La conversación alrededor de la inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Ya no se trata solamente de preguntarse qué herramientas utilizar o cuántas tareas pueden automatizarse. Para empresas, universidades, colegios y profesionales, la cuestión fundamental es mucho más profunda:
¿Qué conocimientos, capacidades y modelos educativos necesitamos cuando una parte creciente del trabajo puede ser realizada o asistida por inteligencia artificial?
Durante la 13.ª Cumbre Líderes por la Educación, realizada en Colombia en septiembre de 2026, Sebastián Riomalo, socio y líder de la Práctica de Educación de McKinsey en Hispanoamérica, presentó una serie de datos que permiten dimensionar esta transformación.
Uno de los más relevantes es que, según el análisis presentado para Colombia, aproximadamente el 55 % de las horas de trabajo tiene potencial de automatización mediante inteligencia artificial.
El dato puede parecer disruptivo, pero requiere una interpretación cuidadosa. No significa que el 55 % de los empleos desaparecerán.
Significa que una proporción considerable de las actividades que actualmente componen esos empleos podría ser automatizada o transformada. Y esta diferencia es fundamental.
La IA automatizará actividades antes que profesiones completas
Durante décadas, la automatización estuvo principalmente asociada con procesos industriales, manufactura y actividades repetitivas. La inteligencia artificial generativa amplía considerablemente ese alcance.
Hoy es posible automatizar parcialmente actividades relacionadas con:
- elaboración de documentos,
- generación de reportes,
- análisis de información,
- programación,
- búsqueda de conocimiento,
- preparación de presentaciones,
- atención de solicitudes,
- procesamiento administrativo,
- investigación preliminar.
Por ello, el impacto de la IA puede alcanzar también ocupaciones profesionales que tradicionalmente se consideraban relativamente protegidas de la automatización.
Pero esto no necesariamente elimina el rol humano. En muchos casos lo reconfigura.
Cuando una herramienta puede producir rápidamente un borrador, analizar grandes cantidades de información o ejecutar tareas técnicas, el valor del profesional se desplaza progresivamente hacia otras capacidades: interpretar, cuestionar, decidir, relacionar, negociar, supervisar y crear.
El 86 % de las competencias estará relacionado de alguna manera con la IA
Otro dato presentado durante la intervención de McKinsey resulta especialmente relevante para universidades y organizaciones.
Según lo expuesto en la Cumbre, el 86 % de las competencias tendrá algún tipo de relación con la inteligencia artificial: aproximadamente un 20 % estaría conectado directamente con esta tecnología y otro 66 % estaría habilitado por ella.
Esto introduce un cambio importante en la discusión sobre capacitación. La pregunta ya no debería ser únicamente:
¿Quién necesita aprender inteligencia artificial?
En muchos sectores, probablemente la respuesta será: prácticamente todos, aunque en niveles diferentes.
Un desarrollador necesitará comprender cómo utilizar modelos para acelerar determinadas tareas técnicas.
Un gerente necesitará aprender a evaluar resultados producidos por IA.
Un comercial podrá utilizarla para investigación, seguimiento y preparación de propuestas.
Un profesional de recursos humanos podrá emplearla para analizar información y estructurar procesos.
Y un docente deberá comprender cómo incorporarla sin eliminar precisamente aquello que intenta desarrollar: la capacidad de aprender.
Las habilidades humanas ganan valor
Existe una paradoja interesante. Cuanto mayores son las capacidades técnicas de la inteligencia artificial, mayor puede ser el valor relativo de determinadas habilidades humanas.
Durante la presentación se destacó que competencias técnicas y repetibles pueden presentar mayor potencial de automatización, mientras que capacidades relacionadas con la influencia, interacción y conexión social muestran niveles menores.
Esto obliga a revisar una concepción tradicional de educación profesional basada principalmente en acumulación de conocimiento técnico. El futuro del talento probablemente requerirá combinar tres dimensiones: conocimiento especializado + capacidad de trabajar con IA + habilidades humanas.
Por ejemplo:
Un profesional financiero seguirá necesitando conocimiento financiero. Pero también deberá comprender cómo utilizar IA para analizar escenarios. Y, adicionalmente, necesitará criterio para determinar cuándo una recomendación tiene sentido y capacidad para comunicarla a otras personas.
