Buenos Aires — Las declaraciones de Marcos Galperín, fundador y CEO de Mercado Libre, sobre no recomendar la programación como prioridad absoluta para estudiantes volvieron a poner en discusión qué habilidades serán realmente estratégicas en el mercado laboral atravesado por inteligencia artificial.
El empresario sostuvo que no todos los trabajos del futuro requerirán saber programar y que disciplinas como la matemática y el pensamiento analítico resultan más determinantes en un contexto donde herramientas de IA pueden generar código de manera automática. La afirmación se alinea con una tendencia observable: la automatización está reduciendo la necesidad de tareas técnicas repetitivas y desplazando valor hacia capacidades más abstractas.
Diversos informes internacionales, como los del Foro Económico Mundial, indican que las competencias cognitivas complejas, la resolución de problemas y la adaptabilidad serán centrales en los próximos años. En ese marco, la programación deja de ser un diferencial básico para convertirse en una herramienta más dentro de un conjunto mayor de habilidades.
Sin embargo, la interpretación literal del mensaje puede resultar simplificadora. El mercado laboral tecnológico sigue demandando desarrolladores, especialistas en datos, ingenieros en ciberseguridad y arquitectos de sistemas. En América Latina, además, la programación continúa siendo una de las habilidades con mayor capacidad de inserción global y exportación de servicios.
Matemática, sí. Pero no sin infraestructura
En un punto, Galperín tiene razón: la matemática es estructural. Sin fundamentos matemáticos sólidos no hay algoritmos, inteligencia artificial, modelos predictivos ni optimización de procesos. La lógica matemática sostiene el desarrollo tecnológico profundo.
Pero el debate no puede reducirse a una dicotomía entre “matemática o programación”. La economía digital no funciona solo con modelos abstractos. Funciona porque existen sistemas operativos, redes, servidores, centros de datos, arquitecturas cloud, protocolos de comunicación y equipos técnicos que diseñan, mantienen y auditan esa infraestructura.
La inteligencia artificial puede asistir en la escritura de código, pero no reemplaza la responsabilidad técnica sobre seguridad, escalabilidad, interoperabilidad y continuidad operativa. Alguien debe administrar redes, garantizar disponibilidad de servicios, proteger datos y sostener plataformas críticas. Esa base requiere formación técnica concreta.
El verdadero cambio no es abandonar la programación, sino aumentar el estándar. Menos tareas mecánicas y más comprensión sistémica. Menos código repetitivo y más arquitectura, integración y criterio técnico.
En términos educativos, la conclusión más consistente no es dejar de enseñar programación, sino integrarla dentro de una formación más amplia que combine matemática, pensamiento crítico y dominio estructural de tecnología. El código puede automatizarse; la responsabilidad técnica, no.
