El reto
La sesión de mayo abordó los futuros posibles de la educación y el trabajo como dos sistemas estrechamente relacionados. La inteligencia artificial generativa, la automatización, la reducción del tiempo laboral, el empleo por plataformas, la escasez de perfiles técnicos y el regreso de prácticas analógicas están modificando expectativas, habilidades, vínculos institucionales y formas de participación.
El reto consistió en leer estos cambios sin reducirlos a una posición única. Por un lado, la tecnología promete eficiencia, personalización, acceso y nuevas formas de producción. Por otro, despierta preocupaciones sobre dependencia cognitiva, inseguridad laboral, sobrecarga, vigilancia, pérdida de criterio, debilitamiento de capacidades manuales y desplazamiento de responsabilidades hacia sistemas opacos. La conversación permitió situar estas tensiones en experiencias concretas: aulas, empresas, trayectorias profesionales, comunidades, oficios y prácticas cotidianas.
La pregunta de fondo fue cómo transformar señales de cambio en oportunidades plausibles de acción, sin asumir que toda innovación tecnológica mejora automáticamente la educación o el trabajo, y sin caer en una lectura defensiva que impida imaginar alternativas.
La propuesta de solución
Para la sesión se utilizó un canvas sincrónico diseñado para llevar a las personas participantes por un proceso breve de prospectiva aplicada. El ejercicio tomó como referencia el proceso de pensamiento de futuros de Joseph Voros: observar insumos, interpretar cambios, abrir posibilidades, construir imágenes de futuro y traducirlas en acción.
La dinámica alternó momentos de convergencia y divergencia. Primero se identificaron ámbitos relevantes; después se nombraron cambios de alto impacto; luego esos cambios se convirtieron en oportunidades; más adelante se imaginaron escenarios extremos pero plausibles; finalmente se definieron condiciones y acciones para responder desde el presente.
Las tendencias trabajadas como punto de partida fueron Aula desconectada, Tutoría algorítmica, Retorno operativo, Jornada recortada y Empleo por plataformas. Estas tendencias funcionaron como insumos para que cada participante tradujera el cambio a su propio entorno.
Proceso
Paso 1 – Apertura perceptual
La actividad inicial consistió en pedir a las personas participantes que reaccionaran con un emoji ante los adjetivos que mejor describían cómo veían el futuro de la educación y el futuro del trabajo. El objetivo fue identificar el estado perceptual y emocional con el que el grupo entraba a la conversación antes de trabajar con tendencias, canvas y escenarios.
En el caso de la educación, las respuestas mostraron una percepción ambivalente. Los adjetivos con más reacciones fueron descuidado, creativo, manipulador, eficiente, desorganizado, inseguro, intolerante, impaciente e innovador. Esta combinación sugirió que el futuro educativo se percibe como un campo de renovación, pero también de riesgo institucional, dispersión y disputa por la atención.
En el caso del trabajo, el adjetivo más marcado fue inseguro. También recibieron reacciones relevantes innovador, cruel, indeciso, desconfiado, retador, mal pagado, deshonesto, pesimista y eficiente. El futuro laboral apareció cargado de incertidumbre, tanto por los cambios tecnológicos como por las condiciones económicas, regulatorias y organizacionales que rodean al trabajo contemporáneo.
Este primer ejercicio permitió identificar el punto de partida emocional del grupo frente a dos campos estrechamente vinculados. En educación, las respuestas oscilaron entre la expectativa de innovación y la preocupación por el descuido, la manipulación o la desorganización. En trabajo, la palabra inseguro concentró buena parte de las reacciones, acompañada por términos como mal pagado, retador, limitado, manipulador y desconfiado. La apertura dejó ver que ambos futuros se perciben como espacios de posibilidad, pero también como territorios atravesados por pérdida de control, exigencia adaptativa y dudas sobre quién se beneficia realmente del cambio.
Paso 2 – Un marco en común
Después de la apertura, se presentaron las tendencias que servirían como marco de referencia. En educación, Aula desconectada permitió discutir el auge de políticas, campañas y movimientos que buscan restringir o retirar teléfonos móviles de espacios escolares. La tendencia abrió preguntas sobre atención, convivencia, autoridad pedagógica, dependencia tecnológica y diseño de ambientes de aprendizaje.
La segunda tendencia educativa, Tutoría algorítmica, permitió revisar la incorporación de inteligencia artificial como mediadora del aprendizaje. La IA apareció como tutora cotidiana, apoyo personalizado, sistema de acompañamiento o infraestructura educativa informal. Al mismo tiempo, el grupo discutió riesgos relacionados con dependencia cognitiva, pérdida de criterio, opacidad en la evaluación y privatización de mediaciones pedagógicas.
En trabajo, Retorno operativo abrió la conversación sobre la falta de mano de obra técnica, manual y esencial. Durante décadas, muchas aspiraciones educativas y laborales se desplazaron hacia lo universitario, lo digital y lo cognitivo, mientras ciertos oficios y habilidades concretas perdieron prestigio. Hoy distintas señales muestran que esos saberes vuelven a ser necesarios para sostener actividades productivas, de cuidado, mantenimiento e infraestructura.
