La expansión de la inteligencia artificial instaló una pregunta cada vez más frecuente entre madres y padres sobre el futuro académico y laboral de sus hijos. En ese marco, el cofundador de Globant, Guibert Englebienne, publicó un hilo en X en el que buscó desmontar una idea que gana terreno con fuerza. Según planteó, el problema empieza cuando la discusión queda reducida a encontrar una carrera “a prueba de robots”. Para el empresario, esa alternativa no existe y la verdadera apuesta pasa por formar perfiles con pensamiento crítico, base técnica y capacidad de adaptación.

“¿Qué debería estudiar mi hijo?”, escribió Englebienne al inicio de su publicación. A partir de esa pregunta, afirmó que gran parte de los consejos que hoy circulan sobre el tema parten de un diagnóstico equivocado. Entre ellos, cuestionó la idea de “estudiar IA” como si se tratara de una carrera en sí misma. En su visión, salvo en áreas muy puntuales ligadas a la ingeniería avanzada, la IA funcionará para la mayoría como una herramienta de trabajo y no como un camino profesional cerrado.

Para reforzar esa idea, Englebienne recurrió a una comparación con fuerte peso simbólico. “Decirle a tu hijo que ‘estudie IA’ es como si en 1995 le hubieras dicho que ‘estudiara Internet’”, sostuvo. Con esa frase, buscó dejar en claro que el valor no está en la herramienta en sí misma, sino en la capacidad de cada persona para incorporarla a su trabajo y sacarle provecho.

El cofundador de Globant también puso en cuestión otro consejo que ganó espacio en medio del avance tecnológico, el de alejarse de las disciplinas técnicas por temor a que la IA termine con esos empleos. Para el empresario, esa mirada responde más al miedo que a un análisis profundo. Según explicó, la tecnología puede automatizar tareas específicas, pero no borra profesiones enteras. Por eso, remarcó que seguirá siendo necesario contar con perfiles capaces de desarrollar, mantener e integrar esos sistemas.

Qué habilidades valoró por encima de una carrera “perfecta”

Además, el directivo de Globant rechazó la idea de que las actividades creativas queden a resguardo por el solo hecho de ser creativas. “¿Viste lo que genera la IA en diseño, música y texto?”, planteó. Con esa observación, advirtió que la creatividad, por sí sola, no garantiza protección frente al avance tecnológico. En cambio, destacó el valor del criterio para reconocer qué tiene calidad, qué resulta relevante y qué mantiene una dimensión humana.

A partir de ese diagnóstico, Englebienne ordenó su planteo en tres puntos centrales. El primero fue aprender a pensar bien, una capacidad que, según explicó, implica hacer buenas preguntas, detectar argumentos débiles, escribir con claridad y organizar un problema antes de buscar una respuesta.

El segundo eje apuntó a combinar habilidades técnicas con capacidades humanas. Para graficarlo, mencionó perfiles híbridos, como un abogado con manejo de datos, un biólogo que programa o un ingeniero con aptitudes para comunicar y liderar.

“La IA destaca por ser generalista. Las personas que combinan de forma única distintos campos son insustituibles”, señaló Englebienne, al explicar por qué el diferencial ya no pasa por dominar una única disciplina de manera aislada. En su visión, el valor estará cada vez más en los perfiles capaces de articular saberes técnicos con comprensión humana, criterio y capacidad de decisión. 

Bajo esa lógica, el tercer punto de su planteo apuntó a aprovechar la tecnología en lugar de temerle.

Sobre ese eje, sostuvo que la discusión no debería girar en torno al miedo al reemplazo, sino a quiénes estarán en condiciones de impulsar la adopción de estas herramientas en sectores donde ya empiezan a ganar espacio. Allí mencionó áreas como salud, educación, logística, energía y administración pública, donde la inteligencia artificial tendrá un papel cada vez más visible. 

Y dejó planteada otra idea. Esa transformación no avanzará sola, sino que requerirá de perfiles formados para entender cómo funciona la tecnología y cómo aplicarla a problemas concretos. En ese grupo ubicó a ingenieros de software, científicos de datos y especialistas con conocimiento técnico suficiente para desarrollar, integrar y supervisar esos sistemas.

El cofundador de Globant también salió al cruce de otro de los temores más repetidos alrededor del avance de la IA, vinculado con la escritura de código. “Pero la IA ya escribe código...”, planteó, para introducir una comparación con la que buscó relativizar esa alarma. “Y las calculadoras llevan haciendo cálculos desde los años 70. ¿Acaso dejaron de existir los matemáticos?”, escribió. 

A partir de ese ejemplo, remarcó que programar puede ser una tarea puntual, pero que la ingeniería abarca mucho más. Según explicó, diseñar sistemas, tomar decisiones técnicas y resolver problemas reales exige capacidades que van bastante más allá de lo que una herramienta puede ejecutar de forma automática.