La inteligencia artificial puede generar respuestas en segundos, resumir documentos, proponer ideas, diseñar itinerarios, preparar entrevistas, analizar mercados o ayudarnos a tomar decisiones. Sin embargo, disponer de una respuesta rápida no significa haber comprendido el problema, haber aprendido ni estar en condiciones de decidir correctamente.

Esta es, probablemente, una de las cuestiones más importantes que tendremos que abordar durante los próximos años en el empleo, la formación, la orientación laboral, el emprendimiento y la gestión de las organizaciones.

Porque la respuesta de la IA no debería ser el final del proceso. Debería ser el comienzo de una conversación, una hipótesis que contrastar, una posibilidad que contextualizar o un recurso que nos ayude a ampliar nuestras capacidades.

Y aquí aparece una responsabilidad enorme para quienes formamos, orientamos, acompañamos, mentorizamos o dirigimos personas: enseñar a utilizar la inteligencia artificial sin dejar de desarrollar la inteligencia humana.

Una conversación que merecía convertirse en artículo

Este artículo nace de una conversación en LinkedIn a partir de mi publicación anterior, La IA ya no solo transforma el trabajo: redefine la empleabilidad, la formación y el emprendimiento. En aquel análisis defendía que la verdadera ventaja profesional ya no consiste simplemente en utilizar herramientas de inteligencia artificial, sino en saber dirigirlas, supervisarlas y aplicarlas con criterio.

Irene Andreu Carranza añadió un matiz que comparto plenamente: el criterio no se desarrolla por el simple hecho de utilizar IA ni por tener acceso a más información. Se construye aprendiendo a formular mejores preguntas, contrastar respuestas, interpretar el contexto y tomar decisiones responsables.

Mi contestación fue inmediata: este asunto daba para otro debate.

Y da para mucho más que eso.

Una de las capacidades determinantes será precisamente formar y orientar a quienes, posteriormente, tendrán que acompañar a otras personas. Tendremos que explicar que la respuesta obtenida mediante inteligencia artificial no es un producto terminado, sino un medio que puede ayudarnos a transformar y multiplicar conocimientos, habilidades, capacidades y aptitudes.

Pero existe una premisa que no deberíamos olvidar nunca:

Las personas a las que nos dirigimos no son artificiales.

Tienen sueños, propósitos, miedos, experiencias, responsabilidades, alma y aspiraciones. Y todo eso hay que saber acompañarlo con inteligencia, empatía, prudencia y criterio. No precisamente con inteligencia artificial, sino con una inteligencia profundamente humana.

Tener respuestas no equivale a tener criterio

Durante mucho tiempo asociamos el conocimiento con la capacidad de encontrar respuestas. Quien tenía acceso a los libros, dominaba una materia o acumulaba experiencia poseía una ventaja evidente.

La inteligencia artificial ha modificado parcialmente esa relación. Hoy cualquier persona puede solicitar una explicación, una estrategia, una propuesta de negocio, una carta de presentación, un plan formativo o una orientación inicial en cuestión de segundos.

Sin embargo, esta abundancia de respuestas introduce una nueva dificultad: distinguir cuáles son válidas, cuáles son incompletas, cuáles no se adaptan al contexto y cuáles pueden producir consecuencias negativas.

El criterio no es una función que se active al abrir una aplicación.

Se construye mediante:

  • conocimiento y experiencia;
  • comprensión del contexto;
  • pensamiento crítico;
  • capacidad para comparar alternativas;
  • reconocimiento de la incertidumbre;
  • valores y principios;
  • consideración de las consecuencias;
  • y responsabilidad sobre la decisión final.

Una persona puede dominar perfectamente la técnica para redactar instrucciones o prompts y, al mismo tiempo, carecer del conocimiento profesional necesario para evaluar el resultado.

También puede ocurrir lo contrario: alguien con mucha experiencia puede desaprovechar la tecnología por desconocimiento, desconfianza o falta de acompañamiento.

Por eso, el reto no consiste en elegir entre conocimiento humano o inteligencia artificial. Consiste en construir una relación equilibrada entre ambos.

