La discusión sobre el impacto de la inteligencia artificial en el mundo del trabajo suele centrarse en cuántos puestos se van a automatizar. Pero un informe reciente del World Economic Forum (WEF) pone sobre la mesa una pregunta distinta, y más incómoda para el sector educativo: ¿qué pasa cuando las tareas que históricamente servían para aprender una profesión empiezan a desaparecer?
El estudio, Artificial Intelligence and the Future of Entry-Level Work 2026, ubica a la educación en el quinto lugar entre los sectores con mayor exposición a la IA. El dato no sería tan alarmante si no fuera por otro número que lo acompaña: el sector emplea a 16 millones de jóvenes de entre 15 y 24 años, muy por encima de los demás sectores del top 5. Finanzas y seguros concentra unos 4 millones de trabajadores jóvenes; información y comunicación, 6 millones; actividades profesionales, científicas y técnicas, 7 millones; y actividades inmobiliarias, apenas 1 millón. Es decir, entre los sectores más expuestos a la IA, la educación es, por lejos, el que más juventud tiene en sus filas.
El problema no es solo cuántos puestos se pierden
Desde la REIEF (Red de Empleabilidad Iberoamericana para la Educación y Formación), plantean que el debate necesita ampliarse. Los puestos de entrada no son solo una fuente de empleo: son el lugar donde se aprende haciendo. Ahí es donde alguien recién llegado observa a colegas con más experiencia, hace tareas simples, recibe devoluciones y va construyendo criterio profesional hasta poder asumir responsabilidades mayores.
El riesgo, según señalan desde la organización, es una paradoja: las instituciones pueden volverse más productivas hoy mientras erosionan los espacios donde se formaban los profesionales que van a necesitar mañana.
No es solo un problema de los docentes
Cuando se habla de empleo educativo, es un error pensar únicamente en el aula. Las instituciones son ecosistemas laborales amplios, donde conviven docentes, tutores, preceptores, asistentes, administrativos, orientadores y equipos de comunicación, tecnología, contenidos, datos, admisiones y gestión, entre muchos otros roles.
En varios de esos puestos, la IA ya puede hacerse cargo de tareas que tradicionalmente eran territorio de quien recién empezaba: redactar primeros borradores, organizar información, responder consultas frecuentes, sistematizar datos o armar materiales. Esto no significa necesariamente que esos empleos vayan a desaparecer, sino que está cambiando algo más de fondo: el umbral de capacidades que se necesita para entrar al mundo laboral educativo.
Quien hoy arranca su carrera podría tener que asumir, desde el primer día, tareas más complejas: trabajar codo a codo con sistemas de IA, verificar sus resultados, resolver problemas y aplicar criterio humano donde la tecnología todavía no puede.
Reconstruir el primer escalón
Para la REIEF, esta transformación abre una agenda urgente. Si la IA reduce las tareas simples que funcionaban como puerta de entrada, hace falta repensar cómo se diseñan las primeras experiencias laborales: las prácticas, las pasantías, las competencias que se exigen para los puestos iniciales, los esquemas de mentoría y el modo en que las instituciones forman a sus futuros equipos.
Hay, además, una dimensión que excede lo tecnológico: cuando sube el umbral para conseguir un primer empleo, quienes ya cuentan con mejores oportunidades educativas, redes de contactos y acceso temprano a herramientas digitales parten con ventaja. La transformación del trabajo entry-level, entonces, no es solo una discusión sobre tecnología, sino también sobre inclusión, movilidad social e igualdad de oportunidades.
Para la organización, entender esta transformación va a ser una de las agendas centrales para pensar la empleabilidad educativa en los próximos años.
Fuente: WORLD ECONOMY FORUM 2026- ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DE FUTURE OF ENTRY-LEVEL WORK