No tienen miedo a la IA. Tienen miedo a no ser necesarios
En una ceremonia de graduación uno espera escuchar aplausos, discursos emocionados, alguna broma amable y muchas frases sobre el futuro. Lo que quizá no esperamos es que la inteligencia artificial provoque abucheos entre quienes acaban de terminar sus estudios y están a punto de salir al mercado laboral.
Eso es precisamente lo que recogía hace unos días Business Insider al hablar de distintas graduaciones universitarias en Estados Unidos. En algunos actos, las menciones a la inteligencia artificial fueron recibidas con abucheos. En otros, con aplausos o con risas. El ex CEO de Google Eric Schmidt fue abucheado en la Universidad de Arizona al hablar del papel que la IA tendrá en el futuro. Steve Wozniak, cofundador de Apple, fue celebrado cuando jugó con la idea de que los graduados tenían "inteligencia real". Ed Bastian, CEO de Delta, contó que había pedido ayuda a la IA para preparar su discurso, pero que acabó descartando el resultado porque le faltaba alma y calidez, y aquella anécdota fue recibida con aplausos.
Imaginad la escena: jóvenes con toga, familias emocionadas, discursos solemnes, fotos, abrazos, diplomas, promesas de futuro… y, de pronto, una palabra que rompe el clima de celebración: inteligencia artificial.
Podríamos quedarnos en la superficie y decir que estamos ante una nueva muestra de rechazo a la tecnología. Podríamos hablar de miedo al cambio, de resistencia generacional, de falta de comprensión o de una reacción emocional ante algo inevitable. Sería una explicación cómoda, pero pienso que insuficiente.
Creo que esos jóvenes no estaban abucheando simplemente a una herramienta. No creo que estuvieran diciendo "no queremos IA", como si el debate pudiera reducirse a estar a favor o en contra de una tecnología que ya forma parte de nuestra vida. Me parece que, en el fondo, estaban expresando algo bastante más complejo. La sensación de que el futuro del que tanto se habla se está diseñando sin contar demasiado con quienes tendrán que habitarlo.
Y eso cambia mucho la conversación. La inteligencia artificial no se escucha igual desde todos los lugares. Desde una empresa tecnológica, una consultora o un consejo de administración, puede sonar a productividad, eficiencia, ventaja competitiva o transformación inevitable. Pero para quien acaba de terminar sus estudios y todavía no ha tenido la oportunidad de demostrar lo que vale, ese mismo discurso puede despertar una inquietud muy distinta: ¿y si el futuro llega tan rápido que no me deja ni siquiera empezar?
Imagino que habéis leído o escuchado una frase hasta la saciedad:
"La IA no te quitará el trabajo, pero alguien que sepa usar IA sí lo hará".
Entiendo lo que quiere decir, está claro, y es cierto que tiene parte de verdad. Nos recuerda que tendremos que aprender, adaptarnos, incorporar nuevas herramientas y desarrollar criterio para convivir con ellas. Sin embargo, dicha así, como consigna motivacional, también puede sonar tremendamente cruel. Sobre todo para una generación a la que hemos pedido que se prepare durante años.
Les hemos dicho que estudien, que aprendan idiomas, que desarrollen competencias digitales, que sean flexibles, que tengan iniciativa, que se acostumbren a cambiar, que no esperen estabilidad, que construyan marca personal, que hagan prácticas, que estén en LinkedIn, que se formen de manera continua y que no se queden atrás. Y justo cuando muchas de esas personas llegan a la puerta del mercado laboral, se encuentran con que algunas de las tareas que tradicionalmente servían para abrir esa puerta empiezan a ser automatizadas.
No estamos hablando de una hipótesis futurista. La conversación ya está encima de la mesa. PwC y el World Economic Forum publicaron en 2026 un informe sobre cómo la IA está cambiando las primeras etapas de la carrera profesional. El documento recuerda que los empleos de entrada han sido históricamente un puente entre la educación y el trabajo, un espacio en el que las personas aplicaban lo aprendido en contextos reales, desarrollaban habilidades básicas y empezaban a construir experiencia. También señalaba que los trabajadores y trabajadoras en posiciones iniciales se muestran más curiosos y entusiasmados que preocupados ante la IA, aunque casi una de cada tres personas en esa etapa reconoce sentir ansiedad por su impacto en el empleo.
Y creo que ese matiz es importante. No estamos ante una generación incapaz de adaptarse, ni ante jóvenes que rechazan cualquier avance tecnológico porque sí. La realidad parece bastante más humana: muchos sienten curiosidad por la IA, quieren aprender a utilizarla y entienden que formará parte de su futuro profesional, pero eso no elimina la inquietud de fondo. Una herramienta puede parecer útil y amenazante al mismo tiempo, sobre todo cuando aparece justo en el momento en que intentas abrirte paso en el mercado laboral.