Hemos entrado en la economía de las respuestas

La IA generativa ha reducido drásticamente el coste y el tiempo necesarios para producir una primera respuesta. Esto tiene un enorme potencial democratizador: permite acceder a explicaciones, simulaciones, borradores, análisis preliminares y apoyos que antes requerían más tiempo o recursos.

Pero cuando las respuestas se vuelven abundantes, el valor profesional se desplaza hacia otras capacidades:

  • definir correctamente el problema;
  • aportar el contexto que la herramienta desconoce;
  • seleccionar las fuentes adecuadas;
  • identificar errores y omisiones;
  • comparar distintas opciones;
  • interpretar las consecuencias;
  • decidir qué hacer;
  • y responder por el resultado.

La diferencia profesional ya no estará solamente en quién consigue una respuesta, sino en quién sabe convertirla en una decisión útil, ética, contextualizada y responsable.

En este nuevo escenario, hacer buenas preguntas no es una habilidad secundaria. Es una forma de pensamiento.

Una buena pregunta obliga a delimitar el problema, reconocer lo que no sabemos, descubrir supuestos, buscar alternativas y anticipar consecuencias. La calidad de la pregunta condiciona la utilidad de la respuesta, pero también revela la profundidad del conocimiento de quien la formula.

El riesgo de delegar también el pensamiento

Utilizar IA para reducir tareas repetitivas, ordenar información o generar un primer borrador puede liberar tiempo para actividades de mayor valor. El problema aparece cuando dejamos de delegar tareas y comenzamos a delegar el razonamiento completo.

Un estudio realizado por investigadores de Microsoft y Carnegie Mellon recogió 936 experiencias de uso de IA generativa aportadas por 319 trabajadores del conocimiento. Sus resultados mostraron una asociación entre una mayor confianza en la IA y una menor activación del pensamiento crítico declarado por las personas participantes. Por el contrario, una mayor confianza en el propio conocimiento se relacionaba con más esfuerzo crítico. Conviene interpretar el estudio con prudencia, porque se basa en percepciones declaradas, pero plantea una advertencia relevante: cuanto más fiable nos parece una respuesta automática, mayor puede ser la tentación de dejar de revisarla.

La comodidad tecnológica puede generar una falsa sensación de competencia.

Podemos entregar un informe que no sabríamos defender, presentar un proyecto que no comprendemos, preparar una entrevista con respuestas que no representan nuestra experiencia o construir un plan empresarial sobre supuestos que nunca hemos contrastado.

El resultado puede parecer correcto y, sin embargo, no existir aprendizaje real detrás de él.

Esta cuestión es especialmente importante para quienes se encuentran en procesos de formación, búsqueda de empleo, reconversión profesional o creación de una empresa. Si la herramienta resuelve sistemáticamente aquello que la persona necesita aprender a resolver, podemos estar fabricando una dependencia en lugar de desarrollar una competencia.

La IA debe reducir cargas innecesarias, no eliminar todas las dificultades que permiten aprender.

Orientar ya no es solo ayudar a encontrar respuestas

La orientación laboral siempre ha consistido en mucho más que revisar un currículum o localizar ofertas de empleo.

Orientar implica ayudar a una persona a comprender su situación, reconocer sus competencias, tomar decisiones, identificar oportunidades, afrontar incertidumbres y construir un proyecto profesional viable.

La llegada de la inteligencia artificial no reduce este papel. Lo hace todavía más necesario.

El SEPE identifica, entre los principales retos asociados a la IA y al empleo, la automatización, las nuevas competencias, la transición justa, la alfabetización digital, la ética tecnológica, la recualificación y la gobernanza orientada a potenciar el talento humano. También destaca la importancia de incorporar nuevas herramientas a la orientación laboral y de evitar que los colectivos vulnerables queden al margen de la transformación.

Por tanto, una orientación laboral adaptada a este contexto debería ayudar a las personas a:

  1. Comprender qué puede y qué no puede hacer una herramienta de IA.
  2. Formular preguntas relacionadas con sus objetivos reales.
  3. Evaluar la calidad y procedencia de las respuestas.
  4. Relacionar las propuestas con su experiencia y sus competencias.
  5. Reconocer riesgos, sesgos, errores e incertidumbres.
  6. Tomar decisiones propias.
  7. Convertir el uso de la herramienta en aprendizaje transferible.
  8. Mantener la autonomía y la responsabilidad sobre su trayectoria.

