La apertura de la segunda jornada de este jueves, 24 de septiembre, en la 13.ª Cumbre Líderes por la Educación: la generación del cambio, estuvo a cargo de Sebastián Riomalo, socio y líder de la Práctica de Educación de McKinsey en Hispanoamérica, quien inició su intervención diciendo que el cambio en la educación ya no se mide en planes quinquenales o estrategias a 4 años, sino en meses ―por ejemplo, lo que se puede lograr para octubre o noviembre de 2026―.
Riomalo, además, le recordó a la audiencia que, en 1984, Bloom identificó que la tutoría personalizada uno a uno mejora el aprendizaje en dos desviaciones estándar, llevando al estudiante al top 2 %, pero que era un método costoso y poco accesible. Mientras que “la IA promete resolver este dilema al democratizar y universalizar la tutoría personalizada”.
Sin embargo, dijo que el uso excesivo de la tecnología puede hacer que los estudiantes eviten el esfuerzo mental y el proceso de aprendizaje enriquecedor porque tienen la posibilidad de entregar trabajos rápidos con solo un par de prompts, lo que genera menor concentración y puede ampliar las brechas.
Sobre la automatización de horas de trabajo, destacó que un análisis de McKinsey para Colombia revela que el 55 % de las horas de trabajo tienen el potencial de ser automatizadas por la IA, pero que esto no significa que esa cifra de la gente se quedará sin empleo, sino que más de la mitad de sus actividades actuales se automatizarán.
Además, indicó que el 86 % de las competencias estarán relacionadas con la IA (20 % conectadas directamente y 66 % habilitadas por ella). “Habilidades técnicas y repetibles como la programación en SQL tienen un alto potencial de automatización, mientras que habilidades de conexión y relación social, como la influencia, muestran un bajo nivel de automatización”, puntualizó Riomalo.
De igual manera, hizo énfasis en la brecha entre matrícula y demanda laboral con datos a finales de 2025, y explicó que carreras como administración, ingeniería de sistemas e ingeniería industrial muestran consistencia entre lo que se estudia y lo que demanda el mercado, pero que derecho y psicología tienen una matrícula mucho más alta de lo que se exige.
Y precisó que áreas como ingeniería civil, diseño, ingeniería mecánica, química y contaduría pública, que aún mantienen demanda, ofrecen mayor capacidad de selección laboral, pero cuentan con menos matriculados.
¿Cómo enseñar IA?
Riomalo dijo que en educación básica “la promesa es la tutoría uno a uno con alcance territorial y diagnóstico oportuno de brechas, pero con el riesgo de perder la claridad en las evaluaciones debido a la IA y a la inflación general de notas”.
En la educación superior, expuso que esta tecnología promete acelerar la investigación, personalizar trayectorias y simular entornos laborales en tiempo real, aunque enfrenta el desafío de monitorear si los estudiantes realmente están aprendiendo.
En esa línea, Riomalo sugirió que, en lugar de implementar casos de uso aislados, como un simple chatbot, o estrategias de IA abstractas, los líderes deben enfocarse en “dominios de trabajo, es decir, campos autocontenidos con múltiples casos de uso para generar impacto a escala en indicadores específicos, como la tasa de retención o el costo de adquisición”.
En el caso de los colegios, hizo énfasis en que el foco principal debe ser liberar el tiempo del docente. “Actualmente, los profesores solo dedican el 49 % de su tiempo a la interacción directa con los alumnos. Con la IA, se podrían liberar cerca de 13 horas semanales por profesor al automatizar tareas administrativas, permitiéndoles enfocarse en tutorías personalizadas”.
Y en universidades, Riomalo dijo que se debe trabajar en la retención y éxito estudiantil, donde ya se ven mejoras del 20 % en el primer año en algunas instituciones europeas, la atracción de alumnos y la reducción de costos.
El socio y líder de la Práctica de Educación de McKinsey en Hispanoamérica reiteró que los líderes deben definir una visión secuencial, “por ejemplo: aprendizaje, luego retención y finalmente eficiencia, con metas claras y medibles en los primeros 90 días, en lugar de pensar en plazos de semestres o años”.
Riomalo finalizó su intervención haciendo énfasis en cuatro cambios de mentalidad necesarios:
- Pasar de un líder que controla a uno que define visión, ritmo y empodera a sus equipos.
- Dejar de ver la tecnología como un área relegada de soporte y convertirla en un pilar estratégico.
- Asignar y organizar el presupuesto activamente para financiar esta transformación
- Desarrollar el talento y las soluciones de IA de forma interna (in-house) para generar un “interés compuesto” de aprendizaje, en lugar de depender únicamente de proveedores externos (software factories).