Durante las últimas semanas, el Dr. Donald Patrick Lim pronunció tres discursos de graduación — y en cada ocasión se enfrentó a la misma pregunta incómoda: ¿debía felicitar a los graduados o pedirles disculpas?

En un artículo publicado en BusinessWorld, Lim reconoce que la generación de 2026 merece felicitaciones. Terminar la universidad sigue siendo un logro importante, “particularmente en un país donde las familias hacen sacrificios tremendos para que sus hijos puedan estudiar”. Pero, añade, “tampoco podía sacudirme la sensación de que habíamos preparado a estos jóvenes para un mundo que ya estaba cambiando antes de que pudieran entrar plenamente en él”.

El aprendizaje que construía una profesión

Durante generaciones, observa Lim, existía un camino bastante predecible hacia la vida profesional: estudiar con empeño, obtener un título, conseguir un empleo de nivel inicial y aprender gradualmente la profesión. Los contadores junior preparaban informes y conciliaciones, los jóvenes abogados hacían investigaciones y revisaban documentos, los nuevos mercadólogos preparaban presentaciones y escribían primeros borradores, los analistas recopilaban información y trabajaban en hojas de cálculo, y los jóvenes programadores escribían código básico.

Estos trabajos a veces eran repetitivos y aburridos, pero cumplían un propósito importante: “eran la forma en que aprendíamos”. La mayoría de los altos ejecutivos de hoy probablemente recuerda haber hecho en los inicios de su carrera un trabajo que nunca querría repetir, escribe Lim; sin embargo, esas experiencias les enseñaron cómo funcionaban las organizaciones en la práctica: observar a los jefes, aprender de colegas experimentados, cometer errores cuando las consecuencias aún eran manejables y desarrollar gradualmente el criterio necesario para asumir mayores responsabilidades.

La inteligencia artificial, argumenta, está empezando a trastocar ese modelo de aprendizaje. Muchas de las tareas tradicionalmente asignadas a los empleados jóvenes — investigaciones, resúmenes, análisis básicos, presentaciones, primeros borradores, programación rutinaria y trabajo administrativo — son precisamente las tareas que la IA ya puede desempeñar notablemente bien, y cada vez con más frecuencia se completan en cuestión de minutos. Para las empresas presionadas por mejorar la productividad, el atractivo es evidente, pero Lim señala una consecuencia no intencionada que merece mayor atención.

“Si automatizamos demasiado del trabajo realizado tradicionalmente por los empleados junior, ¿de dónde obtendrán la experiencia necesaria para convertirse en empleados senior?”, pregunta. Si las empresas necesitan hoy menos contadores junior, ¿de dónde vendrán los líderes financieros del mañana? Si los jóvenes creativos ya no luchan con los primeros borradores, ¿cómo desarrollarán los instintos necesarios para convertirse en directores creativos? Y si los analistas junior delegan cada vez más el análisis a las máquinas, ¿cómo desarrollarán el criterio que se espera de los altos ejecutivos?

“Podríamos volvernos más productivos hoy mientras debilitamos inadvertidamente nuestra cantera de líderes del mañana”, advierte.

La advertencia de Lim resuena con un debate que se desarrolla mucho más allá de Filipinas. El Fondo Monetario Internacional estimó en 2024 que casi el 40 por ciento del empleo mundial está expuesto a la IA, y un análisis de 2025 de datos de empleo de Estados Unidos realizado por investigadores del Digital Economy Lab de Stanford encontró que el empleo entre los trabajadores de poco más de veinte años había disminuido en relación con los trabajadores de mayor edad en las ocupaciones más expuestas a la IA — incluidos el desarrollo de software y el servicio al cliente, precisamente el terreno de nivel inicial que describe Lim.

La IA como un asunto de capital humano

Los consejos de administración y los CEO, escribe Lim, deben considerar la IA no simplemente como un asunto de tecnología o de productividad, sino también como un asunto de capital humano. La discusión no puede limitarse a cuántos procesos pueden automatizarse o cuánto costo puede eliminarse; las empresas también deberían preguntarse a quiénes están formando para dirigir sus organizaciones dentro de 10 o 20 años.

La respuesta habitual — que los trabajadores simplemente necesitan “mejorar sus habilidades” — se usa con demasiada ligereza, argumenta. “¿Mejorarlas para qué?” Decirle a un graduado de 21 años que aprenda IA no es especialmente útil cuando la propia tecnología evoluciona tan rápido.

En lugar de eso, Lim cree que los jóvenes necesitan tres capacidades: alfabetización en IA; habilidades humanas como la comunicación, la creatividad, el pensamiento crítico, el liderazgo y el criterio; y, lo más importante, un dominio profundo de un campo en particular. El futuro no pertenecerá necesariamente a la persona que mejor conozca la IA. Podría pertenecer al contador que usa la IA mejor que otros contadores, al médico que usa la IA mejor que otros médicos, o al mercadólogo que entiende tanto el marketing como la IA mejor que otros mercadólogos.

“La IA es, en última instancia, un multiplicador de capacidades. Lo que multiplica sigue importando”, escribe.