Un orientador no debería utilizar la IA para decirle a una persona quién debe ser. Puede utilizarla para ayudarla a explorar posibilidades, pero la elección final tiene que construirse desde la realidad, las capacidades, los valores y las aspiraciones de esa persona.

No orientamos expedientes, perfiles digitales ni conjuntos de datos. Acompañamos biografías.

Formar para utilizar herramientas o formar para pensar

En el ámbito de la formación existe el riesgo de concentrar toda la atención en el funcionamiento de las aplicaciones: cómo redactar un prompt, cómo generar una presentación, cómo resumir un documento o cómo automatizar una tarea.

Ese aprendizaje instrumental es útil, pero claramente insuficiente.

La propia OCDE señala que menos del 1 % de las personas trabajadoras necesitará competencias avanzadas de programación o desarrollo de IA. Para la mayoría será más importante saber utilizar herramientas digitales, analizar e interpretar datos y combinar esas capacidades con resolución de problemas, creatividad, innovación y habilidades humanas.

Esto debería hacernos revisar los programas formativos.

No necesitamos formar únicamente usuarios rápidos. Necesitamos formar personas capaces de comprender, supervisar, interpretar y decidir.

La formación en inteligencia artificial debería integrar varias capas:

Capacidad Qué supone Cómo puede desarrollarse
Alfabetización en IA Comprender posibilidades, límites y riesgos Casos prácticos, comparación de herramientas y análisis de errores
Conocimiento profesional Dominar el ámbito en el que se utiliza la IA Proyectos sectoriales, práctica real y resolución de problemas
Pensamiento crítico Evaluar la solidez de una respuesta Contraste de fuentes, búsqueda de objeciones y revisión argumentada
Metacognición Reflexionar sobre cómo estamos aprendiendo y decidiendo Diarios de aprendizaje, autoevaluación y explicación del proceso
Criterio ético Valorar consecuencias sobre personas y organizaciones Dilemas, análisis de impacto y códigos de uso responsable
Comunicación Explicar, defender y adaptar una propuesta Presentaciones, debates, entrevistas y trabajo colaborativo
Autonomía Evitar la dependencia de la herramienta Tareas con y sin IA, justificación de decisiones y transferencia

La UNESCO propone para el profesorado un marco que combina una mentalidad centrada en las personas, ética de la IA, fundamentos y aplicaciones, pedagogía y aprendizaje profesional. No sitúa la tecnología aislada en el centro, sino dentro de un conjunto de conocimientos, habilidades y valores orientados a preservar la agencia humana.

Ese enfoque puede trasladarse perfectamente a la formación profesional, la formación para el empleo, la universidad, las empresas y los programas de emprendimiento.

El método ACTUAR: convertir una respuesta de IA en aprendizaje

Como propuesta práctica, planteo un proceso sencillo que puede utilizarse en orientación, formación, empleo, emprendimiento o gestión empresarial.

Antes de aceptar y aplicar una respuesta generada por IA, deberíamos ACTUAR.

A: Aclarar el propósito

    • ¿Qué queremos resolver realmente?
    • No es lo mismo solicitar ideas generales que tomar una decisión que afectará a una persona, una inversión, una contratación o un proyecto profesional.
    • Cuanto más importante sea la consecuencia, mayor debe ser la supervisión.

C: Contextualizar el problema

    • ¿Qué información necesita conocer la herramienta?
    • La IA no conoce automáticamente la historia de una persona, la cultura de una empresa, las características de un territorio, las limitaciones económicas de un proyecto ni las relaciones existentes entre los agentes implicados.
    • Una respuesta descontextualizada puede ser técnicamente correcta y prácticamente inútil.

