La discusión sobre inteligencia artificial y empleo suele quedar atrapada en una pregunta: cuántos puestos de trabajo desaparecerán. Sin embargo, en América Latina el problema inmediato parece ser otro. Una parte de los trabajadores puede incorporar nuevas herramientas, aumentar su productividad y adquirir habilidades que mejoren sus oportunidades laborales; otra parte ni siquiera cuenta con las condiciones necesarias para empezar ese recorrido.
Un estudio conjunto de la Organización Internacional del Trabajo y el Banco Mundial estimó que entre el 26% y el 38% de los empleos de América Latina y el Caribe están expuestos de algún modo a la inteligencia artificial generativa. La tecnología podría mejorar la productividad de entre el 8% y el 14% de los puestos, mientras que entre un 2% y un 5% enfrentan riesgo de automatización completa. El dato que modifica la discusión es otro: alrededor de 17 millones de empleos que podrían beneficiarse con la IA encuentran obstáculos por las dificultades de acceso digital y de infraestructura.
La transformación tecnológica, entonces, también puede reproducir desigualdades conocidas. Acceder a una herramienta no equivale a saber utilizarla y saber utilizarla tampoco garantiza que todos puedan hacerlo en las mismas condiciones. Sobre ese escenario se organiza TecPrize 2026, la iniciativa de innovación abierta del Institute for the Future of Education (IFE) del Tecnológico de Monterrey, que este año vuelve a concentrarse en la relación entre educación, habilidades y futuro del trabajo.
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La convocatoria abrió el 19 de agosto. Antes de definirla, los organizadores realizaron encuentros en Monterrey, Buenos Aires y Medellín con casi un centenar de representantes de más de 50 organizaciones, entre universidades, empresas, startups, fundaciones y organismos públicos. La intención fue identificar qué problemas se repetían más allá de las diferencias entre países y sectores.
Las conversaciones volvieron una y otra vez sobre algunos puntos como la distancia entre las habilidades disponibles y las que necesita el mercado laboral; el efecto de la IA sobre las tareas y las organizaciones; la necesidad de sostener procesos de formación durante toda la vida laboral; y las dificultades para conectar talento con oportunidades. También surgieron tensiones menos fáciles de resolver: productividad y bienestar, automatización y propósito, especialización y capacidad de adaptación.
No son discusiones exclusivas de América Latina. El Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial calculó que el 39% de las habilidades que hoy utilizan los trabajadores cambiarán o perderán vigencia hacia 2030. Si la fuerza laboral mundial estuviera formada por cien personas, 59 necesitarían algún proceso de actualización o reconversión durante los próximos años. Para el 63% de las empresas consultadas, precisamente, la falta de habilidades constituye el principal obstáculo para su transformación.
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La particularidad latinoamericana aparece cuando esos cambios se superponen con mercados laborales caracterizados por la informalidad, diferencias educativas y desigualdad en el acceso a la tecnología. La capacitación deja entonces de ser una discusión reservada a las áreas de recursos humanos. También se vuelve un problema educativo.
Qué significa aprender en el trabajo
El cambio puede verse en la propia evolución de TecPrize. En su edición de 2024, el desafío preguntaba cómo jóvenes y adultos podían desarrollar las habilidades laborales y digitales más demandadas. Un año después, la inteligencia artificial ocupó explícitamente el centro: los participantes debieron plantear de qué manera los trabajadores de América Latina y el Caribe podían aprovecharla para desarrollar habilidades, mejorar su desempeño y cerrar brechas dentro del mercado laboral.
A esa última convocatoria llegaron más de 140 proyectos de 20 países. Los diez finalistas ofrecían respuestas bastante distintas a un mismo problema: simulaciones de situaciones laborales, capacitación a través de WhatsApp, sistemas para identificar habilidades, asistentes para trabajadores operativos y plataformas de entrenamiento mediante IA. O-lab, de Colombia; OZARU, de México; y HackÜ, de Colombia, ocuparon los tres primeros lugares.
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La edición 2026 amplía nuevamente el campo. En los encuentros previos aparecieron proyectos asociados con empleabilidad, aprendizaje continuo, inteligencia artificial aplicada al talento, HRTech, WorkTech y transformación de la fuerza laboral. Más que buscar una determinada tecnología, el punto de partida parece estar en un problema: cómo reducir la distancia entre lo que las personas saben hacer y aquello que empieza a exigirles su trabajo.
Esa distancia puede resultar más incómoda que las predicciones sobre empleos que desaparecerán, porque ya puede medirse en el presente.
Durante años, la formación profesional estuvo organizada alrededor de una secuencia relativamente estable: estudiar, obtener una certificación, ingresar al mercado laboral y acumular experiencia. La velocidad del cambio tecnológico altera ese esquema. El aprendizaje empieza a formar parte del propio trabajo y las instituciones educativas, las empresas y los Estados quedan frente a una pregunta para la que todavía existen respuestas parciales: quién debe hacerse cargo de esa formación permanente.
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La inteligencia artificial agrega otra dificultad. La actualización laboral no consiste solamente en aprender el funcionamiento de una herramienta. Pensamiento crítico, comunicación, capacidad para formular preguntas, trabajo en equipo, ética y criterio para evaluar resultados adquieren más peso precisamente porque las máquinas pueden resolver una cantidad creciente de tareas técnicas. La OIT, en su actualización global sobre inteligencia artificial y empleo de 2025, concluyó que la transformación de los puestos es, por ahora, un escenario más extendido que su desaparición completa y advirtió sobre la necesidad de acompañar ese proceso con políticas laborales y formación.
Ahí aparece uno de los problemas que TecPrize intenta poner en discusión. La brecha de habilidades suele presentarse como una falta: trabajadores que todavía no aprendieron aquello que necesitan las empresas. Pero también puede leerse desde el otro lado. Sistemas educativos y organizaciones deben responder a cambios tecnológicos cuya velocidad dificulta establecer cuáles serán las habilidades necesarias dentro de cinco años.
Las soluciones que se presenten a la edición 2026 deberán moverse dentro de esa incertidumbre.
Cómo funciona TecPrize
TecPrize funciona desde hace seis años y combina una competencia con instancias de acompañamiento para los proyectos seleccionados. En la edición anterior, los diez finalistas participaron de mentorías, un programa de tres meses, un bootcamp de medición de impacto y la final realizada durante el IFE Conference en Monterrey. Los tres ganadores recibieron premios de 30.000, 20.000 y 10.000 dólares, respectivamente. Uno de ellos obtuvo además el ingreso al programa de aceleración EdTech de la University of Southern California.
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Según datos difundidos por el Tecnológico de Monterrey al cierre de aquella edición, los emprendimientos que pasaron por TecPrize habían conseguido en conjunto más de cuatro millones de dólares de capital y alcanzado a más de 2,5 millones de personas. Son cifras de un programa de innovación, aunque también muestran el crecimiento de un sector que intenta ocupar un espacio que las instituciones educativas tradicionales y las empresas todavía están definiendo.
Tal vez ahí esté el aspecto más interesante de la convocatoria 2026. El futuro del trabajo suele imaginarse como un territorio que todavía está por llegar. Sin embargo, buena parte de sus problemas ya están presentes: trabajadores que necesitan aprender nuevas tareas, empresas que no encuentran determinados perfiles, instituciones que deben revisar sus programas y una tecnología que distribuye oportunidades de manera desigual.
La pregunta, entonces, ya no pasa solamente por anticipar qué trabajos hará la inteligencia artificial. También importa saber quiénes estarán en condiciones de trabajar con ella y qué caminos tendrán disponibles para aprender aquello que todavía no saben.
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