El eco del rápido avance tecnológico resonó en el CES 2026, un crudo recordatorio de que las habilidades de ayer podrían no asegurar los trabajos del mañana. En un panorama cada vez más moldeado por la inteligencia artificial, el mantra de "aprender una vez, trabajar para siempre" se está convirtiendo rápidamente en una reliquia obsoleta.

El cambio fue palpable durante una grabación en vivo del podcast All-In en la conferencia, donde Jason Calacanis entabló una discusión estimulante con Bob Sternfels, Socio Director Global de McKinsey Company, y Hemant Taneja, CEO de General Catalyst. Su conversación, un punto focal de la conferencia, se centró en las profundas formas en que la IA no solo está remodelando las estrategias de inversión, sino que también está alterando fundamentalmente el tejido mismo de la fuerza laboral.

Taneja, un experimentado capitalista de riesgo, pintó un panorama de crecimiento sin precedentes en el sector de la IA. Destacó el ascenso meteórico de empresas como Anthropic, una empresa de la cartera de General Catalyst, que se catapultó de una valoración de $60 mil millones el año pasado a una asombrosa valoración en los cientos de miles de millones este año. Esta trayectoria, argumentó, señala el amanecer de una nueva era, una en la que las empresas de billones de dólares ya no son un sueño lejano, sino una posibilidad tangible. "Estamos a punto de ver una nueva ola de empresas de billones de dólares", afirmó Taneja, señalando a Anthropic, OpenAI y a unos pocos otros como principales contendientes.

Calacanis, siempre el anfitrión inquisitivo, presionó a Sternfels y Taneja sobre las fuerzas impulsoras detrás de este crecimiento explosivo. Sternfels reconoció que, si bien muchas empresas están experimentando con productos de IA, una parte importante del sector no tecnológico sigue dudando en adoptar plenamente la tecnología. Esta reticencia, sugirió, se debe a una combinación de factores, incluidas las preocupaciones sobre los costos de implementación, la seguridad de los datos y el posible desplazamiento de los trabajadores humanos.

La conversación subrayó un punto crítico: la necesidad de un aprendizaje y una adaptación continuos en la era de la IA. El modelo tradicional de adquirir un conjunto fijo de habilidades y aplicarlas a lo largo de la carrera ya no es suficiente. En cambio, las personas deben adoptar una mentalidad de aprendizaje permanente, actualizando constantemente sus conocimientos y habilidades para seguir siendo relevantes en un mercado laboral en rápida evolución. Esto requiere no solo adquirir nuevas habilidades técnicas, como el dominio de lenguajes de programación de IA como Python y marcos como TensorFlow, sino también desarrollar habilidades blandas como el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la creatividad, que son esenciales para navegar por las complejidades de un mundo impulsado por la IA.

Las implicaciones de este cambio se extienden mucho más allá de los trabajadores individuales. Las empresas también deben adaptar sus programas de capacitación y desarrollo para equipar a sus empleados con las habilidades que necesitan para prosperar en la era de la IA. Esto puede implicar invertir en programas de capacitación internos, asociarse con instituciones educativas para ofrecer cursos especializados o incluso crear roles completamente nuevos centrados en la implementación y gestión de la IA.

De cara al futuro, el futuro del trabajo probablemente se caracterizará por una interacción dinámica entre los humanos y la IA. La IA automatizará las tareas rutinarias, liberando a los trabajadores humanos para que se concentren en actividades más creativas y estratégicas. Sin embargo, esta transición requerirá una planificación y ejecución cuidadosas para garantizar que los trabajadores no se queden atrás. Como señaló Sternfels, la clave es ver la IA no como un reemplazo de los trabajadores humanos, sino como una herramienta que puede aumentar sus capacidades y mejorar su productividad. Las empresas que tengan éxito en el aprovechamiento del poder de la IA serán aquellas que prioricen el capital humano e inviertan en el desarrollo continuo de su fuerza laboral. La era de "aprender una vez, trabajar para siempre" ha terminado, reemplazada por un nuevo paradigma de aprendizaje y adaptación continuos.