T: Tensionar la respuesta

    • ¿Qué objeciones, alternativas o puntos débiles existen?
    • Podemos pedir a la IA que cuestione su propia propuesta, pero también debemos contrastarla con otras personas, fuentes y experiencias.
    • Una buena decisión necesita algo más que una respuesta favorable. Necesita resistencia, contraste y diversidad de perspectivas.

U: Ubicar las fuentes y la incertidumbre

    • ¿De dónde procede la información?
    • ¿Qué datos están verificados? ¿Qué parte es una estimación? ¿Qué podría estar desactualizado? ¿Qué información falta?
    • Una respuesta sin fuentes puede servir para explorar, pero no debería convertirse automáticamente en fundamento de una decisión importante.

A: Asumir la decisión

    • ¿Quién responde por el resultado?
    • La IA puede proponer, calcular o recomendar, pero la responsabilidad sigue siendo humana.
    • No deberíamos escondernos detrás de un algoritmo para evitar explicar una decisión, especialmente cuando afecta al empleo, la selección, la evaluación, el acceso a servicios o las oportunidades de otras personas.

R: Revisar el aprendizaje

    • ¿Qué hemos aprendido durante el proceso?
    • ¿Qué parte podríamos hacer mejor la próxima vez? ¿Qué conocimiento hemos adquirido? ¿Qué hemos delegado? ¿Somos ahora más autónomos o más dependientes?
    • Esta última pregunta es fundamental.
    • La productividad no debería medirse únicamente por el tiempo ahorrado. También deberíamos valorar si la herramienta ha aumentado nuestra capacidad para comprender, decidir y actuar en el futuro.

Las personas no son artificiales

  • La inteligencia artificial trabaja con patrones, probabilidades, datos e instrucciones.
  • Las personas trabajan también con experiencias, emociones, valores, vínculos, necesidades, miedos, contradicciones, aspiraciones y propósitos.
  • Una herramienta puede analizar las palabras de un currículum, pero no comprende plenamente lo que significa reconstruirse profesionalmente después de un despido.
  • Puede sugerir una idea de negocio, pero no asume el riesgo económico, familiar y emocional de ponerla en marcha.
  • Puede redactar una respuesta para una entrevista, pero no vive la inseguridad de quien lleva meses buscando empleo.
  • Puede recomendar una formación, pero no conoce todas las dificultades de conciliación, desplazamiento, accesibilidad o confianza que condicionan la participación de una persona.
  • Puede ayudar a ordenar una decisión, pero no tendrá que vivir con sus consecuencias.
  • Por eso, cuanto más automatizados sean los procesos, más importante será mantener espacios de conversación, escucha y acompañamiento.
  • La orientación y la formación no pueden convertirse en una sucesión de respuestas automáticas. Deben seguir siendo espacios donde las personas se sientan escuchadas, puedan hacerse preguntas, comprendan sus posibilidades y encuentren apoyo para avanzar.
  • La tecnología puede ampliar el alcance de los servicios, personalizar recursos y mejorar determinados diagnósticos. Pero no debería eliminar el vínculo humano que permite interpretar una situación y sostener un proceso de cambio.

Empleabilidad: demostrar lo que sabemos hacer y por qué

La IA puede ayudar a mejorar un currículum, preparar una entrevista o construir un discurso profesional. Esto representa una oportunidad enorme, especialmente para personas con dificultades de expresión, desconocimiento de los procesos de selección o escaso acceso a recursos especializados.

Pero también puede producir candidaturas perfectamente redactadas y completamente vacías.

La empleabilidad no consiste en parecer competente durante unos minutos. Consiste en desarrollar, demostrar y actualizar capacidades que puedan aplicarse en contextos reales.

Por eso, el uso de IA en la búsqueda de empleo debería servir para:

    • identificar y expresar mejor las competencias reales;
    • analizar experiencias y extraer aprendizajes;
    • preparar ejemplos concretos;
    • descubrir necesidades formativas;
    • simular situaciones;
    • recibir retroalimentación;
    • y explorar oportunidades profesionales.

No debería utilizarse para inventar experiencias, competencias o logros.

Una candidatura puede ser asistida por IA, pero debe seguir representando honestamente a la persona.

