En la 13.ª Cumbre Líderes por la Educación, McKinsey puso sobre la mesa una cifra que obliga a mirar el futuro del trabajo con menos consignas y más cálculo: en Colombia, el 55 % de las horas de trabajo tiene el potencial de ser automatizado por la IA.
Sebastián Riomalo, socio y líder de la Práctica de Educación de McKinsey en Hispanoamérica, aclaró que ese porcentaje no significa que el 55 % de la gente se quedará sin empleo. Lo que puede cambiar, dijo, es más profundo y más silencioso: más de la mitad de las actividades actuales podrían automatizarse.
La escena lo dice todo. El debate ya no gira solo en torno a si la inteligencia artificial llegará a las aulas o a las oficinas, sino a qué parte del tiempo humano seguirá siendo indispensable cuando el software asuma tareas repetitivas. Para Riomalo, ese giro está ocurriendo en meses, no en planes quinquenales.
La firma también proyectó que el 86 % de las competencias estarán relacionadas con la IA: 20 % conectadas directamente y 66 % habilitadas por ella. En esa lista, Riomalo separó dos mundos. Por un lado, habilidades técnicas y repetibles, como la programación en SQL, con alto potencial de automatización. Por otro, habilidades de conexión y relación social, como la influencia, con bajo nivel de automatización.
En educación, el diagnóstico fue de doble filo. Riomalo recordó que, desde 1984, Bloom identificó que la tutoría personalizada uno a uno mejora el aprendizaje en dos desviaciones estándar, llevando al estudiante al top 2 %, pero que ese método era costoso y poco accesible. La IA, dijo, promete resolver ese dilema al democratizar y universalizar la tutoría personalizada.
Pero el mismo avance trae riesgos. Riomalo advirtió que el uso excesivo de la tecnología puede hacer que los estudiantes eviten el esfuerzo mental y el proceso de aprendizaje enriquecedor, porque pueden entregar trabajos rápidos con solo un par de prompts. Eso, señaló, puede generar menor concentración y ampliar las brechas.
En educación básica, la promesa es clara: tutoría uno a uno con alcance territorial y diagnóstico oportuno de brechas. El problema, según Riomalo, es que la IA podría restar claridad a las evaluaciones y alimentar una inflación general de notas. En otras palabras, más asistencia no necesariamente significa más aprendizaje real.
En la educación superior, la tecnología ofrece otra lista de ventajas: acelerar la investigación, personalizar trayectorias y simular entornos laborales en tiempo real. Pero también impone un desafío central para las instituciones: monitorear si los estudiantes realmente están aprendiendo.
McKinsey puso además el foco en el tiempo del docente. Riomalo dijo que hoy los profesores solo dedican el 49 % de su tiempo a la interacción directa con los alumnos. Con IA, añadió, se podrían liberar cerca de 13 horas semanales por profesor al automatizar tareas administrativas, para que ese tiempo vaya a tutorías personalizadas.
En universidades, la consultora ve espacio para trabajar en retención y éxito estudiantil, atracción de alumnos y reducción de costos. Riomalo mencionó que ya se ven mejoras del 20 % en el primer año en algunas instituciones europeas.
También apareció otra señal de desajuste: la brecha entre matrícula y demanda laboral. Con datos a finales de 2025, Riomalo dijo que carreras como administración, ingeniería de sistemas e ingeniería industrial muestran consistencia entre lo que se estudia y lo que demanda el mercado. En cambio, derecho y psicología tienen una matrícula mucho más alta de lo que se exige.
Al mismo tiempo, áreas como ingeniería civil, diseño, ingeniería mecánica, química y contaduría pública, que aún mantienen demanda, ofrecen mayor capacidad de selección laboral, pero cuentan con menos matriculados. Es un dato incómodo para un sistema educativo que muchas veces forma más según la tradición que según la demanda.
El mensaje de fondo es que la IA no llega solo como una herramienta técnica, sino como una prueba de estrés para la escuela, la universidad y el mercado laboral. Si libera tiempo, productividad y acceso, puede ser una aliada. Si se usa sin criterio, puede premiar la superficialidad, degradar la evaluación y profundizar desigualdades.
Para el país, el debate no es menor. Lo que está en juego no es una moda tecnológica, sino la capacidad de las instituciones para adaptarse sin perder rigor. Y en esa transición, el costo de la inercia lo termina pagando el estudiante, el profesor y, en última instancia, el contribuyente que financia sistemas que no pueden quedarse quietos mientras el trabajo cambia por meses, no por décadas.