La tendencia Jornada recortada permitió analizar la reducción del tiempo laboral desde una perspectiva ambivalente. Menos horas pueden abrir posibilidades de bienestar y reorganización vital; sin embargo, también pueden derivar en dobles jornadas, múltiples empleos o nuevas exigencias de productividad si no se modifican las condiciones que estructuran el trabajo.
Finalmente, Empleo por plataformas conectó la conversación con los efectos secundarios de la flexibilidad laboral: exposición climática, inseguridad, falta de protección, dependencia de sistemas algorítmicos y nuevas desigualdades para quienes sostienen servicios cotidianos desde condiciones frágiles.
Paso 3 – Observar ámbitos de cambio
La primera fase del canvas fue observar. Cada participante eligió cuatro ámbitos de la educación o del trabajo que consideraba especialmente cambiantes desde su comunidad, institución, empresa, práctica profesional o territorio.
En educación aparecieron ámbitos como aprendizaje, docencia, evaluación, currículo, tecnología, inclusión, comunidad, espacios, gobernanza, trabajo y habilidades. La elección permitió pasar de una conversación general sobre “la educación” a una lectura más situada: dónde se percibe el cambio, quién lo experimenta y qué prácticas están siendo afectadas.
En trabajo se seleccionaron ámbitos como roles y tareas, habilidades, tecnología, cultura, bienestar, modelos laborales, espacios, regulación, comunidad y economía. La diversidad de respuestas mostró que el trabajo ya no puede leerse solo como empleo formal o productividad. También involucra salud mental, infraestructura tecnológica, vínculos generacionales, capacidades humanas, regulación y formas de organización del tiempo.
Paso 4 – Interpretar cambios
La segunda fase fue interpretar. A partir de los ámbitos elegidos, cada persona identificó un cambio relevante y lo ubicó en un eje entre más favorable y más retador. Esta escala permitió hacer explícita la percepción subjetiva del cambio, sin exigir consenso entre participantes.
En educación, algunos cambios se relacionaron con la personalización del aprendizaje, la transformación del rol docente, la incorporación de IA, la necesidad de evaluación por procesos, la inclusión de nuevos lenguajes y la reconfiguración de espacios educativos. La IA generativa apareció como una fuerza ambivalente: puede apoyar investigación, tutoría y seguimiento, pero también puede debilitar autoría, autonomía y criterio si se usa sin reglas claras.
En trabajo, los cambios se concentraron en la automatización de tareas repetitivas, la reducción de equipos, el crecimiento de empresas pequeñas y especializadas, la presión por capacitarse, la incertidumbre regulatoria y el desplazamiento de funciones operativas. Una reflexión importante fue que la automatización no siempre reduce la carga laboral. En muchos casos, primero redistribuye tareas hacia menos personas y después, de manera desigual, promete capacitación o eficiencia.
Esta fase dejó un punto metodológico relevante: un mismo cambio puede ser favorable para unos actores y retador para otros. Automatizar puede liberar tiempo para ciertos perfiles, pero precarizar a quienes realizan tareas de soporte. Incorporar IA puede ampliar acceso, pero profundizar desigualdades si depende de infraestructura, suscripciones o competencias que no todas las personas tienen.
Paso 5 – Abrir posibilidades
La tercera fase consistió en convertir cada cambio en una oportunidad plausible. La pregunta dejó de centrarse únicamente en qué está cambiando y pasó a formular cómo podríamos usar ese cambio para aprender, trabajar, cuidar, enseñar, evaluar o participar de otra manera.
En educación, una posibilidad fue usar la IA como herramienta de pensamiento verificable, mediante bitácoras, criterios explícitos y procesos de contraste. En lugar de tratar la IA solo como amenaza a la autoría, se propuso usarla para documentar preguntas, decisiones, correcciones y razonamientos. También surgió la posibilidad de liberar tiempo docente para conversación, cuidado y diseño de experiencias, reduciendo carga administrativa o tareas poco relevantes para el aprendizaje.
Otras oportunidades educativas apuntaron a recuperar espacios analógicos, fortalecer el aprendizaje situado, hacer visibles los procesos y no solo los resultados, desarrollar criterios de uso responsable de IA, crear aulas flexibles y reconocer que el aprendizaje también ocurre en la conversación, el error, la práctica y la comunidad.
En trabajo, las oportunidades se orientaron a repensar habilidades, rediseñar roles, crear planes de contingencia, revalorar oficios, fortalecer capacidades humanas y construir modelos laborales menos dependientes de la automatización total. Una pregunta relevante fue qué ocurre si falla la infraestructura tecnológica: si se cae la IA, si no hay luz o si los sistemas dejan de responder. Prepararse para el futuro implica conservar y actualizar capacidades que permitan actuar cuando la tecnología no está disponible.
Paso 6 – Reimaginar escenarios extremos
En la cuarta fase, cada participante combinó cambios y oportunidades para construir escenarios extremos, inesperados pero plausibles. El propósito fue ampliar la imaginación sin perder relación con dinámicas que ya existen.
