realidades regionales difieren. En M\u00e9xico, el estudio\u202f<\/span>Impact\u00a0of\u00a0AI 2025, elaborado por\u00a0Get\u00a0on\u00a0Board\u00a0y AWS<\/span>, muestra que las vacantes en startups con capacidades de IA pasaron del 5,6% en 2023 al 13,9% en 2025, con Colombia liderando la aceleraci\u00f3n porcentual. En Argentina,\u00a0seg\u00fan un\u202f<\/span>relevamiento de IDEA publicado en 2025<\/span>, el 88% de los profesionales en empresas usa IA en su d\u00eda a d\u00eda, pero solo el 35% accedi\u00f3 a capacitaci\u00f3n corporativa formal. La adopci\u00f3n individual va por delante de la organizacional.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Dos lecturas alternativas<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h4>\n

La primera: la cadena de aprendizaje no se romper\u00eda, se transformar\u00eda<\/span><\/b>. El supuesto detr\u00e1s de la tesis original es que aprender el oficio requiere pasar por el trabajo mec\u00e1nico. Hist\u00f3ricamente fue as\u00ed, pero no es una ley natural. La medicina form\u00f3 cirujanos durante siglos sin simuladores; hoy los residentes practican primero en simuladores de alta fidelidad y los resultados cl\u00ednicos mejoraron. La aviaci\u00f3n entrena pilotos con horas de simulador en lugar de vuelos reales \u201cbaratos\u201d. En ambos casos no se rompi\u00f3 la cadena: se redise\u00f1\u00f3. El ingeniero junior que antes pasaba seis meses con planillas Excel hoy podr\u00eda dedicar esos meses a entender por qu\u00e9 se calculan, qu\u00e9 pasa cuando fallan, y a auditar cr\u00edticamente lo que produce la IA.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

La segunda, en l\u00ednea con la anterior: si el problema fuera estrictamente generacional, los seniors deber\u00edan estar a salvo, pero no lo est\u00e1n<\/span><\/b>. La trayectoria que hoy los protege se construy\u00f3 en un paradigma pre-IA. Si la pr\u00f3xima ola consolida la productividad en los niveles intermedios, los seniors actuales podr\u00edan ser los desplazados de 2028, salvo que se reconviertan. El problema, entonces, no es tanto generacional como de velocidad de adaptaci\u00f3n, y eso obliga a pensar la soluci\u00f3n como una sola, no como dos agendas separadas para j\u00f3venes y mayores.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Consecuencias adversas y oportunidades posibles<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h4>\n

Si dejamos correr el escenario actual, las consecuencias adversas se intuyen: una generaci\u00f3n con acceso restringido al primer empleo, vac\u00edo de expertos en la pr\u00f3xima d\u00e9cada, y empresas que dejan de contratar juniors porque no saben c\u00f3mo evaluarlos en un mundo post-IA. En Latinoam\u00e9rica industrial, donde la informalidad es alta y las\u00a0redes de transici\u00f3n son fr\u00e1giles, los desplazados no encuentran f\u00e1cil c\u00f3mo volver.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Pero hay otro escenario, igualmente plausible. Un junior con IA que llega en tres a\u00f1os a un nivel que antes tomaba siete. Un costo marginal de formar m\u00e1s bajo, porque la IA funciona como tutor disponible todo el d\u00eda. Un ingeniero industrial en cualquier ciudad de la regi\u00f3n compitiendo por trabajo regional o global con las mismas herramientas que uno en Boston. Una calidad de operaci\u00f3n que mejora porque combina apalancamiento tecnol\u00f3gico con criterio humano experto.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

La diferencia entre un escenario y otro no la decide la tecnolog\u00eda. La decide la coordinaci\u00f3n entre quienes forman talento y quienes lo emplean.<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/p>\n

Qu\u00e9 pueden hacer empresas y academia, juntas<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h4>\n

Hay tres frentes donde el mundo empresarial y el acad\u00e9mico necesitan encontrarse, especialmente en industrias como manufactura, energ\u00eda,\u00a0supply\u00a0chain, miner\u00eda y agroindustria.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Redise\u00f1ar el rol del ingeniero industrial junior<\/span><\/b>. Si la descripci\u00f3n de puesto sigue listando tareas que la IA hace mejor, le estamos pidiendo a un humano que compita en un terreno donde no puede ganar. El redise\u00f1o implica trasladar al junior hacia donde la IA todav\u00eda no llega: validaci\u00f3n cr\u00edtica de outputs, recorrida de planta, conversaci\u00f3n con operarios, an\u00e1lisis de causa ra\u00edz.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Reformular la\u00a0curricula\u00a0de ingenier\u00eda con la IA como herramienta transversal<\/span><\/b>. La\u202f<\/span>OIT, en su trabajo sobre IA y empleo<\/span>, se\u00f1ala a Chile como el caso latinoamericano m\u00e1s avanzado, con un Plan Nacional 2021-2030 que prioriza educaci\u00f3n STEM y articulaci\u00f3n entre universidad, industria y Estado. Cada c\u00e1tedra\u00a0core\u00a0de ingenier\u00eda \u2014procesos, materiales, mantenimiento, calidad\u2014 necesitar\u00eda incluir un m\u00f3dulo de \u201ctrabajo con IA\u201d como herramienta integrada al ejercicio profesional.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Crear un est\u00e1ndar regional de competencia industrial post-IA<\/span><\/b>. Una de las trabas concretas hoy es que las empresas no saben evaluar qu\u00e9\u00a0sabe hacer un junior post-IA. No existe un est\u00e1ndar reconocido, equivalente a Lean,\u00a0Six\u00a0Sigma o PMP. Construirlo requiere a las c\u00e1maras industriales, las universidades t\u00e9cnicas y las grandes empresas industriales actuando juntas. Es un trabajo de coordinaci\u00f3n regional donde Latinoam\u00e9rica podr\u00eda avanzar m\u00e1s r\u00e1pido que muchos pa\u00edses desarrollados, justamente por la escala y la urgencia compartida.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

La pregunta que vale hacerse<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/h4>\n

Eduardo Levy\u00a0Yeyati, en una\u202f<\/span>conversaci\u00f3n reciente con el BID\u00a0Lab\u00a0desde Brookings y la Universidad Torcuato Di Tella<\/span>, sintetiz\u00f3 bien el momento: el principal desaf\u00edo no es solo cu\u00e1ntos empleos est\u00e1n en riesgo, sino la velocidad del desplazamiento. La regi\u00f3n no parte de cero. Tiene sistemas educativos, experiencia en pol\u00edticas activas y una poblaci\u00f3n joven que sigue siendo su mayor activo. Lo que escasea no son las herramientas: es la velocidad para coordinar.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Los j\u00f3venes ingenieros, t\u00e9cnicos y operadores no van a competir contra la IA: van a trabajar con ella, lo quieran o no. La pregunta es si vamos a construir, entre empresas y academia, las pasarelas que les permitan ingresar al oficio en estas nuevas condiciones.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Quiz\u00e1s el primer escal\u00f3n no se perdi\u00f3. Quiz\u00e1s solo se desplaz\u00f3. Y lo que falta es que alguien decida construir el nuevo.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

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