La educación y el empleo ante la IA atraviesan una transformación que obliga a revisar qué significa preparar a una persona para el mundo laboral. Incorporar inteligencia artificial no consiste únicamente en aprender a utilizar nuevas herramientas: exige fortalecer el pensamiento crítico, acompañar nuevas trayectorias de aprendizaje y atender las desigualdades que condicionan quién puede acceder a las oportunidades creadas por el cambio tecnológico.
¿Qué significa preparar a una persona para un mercado laboral que está cambiando?
La expansión de la inteligencia artificial vuelve urgente esta pregunta. Sin embargo, responderla requiere mirar más allá de las herramientas. También exige examinar cómo aprendemos, dónde adquirimos experiencia, qué capacidades necesitamos conservar y qué condiciones permiten participar en las transformaciones tecnológicas.
En su investigación Tendencias educativas y del empleo, publicada en agosto de 2026, el Instituto Mexicano para la Competitividad (IMCO) identifica seis tendencias que están modificando la relación entre formación y mercado laboral: habilidades humanas ante la IA, aprendizaje flexible, políticas con enfoque territorial, transformación de los puestos de entrada, contratación basada en habilidades y aprendizaje a lo largo de la vida. IMCO
El diagnóstico es relevante porque muestra que el futuro del trabajo no depende únicamente del dominio tecnológico. El IMCO señala que las instituciones educativas deberán combinar capacidades digitales con pensamiento crítico, creatividad, razonamiento, comunicación y criterios éticos. IMCO
Desde ETHIALAB, consideramos que esta discusión debe comenzar por los propósitos formativos.
¿Qué necesita comprender una persona?
¿Qué decisiones debe poder tomar?
¿Qué actividades puede apoyar con inteligencia artificial y cuáles necesita realizar por sí misma para desarrollar sus capacidades?
Estas preguntas permiten orientar la innovación hacia el aprendizaje y no solamente hacia la eficiencia.
Educación y empleo ante la IA: saber utilizarla implica comprender y decidir
La facilidad para generar textos, analizar información, elaborar propuestas o sintetizar documentos puede llevarnos a confundir un producto bien presentado con un aprendizaje logrado.
Obtener una respuesta no significa necesariamente comprender sus argumentos, identificar errores o reconocer sus límites.
Esta diferencia resulta decisiva tanto en la universidad como en el trabajo.
Quien utiliza IA para elaborar un informe necesita ser capaz de verificar los datos, identificar omisiones, contrastar fuentes y explicar por qué determinadas conclusiones son pertinentes.
Sin esas capacidades, la inteligencia artificial puede acelerar la producción de resultados, pero también facilitar que se acepten contenidos incorrectos, sesgados o poco pertinentes.
Por ello, como hemos analizado en ETHIALAB al abordar la relación entre pensamiento crítico e inteligencia artificial, el problema no aparece cuando la IA ayuda a pensar, sino cuando sustituye el proceso mediante el cual aprendemos a pensar. ethialab
La incorporación educativa de la IA exige, por tanto, revisar también las actividades y los sistemas de evaluación.
Solicitar únicamente un producto final ofrece poca información sobre el aprendizaje real. En cambio, pedir que los estudiantes contrasten fuentes, justifiquen decisiones, documenten correcciones o expliquen por qué aceptaron o rechazaron una respuesta de IA permite observar cómo se construye su criterio.
Esta práctica también ayuda a identificar sesgos algorítmicos.
Un contenido aparentemente correcto puede reproducir estereotipos de género, invisibilizar determinadas experiencias o presentar como universales perspectivas que pertenecen a contextos particulares.
Aprender a reconocer estas limitaciones también forma parte de una preparación profesional responsable.
Las capacidades humanas frente a la inteligencia artificial necesitan ejercitarse
Pensamiento crítico, creatividad, comunicación, adaptabilidad y responsabilidad ética aparecen cada vez con mayor frecuencia entre las capacidades necesarias para el futuro del trabajo.
Pero mencionarlas en el perfil de egreso de una universidad no garantiza que los estudiantes las desarrollen.
