Una herramienta puede producir código, imágenes o propuestas de diseño sin resolver si esos resultados son adecuados para un videojuego. Esa diferencia entre obtener una respuesta y decidir qué hacer con ella sitúa la formación profesional ante una exigencia concreta: aprender a utilizar inteligencia artificial debe incluir aprender a comprobarla. Para los equipos creativos, la capacidad de generar más opciones solo resulta útil cuando existe un criterio para seleccionarlas, corregirlas e integrarlas en una experiencia coherente.
La reflexión parte de una columna de Martha Castellanos Saavedra, vicerrectora académica de Areandina, quien plantea que Colombia necesita combinar conocimiento tecnológico con capacidades de interpretación y decisión. Su argumento merece atención, aunque conviene precisar su alcance: el criterio humano no reemplaza la preparación técnica. Evaluar un resultado exige comprender qué se está evaluando, reconocer sus limitaciones y disponer de conocimientos suficientes para detectar cuándo una solución aparentemente convincente no resuelve el problema.
El Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial respalda esa complementariedad. Los empleadores consultados esperan que el 39% de las competencias centrales de los trabajadores cambie hacia 2030 y sitúan el pensamiento analítico entre las capacidades más valoradas. Al mismo tiempo, prevén un crecimiento especialmente rápido de la demanda de conocimientos en IA, datos y ciberseguridad. Son expectativas empresariales sobre la evolución del trabajo, no una medición de cambios ya ocurridos ni una predicción exclusiva para Colombia.
La lectura útil para la formación en videojuegos es que las capacidades técnicas y las de evaluación se necesitan mutuamente. Como ejemplo práctico, un fragmento de código generado puede parecer correcto y aun así producir errores al integrarse con otros sistemas; una imagen puede resultar atractiva, pero no encajar con la dirección artística; una propuesta narrativa puede tener una redacción fluida y contradecir las reglas del mundo del juego. Son situaciones que permiten concretar el problema: revisar requiere criterios propios de programación, arte o diseño, además de familiaridad con la herramienta utilizada.
La encuesta State of the Game Industry 2026 de GDC muestra que esa relación entre uso y valoración está lejos de ser uniforme. El 36% de los profesionales consultados emplea IA generativa en su trabajo, mientras el 52% considera que tiene un impacto negativo en la industria. La consulta reunió respuestas de más de 2.300 profesionales. Los porcentajes describen prácticas y percepciones de la muestra; no prueban por sí solos una mejora de productividad ni permiten atribuir a la IA todos los problemas laborales del sector.
La coexistencia de adopción y desconfianza impide presentar la incorporación de estas herramientas como una decisión profesional evidente. Un equipo puede encontrar utilidad en una tarea y mantener reservas sobre otros usos o sobre sus consecuencias. GDC registra aplicaciones que van desde investigación y generación de ideas hasta asistencia con código y prototipado. Esa diversidad obliga a discutir tareas específicas: qué problema se busca resolver, cómo se revisará el resultado y qué condiciones justificarían conservarlo.
Para la educación, esto sugiere una manera más exigente de evaluar el aprendizaje. En un ejercicio de desarrollo, entregar un resultado generado no debería bastar para demostrar dominio: el estudiante tendría que explicar por qué lo seleccionó, cómo comprobó su funcionamiento y qué corrigió. Una actividad así permitiría observar conocimientos y decisiones, en lugar de medir únicamente la capacidad de conseguir una respuesta. Es una propuesta pedagógica derivada del problema, no una intervención cuya eficacia haya sido demostrada por las fuentes consultadas.
También importa quién puede acceder a esa preparación. El informe del Foro Económico Mundial estima que, de cada 100 trabajadores, 59 necesitarán formación hacia 2030 y que 11 no tendrán acceso a ella en el horizonte considerado. La diferencia no se reduce, entonces, a tener disposición para aprender. Las instituciones y empresas deben considerar el tiempo, el acompañamiento y los recursos necesarios para que una persona pueda desarrollar nuevas competencias, en vez de trasladarle toda la responsabilidad de adaptarse.
Para Colombia, la propuesta de combinar saberes técnicos y humanos tiene una aplicación concreta en los programas que preparan profesionales para las industrias creativas. Enseñar una herramienta junto con métodos de revisión, pruebas y argumentación permitiría conectar su manejo con las responsabilidades del trabajo. Eso exige evitar dos simplificaciones: asumir que generar un producto equivale a dominar su elaboración, o tratar el criterio como una cualidad abstracta que puede ejercerse sin conocimiento de la disciplina.
La formación en videojuegos debería preparar a las personas para responder por lo que incorporan a un proyecto. La IA amplía las posibilidades de producir y experimentar, pero cada decisión conservada afecta una experiencia que otros jugarán. El objetivo educativo más sólido es enseñar a identificar cuándo una herramienta aporta valor, comprobar lo que entrega y explicar por qué una solución merece utilizarse. Allí se encuentran la competencia técnica y el criterio profesional.