Y quizá por eso las reacciones en aquellas graduaciones fueron tan distintas. No todos escuchan la palabra IA desde el mismo sitio. Para algunas personas puede sonar a oportunidad. Para otras, a advertencia. Para otras, a amenaza. Y para muchas, probablemente, a una mezcla de todo lo anterior.
El problema de fondo no es que la IA pueda ayudarnos a trabajar mejor. Ojalá lo haga. El problema aparece cuando la automatización empieza a ocupar precisamente esos espacios donde una persona aprendía a ser profesional.
Pensemos en tareas sencillas como preparar un primer borrador, resumir un documento, hacer una búsqueda de información, revisar datos, elaborar una presentación, escribir una propuesta inicial, organizar notas de una reunión, responder correos básicos, generar código sencillo, analizar patrones, clasificar información o construir un primer informe. Muchas de estas tareas podían ser repetitivas, administrativas o poco brillantes, pero cumplían una función esencial. Permitían aprender el oficio desde dentro. En ellas se entrenaba la mirada, se incorporaba contexto, se aprendía a distinguir lo importante de lo accesorio y se empezaba a construir criterio profesional.
A veces despreciamos demasiado rápido lo pequeño, como si solo tuviera valor aquello que es estratégico, creativo, sofisticado o de alto impacto. Sin embargo, buena parte del oficio se construye en tareas discretas, en correcciones que al principio incomodan, en informes que obligan a afinar la mirada y en situaciones donde descubres que no basta con tener razón desde el punto de vista técnico. También hay que entender el contexto, el momento y a la persona que tienes delante.
El criterio no aparece de repente. El oficio no se descarga. La experiencia no se simula completamente. Uno puede aprender muchísimo con herramientas digitales, por supuesto, pero hay una parte del aprendizaje profesional que nace de estar en contacto con problemas reales, con clientes reales, con errores reales y con conversaciones reales.
Por eso hay una pregunta que deberíamos tomarnos mucho más en serio: si automatizamos buena parte del trabajo junior, ¿dónde se aprende a ser senior?
Pienso que esta pregunta no es menor, ya que afecta a empresas, universidades, administraciones públicas y, en realidad, a toda la sociedad. Porque no estamos hablando solo de puestos de trabajo. Estamos hablando de cómo se construye una trayectoria profesional, de cómo una generación entra en el mundo laboral, de cómo se transmite conocimiento entre personas con distintos niveles de experiencia y de cómo se aprende a aportar valor en contextos complejos.
Si eliminamos demasiadas tareas de entrada sin diseñar nuevos espacios de aprendizaje, puede que logremos eficiencia a corto plazo, pero también podríamos debilitar los caminos que permiten construir profesionales sólidos a medio y largo plazo. Sería paradójico que, en nombre de la productividad, acabáramos deteriorando una parte fundamental del desarrollo del talento.
No lo digo desde una mirada nostálgica. No creo que haya que conservar tareas solo porque siempre se hayan hecho así. Hay procesos absurdos, trabajos mecánicos y rutinas administrativas que la tecnología puede mejorar o directamente eliminar. ¡Bienvenida sea la automatización cuando libera tiempo, reduce errores, facilita el acceso al conocimiento o permite que las personas dediquen su energía a tareas de mayor valor!
Pero una cosa es liberar a las personas de trabajos sin sentido y otra distinta es eliminar, sin pensarlo demasiado, los espacios donde aprendían a construir sentido profesional.
Ahí está la diferencia. Y esa diferencia exige reflexión, conversación y cambio de perspectiva.
Porque no todo lo técnicamente posible debería hacerse de cualquier manera. La pregunta no puede ser únicamente "¿podemos automatizarlo?". También tendríamos que preguntarnos qué consecuencias tiene automatizarlo, a quién afecta, qué aprendizajes desaparecen, qué alternativas vamos a crear, qué responsabilidad asumen las organizaciones y qué tipo de transición queremos construir.
Me preocupa que estemos avanzando mucho más rápido en la adopción tecnológica que en la deliberación social. Las empresas prueban herramientas, rediseñan procesos, reducen costes, incorporan sistemas automáticos y buscan ventajas competitivas. Las universidades intentan adaptarse como pueden, muchas veces con más dudas que certezas. Los gobiernos empiezan a regular algunos aspectos, pero la velocidad del cambio vuelve difícil anticipar sus efectos reales. Mientras tanto, muchas personas sienten que la conversación va demasiado deprisa y que, cuando quieran participar, las decisiones importantes ya estarán tomadas.