El pensamiento crítico necesita oportunidades para cuestionar explicaciones, comparar perspectivas y sostener posiciones mediante evidencia.
La creatividad necesita explorar alternativas, equivocarse, ensayar y revisar.
La comunicación requiere aprender a traducir conocimientos complejos en argumentos comprensibles.
Y la responsabilidad ética exige reconocer quién puede resultar afectado por una decisión y deliberar sobre cómo prevenir posibles daños.
El informe del IMCO plantea precisamente que las capacidades técnicas vinculadas con programación o inteligencia artificial se construyen sobre bases previas como la comprensión lectora, el razonamiento, el pensamiento crítico y la colaboración. IMCO
La IA puede contribuir al desarrollo de estas capacidades si sus resultados se convierten en materiales para pensar, en lugar de productos terminados que simplemente se aceptan.
Comparar respuestas, identificar argumentos débiles, buscar perspectivas ausentes o corregir representaciones estigmatizantes puede transformar una herramienta generativa en un recurso pedagógico.
Por eso hemos insistido también en que integrar la IA en el aula requiere primero una decisión pedagógica: introducir tecnología sin preguntarse qué capacidad pretende desarrollar puede producir eficiencia sin aprendizaje. ethialab
Formación flexible, microcredenciales e inteligencia artificial
Otra transformación de la educación y el empleo ante la IA tiene que ver con la aparición de trayectorias de aprendizaje cada vez más flexibles.
Cursos en línea, microcredenciales, certificaciones y programas de formación breve permiten actualizar capacidades con mayor rapidez.
En México, el IMCO señala que Coursera registra alrededor de 7.3 millones de personas inscritas, mientras que las inscripciones en cursos de inteligencia artificial generativa aumentaron 356% durante 2025. IMCO
Este crecimiento muestra una demanda evidente de actualización.
Pero la flexibilidad también plantea riesgos.
El propio IMCO advierte que una oferta centrada únicamente en cursos breves puede fragmentar el aprendizaje, dificultar la evaluación de su calidad y aumentar las brechas de acceso para quienes carecen de conectividad o dispositivos adecuados. IMCO
Desde ETHIALAB, consideramos que la flexibilidad necesita articulación.
Una certificación breve puede resolver una necesidad profesional concreta, pero adquiere mayor valor cuando se conecta con conocimientos previos, problemas reales y oportunidades de aplicación.
Para las universidades, esto implica diseñar trayectorias coherentes en las que cursos, certificaciones y microcredenciales complementen la formación, en lugar de reducirla a una sucesión de herramientas de moda.
También exige distinguir entre saber utilizar una plataforma y comprender un campo profesional.
Las herramientas cambiarán.
Los conocimientos disciplinares son los que permiten reconocer si una respuesta tiene sentido, si un diagnóstico está bien construido o si una decisión puede justificarse.
El territorio también determina las oportunidades ante la IA
La transformación tecnológica no ocurre de la misma manera en todos los lugares.
El IMCO encontró que el número de entidades mexicanas con especialización en ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM) pasó de cinco en 2017 a siete en 2025.
Coahuila y Querétaro conservaron esta especialización, mientras que Guanajuato, Hidalgo, San Luis Potosí, Sonora y Tlaxcala se incorporaron al grupo. Campeche, Tabasco y Veracruz dejaron de alcanzar el umbral establecido. IMCO
Es importante interpretar correctamente este indicador: se refiere a la proporción de egresados de carreras STEM respecto del total de egresados de educación superior del estado. No constituye una medición general de la calidad educativa.
Estos datos recuerdan que una misma estrategia de formación en inteligencia artificial puede producir resultados muy distintos dependiendo de la infraestructura tecnológica, la formación docente, el acceso a internet, las oportunidades laborales y las condiciones económicas de cada región.
Por ello, diseñar políticas educativas frente a la IA también requiere entender el territorio.
La vinculación entre universidad y entorno debe considerar las necesidades productivas, pero también las necesidades sociales, culturales y ambientales de cada comunidad.
Las universidades pueden responder a las actividades económicas existentes y, al mismo tiempo, contribuir a transformarlas mediante conocimientos orientados al bienestar, la inclusión y la sostenibilidad.
