El Concierto de Colonia del pianista Keith Jarrett es una de las más grandes piezas de improvisación en la historia del jazz: una hora de gloria ilimitada, sin plan ni partitura. Pero el logro de Jarrett no es fruto del azar, sino resultado de miles de horas de tediosa repetición: una práctica de escalas interminable que afinó los reflejos y la memoria muscular del pianista. Los genios de la improvisación dependen de la maestría, que a su vez procede de la práctica; no son ningunos improvisados.

Es una paradoja central del aprendizaje humano: sólo es posible trascender un modo de acción después de haberlo internalizado a fondo. La creatividad siempre empieza por la restricción. En lo que el psicopedagogo ruso Lev Vygotsky denominó “zona de desarrollo próximo”, la repetición transforma la limitación en destreza. Asimismo, el psicólogo suizo Jean Piaget vio que la inteligencia se construye a través de la acción, mediante la manipulación reiterativa del conocimiento hasta que se vuelve instintivo. Aprender es dominar un marco lo bastante bien para poder trascenderlo.

Esta misma dinámica se aplica al trabajo intelectual más mundano. Los profesionales del sector servicios o de la tecnología primero tienen que respetar reglas codificadas y después aprenderán a romper el molde. El psicólogo y premio Nobel de Economía Daniel Kahneman expresó esta transición distinguiendo entre dos formas de cognición: el Sistema 1, veloz, intuitivo y automático, y el Sistema 2, lento, analítico y deliberado.

Cuando los trabajadores del conocimiento adquieren experiencia, se los alienta a menudo a hacer como el conquistador español Hernán Cortés y “quemar las naves” de la fluidez técnica para poder centrarse en desarrollar lo nuevo. La idea es liberarse del pensamiento del Sistema 2 (que nos permitió cruzar el Atlántico) y confiar plenamente en los instintos (Sistema 1).

Pero ahora la inteligencia artificial amenaza con dejar a los trabajadores del conocimiento sin la etapa de cruzar océanos de sus carreras. En un estudio reciente, Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar y Ruyu Chen analizaron millones de registros de empleo en Estados Unidos y descubrieron que desde fines de 2022 la contratación de personas de 22 a 25 años cayó un 13% en las ocupaciones más expuestas a la IA (atención al cliente, comunicaciones y en particular el desarrollo de software), mientras que en general los trabajadores de más edad en esos mismos campos no sufrieron grandes cambios.

Otras investigaciones llegaron a conclusiones similares. Por ejemplo, en octubre de 2025, Seyed Mahdi Hosseini y Guy Lichtinger señalaron una caída aún más pronunciada en las primeras empresas que adoptaron la IA. Estos estudios muestran que los empleos más afectados son aquellos en los que la IA se usa para automatizar tareas, mientras que allí donde se usa para complementar las capacidades humanas, la contratación permanece estable. Esta distinción es crucial, porque las tareas que corren más riesgo de automatización son precisamente las que en otros tiempos permitían el crecimiento profesional a través del ensayo.

La derivación es que la IA puede destruir los cimientos sobre los que se construyen la intuición y el juicio de los empleados veteranos. Un banquero se convierte en un negociador hábil sólo después de pasar largas noches y fines de semana ajustando modelos financieros. Un ingeniero de software comprende la lógica de un sistema sólo después de haber depurado cientos de errores triviales. Ese trabajo repetitivo, aburrido y codificado es la materia prima del conocimiento tácito, que ningún libro de texto puede enseñar. Con la IA estamos quemando las naves de los jóvenes sin enseñarles antes a avanzar solos.

Los jóvenes actuales ya culpan a sus mayores de haberlos dejado con problemas cada vez más grandes, como el cambio climático, y ahora están heredando una deuda más. La ciencia cognitiva nos recuerda que el aprendizaje no es sólo acumular información: es un proceso corporal. Como explica el neurocientífico Stanislas Dehaene, el aprendizaje se basa en el “reciclaje neuronal”, durante el cual el cerebro resignifica, mediante la práctica repetida, circuitos ya existentes. Y ese reciclaje demanda acción, no delegación.

Los trabajadores jóvenes no se convertirán en expertos validando los resultados de una máquina; no desarrollarán la intuición supervisando un algoritmo. Si transferimos todo el conocimiento codificado a las máquinas, será cada vez más difícil aprender haciendo, adquirir maestría y con ella aspirar a la libertad creativa.

¿Qué podemos hacer para no caer en esta trampa cognitiva? Los autores vemos tres principios que deberían guiar a las empresas y a la sociedad en general.

En primer lugar, devolver dignidad y valor al trabajo repetitivo. No hay que verlo como un mero incordio, porque a menudo es una inversión cognitiva, y las empresas deben reconocer su poder formativo. Ningún músico se convierte en un virtuoso sin practicar escalas; ningún analista financiero o abogado desarrolla su criterio profesional sin pasarse los primeros años haciendo tareas tediosas que estaríamos tentados de delegar a una máquina.

En segundo lugar, hay que replantear los flujos de trabajo. Es posible que Doug McMillon, director ejecutivo de Walmart, no se equivoque cuando dice que “la IA va a cambiar literalmente todos los trabajos”. Pero entonces las empresas que usen la IA para automatizar ciertas tareas deberían crear otras para que los profesionales jóvenes puedan seguir practicando, cometiendo errores y aprendiendo. Para avanzar, lo importante no es tanto que la persona sea eficiente, cuanto que esté involucrada. No se trata de proteger a toda costa los empleos actuales, sino de crear ocupaciones que permitan transicionar del pensamiento del Sistema 2 al pensamiento del Sistema 1.

Por último, se necesita una norma de responsabilidad intergeneracional. Hay que evaluar cada acto de automatización no sólo por las mejoras de productividad que generará aquí y ahora, sino también por los costos que traerá en el futuro. ¿Qué le pasará a la siguiente generación si la dejamos sin su fase de aprendizaje? Así como los estatutos éticos de las empresas incluyen principios de sostenibilidad ambiental, también deben incorporar un principio de “decencia cognitiva”.

Aquella noche en Colonia, Jarrett brilló porque llevaba años siguiendo el manual. Asimismo, el único modo de conservar la libertad creativa como sociedad es protegiendo el tiempo que se necesita para aprender, mientras en paralelo aceptamos el cambio. Como ha demostrado Philippe Aghion (uno de los premios Nobel de Economía de este año), la destrucción creativa es el motor del progreso.

Pero no debemos desatender otras cosmovisiones. Puede que los mercados emergentes y las economías en desarrollo, que están pasando directamente a la adopción nativa y generalizada de la IA, vean las cosas de otro modo. Para ellos, la deuda cognitiva que estamos dejando a los jóvenes en las economías avanzadas puede ser una oportunidad. Será nuestro deber prestar atención. Pero por ahora, reconocer que la deuda existe y que crecerá es el primer paso para hacerle frente.

Bertrand Badré, ex director gerente del Banco Mundial, preside el consejo asesor de Project Syndicate y es director ejecutivo y fundador de Blue Like an Orange Sustainable Capital y autor de Can Finance Save the World? (Berrett-Koehler, 2018). Florian Ingen-Housz es socio de Altermind, una consultora de estrategia con sede en París. Copyright: Project Syndicate, 2025.