La tecnología no elimina la especialización, La complementa y transforma.
La educación enfrenta una oportunidad extraordinaria
Uno de los usos más prometedores de la IA se encuentra precisamente en la educación. La posibilidad de proporcionar tutoría personalizada podría transformar la forma en que millones de estudiantes aprenden.
Un sistema inteligente puede adaptar explicaciones, generar ejercicios, identificar dificultades y acompañar al estudiante según su ritmo.
Durante la Cumbre se recordó el conocido problema planteado por Benjamin Bloom en 1984: la tutoría personalizada uno a uno puede producir mejoras significativas en el aprendizaje, pero históricamente ha sido demasiado costosa para ofrecerse de manera masiva.
La inteligencia artificial podría modificar esa ecuación al permitir formas de acompañamiento personalizado a escala.
Para sistemas educativos con grandes diferencias entre estudiantes y regiones, esta posibilidad resulta especialmente relevante.
Pero existe un riesgo: eliminar el esfuerzo necesario para aprender
La misma tecnología que puede mejorar el aprendizaje puede también debilitarlo. Un estudiante puede pedirle a una herramienta de inteligencia artificial que:
- escriba un ensayo,
- resuelva un ejercicio,
- prepare una presentación,
- resuma un libro,
- produzca una conclusión.
El resultado puede parecer correcto. Pero haber producido un resultado no significa necesariamente haber aprendido.
El desafío consiste en diferenciar entre usar IA para aprender y usar IA para evitar aprender.
Durante la intervención se advirtió sobre el riesgo de que un uso excesivo de estas herramientas reduzca el esfuerzo cognitivo y la concentración de los estudiantes. Esto obliga a replantear también la evaluación.
Si una tarea puede resolverse completamente mediante un par de instrucciones a un modelo generativo, probablemente sea necesario revisar qué pretende medir esa actividad.
El docente también puede recuperar tiempo
La inteligencia artificial no debería pensarse únicamente como una herramienta para los estudiantes. También puede convertirse en una infraestructura de apoyo para profesores.
De acuerdo con los datos presentados en la Cumbre, actualmente los docentes destinan aproximadamente el 49 % de su tiempo a la interacción directa con estudiantes. La automatización de determinadas actividades administrativas podría liberar alrededor de 13 horas semanales por profesor, según la estimación expuesta.
Esto plantea una oportunidad importante. El objetivo de incorporar IA en educación no debería ser simplemente automatizar por automatizar. Podría ser utilizar tecnología para devolverle tiempo al docente.
Tiempo para: acompañar, explicar, observar, orientar y enseñar.
En otras palabras, utilizar automatización para fortalecer precisamente el componente humano de la educación.
Universidades: formar para un mercado laboral que cambia más rápido
La transformación también afecta directamente a la educación superior. Existe una brecha histórica entre lo que las universidades enseñan y lo que el mercado laboral necesita. La velocidad de la inteligencia artificial puede ampliar esa distancia.
Durante la presentación se señaló que existen diferencias importantes entre matrícula universitaria y demanda empresarial en determinadas carreras en Colombia. Algunas disciplinas presentan mayor alineación entre estudiantes matriculados y necesidades del mercado, mientras otras evidencian desequilibrios.
El desafío para las instituciones educativas será desarrollar mecanismos mucho más dinámicos para comprender:
- qué capacidades demanda el mercado,
- qué actividades están siendo automatizadas,
- qué profesiones están transformándose,
- qué nuevas funciones están apareciendo,
- qué habilidades necesitan los graduados.
Actualizar un currículo cada cinco años puede resultar insuficiente cuando determinadas tecnologías cambian en meses.
Pensar en dominios, no en herramientas aisladas
Otro concepto interesante presentado por McKinsey consiste en evitar estrategias basadas únicamente en casos de uso aislados.
Implementar un chatbot no constituye necesariamente una estrategia de inteligencia artificial. La recomendación planteada durante la Cumbre consiste en trabajar alrededor de dominios de trabajo, es decir, áreas en las cuales múltiples casos de uso pueden combinarse para producir impacto medible.
