La escena lo dice todo. Mientras los ingenieros de Silicon Valley despliegan agentes inteligentes capaces de revisar millones de líneas de código en segundos, en México el debate educativo sigue girando en torno a si los estudiantes «deberían usar Claude o ChatGPT». La distancia entre esas dos conversaciones es, según el economista Alberto Muñoz en El Financiero, el verdadero indicador de riesgo para el país.
El argumento arranca en Thomas Piketty. Hace poco más de una década, el economista francés articuló su famosa relación r > g: cuando la rentabilidad del capital supera de forma sostenida el crecimiento de la economía, la riqueza se concentra en quienes ya poseen activos. Muñoz propone una analogía para la era de la inteligencia artificial: A > H, donde A representa la capacidad de amplificación del conocimiento mediante IA y H la velocidad del aprendizaje exclusivamente humano. No es una fórmula económica, aclara el autor; es una forma de visualizar un cambio profundo.
El fenómeno ya tiene expresiones concretas. Los investigadores que utilizan IA publican más rápido. Los médicos consultan literatura científica global mientras atienden pacientes. Los arquitectos exploran cientos de diseños antes de construir el primero. Los científicos procesan cantidades de información que hace apenas cinco años eran impensables. La productividad intelectual, escribe Muñoz, comienza a multiplicarse.
Pero hay una diferencia fundamental respecto al conocimiento tradicional. Durante siglos, aprender dependía principalmente del esfuerzo individual. Ahora depende también del acceso a infraestructura computacional, modelos de lenguaje, bases de datos, agentes inteligentes y plataformas de cómputo acelerado. Las grandes empresas tecnológicas invierten cientos de miles de millones de dólares en centros de datos, GPU especializadas y redes de alta velocidad. La inteligencia, en ese sentido, adquiere una dimensión tecnológica que no está distribuida de manera uniforme.
La pregunta, señala el columnista, deja de ser únicamente tecnológica para volverse económica y, finalmente, geopolítica. La verdadera competencia internacional ya no consiste únicamente en fabricar automóviles, producir acero o exportar petróleo. Consiste en producir conocimiento más rápido que los demás. Los países que formen generaciones capaces de trabajar junto con la IA desarrollarán mejores científicos, mejores médicos, mejores ingenieros y mejores empresarios. Los que lleguen tarde dependerán del conocimiento producido por otros.
Para México, el diagnóstico es severo. La conversación internacional ya migró hacia cómo formar ciudadanos capaces de diseñar agentes inteligentes, colaborar con modelos fundacionales, verificar sus respuestas y construir soluciones que integren creatividad, pensamiento crítico y automatización. La alfabetización en inteligencia artificial, sostiene Muñoz, será para el siglo XXI lo que la alfabetización tradicional fue para el siglo XX. Y ese desafío, insiste, comienza en la educación básica, no en la universidad: los niños que hoy cursan primaria convivirán durante toda su vida profesional con sistemas inteligentes.
No se trata de reemplazar maestros por algoritmos, aclara el autor. Se trata de formar mejores maestros apoyados por algoritmos. Las naciones que comprendan esa diferencia redefinirán su lugar en la economía del conocimiento. Las que no lo hagan corren, en sus palabras, «un riesgo silencioso: dejar de competir por falta de talento preparado para el nuevo paradigma».
Para entender el presente hay que volver a esa semana. El análisis de Muñoz llega en un momento en que el aparato estatal mexicano ha apostado por la austeridad selectiva —recortando precisamente en ciencia, tecnología y educación de calidad— mientras el mundo reorganiza sus jerarquías de poder en torno a quién controla la frontera del conocimiento. La paradoja es incómoda: el libre mercado y la inversión privada en IA avanzan a una velocidad que ningún gobierno puede ignorar, pero tampoco pueden reemplazar la formación de base que solo un sistema educativo funcional puede garantizar. Lo que está en juego no es una política pública más. Es la posición de México en la próxima división internacional del trabajo, donde el recurso escaso no será el petróleo ni el acero, sino el talento capaz de colaborar con máquinas que piensan. Llegar tarde a esa carrera no tiene corrección fácil.