Lim también se preocupa por una nueva forma de brecha digital. La brecha de antes separaba a quienes tenían acceso a la tecnología de quienes no lo tenían; la brecha emergente podría separar a quienes son potenciados por la IA de quienes son desplazados por ella. Quien ya posee una educación sólida, experiencia profesional y acceso a la tecnología puede usar la IA para volverse drásticamente más productivo, mientras que quien entra al mercado laboral sin esas bases podría encontrarse compitiendo no solo contra otros graduados, sino contra profesionales experimentados potenciados por máquinas cada vez más capaces.

El impulso de MAP de la educación al empleo

La columna también destaca el trabajo que Lim ha venido impulsando a través de la Management Association of the Philippines (MAP). Desde la perspectiva del Comité de Educación de MAP, la empleabilidad debería convertirse en un resultado nacional compartido del Department of Education, la Technical Education and Skills Development Authority (TESDA) y la Commission on Higher Education (CHED), pasando de la discusión del currículo por sí sola hacia una cadena mucho más fluida de la educación al empleo. La urgencia es especialmente aguda en un país cuyo sector de TI-BPM — uno de los mayores empleadores de graduados recientes, que da trabajo de forma directa a más de un millón de filipinos — ha estado evaluando por sí mismo cómo la IA transformará el servicio al cliente, el procesamiento de back office y otros servicios atendidos durante mucho tiempo por personal de nivel inicial.

Una reforma prometedora, escribe, es la inmersión laboral estructurada y de larga duración antes de la graduación. MAP ha estado trabajando con instituciones educativas y empresas en prácticas estructuradas en las que la industria se convierte no solo en el empleador eventual, sino en un coeducador. El principio es simple: “en lugar de estudiar primero y aprender a trabajar después, los estudiantes deberían, cada vez más, aprender mientras trabajan y trabajar mientras aprenden”.

Una práctica estructurada, que podría durar hasta un año, permite a los estudiantes experimentar cómo operan realmente las organizaciones antes de graduarse — enfrentando fechas límite reales, clientes reales, jefes reales y problemas reales, mientras desarrollan competencia técnica junto con hábitos profesionales como el trabajo en equipo, la comunicación, la resolución de problemas y el criterio laboral.

Esto se vuelve aún más importante en la era de la IA, argumenta Lim: si la tecnología está eliminando algunas de las tareas tradicionales de nivel inicial mediante las cuales varias generaciones aprendieron sus profesiones, deben crearse nuevas oportunidades para que los jóvenes adquieran experiencia más temprano, con el objetivo de reducir la brecha entre la escuela y la industria.

Imaginen, escribe, si los estudiantes filipinos se graduaran no solo con un diploma, sino con una experiencia profesional sustancial. Para cuando entraran al mercado laboral, ya entenderían la cultura del trabajo, habrían trabajado junto a profesionales, habrían usado la IA en entornos empresariales reales y habrían demostrado su capacidad de contribuir. “No serían simplemente graduados en busca de su primera oportunidad. Ya serían jóvenes profesionales”.

Las responsabilidades de las universidades y las empresas

Las universidades, advierte Lim, deben reconocer que poner ChatGPT en las aulas no prepara a los estudiantes para la IA. Los estudiantes necesitan saber cómo usar la IA, pero también cómo cuestionarla, verificar lo que produce, reconocer cuándo está equivocada y saber cuándo el criterio humano debe prevalecer sobre la máquina.

Las empresas tienen una responsabilidad igualmente importante, añade: “Si la IA elimina algunos de los primeros peldaños de la escalera corporativa, las compañías no pueden simplemente decirles a los jóvenes que salten más alto. La industria debe ayudar a construir una nueva escalera”.

Los graduados a los que se dirigió Lim entran en uno de los mercados laborales más inciertos en generaciones: algunos trabajos desaparecerán, muchos cambiarán significativamente y surgirán nuevas profesiones que hoy ni siquiera podemos nombrar. Su consejo para ellos no es competir con la inteligencia artificial, ni tampoco limitarse a ser buenos usuarios de IA. “Vuélvanse muy buenos en algo y luego usen la IA para multiplicar esa capacidad”, escribe.

Quienes lideran empresas, universidades e instituciones públicas cargan con su propia responsabilidad, continúa Lim: “Somos nosotros quienes introducimos estas tecnologías y perseguimos las ganancias de productividad que prometen. No podemos celebrar esas ganancias y dejar al mismo tiempo que la próxima generación lidié con las consecuencias”.

Así que sí: felicitaciones a la generación de 2026, concluye, y quizás también una disculpa: “Los preparamos para un mundo que cambió antes de que pudieran entrar plenamente en él”. Pero una disculpa no es suficiente. Si la IA está eliminando los primeros peldaños de la escalera que escaló su generación, entonces la educación, el gobierno y la industria deben trabajar juntos para construir una nueva.

“Los graduados están listos para subir. Nuestra responsabilidad es asegurarnos de que todavía haya una escalera”, escribe Lim.

Sobre el autor

El Dr. Donald Patrick Lim es el presidente fundador del Global AI Council Philippines y del Blockchain Council of the Philippines, y el fundador y primer presidente del Cybersecurity Council, cuya misión es defender el uso correcto de las tecnologías emergentes para impulsar el avance de las organizaciones empresariales. Actualmente es el presidente y director de operaciones (COO) de DITO CME Holdings Corp.