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En el segundo día de eMerge Americas 2026, el evento tecnológico global que se celebra del 22 al 24 de abril en Miami Beach, un panel reunió a tres voces que cubren la cadena completa de formación profesional: Simon Hess, director de Gulliver Prep (K-12); Olufisayo Omojokun, decano asociado de Georgia Tech; y Olga Naumovich, directora de tecnología de Millennium Management en Miami.
Lo que dejaron claro es que la IA está acelerando todo, pero que esa velocidad sin fundamentos es un espejismo peligroso.
Georgia Tech: de un año a un semestre para construir software de calidad
El dato más concreto de la sesión lo aportó Omojokun. En Georgia Tech, el proyecto capstone, la asignatura donde los estudiantes de computación aplican todo lo aprendido construyendo software real para un cliente, solía durar un año completo. Ahora dura un semestre. Los estudiantes producen más funcionalidades y de mejor calidad en la mitad del tiempo gracias a la IA.
Pero lo interesante no es solo la compresión del tiempo, sino lo que hicieron con el semestre que liberaron. Georgia Tech lo dedicó a crear un curso completo de comunicación técnica, enfocado en las habilidades blandas que el mercado laboral demanda cada vez más: capacidad de explicar problemas complejos, argumentar decisiones y comunicarse con equipos no técnicos.
El mensaje es claro: la IA libera tiempo operativo, pero las instituciones más avanzadas están reinvirtiendo ese tiempo en formar a personas que sepan pensar, comunicar y liderar, no solo ejecutar código.
La brecha que debería preocuparte
Omojokun también lanzó una advertencia que conecta directamente con cualquier profesional en el ecosistema tech y fintech. En sus aulas conviven dos perfiles de estudiantes: los que llevan años programando, han contribuido a proyectos open source y entienden las limitaciones de la IA, y los que tomaron un campamento de dos semanas y creen que la IA puede resolverlo todo.
A corto plazo, ambos producen resultados similares porque la IA nivela la superficie. A largo plazo, la diferencia en lo que construyen será enorme. «Me preocupa el miedo a quedarse atrás de los estudiantes más novatos», dijo Omojokun. «Ven a sus compañeros avanzados usando IA para construir cosas increíbles y piensan: ¿para qué tomo los cursos de fundamentos? Y ahí está el error».
Millennium Management: no enseñes herramientas, enseña a resolver problemas
Naumovich aportó la perspectiva desde uno de los hedge funds más grandes del mundo. En Millennium, el enfoque de formación interna no es enseñar herramienta por herramienta, porque cambian demasiado rápido.
En lugar de eso, entrenan a sus equipos con casos de estudio: aquí tienes un problema real, estas son las herramientas disponibles hoy para resolverlo. Si mañana cambian las herramientas, el enfoque sigue siendo válido porque lo que aprendiste fue a resolver el problema, no a operar un software específico.
Su tesis central fue que ser experto importa más que nunca. «La IA te da respuestas rápido, pero no siempre correctas», explicó. «Solo un experto puede distinguir la respuesta correcta de la incorrecta. Y si no sabes la respuesta, al menos ser experto te permite hacer las preguntas correctas para llegar a ella».
Para ilustrarlo, contó una anécdota real: el sistema de cámaras de seguridad con IA de su casa detectó «cuatro ciervos» en el jardín. Eran dos ramas de palmera caídas. Cuando le corrigió a la IA diciéndole que estaba equivocada, el sistema respondió: «Tiene razón, lo siento. Son tres ciervos». La sala se rio, pero el punto quedó claro.
Desde los tres años hasta la oficina: la misma lección
Hess completó la cadena desde la educación temprana. En Gulliver Prep, el enfoque comienza desde preescolar, no con herramientas de IA sino con habilidades humanas fundamentales: curiosidad, capacidad de hacer buenas preguntas, pensamiento crítico, reconocimiento de sesgos, capacidad de argumentar con evidencia.
Su mayor preocupación es que el sistema educativo está demasiado enfocado en obtener la respuesta correcta y no suficiente en el proceso de equivocarse, luchar con un problema y desarrollar criterio propio.
«Si seguimos enfocados en sacar la mejor nota o en preocuparnos por cómo la IA permite hacer trampa, estamos perdiendo el barco por completo», advirtió. «No estamos dando a los chicos la oportunidad de fallar, de profundizar, de desarrollar expertise real».
La sesión cerró con un consenso que atraviesa toda la cadena formativa, desde el preescolar hasta el hedge fund: la IA acelera todo, pero los fundamentos, el pensamiento crítico y la capacidad de adaptarse son la ventaja competitiva real. O como lo resumió Naumovich: «Si te sientes incómodo porque estás aprendiendo algo que no dominas, probablemente estás en el camino correcto».
-Nyria
