Sin derecho a equivocarse

La inteligencia artificial puede acelerar el aprendizaje de quienes empiezan o quitarles el trabajo donde se aprende. Costa Rica necesita saber cuál de las dos cosas está pasando en su fuerza laboral.

En 2008, cuando estudiaba periodismo, llegué a la Caja Costarricense de Seguro Social a hacer mi Trabajo Comunal Universitario (TCU). Me asignaron a una unidad todavía incipiente que administraba el portal web de la institución y otros activos digitales. En un par de meses aprendí a pelearme con HTML, CSS y tablas, porque así se armaban las páginas en esa época.

En enero de 2009 volví como practicante, esta vez a la unidad de comunicación audiovisual. En mi primera semana ya me había tocado ir a Cinchona después del terremoto. Cuando terminé la práctica había producido varias decenas de entregas del micro de radio "Cinco minutos con usted", había sido asistente del programa "Salud para todos" y hasta había grabado en el estudio al presidente ejecutivo de turno. Nada de eso habría pasado sin Caro, Doxy y Patri, profesionales con años de oficio que adoptaron al carajillo fosforón que acababa de llegar.

Fue como pasar de 0 a 100 en ocho segundos: me tiré de cabeza a la realidad profesional, pero con alguien al lado para corregirme. Buena parte de lo que hice esos meses, desde armar una página web hasta producir un micro de radio, hoy lo resuelve un profesional con una aplicación gratuita o con una suscripción de 20 dólares. Me pregunto dónde habría aprendido yo si aquella institución hubiera hecho la cuenta que hoy hacen muchas empresas.

Mi historia no tiene nada de excepcional; así entró al mercado laboral buena parte de una generación. Lo que cambió es el cálculo. Los avisos de empleo siguen pidiendo experiencia a gente que todavía no ha tenido dónde conseguirla, y ahora un agente de IA redacta borradores, contesta consultas y escribe código por una fracción de lo que cuesta formar a un practicante. Para la empresa, el ahorro salta a la vista. Para quien busca su primer trabajo, la pregunta es otra: ¿dónde va a aprender lo que después le van a exigir saber?

Aquellas tareas de entrada cumplían dos funciones a la vez. Revisar documentos, atender consultas sencillas o corregir errores producía algo útil y, de paso, enseñaba el oficio bajo la mirada de alguien con más recorrido. La institución que me recibió pagaba, en tiempo y en paciencia, por un trabajo todavía imperfecto, y a cambio formaba a futuros profesionales. Si la IA entrega ese resultado al instante, recibir a un principiante deja de parecer buen negocio. El problema empieza cuando todas las empresas hacen la misma cuenta y esperan que sea otra la que forme al personal experimentado.

Desde Estados Unidos llegan datos que conviene mirar con cuidado. En agosto de 2026, Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar y Ruyu Chen actualizaron su estudio de Stanford con registros de nómina hasta junio. Entre los trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones expuestas a IA, el empleo estaba 19% por debajo de donde habría llegado si hubiera seguido la trayectoria de sus pares menos expuestos. La brecha se explicaba sobre todo porque se contrataba menos, más que porque hubiera más salidas. En el conjunto de la economía, los autores no encontraron un desplazamiento generalizado. [1]

Los propios investigadores advierten que se trata de indicadores tempranos que no permiten hablar de causalidad. Algunas diferencias ya existían antes de la IA generativa y se reducían al tomar en cuenta el nivel educativo. Tampoco significa que se haya perdido uno de cada cinco puestos juveniles. Lo que sí sugieren debería preocuparnos: una economía puede mantener buena parte de su empleo y, al mismo tiempo, estrechar la puerta de entrada. [1]

En Costa Rica hay que plantear esa hipótesis sin culpar a la tecnología de cualquier deterioro laboral. Según el INEC, en el trimestre junio-agosto de 2026 había 157.000 personas desempleadas, unas 20.000 más que un año antes, un aumento estadísticamente significativo. La tasa de desempleo, de 6,7%, no varió de forma significativa, y tampoco lo hizo la población ocupada. La encuesta retrata el mercado laboral, pero no permite saber qué parte de su comportamiento tiene que ver con la IA. [2]

Aun así, el acceso al trabajo ya pide una lectura por generaciones. En abril-junio de 2026, el 55,7% de las personas desempleadas tenía menos de 35 años. Al mismo tiempo, el 89,1% de quienes buscaban empleo había trabajado antes, lo que recuerda que el desempleo también golpea a gente con experiencia. Conviene leer bien estos datos: describen quiénes están desempleados, no la tasa de desempleo juvenil ni cuántos puestos de entrada existen. [3]

