Si hoy volviera a empezar, Jensen Huang aprendería inteligencia artificial (IA) desde el primer día: el director ejecutivo de Nvidia sostuvo que formarse en IA ofrece una ventaja que atraviesa casi cualquier profesión, en un escenario marcado por el riesgo de automatización sobre empleos de entrada y de nivel intermedio.
Huang planteó esa idea en una entrevista con la periodista Cleo Abram en el programa ‘Huge If True’. Allí sintetizó su posición con una frase directa: “Si yo fuera estudiante hoy, lo primero que haría sería aprender IA”.
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La advertencia no se limita a una salida laboral inmediata. Bill Gates ubicó entre los trabajos más expuestos a la sustitución por inteligencia artificial a ventas, atención al cliente, ingeniería de software y asistencia jurídica, con un impacto mayor sobre los puestos básicos e intermedios, donde suelen comenzar los jóvenes.

Qué consejo lanzó Jensen Huang a los estudiantes
El ejecutivo no redujo su consejo a estudiar programación o robótica. Su énfasis estuvo en otra capacidad: comprender cómo utilizar modelos de inteligencia artificial para resolver problemas reales, automatizar tareas y crear nuevas herramientas de trabajo.
La comparación que propuso remite al inicio de la computación personal. A su juicio, así como dominar el uso de los ordenadores daba entonces una gran ventaja, ahora esa diferencia puede ser todavía mayor para quienes sepan interactuar con sistemas de IA de manera eficaz.
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Ese planteo se apoya en el lugar que ocupa Nvidia dentro de la industria tecnológica. Tras años de liderazgo en el mercado de tarjetas gráficas, la empresa se consolidó como uno de los principales referentes del desarrollo de inteligencia artificial porque sus GPU se usan para entrenar sistemas de última generación.
Además, el consejo no pasa solo por acceder a la tecnología, sino por mejorar la relación práctica con ella. Huang lo formuló como una pregunta de trabajo: “¿Cómo puedo usar la IA para mejorar mi trabajo?”.
Ese es, en términos directos, el núcleo de su mensaje: aprender inteligencia artificial no significa únicamente saber programarla, sino adquirir la capacidad de obtener resultados útiles con ella en tareas concretas, incluso en áreas que no pertenecen al sector tecnológico.
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Qué empleos tienen mayor probabilidad de desaparecer
El telón de fondo de esa propuesta educativa es el impacto laboral de la automatización. Gates escribió en su blog que “muchos empleos desaparecerán para siempre” y vinculó ese proceso tanto al avance de la IA generativa como al desarrollo de robots capaces de competir en tareas físicas en los próximos años.
Entre las funciones que consideró más vulnerables aparecen ventas y atención al cliente, tanto por internet como por teléfono. Son tareas en las que los sistemas actuales ya pueden responder consultas, clasificar pedidos, orientar usuarios y procesar información comercial con un alto grado de autonomía.

Asimismo, Gates señaló que los efectos empezaron a aparecer en tareas de oficina, aunque de forma todavía moderada. Tras la expansión de la IA generativa, dijo, la caída del empleo fue más visible entre trabajadores jóvenes en ocupaciones expuestas a la sustitución, mientras que ese mismo fenómeno no se observó con igual intensidad entre empleados de mayor edad.
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En ese marco, Huang trazó una diferencia entre usar una herramienta y saber extraer valor de ella. “No puedes hacer un montón de preguntas al azar, así que pedirle a una IA que te ayude requiere experiencia y habilidad para dar indicaciones”, afirmó.
La habilidad a la que se refirió es el llamado prompt engineering, es decir, la capacidad de formular instrucciones útiles para que un modelo produzca respuestas orientadas a objetivos concretos. Para el CEO de Nvidia, ese aprendizaje será decisivo para los futuros profesionales de cualquier disciplina.
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