La IA lo hará todo. Entonces, ¿qué le enseño a mi hijo?

Me gano la vida escribiendo software y, durante los últimos cuatro años, he visto cómo la IA se apoderaba en silencio de una parte tras otra de mi trabajo: escribir el código, luego compilarlo, luego probarlo e incluso desplegarlo. Como desarrollador, he hecho las paces con eso. Con lo que no he hecho las paces es con la pregunta que me plantea como padre.

Porque si una máquina ya puede hacer tanto de lo que yo tardé años en aprender, lo lógico es preguntarse: ¿qué demonios le enseño a mi hijo? ¿Para qué sentarlo con ejercicios de matemáticas, listas de ortografía y, con el tiempo, un curso de programación, si el futuro es un mundo donde la IA simplemente… lo hace todo?

No tengo una respuesta ordenada. Pero he pensado en esto más que en casi cualquier otra cosa, y he llegado a creer que la pregunta misma es una trampa. Así es como he llegado a verlo.

Nota: Este es un artículo de opinión personal de un desarrollador y padre, no un consejo profesional de educación ni de carrera.

La trampa dentro de la pregunta

“La IA lo hará todo, así que ¿para qué?” da por sentado que el blanco está quieto. No lo está. No estoy preparando a mi hijo para un empleo: lo estoy preparando para una vida que durará sesenta o setenta años, a través de un panorama tecnológico que se reinventará muchas veces.

Piensa en la escala temporal. Cuando yo era niño, “aprender computación” significaba algo hoy casi irreconocible. La habilidad concreta que me enseñaron quedó obsoleta antes de que terminara la escuela. Lo que no quedó obsoleto fue el hábito de fondo: descifrar una herramienta nueva, descomponer un problema en partes, no tenerle miedo a una pantalla en blanco. Si me hubieran entrenado solo para la herramienta del momento, me habría jubilado a los doce años.

Así que el replanteo honesto no es “¿qué empleo sobrevive a la IA?”. Es “¿qué conserva su valor a lo largo de una vida entera de herramientas que ni siquiera puedo imaginar todavía?”. Y sobre esa pregunta, los datos son sorprendentemente tranquilizadores.

Lo que dicen de verdad los números

El Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 del Foro Económico Mundial (WEF) —una encuesta a más de 1.000 empleadores que representan a 14 millones de trabajadores— es lo más cercano que tenemos a un pronóstico de consenso. Sus cifras principales suenan aterradoras al principio: para 2030, el 22% de los empleos actuales se verán alterados y 92 millones de puestos desaparecerán. Pero se crean 170 millones nuevos, para una ganancia neta de 78 millones de empleos. Y casi dos quintas partes de las habilidades que exige un trabajo cambiarán en cinco años.

Es a esa última cifra a la que vuelvo una y otra vez. No dice “tus habilidades desaparecerán”. Dice que se renovarán constantemente. Preparar a un niño para ese mundo significa prepararlo para seguir cambiando, no para llegar con las respuestas correctas ya cargadas.

Y aquí está la parte que me sorprendió. Cuando el WEF ordena las habilidades que más crecen hacia 2030, la cima de la lista es justo lo que esperarías: IA y macrodatos, ciberseguridad, alfabetización tecnológica. Pero justo debajo hay habilidades que ninguna máquina está cerca de dominar:

Pensamiento creativo (n.º 4)
Resiliencia, flexibilidad y agilidad (n.º 5)
Curiosidad y aprendizaje permanente (n.º 6)
Liderazgo e influencia social (n.º 7)
Pensamiento analítico (n.º 9)

Mientras tanto, las habilidades en mayor declive son las mecánicas: leer, escribir y calcular como pura memorización; la precisión manual; la simple fiabilidad y la atención al detalle. Vuelve a leer esa lista. Lo que una máquina ya hace mejor —memorizar, exactitud mecánica— cae. Lo que nos hace humanos —curiosidad, juicio, trabajar con otras personas— sube. Los datos le señalan en silencio a los padres hacia dónde apuntar.

Las tres cosas por las que realmente apuesto

Así que, quitando la ansiedad, esto es en lo que he decidido invertir con mi propio hijo. No un plan de estudios, sino tres apuestas duraderas.

1. Aprender a aprender. Si la vida media de cualquier habilidad concreta se acorta, entonces la meta-habilidad —la capacidad de asimilar algo nuevo, rápido, sin que te lo enseñen— es lo único que se acumula. Y no es blandengue: “curiosidad y aprendizaje permanente” es, literalmente, el n.º 6 de la lista de los empleadores. Me importa mucho más que mi hijo disfrute la sensación de aún-no-entender algo que el que memorice cualquier dato concreto. Un niño curioso se reconstruye a sí mismo cada pocos años, gratis. A un niño entrenado solo para seguir instrucciones hay que reentrenarlo, para siempre.

2. Criterio: saber qué es bueno. Esta me la enseñó mi trabajo diario. La IA moderna produce un suministro infinito de resultados verosímiles: código verosímil, ensayos verosímiles, planes verosímiles. Lo que no puede es decidir cuál de ellos es realmente bueno, realmente cierto, realmente digno de publicarse. En mi propio trabajo, a medida que la máquina subía cada peldaño, lo escaso que siempre siguió siendo mío fue lo mismo: el momento de mirar el resultado y decir “sí, esto, no aquello”. Gusto. Discernimiento. La capacidad de ser buen editor de una máquina que te superará en producción mil a uno. Quiero que mi hijo sea ese editor, no ese productor.

