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El Concierto de Colonia del pianista Keith Jarrett es una de las mayores obras de improvisación en la historia del jazz: una hora de gloria desenfrenada, interpretada sin partitura ni plan. Pero el logro de Jarrett no fue fruto del azar. Fue, más bien, el resultado de miles de horas de repetición meticulosa: escalas interminables que afinaron los reflejos y la memoria muscular del pianista. Los genios de la improvisación se basan en la maestría, que a su vez se adquiere con la práctica. No improvisan sin más.
Esta es una paradoja central del aprendizaje humano: los modos de acción solo pueden trascenderse tras haber sido profundamente internalizados. La creatividad siempre comienza con la limitación. En lo que el psicólogo infantil ruso Lev Vygotsky denominó la “zona de desarrollo próximo”, la repetición transforma la limitación en habilidad. Asimismo, el psicólogo suizo Jean Piaget observó que la inteligencia se construye mediante la acción, a través de la manipulación repetida del conocimiento hasta que se vuelve instintiva. Aprender es dominar un marco lo suficientemente bien como para poder trascenderlo.
Esta misma dinámica se aplica también al trabajo intelectual más rutinario. Los profesionales de los sectores de servicios o tecnología deben primero adherirse a normas codificadas antes de aprender a romper con los esquemas establecidos. El psicólogo y premio Nobel Daniel Kahneman capturó esta transición con su distinción entre dos formas de cognición: “Sistema”. El “Sistema 1” es rápido, intuitivo y automático, mientras que el “Sistema 2” es lento, analítico y deliberado.
A medida que los profesionales del conocimiento adquieren más experiencia, se les suele animar a emular al conquistador español Hernán Cortés y a “quemar las naves” de su dominio técnico para poder centrarse en el desarrollo de nuevas tecnologías. La idea es prescindir del pensamiento del Sistema 2, que les permitió cruzar el Atlántico, y confiar plenamente en sus instintos (Sistema 1).
Pero la IA ahora amenaza con eliminar la etapa de transición internacional en las carreras de los trabajadores del conocimiento. Un estudio reciente de Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar y Ruyu Chen analizó millones de registros de nómina en Estados Unidos y descubrió que, desde finales de 2022, el empleo entre las personas de 22 a 25 años ha disminuido un 13 por ciento en las ocupaciones más expuestas a la IA (atención al cliente, comunicaciones y, especialmente, desarrollo de software), mientras que los trabajadores de mayor edad en los mismos sectores no se han visto afectados en gran medida.
Otras investigaciones han llegado a conclusiones similares. En octubre de 2025, por ejemplo, Seyed Mahdi Hosseini y Guy Lichtinger destacaron un descenso aún mayor en las empresas pioneras en la adopción de la IA. Estos estudios muestran que los empleos más afectados son aquellos en los que la IA se utiliza para automatizar tareas, mientras que aquellos en los que la IA potencia las capacidades humanas se mantienen estables. Esta distinción es crucial porque las tareas con mayor riesgo de automatización son precisamente aquellas que antes servían como plataforma para el desarrollo profesional.
Esto implica que la IA podría destruir los cimientos sobre los que se asientan la intuición y el juicio de los empleados más experimentados. Un banquero se convierte en un negociador astuto solo después de pasar largas noches y fines de semana ajustando modelos financieros. Un ingeniero comprende la lógica de un sistema solo después de depurar cientos de errores triviales. Este trabajo repetitivo, tedioso y codificado es la materia prima del conocimiento tácito, de esas que ningún libro de texto puede enseñar. Con la IA estamos condenando a las generaciones más jóvenes al fracaso, sin antes enseñarles a salir adelante por sí mismos.
Los jóvenes de hoy ya culpan a sus mayores de haberles dejado problemas cada vez mayores, como el cambio climático, y ahora heredan otra deuda más. La ciencia cognitiva nos recuerda que aprender no es solo acumular información, sino un proceso vivencial. Como explica el neurocientífico Stanislas Dehaene, el aprendizaje se basa en el “reciclaje neuronal”, mediante el cual el cerebro reutiliza los circuitos existentes a través de la práctica repetida. Este reciclaje requiere acción, no delegación.
Los jóvenes trabajadores no pueden convertirse en expertos simplemente validando el resultado de una máquina; no pueden desarrollar intuición supervisando un algoritmo. Si transferimos todo el conocimiento codificado a las máquinas, será cada vez más difícil aprender haciendo, alcanzar la maestría y, por lo tanto, aspirar a la libertad creativa.
¿Cómo podemos evitar esta trampa cognitiva? Identificamos tres principios que deberían guiar a las empresas y a la sociedad en general.
En primer lugar, hay que devolverle la dignidad y el valor al trabajo repetitivo. La repetición no siempre debe verse como una tarea tediosa; a menudo, es una inversión cognitiva. Las empresas deberían reconocer el poder formativo de este tipo de trabajo. Ningún músico se convierte en virtuoso sin escalas; ningún analista financiero ni abogado desarrolla criterio empresarial sin realizar, en sus primeros años de carrera, todas las tareas tediosas que estaríamos tentados a confiar a una máquina.
En segundo lugar, tendremos que replantearnos los flujos de trabajo. Es muy posible que Doug McMillon, CEO de Walmart, tenga razón al afirmar que “la IA va a cambiar absolutamente todos los trabajos”. Pero en ese caso, las empresas que utilizan la IA para automatizar ciertas tareas deberían crear otras en las que los jóvenes profesionales puedan seguir practicando, cometiendo errores y aprendiendo. El progreso depende menos de la eficiencia que del compromiso. El objetivo no es proteger los empleos existentes a toda costa, sino crear puestos de trabajo que permitan la transición del pensamiento del Sistema 2 al Sistema 1.
Finalmente, debemos introducir una norma de responsabilidad intergeneracional. Todo acto de automatización debe evaluarse no solo por sus beneficios de productividad inmediatos, sino también por sus costes futuros. ¿Qué sucede con la próxima generación cuando eliminamos la fase de aprendizaje? Un principio de “decencia cognitiva” debería integrarse en los códigos de ética empresarial, junto con aquellos que exigen sostenibilidad ambiental.
Jarrett brilló aquella noche en Colonia precisamente porque había pasado años siguiendo un guion. Del mismo modo, como sociedad, solo conservaremos nuestra libertad creativa si preservamos el tiempo necesario para aprender. Debemos hacerlo a la vez que aceptamos el cambio. Como ha demostrado Philippe Aghion, uno de los galardonados con el Premio Nobel de Economía de este año, la destrucción creativa es el motor del progreso.
Pero tampoco podemos ignorar otras perspectivas. Los mercados emergentes y las economías en desarrollo, que están dando un salto cualitativo hacia la adopción generalizada de la IA, podrían tener una visión diferente. La deuda cognitiva que estamos dejando a las generaciones más jóvenes de las economías avanzadas podría representar su oportunidad. Será nuestra responsabilidad prestar atención. Por ahora, sin embargo, reconocer que esta deuda existe y crecerá es el primer paso para abordarla.
Los autores, Bertrand Badré, fue director gerente del Banco Mundial, es presidente del Consejo Asesor del Sindicato de Proyectos, director ejecutivo y fundador de Blue like an Orange Sustainable Capital, y autor de ¿Puede la financiación salvar al mundo? (Berrett-Koehler, 2018); Florian Ingen-Housz es socio de Altermind, una consultora estratégica con sede en París.
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