Emprendimiento: acelerar sin perder la propuesta propia

En emprendimiento, la inteligencia artificial permite analizar información, generar ideas, crear contenidos, automatizar procesos y desarrollar prototipos con menos recursos.

Sin embargo, también puede provocar una preocupante homogeneización.

Si todas las personas emprendedoras utilizan las mismas herramientas, formulan preguntas parecidas y aceptan las primeras respuestas, terminarán construyendo propuestas prácticamente idénticas.

La diferenciación no vendrá de utilizar IA. Vendrá de combinarla con:

    • conocimiento profundo del cliente;
    • experiencia sectorial;
    • comprensión del territorio;
    • creatividad;
    • capacidad de relación;
    • confianza;
    • propósito;
    • y criterio para seleccionar aquello que realmente aporta valor.

La IA puede ayudarnos a producir más. Pero producir más no significa necesariamente crear más valor.

El emprendimiento necesita preguntas que ninguna herramienta puede responder por sí sola: qué problema merece la pena resolver, a quién queremos servir, qué impacto buscamos, qué límites no estamos dispuestos a cruzar y qué tipo de empresa queremos construir.

Pymes y organizaciones: alfabetizar no es entregar una licencia

En muchas organizaciones, la adopción de inteligencia artificial está comenzando mediante la contratación de herramientas o la realización de cursos breves.

Eso es un primer paso, pero no constituye una estrategia.

La alfabetización en IA debe adaptarse al conocimiento de las personas, al contexto de uso, al tipo de herramienta y a los riesgos que puede generar. La Comisión Europea indica que las organizaciones deben considerar la experiencia y formación del personal, los usos concretos, los riesgos, la interpretación de los resultados y las personas que pueden verse afectadas. El artículo 4 del Reglamento europeo de inteligencia artificial mantiene la obligación de impulsar la alfabetización en IA, aunque desde julio de 2026 ya no establece un nivel específico o “suficiente” aplicable por igual a todas las organizaciones.

Esto implica que una empresa no debería limitarse a decir a su plantilla que utilice una herramienta.

Necesita establecer:

    • para qué puede utilizarse;
    • qué información no debe introducirse;
    • qué resultados requieren revisión;
    • quién asume la responsabilidad;
    • cómo se documentan determinadas decisiones;
    • qué riesgos existen;
    • y qué formación necesita cada perfil.

Especialmente en las pymes, no se trata de reproducir costosas estructuras de grandes corporaciones. Se trata de construir normas sencillas, proporcionadas y comprensibles que permitan aprovechar la tecnología sin poner en riesgo datos, personas, clientes o reputación.

El papel de los territorios y las políticas públicas

Esta transformación tampoco puede dejarse exclusivamente en manos de cada individuo.

Decir a las personas que deben adaptarse, actualizarse y aprender permanentemente, sin proporcionar tiempo, recursos, orientación y oportunidades, equivale a trasladarles toda la responsabilidad de un cambio que es económico, empresarial, institucional y social.

Los ayuntamientos, servicios de empleo, centros de formación, universidades, asociaciones empresariales, sindicatos, entidades sociales y profesionales del desarrollo local tienen una función decisiva.

No basta con organizar cursos generales sobre herramientas.

Es necesario crear ecosistemas territoriales donde las personas puedan:

    • conocer aplicaciones vinculadas a sectores concretos;
    • experimentar con acompañamiento;
    • analizar casos reales;
    • compartir aprendizajes;
    • acceder a mentores;
    • identificar riesgos;
    • conectar formación y oportunidades laborales;
    • y participar en procesos de innovación.

Los profesionales del desarrollo local debemos actuar como facilitadores y conectores. Nuestra labor no consiste únicamente en gestionar programas o subvenciones, sino en relacionar recursos, personas, empresas, conocimiento y oportunidades.

Una alfabetización en IA verdaderamente inclusiva debe llegar también a quienes tienen menor nivel digital, menos recursos, discapacidad, dificultades de acceso o trayectorias profesionales más vulnerables.

De lo contrario, la tecnología que prometía democratizar oportunidades puede terminar ampliando las desigualdades.

Una nueva responsabilidad para orientadores, docentes y mentores

Quienes acompañamos a otras personas tendremos que revisar también nuestras competencias.