3. Ser humano, con otros humanos. Empatía, comunicación, la capacidad de leer una sala y movilizar a un grupo: son las habilidades que la futuróloga Sinead Bovell llama con acierto las que “podemos cultivar gratis”. No cuestan nada y son lo menos automatizable de la lista. En un mundo donde el contenido es infinito y barato, la confianza entre personas reales se vuelve el bien escaso. Prefiero que mi hijo sea la persona que los demás quieren en la sala que la que puede recitar más datos en ella.

Pero ¿debería enseñarle a programar?

Soy desarrollador, así que esta es la pregunta que me hacen de verdad en las cenas. Mi respuesta honesta: sí, pero no por la razón que crees.

No para que mi hijo sea un mecanógrafo veloz de sintaxis; en eso la máquina ya gana. Enseñaría a programar como enseñaría ajedrez o un instrumento musical: como un gimnasio para cierto tipo de pensamiento. Programar te obliga a descomponer un problema difuso en pasos exactos, a enfrentarte a un error que no le importan tus sentimientos, a aprender causa y efecto con brutal honestidad. Ese ejercicio cognitivo sobrevive aunque ningún humano vuelva a escribir a mano un bucle for. Como el propio campo está descubriendo, el futuro de la programación se desplaza de teclear código hacia la arquitectura, el juicio y saber qué construir. Que en realidad no es más que la apuesta n.º 2 con una sudadera con capucha.

Lo que deliberadamente no hago

No persigo la habilidad de moda. Hace dos años, la “ingeniería de prompts” iba a ser la carrera del siglo; hoy es una nota al pie, medio absorbida por mejores modelos. Si optimizo a mi hijo para la IA de hoy, lo estoy entrenando para una herramienta que quedará obsoleta antes de que se gradúe.

Por eso dejé de hacerle a mi hijo la pregunta clásica: “¿qué quieres ser de mayor?”. Bovell lo dice mejor que yo: deberíamos desligar el empleo de la identidad y, en cambio, preguntarles a los niños qué problemas quieren resolver. Un título laboral es una instantánea de un mercado de trabajo que ya habrá cambiado. Un problema que vale la pena resolver es una brújula que sigue apuntando a algo real por mucho que cambien las herramientas.

En resumen

Esto es lo que finalmente comprendí. “La IA lo hará todo” es el miedo equivocado, porque todo no es lo mismo que cualquier cosa que importe. Una máquina puede ejecutar tareas. No puede querer un resultado, importarle si es correcto, sentirse responsable de a quién afecta, ni decidir qué vale la pena hacer en primer lugar. Todo ese dominio —querer, importar, juzgar, elegir— queda intacto, y es exactamente donde estoy criando a mi hijo para que viva.

No intento formar a un niño que le gane a la máquina calculando. Esa carrera ya está perdida, y siempre fue la carrera equivocada. Intento formar a la persona que sabe qué vale la pena calcular, y que puede mirar un flujo infinito de respuestas hechas por máquinas y aun así decir, con el juicio y la conciencia de un ser humano: “sí, esta”.

Esa habilidad no tiene fecha de caducidad. Como desarrollador que ha visto subir esa línea por su propia escalera año tras año, es el único peldaño que nunca he visto que una máquina se lleve. Y es el que le entrego a mi hijo.

Preguntas frecuentes

Si la IA puede hacer la mayoría de los empleos, ¿es inútil enseñarles a los niños habilidades concretas? No, pero el propósito de enseñarlas cambia. Habilidades concretas (como programar o las matemáticas) valen menos como formación laboral y más como ejercicio de capacidades duraderas: resolución de problemas, pensamiento lógico y criterio. Los datos del WEF muestran que las habilidades que más caen son las mecánicas (memorización, exactitud mecánica), mientras que habilidades humanas como creatividad, curiosidad y pensamiento analítico están en auge.

¿Cuáles son las habilidades más a prueba de futuro para los niños? En el Informe sobre el Futuro del Empleo 2025 del WEF, la investigación educativa de la OCDE y la mayoría de los futurólogos, las respuestas recurrentes son: curiosidad y capacidad de aprender de forma continua, pensamiento creativo y crítico, criterio y discernimiento, resiliencia y adaptabilidad, y habilidades humanas como la comunicación y la empatía. Siguen siendo valiosas precisamente porque son las más difíciles de automatizar.

¿Debería mi hijo aprender a programar en la era de la IA? Muchos desarrolladores, yo incluido, decimos que sí, pero como entrenamiento cognitivo, no vocacional. Programar enseña a descomponer problemas y a pensar con rigor la causa y el efecto, algo que sigue siendo valioso aunque la IA escriba más de la sintaxis real. El trabajo se desplaza de escribir código hacia decidir qué construir y juzgar si el resultado es bueno.

¿Por qué dejar de preguntar a los niños “qué quieres ser de mayor”? Porque un título laboral supone un mercado de trabajo estable que ya no existe. La futuróloga Sinead Bovell sugiere preguntar, en cambio, qué problemas quiere resolver un niño: un enfoque que sobrevive a los cambios tecnológicos y no ata la identidad del niño a un rol concreto que la IA podría transformar o absorber.

Fuentes

Este artículo puede contener enlaces de afiliados. Nada de lo aquí escrito es asesoramiento financiero o de inversión.