Por Jorge Manrique, Rector del Colegio Jurista y director general de Gobierno de Calidad, consultoría de políticas públicas.

Un viejo miedo ronda los avances de la Inteligencia Artificial: la amenaza al empleo. Y de nueva cuenta debe reiterarse que el avance tecnológico no sustituirá las capacidades eminentemente humanas como comunicar, convencer, cuidar, trabajar en equipo…

Sin embargo, los empleados junior si pierden oportunidades para desarrollar sus habilidades a medida que más empresas dependen de la IA para tareas de nivel de entrada.

Si bien las organizaciones promocionan notables ganancias de eficiencia de la inteligencia artificial, también desmantelan inadvertidamente las escalas profesionales que tradicionalmente desarrollan profesionales calificados. Hoy, la IA podría reemplazar más del 50% de las tareas realizadas por los analistas de investigación de mercado y el 67% de las tareas de los representantes de ventas. Sin embargo, estos roles sirven históricamente como campo de entrenamiento para los jefes de departamento y líderes estratégicos del mañana.

Si. Los recién graduados al principio no saben cómo leer entre líneas los correos electrónicos de los clientes, navegar por la política de la oficina o tomar decisiones durante las crisis. Aprenden a través de la repetición, los errores y la tutoría…comienzan con tareas simples que gradualmente se convierten en responsabilidades complejas.

En los servicios financieros, por ejemplo, los nuevos analistas tradicionalmente comienzan con la actualización de hojas de cálculo y creación de informes básicos. A través de este trabajo, aparentemente simple, aprenden a detectar inconsistencias de datos, comprender los patrones del mercado y desarrollar la intuición que separa a los profesionales competentes de aquellos que simplemente siguen los procedimientos. Cada interacción con el cliente, cada error corregido por un supervisor, cada proyecto exitoso contribuye a su desarrollo profesional.

Sin embargo, ahora la IA interrumpe esta progresión natural al eliminar las experiencias fundamentales. Aparece una fractura epistemológica: la IA acelera procesos, pero al hacerlo, desmantela los rituales formativos que antes eran esenciales para construir criterio, intuición y oficio. El juicio profesional no se hereda ni se descarga; se cultiva en la fricción entre teoría y práctica, entre error y repetición. Si esa fricción desaparece, ¿qué queda del aprendizaje?

Ya no basta con transmitir conocimiento. Las universidades deben diseñar entornos donde el estudiante experimente el conocimiento: Simulaciones narrativas que repliquen dilemas reales, con capas éticas, legales y emocionales, crear laboratorios de juicio, donde se analicen errores históricos, decisiones polémicas y se practique el arte de decidir con ambigüedad. Crear mentorías intergeneracionales que reintroduzcan el aprendizaje tácito, ese que no está en los libros ni en los prompts.

Si el camino de novato a experto está roto, hay que tejer uno nuevo: Residencias híbridas donde el estudiante trabaje con IA pero también documente, critique y reflexione sobre sus límites. Armar cartografías del saber que muestren cómo se construye criterio en distintas disciplinas, incluso cuando la IA está presente, establecer portafolios de juicio, donde el estudiante narre su evolución profesional, no solo sus logros técnicos.

La universidad debe ser el lugar donde se pregunta por qué hacemos lo que hacemos, no solo cómo. Se requiere filosofía aplicada como eje transversal: ¿Qué significa delegar el juicio? ¿Qué se pierde cuando se optimiza?, recuperar el valor de lo no cuantificable, lo poético, lo ambiguo y formar estudiantes que no solo usen IA, sino que la interroguen, la contradigan y la reescriban.