La inteligencia artificial puede transformar el primer empleo
Uno de los cambios más delicados en la relación entre inteligencia artificial y empleo ocurre precisamente al comienzo de la trayectoria profesional.
Muchas de las tareas tradicionalmente asignadas a perfiles de entrada —captura de información, elaboración de reportes, programación básica o determinadas actividades administrativas— pueden automatizarse parcialmente. IMCO
En México, los puestos de entrada pasaron de crecer alrededor de 9% anual en 2021 a registrar variaciones próximas a cero entre 2023 y 2025, antes de repuntar aproximadamente 3% durante el primer trimestre de 2026. IMCO
Pero este dato necesita una lectura cuidadosa.
El IMCO señala expresamente que la desaceleración no puede atribuirse directamente a la inteligencia artificial. También intervienen factores macroeconómicos, cambios sectoriales y modificaciones en la demanda laboral. IMCO
Crecer menos tampoco significa necesariamente que estén desapareciendo todos los empleos iniciales.
Sin embargo, el fenómeno plantea una pregunta educativa importante:
¿Dónde adquirirán experiencia quienes comienzan su trayectoria profesional si algunas de las tareas mediante las cuales tradicionalmente aprendían empiezan a automatizarse?
Los puestos de entrada no sirven únicamente para producir.
También son espacios donde se aprende a interpretar procedimientos, identificar errores, colaborar, comprender culturas organizacionales y asumir responsabilidades progresivas.
Si determinadas tareas desaparecen o se automatizan, las organizaciones tendrán que crear nuevas formas de aprendizaje profesional.
Universidades y empleadores pueden responder mediante prácticas acompañadas, proyectos profesionales, sistemas de mentoría y responsabilidades progresivas.
Exigir experiencia necesita ir acompañado de oportunidades reales para adquirirla.
Más estudiantes en una carrera no significa automáticamente más empleo
Otro ejemplo importante sobre la necesidad de interpretar correctamente los datos aparece en las tendencias de matrícula.
Entre 2017 y 2025, el nuevo ingreso aumentó 167% en diseño industrial, 129% en diseño curricular y 95% en gastronomía, mientras que el crecimiento promedio del nuevo ingreso en los programas analizados fue de alrededor de 16%. IMCO
Estas cifras muestran cambios importantes en las preferencias educativas.
Pero no representan tasas de empleabilidad.
Tampoco indican automáticamente cuáles carreras ofrecen mejores oportunidades profesionales.
Además, un aumento porcentual muy elevado puede partir de una población inicial relativamente pequeña.
Para orientar decisiones educativas y laborales es necesario relacionar estas cifras con el tamaño real de los programas, las tendencias del mercado, las condiciones de inserción profesional, los salarios, las necesidades regionales y las transformaciones productivas.
Este ejemplo muestra por qué interpretar datos es una capacidad esencial en la era de la inteligencia artificial.
Una cifra puede ser completamente correcta y conducir, aun así, a una conclusión equivocada cuando no comprendemos qué está midiendo.
Contratación por habilidades: el título cambia, pero no desaparece
La expansión de la contratación basada en habilidades o skills-based hiring constituye otra de las tendencias identificadas por el IMCO.
Este enfoque busca evaluar a las personas a partir de las capacidades que pueden demostrar y no solamente mediante títulos académicos, años de experiencia o puestos anteriores.
Sin embargo, en México todavía está lejos de ser universal.
Aproximadamente uno de cada cinco empleadores planea priorizar las capacidades sobre la trayectoria o la educación formal, mientras que el título universitario continúa asociado con mejores oportunidades laborales e ingresos. IMCO
Esto obliga a evitar dos extremos.
El primero es pensar que el título dejará de tener cualquier valor.
El segundo es asumir que una credencial académica será suficiente por sí misma durante toda una trayectoria profesional.
El escenario que comienza a configurarse combina formación universitaria, capacidad demostrable y actualización permanente.
Formación continua: actualizarse también depende de las oportunidades
La transformación del trabajo está convirtiendo el aprendizaje continuo en una condición cada vez más importante de la trayectoria profesional.
