Hay una pregunta que las universidades seguimos evitando: ¿dónde aprenderá un joven a trabajar si la inteligencia artificial comienza por transformar, precisamente, los trabajos donde antes aprendía?

En Panamá, el desempleo entre los jóvenes de 20 a 24 años alcanzó el 22.7% en septiembre de 2025. Al mismo tiempo, el 65% de los empleadores reporta dificultades para encontrar el talento que necesita. Solemos tratar estas cifras como dos problemas distintos. No lo son. Entre los jóvenes que buscan una oportunidad y las empresas que dicen no encontrar capacidades hay un puente que está fallando: la transición de la universidad al empleo.

Durante décadas, el título acreditaba una formación y el primer trabajo terminaba de enseñar el oficio. Allí se aprendía a tratar con un cliente, interpretar un problema incompleto, equivocarse con supervisión y comprender cómo se toman decisiones cuando no existe una respuesta perfecta. Ese primer escalón nunca fue menor. Era parte silenciosa de la educación profesional.

Ahora la IA está llegando primero a muchas de esas tareas de entrada: redactar un borrador, organizar información, preparar un reporte o realizar un análisis inicial. Esto no significa que todos esos empleos desaparecerán. Significa algo más inmediato: habrá menos espacio para aprender haciendo aquello que una máquina ya puede producir en segundos.

Los estudiantes tampoco están esperando a que la universidad resuelva el dilema. En América Latina, el 92% ya utiliza IA, pero apenas el 30% considera que la respuesta de su institución cumple sus expectativas. Esa distancia no se corrige prohibiendo herramientas ni redactando una política que nadie lleva al aula.

Por eso sostengo una idea que puede resultar incómoda: si el primer empleo ya no garantiza que enseñará el oficio, una parte del primer empleo tendrá que entrar al título. No basta con añadir una asignatura de inteligencia artificial ni con permitir un chatbot en el aula. La universidad tendrá que incorporar proyectos de empresas, pasantías con propósito, mentoría humana y problemas reales desde los primeros años. Tendrá también que evaluar el razonamiento, no solamente el documento final. Un estudiante debe poder explicar qué decidió, qué descartó, dónde se equivocó y qué parte de su trabajo no delegó a la IA.

En el Costa Rica Talent Adaptation Lab de InnKind que hicimos en agosto de 2026, ocurrió algo revelador. Reunimos a 78 personas para diseñar respuestas sobre talento y educación superior. El 95% provenía del lado de la oferta: universidades, reguladores, docentes, sistemas de calidad y gobierno. Apenas el 5% representaba a empresas y empleadores. La voz de quienes contratan era, justamente, la que menos escuchábamos.

Esta ausencia explica parte del desfase. Las universidades diseñan programas con información incompleta y las empresas reclaman perfiles que pocas veces ayudan a formar. Después, ambas partes miran al recién graduado como si el problema hubiera nacido con él.

También los empleadores deben cambiar. Pedir experiencia para cada posición inicial, ofrecer pocas pasantías y esperar talento listo para producir desde el primer día es una ecuación imposible. Si las empresas necesitan nuevas capacidades, deben abrir sus problemas, compartir señales de demanda, ofrecer mentores y participar en la formación.

La universidad que el primer empleo necesita no es la que promete adivinar cada profesión del futuro. Es la que construye puentes más cortos entre aprender y hacer; la que utiliza la IA para ampliar la curiosidad y no para sustituir el esfuerzo; la que escucha a sus graduados y a quienes los contratan.

La discusión no es si debemos usar inteligencia artificial. Ya la estamos usando. La verdadera decisión es qué aprendizajes, oportunidades y responsabilidades no estamos dispuestos a delegarle. Una de ellas debe ser garantizar que un joven todavía encuentre un lugar donde aprender su oficio.

La autora es especialista en innovación educativa y transformación institucional- CEO de SénecaLab.