Y aquí conviene decir algo con claridad: la productividad es importante, pero no puede ser el único criterio.
Si una organización solo se pregunta cómo hacer más con menos, antes o después acabará mirando a las personas como costes prescindibles. Y cuando eso ocurre, el lenguaje también cambia. Los jóvenes que necesitan una primera oportunidad empiezan a ser descritos como "perfiles" que no aportan suficiente valor inmediato. El aprendizaje pierde espacio frente a la eficiencia, el acompañamiento se diluye en la lógica de la optimización y las trayectorias profesionales acaban tratándose como una simple cuestión de recursos.
Ese desplazamiento del lenguaje no es inocente. La forma en que nombramos las cosas condiciona la forma en que las tratamos.
Una persona que empieza no puede ser evaluada únicamente con los mismos criterios que una herramienta automática. Una persona que empieza necesita tiempo, contexto, feedback y oportunidades. Naturalmente, también necesita responsabilidad, compromiso y capacidad de aprendizaje. Pero si exigimos a alguien que aporte valor experto desde el primer día, quizá no estamos describiendo una necesidad realista, sino confesando que hemos perdido la paciencia necesaria para formar.
Y una sociedad que pierde la paciencia para formar corre el riesgo de romper su propio futuro.
El debate sobre la IA y el empleo juvenil no puede resolverse diciendo simplemente que los jóvenes deben aprender a usar estas herramientas. Claro que deben hacerlo. Todos tendremos que hacerlo en mayor o menor medida. Pero responder a una inquietud estructural con una recomendación individual es quedarse corto. Es como decirle a alguien que aprenda a nadar sin preguntarnos por qué el agua sube tan rápido, quién controla la corriente y dónde están los puentes por los que mejor pasar.
No todo depende de la actitud individual. También influye la forma en que las empresas diseñen sus procesos de automatización, si conservan espacios reales de aprendizaje, si crean programas de mentoría y si entienden que formar talento es una inversión, no una molestia. La universidad tendrá que preparar para convivir con la IA sin reducir la educación a un entrenamiento técnico. Las políticas públicas, por su parte, deberán anticiparse al impacto de una transición mal gestionada. Y, como sociedad, tendremos que decidir cómo repartimos los beneficios de una productividad que, en muchos casos, será generada con menos intervención humana directa.
Esto nos lleva a otro debate incómodo, pero inevitable.
Si avanzamos hacia una sociedad en la que cada vez más tareas puedan ser realizadas por algoritmos, robots y sistemas automáticos, tendremos que hablar de cómo se distribuye el valor que esa automatización genera. Tendremos que hablar de fiscalidad, de protección social, de formación permanente, de reducción o reorganización del tiempo de trabajo, de ingreso mínimo vital, de renta básica o de otros mecanismos que permitan sostener la dignidad de las personas si el empleo deja de cumplir la misma función integradora que ha tenido durante décadas.
No estoy diciendo que exista una respuesta sencilla. No la hay. Tampoco creo que podamos resolver en un artículo debates económicos, políticos y sociales de enorme complejidad. Pero sí creo que tenemos la responsabilidad de abrirlos sin caricaturas.
No se trata únicamente de pensar qué hacemos con quienes pierdan su empleo. Si el trabajo humano empieza a ocupar un lugar distinto en muchas áreas, tendremos que atrevernos a conversar sobre la sociedad que queremos construir a partir de ahí.
Durante mucho tiempo, el trabajo ha sido mucho más que una fuente de ingresos. Nos ha dado identidad, relaciones, reconocimiento, estructura, pertenencia, autoestima y sensación de contribución. Cuando alguien decía "soy profesora", "soy diseñador", "soy programadora", "soy abogado", "soy periodista" o "soy consultor", no estaba describiendo únicamente una actividad económica. También estaba contando algo sobre su lugar en el mundo.
Por eso me parece tan importante no reducir este debate a una cuestión de empleabilidad. Lo que está en juego no es solo si habrá más o menos puestos de trabajo, sino cómo se verá afectada la forma en que las personas construyen sentido, valor y reconocimiento en una sociedad cada vez más automatizada.
Cuando un joven teme que la IA pueda hacer buena parte de lo que él esperaba hacer al empezar, no solo teme quedarse sin salario. También puede temer quedarse sin la posibilidad de demostrar quién es, de equivocarse, de mejorar, de ser visto, de aportar y de construir una historia profesional propia.
No tienen miedo únicamente a una herramienta. Tienen miedo a no ser necesarios. Y ese miedo merece respeto.