El IMCO estima, a partir de datos del Foro Económico Mundial, que 54 de cada 100 trabajadores en México necesitarán actualizar sus habilidades o capacitarse para desempeñar una función distinta hacia 2030. IMCO
Pero aprender durante toda la vida requiere condiciones materiales.
Hace falta tiempo.
Conectividad.
Dispositivos.
Recursos económicos.
Acompañamiento.
Y, en muchos casos, condiciones laborales y familiares que permitan dedicar tiempo a la formación.
Cuando estas condiciones se omiten, el discurso de la actualización permanente puede trasladar toda la responsabilidad a las personas.
Quienes disponen de mejores empleos, infraestructura y apoyos pueden seguir acumulando nuevas capacidades, mientras quienes se encuentran en situaciones más precarias enfrentan barreras cada vez mayores.
El propio IMCO advierte que el aprendizaje continuo podría ampliar las brechas entre trabajadores formales e informales si las oportunidades de capacitación permanecen concentradas en empresas grandes y sectores con mayores recursos. IMCO
Por eso, hablar de educación y empleo ante la IA también significa hablar de desigualdad.
La transformación tecnológica no será inclusiva simplemente porque las herramientas estén disponibles.
¿Cómo deberían responder las universidades ante la IA y el futuro del trabajo?
La respuesta no debería consistir simplemente en incorporar más software, abrir cursos aislados sobre inteligencia artificial o sustituir contenidos cada vez que aparece una nueva herramienta.
Las instituciones educativas necesitan preguntarse qué capacidades desean formar y qué lugar debe ocupar la tecnología dentro de ese proceso.
Una estrategia institucional puede comenzar por cinco preguntas:
- ¿Qué capacidades necesitan conservar y desarrollar los estudiantes?
- ¿Qué actividades puede apoyar la IA sin sustituir el aprendizaje?
- ¿Qué tareas necesitan seguir siendo realizadas predominantemente por personas?
- ¿Cómo se verificará que el estudiante comprende y no solamente produce?
- ¿Qué condiciones de acceso deben garantizarse para evitar nuevas desigualdades?
Estas preguntas forman parte de una discusión más amplia sobre la necesidad de contar con una política institucional de uso de IA en las universidades, en la que innovación, formación, gobernanza y responsabilidad se piensen de manera conjunta. ethialab
Desde ETHIALAB hemos planteado asimismo que una integración responsable necesita evaluar no sólo las capacidades técnicas de una herramienta, sino su pertinencia pedagógica, sus implicaciones éticas y su impacto sobre la agencia humana. Esta perspectiva también está presente en nuestro modelo ético-pedagógico para integrar IA generativa en la docencia. ethialab
Educación y empleo ante la IA: formar para participar y transformar
Preparar a las personas para el futuro del trabajo no significa únicamente enseñarles a adaptarse a lo que venga.
También significa proporcionarles capacidades para comprender los cambios, evaluar sus consecuencias y participar en las decisiones que los producen.
La inteligencia artificial puede ampliar capacidades, facilitar aprendizajes y abrir nuevas oportunidades profesionales.
Pero estos beneficios no aparecen automáticamente.
Dependen del diseño educativo, de la calidad del acompañamiento, de las oportunidades para adquirir experiencia, de la capacidad para interpretar críticamente la información y de las condiciones materiales desde las cuales cada persona participa en la transformación tecnológica.
Desde ETHIALAB, proponemos orientar la incorporación de inteligencia artificial desde tres preguntas fundamentales: qué queremos que las personas aprendan, qué conviene delegar a la tecnología y qué capacidades necesitamos seguir ejerciendo como seres humanos.
Porque preparar para el trabajo no consiste únicamente en enseñar a utilizar las herramientas que demanda el mercado.
Preparar para el trabajo significa desarrollar capacidades para participar en él, cuestionar sus condiciones y contribuir a transformarlas. La IA puede apoyar ese propósito cuando fortalece el criterio, la autonomía y la responsabilidad hacia otras personas.
Fuente principal: Instituto Mexicano para la Competitividad (IMCO), Tendencias educativas y del empleo, 10 de agosto de 2026.