La exposición tecnológica, en cambio, ya tiene nombre y apellido. En febrero de 2026, PROCOMER caracterizó una muestra de 86 empresas TIC: el 76% usaba IA generativa o agentes digitales y el 72% exportaba servicios, con Estados Unidos como principal destino. La muestra no representa a toda la economía, pero ubica la discusión en empresas costarricenses que ya adoptan estas herramientas y que venden justo en el mercado donde empiezan a verse cambios en la contratación. Esperar pruebas de un daño generalizado para actuar sería llegar tarde. [4]

En el plano global también hay que ser preciso. La Organización Internacional del Trabajo estimó en 2025 que uno de cada cuatro trabajadores tenía una ocupación con algún grado de exposición a la IA generativa, pero solo el 3,3% del empleo mundial caía en la categoría de mayor exposición. Para la OIT, lo más probable es que el trabajo se transforme antes que desaparecer. Que una ocupación esté expuesta quiere decir que algunas de sus tareas pueden cambiar, y ese cambio puede alterar lo que un puesto enseña aunque nadie pierda el empleo. [5]

La misma tecnología también puede jugar a favor de quien empieza. Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond estudiaron la llegada de un asistente de IA a 5.172 personas de atención al cliente. Las consultas resueltas por hora aumentaron 15% en promedio, y quienes tenían menos experiencia ganaron velocidad y calidad; los autores encontraron además señales de aprendizaje. Es un entorno particular, pero la herramienta hizo algo parecido a lo que Caro, Doxy y Patri hicieron conmigo: acortar la curva de quien llega. Con una diferencia importante: el asistente sugiere, pero no adopta a nadie. [6]

Para Costa Rica, el primer paso es medir lo que ocurre en la puerta de entrada al empleo. Las cifras agregadas no alcanzan: hacen falta datos de contratación por edad y ocupación, de la experiencia que piden las vacantes y del grado de adopción tecnológica en las empresas. Habría que ver si caen los puestos de entrada mientras suben los requisitos, y contrastarlo con la demanda externa y otros factores. La productividad puede subir mientras las oportunidades se reducen, y si solo medimos lo primero nos quedaremos con media evaluación.

La formación, por su parte, necesita acuerdos con el sector privado, y Costa Rica no parte de cero: el TCU, las pasantías, la educación dual y las prácticas profesionales ya abren espacio para quien empieza. El país puede ampliar la educación dual y las prácticas remuneradas que combinen IA, supervisión y problemas reales. La Recomendación 208 de la OIT sirve de referencia sobre aprendizajes de calidad, con formación estructurada, pago y protección social. En septiembre de 2026, además, el MEP informó sobre intercambios con México en currículo, certificación y vinculación con empresas. Sobre esa base se puede proponer una adaptación para ocupaciones digitales y profesionales. [7][8]

La idea sería que los aprendices tengan que explicar sus decisiones, verificar lo que produce la herramienta y enfrentar los casos que esta resuelve mal. Las empresas deberían reconocer el tiempo que su gente dedica a la mentoría, que casi nunca aparece en ningún indicador, y evaluar qué capacidades adquirió cada persona. Si hay apoyo público, tendría que atarse a resultados verificables de formación e inserción laboral, porque subsidiar plazas donde nadie aprende sería repetir el problema y, encima, pagarlo.

Automatizar tareas de entrada puede ahorrar dinero hoy. Mañana, sin embargo, las empresas pueden quedarse sin personas capaces de revisar sus sistemas, resolver las excepciones y asumir responsabilidades. Costa Rica ha apostado por competir con talento, y ese talento se forma en buena medida dentro del trabajo. Yo fui aquel carajillo fosforón que necesitaba ayuda, y todo especialista empezó más o menos igual. Si el mercado solo abre la puerta a quienes ya tienen experiencia, dentro de unos años se preguntará, muy sorprendido, por qué no la encuentra.

Fuentes

1. Stanford Digital Economy Lab. Brynjolfsson, Chandar y Chen. Canaries in the Coal Mine: Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. Actualización de agosto de 2026.
2. INEC. Encuesta Continua de Empleo: junio, julio y agosto de 2026. Publicación del 1 de octubre de 2026; copia del documento del INEC alojada por Delfino.
3. INEC. Infografía de la Encuesta Continua de Empleo: abril, mayo y junio de 2026.
4. PROCOMER. Costa Rica consolida sector TIC exportador con adopción masiva de inteligencia artificial y vocación global. 25 de febrero de 2026.
5. Organización Internacional del Trabajo. Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure. Documento de trabajo 140, mayo de 2025.
6. Brynjolfsson, Li y Raymond. Generative AI at Work. Estudio publicado en The Quarterly Journal of Economics, 2025.
7. Organización Internacional del Trabajo. Guide for Policymakers on the Quality Apprenticeships Recommendation, 2023 (No. 208). Diciembre de 2024.
8. Ministerio de Educación Pública. México y Costa Rica fortalecen su cooperación en educación dual. 16 de septiembre de 2026.