No bastará con conocer herramientas. Tendremos que aprender a diseñar experiencias en las que la IA aumente la capacidad de pensar y no la sustituya.

Esto exige asumir nuevos papeles:

    • facilitadores de preguntas;
    • traductores entre tecnología y realidad;
    • supervisores de fuentes y argumentos;
    • diseñadores de situaciones de aprendizaje;
    • promotores de autonomía;
    • mediadores éticos;
    • conectores de oportunidades;
    • y acompañantes de procesos humanos.

También tendremos que reconocer nuestros límites.

No debemos presentar la IA como una solución mágica ni rechazarla por miedo. Debemos experimentar, aprender, compartir prácticas, revisar errores y construir criterios colectivos.

La alfabetización en IA no puede ser únicamente técnica. Debe ser profesional, ética, crítica, emocional y social.

 

 

Mi valoración profesional: la tecnología debe ampliar la persona, no reducirla

Mi posición es clara.

Quiero una inteligencia artificial que ayude a las personas a comprender mejor, crear más, superar barreras, descubrir oportunidades y desarrollar sus capacidades.

Pero no quiero una inteligencia artificial utilizada para sustituir el acompañamiento, ocultar decisiones, simplificar realidades humanas o convertir a las personas en puntuaciones, coincidencias y patrones de comportamiento.

No me preocupa que la IA proporcione respuestas.

Me preocupa que dejemos de formular preguntas.

No me preocupa que nos ayude a realizar determinadas tareas.

Me preocupa que dejemos de aprender aquello que necesitamos comprender.

No me preocupa que automatice procesos.

Me preocupa que automaticemos también la empatía, el cuidado y la responsabilidad.

La innovación verdaderamente útil no debería preguntarse solamente cuánto tiempo ahorra, sino qué capacidades desarrolla, qué oportunidades genera, qué desigualdades reduce y qué bienestar aporta.

La inteligencia artificial puede ser una extraordinaria herramienta de empoderamiento, siempre que no la utilicemos para renunciar a nuestra propia inteligencia.

Conclusión: la IA propone, pero la persona da sentido

La pregunta ya no es únicamente cómo aprenderemos a utilizar la inteligencia artificial.

La pregunta es cómo conseguiremos que su utilización nos ayude a ser más capaces, más autónomos, más conscientes y más responsables.

Esa será una de las grandes tareas de la orientación, la formación y el desarrollo profesional durante los próximos años.

Tendremos que enseñar a formular preguntas, contrastar respuestas, interpretar contextos, reconocer incertidumbres, tomar decisiones y asumir consecuencias.

Porque la respuesta de la IA nunca debería cerrar el proceso.

Debería abrir una posibilidad de aprendizaje.

La IA puede ayudarnos a multiplicar conocimientos, habilidades y capacidades. Pero no tiene nuestros sueños, no conoce nuestro propósito, no comparte nuestras aspiraciones y no vivirá las consecuencias de nuestras decisiones.

El futuro no pertenecerá necesariamente a quienes obtengan más respuestas.

Pertenecerá a quienes sepan distinguir cuáles merecen convertirse en decisiones, oportunidades y acciones con sentido.

    • La IA propone.
    • La persona interpreta.
    • La IA acelera.
    • La persona decide.
    • La IA genera posibilidades.

Pero somos las personas quienes aportamos propósito, responsabilidad, empatía y humanidad.

    • Y esa inteligencia no es artificial.

 

 

 

Fuentes y enlaces principales

  • Artículo relacionado: La IA ya no solo transforma el trabajo: redefine la empleabilidad, la formación y el emprendimiento.
  • Comisión Europea: alfabetización en inteligencia artificial y artículo 4 del Reglamento de IA.
  • OCDE: competencias necesarias en la era de la inteligencia artificial.
  • UNESCO: marco de competencias en IA para docentes.
  • SEPE y Observatorio de las Ocupaciones: transformación de la IA en el empleo.
  • Microsoft Research y Carnegie Mellon: IA generativa y pensamiento crítico en el trabajo del conocimiento.