No deberíamos ridiculizarlo como si fuera una pataleta generacional. Tampoco deberíamos explotarlo con discursos catastrofistas. Lo que deberíamos hacer es escucharlo con madurez, porque en él se concentran muchas de las preguntas que marcarán los próximos años.
Quizá esos abucheos en las graduaciones no fueron la reacción más elegante. Puede que no fueran la forma más constructiva de expresar una preocupación. Pero los síntomas no siempre aparecen de manera ordenada. A veces se manifiestan como ruido, como incomodidad, como gesto brusco, como rechazo. Y cuando eso ocurre, la peor respuesta es taparse los oídos y seguir hablando como si nada.
Sería mucho más interesante preguntarnos qué nos están diciendo. Tal vez esos abucheos señalan que el relato optimista de la IA necesita más honestidad. No basta con hablar de oportunidades si evitamos hablar de las pérdidas. Tampoco tiene mucho sentido celebrar la eficiencia sin mirar sus costes humanos. Y quizá deberíamos tener más cuidado antes de exigir adaptación permanente a quienes todavía no han tenido una oportunidad mínima para construir estabilidad.
También puede que nos estén recordando algo que a veces olvidamos: el futuro no se impone, se conversa. Y si no se conversa, se rompe.
Esa falta de conversación tiene consecuencias muy concretas. El alumnado puede sentir que estudia para un mundo que cambia más rápido que sus propios planes de vida. Muchas empresas presentan la automatización como modernización, pero no siempre explican qué pasará con quienes quedan desplazados. En las familias, madres y padres empiezan a no saber qué aconsejar a sus hijos porque las reglas del juego parecen moverse cada año. Y las instituciones, demasiadas veces, llegan tarde a debates que ya están afectando a la vida cotidiana.
No necesitamos frenar el progreso, sino humanizar la transición.
Humanizar la transición no consiste en frenar la IA, sino en decidir mejor cómo la incorporamos. Supone reconocer su potencial sin entregarnos por completo al entusiasmo tecnológico ni a la rentabilidad inmediata. También implica cuidar los espacios donde las personas aprenden, especialmente quienes empiezan, y diseñar organizaciones en las que estas herramientas amplíen capacidades sin convertir a nadie en una pieza intercambiable. La educación tendrá que actualizarse sin reducirse a un entrenamiento instrumental, y la regulación deberá encontrar un equilibrio difícil donde no ahogue la innovación y a la par tampoco permitir que todo avance según los intereses de quienes tienen más poder.
Y junto a todo eso aparece una cuestión menos visible, pero decisiva bajo mi punto de vista: el sentido.
Porque si una parte importante de nuestro propósito, de nuestra autoestima o de nuestro autoconcepto ha estado vinculada al trabajo, tendremos que pensar qué ocurre cuando ese vínculo se debilita. Quizá esta sea una de las preguntas más profundas que nos trae la inteligencia artificial. No solo qué haremos cuando las máquinas hagan más cosas, sino quiénes seremos cuando dejemos de reconocernos en algunas de las cosas que hacíamos.
Esta cuestión abre otra mirada, más íntima y más ontológica, que merece un espacio propio. Porque detrás del debate social sobre empleo, productividad y automatización hay una pregunta silenciosa que puede atravesar a muchas personas, no solo a los jóvenes: ¿quién soy si ya no hago falta?
En este artículo he querido mirar el problema desde fuera, desde la sociedad, el mercado laboral, la educación, la empresa y la responsabilidad colectiva. Pero hay otra lectura posible, una que mira hacia dentro y se pregunta qué conversaciones internas se activan cuando sentimos que nuestro valor está en duda. Esa reflexión la desarrollaré en Bitácora Ontológica, porque creo que IA y ontología están mucho más relacionadas de lo que parece.
Al final, la inteligencia artificial no solo está cambiando la manera en que trabajamos. También está tocando nuestras expectativas, nuestros miedos, nuestra identidad y nuestra forma de imaginar el futuro.
Por eso deberíamos escuchar mejor a quienes abuchean, a quienes aplauden, a quienes dudan, a quienes sienten curiosidad y a quienes tienen miedo. No para darles siempre la razón, sino para comprender qué parte de la realidad están viendo desde un lugar que quizá quienes ya tenemos una trayectoria profesional más consolidada no estamos mirando con suficiente claridad.
Puede que la gran pregunta de esta época no sea si la IA nos sustituirá o no. Quizá la pregunta más importante sea cómo vamos a construir un mundo donde la tecnología pueda avanzar sin que tantas personas sientan que su lugar desaparece antes incluso de haber podido ocuparlo.
Porque si el progreso necesita dejar fuera a quienes están empezando, tal vez no estamos hablando de progreso. Tal vez estamos hablando de otra cosa.
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