Por ejemplo, una universidad podría elegir como dominio:
Retención estudiantil
Y dentro de él aplicar IA para:
- detectar estudiantes en riesgo,
- personalizar acompañamiento,
- automatizar determinados contactos,
- recomendar recursos académicos,
- apoyar tutores,
- analizar causas de abandono.
La diferencia es importante.
El objetivo deja de ser: implementar IA.
Y pasa a ser: resolver mejor un problema utilizando IA cuando sea pertinente.
Transformar en ciclos de 90 días
Quizás una de las ideas más relevantes para organizaciones y líderes sea la velocidad. Los procesos tradicionales de transformación suelen diseñarse alrededor de planes de varios años. La aceleración tecnológica está reduciendo esos horizontes.
Durante la intervención se propuso definir objetivos secuenciales y resultados medibles en los primeros 90 días, en lugar de esperar semestres o años antes de evaluar resultados.
Este principio puede aplicarse tanto a instituciones educativas como a empresas. Una estrategia de IA puede comenzar con preguntas concretas:
¿Qué resultado queremos mejorar?
¿Qué proceso debemos transformar?
¿Qué puede automatizarse?
¿Qué debe permanecer bajo criterio humano?
¿Qué resultado podemos demostrar en 90 días?
El liderazgo también necesita transformarse
La adopción de inteligencia artificial no es solamente una transformación tecnológica. También implica una transformación de liderazgo.
Entre los cambios de mentalidad planteados durante la presentación estuvieron pasar de estructuras orientadas al control hacia modelos que definan visión y ritmo, convertir tecnología en un componente estratégico y fortalecer las capacidades internas de las organizaciones.
Esto resulta especialmente importante porque depender exclusivamente de proveedores puede limitar el aprendizaje institucional. Las organizaciones que experimentan, documentan y desarrollan conocimiento interno acumulan una capacidad propia que aumenta con el tiempo. La ventaja competitiva no será únicamente tener acceso a inteligencia artificial.
Ese acceso será cada vez más común.La diferencia estará en saber integrarla mejor que otros.
El verdadero reto: formar criterio
La inteligencia artificial puede proporcionar respuestas. Pero educación y formación profesional nunca han consistido únicamente en encontrar respuestas. Consisten también en aprender a formular buenas preguntas, identificar errores, comparar alternativas y tomar decisiones.
Por eso, probablemente una de las competencias más importantes de esta nueva etapa sea el criterio. Una persona que utiliza inteligencia artificial sin conocimiento puede producir resultados rápidamente, pero tendrá dificultades para distinguir un resultado excelente de uno equivocado.
Una persona que combina conocimiento, criterio e inteligencia artificial puede multiplicar significativamente su capacidad. Esta puede convertirse en una de las diferencias fundamentales del mercado laboral.
Educación e inteligencia artificial deben avanzar juntas
Colombia enfrenta simultáneamente una oportunidad y una responsabilidad. La inteligencia artificial puede ampliar el acceso al conocimiento, personalizar el aprendizaje, liberar tiempo docente y aumentar la productividad.
Pero también puede ampliar brechas si únicamente algunos grupos tienen acceso a herramientas, conectividad y formación adecuada. Por ello, la conversación no debería reducirse a determinar si debemos permitir o prohibir la IA en aulas y organizaciones.
La pregunta relevante es:
¿Cómo desarrollamos personas capaces de utilizarla con criterio?
El futuro de la educación probablemente no estará definido por una elección entre humanos o inteligencia artificial.
Estará definido por nuestra capacidad para construir modelos en los que la tecnología amplifique aquello que las personas hacen mejor. Y, frente a un mercado laboral en transformación acelerada, aprender a trabajar con inteligencia artificial puede dejar de ser una habilidad diferencial para convertirse en una capacidad esencial.
Fuente
Artículo elaborado a partir de:
SEMANA – Cumbre Líderes por la Educación 2026. McKinsey revela el impacto de la IA en la educación y el empleo en Colombia: estas son las claves. Publicado el 24 de septiembre de 2026. La publicación recoge la intervención de Sebastián Riomalo, socio y líder de la Práctica de Educación de McKinsey en Hispanoamérica.
Consultar artículo original en SEMANA
Edición: Equipo editorial de IMKGlobal, con apoyo de herramientas de inteligencia artificial.
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