En educación se exploraron escenarios donde la tutoría cotidiana se delega a sistemas algorítmicos, pero las escuelas se transforman en espacios para aprender a pensar con herramientas digitales sin entregarles el juicio. En esos escenarios, cada estudiante podría documentar cómo pregunta, verifica, corrige y decide. También aparecieron futuros donde los espacios educativos recuperan materiales, prácticas manuales, conversación presencial y experiencias analógicas como respuesta al cansancio digital.
En trabajo se imaginaron empresas más pequeñas, de nicho, altamente automatizadas y con equipos reducidos. También se abrieron escenarios donde las habilidades manuales recuperan valor porque existen tareas que la IA no puede realizar sin cuerpo, herramientas, desplazamiento físico o destreza material. Oficios como carpintería, plomería, reparación, manufactura especializada, cocina, mantenimiento o trabajo técnico aparecieron como zonas de posible revalorización.
La conversación permitió cuestionar narrativas dominantes. No todas las personas jóvenes dominan o desean la tecnología. No todas las instituciones educativas están renunciando al pensamiento crítico. No todas las empresas que automatizan se vuelven más humanas o más eficientes. No todas las habilidades relevantes son digitales.
Conclusión
Después del trabajo en Miro, la conversación grupal permitió profundizar en algunas tensiones que atravesaron toda la sesión. Varias personas señalaron la dificultad de sostener pensamiento divergente cuando el presente impone restricciones muy concretas. Imaginar futuros distintos exige entrenamiento, porque la tendencia inicial suele ser proyectar lo que ya conocemos o quedarnos atrapados en las limitaciones actuales.
Una de las reflexiones más relevantes giró en torno a la automatización de tareas repetitivas. Se compartió que actividades que antes tomaban horas, como preparar informes o procesar datos, hoy pueden resolverse en mucho menos tiempo mediante herramientas conectadas. Desde esa lectura, las empresas podrían volverse más pequeñas, especializadas y eficientes. Sin embargo, también apareció una contratendencia importante: alguien tendrá que sostener las tareas materiales, técnicas y operativas que no desaparecen, aunque durante años hayan perdido prestigio frente a lo digital, lo universitario o lo estratégico.
En esa discusión surgió una idea central para los futuros del trabajo: las habilidades manuales, técnicas y corporales pueden recuperar valor en un sistema que había privilegiado lo abstracto y lo automatizable. Oficios como carpintería, plomería, reparación, manufactura especializada, cocina, mantenimiento o trabajo técnico aparecieron como posibles zonas de revalorización. La conversación permitió cuestionar la idea de que el futuro laboral depende únicamente de competencias digitales. También depende de capacidades situadas, materiales, relacionales y difíciles de sustituir.
La sesión también abrió una reflexión sobre el papel de las humanidades en la educación y el trabajo. La filosofía, las artes, las letras y el pensamiento abstracto aparecieron como capacidades necesarias para acompañar el desarrollo tecnológico. Su valor no está solo en producir contenidos, sino en entrenar criterio, interpretación, sensibilidad ética y capacidad de formular mejores preguntas. En un momento donde la inteligencia artificial puede producir respuestas con rapidez, la calidad del juicio humano se vuelve una competencia crítica.
Hacia el cierre, se compartió el ejemplo de estudiantes de ingeniería mecánica que aprenden Python, pero presentan exámenes escritos a mano. La anécdota permitió mostrar que algunas instituciones educativas siguen defendiendo el pensamiento lógico y la resolución de problemas incluso cuando existen herramientas digitales disponibles. La tecnología puede estar presente, pero el aprendizaje no se reduce a usarla.
En conjunto, la sesión permitió mirar los futuros de la educación y el trabajo como campos profundamente conectados. Lo que ocurre en la escuela afecta las trayectorias laborales; lo que cambia en el trabajo presiona a la educación; y lo que hacemos con la tecnología atraviesa ambos espacios. El principal hallazgo fue que la automatización, la inteligencia artificial y la reorganización laboral no eliminan la necesidad de capacidades humanas. La desplazan, la tensionan y la vuelve más urgente.
También quedó claro que toda tendencia necesita ser leída junto a sus contratendencias. Mientras la IA avanza como tutora, asistente y sistema de productividad, crece también el interés por espacios analógicos, oficios, presencia, cuidado y pensamiento propio. Mientras algunas tareas se automatizan, otras se vuelven más valiosas por su dimensión material, relacional o situada. Mientras se habla de reducción de jornadas, también aparecen nuevas formas de fragmentación laboral, sobrecarga y precarización.
Desde Futuros Creativos, esta sesión reafirmó la importancia de trabajar los futuros desde escalas cercanas y colectivas. La educación y el trabajo aparecieron como territorios en disputa, pero también como espacios donde todavía podemos intervenir: diseñando mejores preguntas, cuidando nuestras capacidades, recuperando saberes desplazados y construyendo acciones pequeñas que anticipen futuros más habitables.
