Morfema Press

Por Marcelo Wagner

Tesis: La economía no es para todos. Pero para la persona indicada es, hoy más que nunca, una de las decisiones más inteligentes que puede tomar. No a pesar de la inteligencia artificial, sino en parte gracias a ella: porque la IA responde, pero alguien tiene que saber qué preguntarle, y la economía entrena exactamente esa habilidad.

Voy a empezar por algo que no suele decirse. Yo elegí estudiar Economía por una razón equivocada: me gustaban las matemáticas, y la carrera tenía fama de “matemática aplicada con buena salida laboral”. Eso fue todo. No tenía la menor idea de en qué me estaba metiendo. No podía explicarte qué hacía un economista, qué problemas resolvía, ni dónde iba a terminar trabajando.

Tuve suerte: amo lo que hago. Pero podría haberla odiado. Fue, sin exagerar, una lotería que en mi caso salió bien. Y a lo largo de los años, dando clases de Introducción a la Economía en el primer semestre, ese curso donde se mezclan los que van a Economía, Administración, Marketing, Comercio Internacional y Contabilidad, entendí que mi historia no era la excepción. La mayoría de los chicos de 17 o 18 años eligen su carrera con la misma información que tenía yo: casi ninguna. Una corazonada, el consejo de un tío, una materia que les gustó en el colegio.

Y elegir una carrera sigue siendo una de las decisiones más importantes de tu vida, no porque te encierre en un único trabajo para siempre (tu generación ya no funciona así: combina disciplinas, cambia de rumbo, se reinventa; los economistas que hoy mezclan economía con datos, con derecho o con agronomía son prueba de eso), sino porque define la base desde la que vas a pensar y la caja de herramientas con la que te vas a mover toda la vida. Eso merece algo mejor que una corazonada. Por eso escribo esto: no para convencerte de estudiar Economía, de hecho, te voy a decir con franqueza para quién no es, sino para llenar un vacío, el de la información honesta a la hora de elegir. Si de cada 100 estudiantes logro que uno tome una decisión más lúcida, para mí la misión está hecha. Este es el artículo que me hubiera gustado leer a los 18.

Primero: ¿qué es realmente la economía?

Antes del “quién”, hace falta destrabar el “qué”, porque ahí empieza el malentendido que arruina elecciones. La mayoría cree que economía es estudiar la plata, la bolsa y la inflación; o, como pensaba yo, que es matemática dura disfrazada. Las dos imágenes son falsas, y filtran exactamente a la gente equivocada: atraen al que ama los números pero detesta la ambigüedad y después sufre, y espantan al curioso de las humanidades que sería un gran economista.

La definición que ordena todo es más simple y más profunda: la economía es el estudio de cómo las personas y las sociedades toman decisiones frente a la escasez. Es una forma de pensar, incentivos, costos de oportunidad, razonamiento al margen, consecuencias no buscadas, antes que un sector o un conjunto de fórmulas. El dinero es apenas uno de sus territorios. El verdadero objeto es la decisión humana cuando los recursos no alcanzan, que es siempre. Por eso un economista puede analizar con las mismas herramientas un banco central, una pareja decidiendo cuántos hijos tener o por qué fracasan los países. Si esa idea te entusiasma en vez de decepcionarte, seguí leyendo.

La pregunta que hoy se hace todo el mundo

Sé cuál es tu verdadera duda, porque es la de tu generación entera: ¿tiene sentido estudiar Economía en la era de la inteligencia artificial? La respuesta rápida, “sí, porque vas a aprender a usarla”, es cierta pero demasiado general: vale casi para cualquier carrera. Te debo una más afilada, y arranco por lo incómodo, porque si te oculto lo difícil no me vas a creer lo bueno.

Esa duda ya tiene rostro: en las graduaciones de 2026 en Estados Unidos, varios oradores fueron abucheados apenas mencionaron la IA, al ex CEO de Google Eric Schmidt le pasó en la Universidad de Arizona, (NPR, 2026; HuffPost, 2026). Y no es solo una sensación: está medida. Un estudio del Stanford Digital Economy Lab muestra que, desde fines de 2022, los trabajadores jóvenes en los empleos más expuestos a la IA sufrieron caídas de empleo, mientras que los más experimentados siguieron creciendo; en tecnología, la contratación de recién graduados se desplomó más de la mitad en tres años (Brynjolfsson et al., 2025; SignalFire, citado en Rest of World, 2025). La IA pega más fuerte, primero, justo en el trabajo de entrada.

El mecanismo describe lo que llaman “la escalera rota”: el trabajo de base sobre el que los juniors aprendíamos el oficio, armar una planilla, limpiar datos, la primera modelación, es lo más automatizable que existe. Si la máquina lo hace, desaparece el primer peldaño y los seniors quedan sin relevo. Se suma la “inflación de experiencia”: puestos “junior” que piden experiencia que un recién recibido no puede tener. Es la objeción más seria a cualquier optimismo, y sería deshonesto esquivarla.

Ahora la parte buena, que también tiene respaldo: esas caídas se concentran donde la IA reemplaza tareas por completo; donde complementa el trabajo humano, el empleo se mantiene o crece (IntuitionLabs, 2025). La IA corre una regresión en segundos, pero no decide sola qué pregunta vale la pena, qué variable importa, ni si una correlación es causalidad o ruido. La IA responde; alguien tiene que saber qué preguntarle y cómo plantear el problema, y eso es justo lo que entrena la carrera de Economía. Por eso el valor del economista no desaparece: migra hacia arriba, del que ejecuta el cálculo al que decide qué calcular. Y no es teoría lejana: el joven economista paraguayo ya fusiona economía con datos, Python, BI, hasta herramientas de IA, el perfil del que dirige la máquina en vez de competir con ella (elaboración propia, 2026).

Figura 1

La IA responde; el economista pregunta

Nota. La IA ejecuta tareas acotadas a gran velocidad; el valor humano se concentra en decidir qué preguntar y qué hacer con la respuesta. Fuente: Elaboración propia (2026).

Que ese límite es real lo descubre el propio mercado: Gartner proyecta que la mitad de las empresas que recortaron por IA volverán a contratar hacia 2027, y la mayoría de los empleadores ya se arrepiente (Gartner, 2026; Forrester, 2026); Klarna reemplazó a cientos de agentes con un chatbot y terminó recontratando humanos al caer la calidad (Washington Times, 2026). Sin exagerar su peso, los despidos atribuidos a la IA fueron una fracción del total, el patrón es claro: terminó la era de “la IA reemplaza” y empieza la del humano que la dirige.

Tenemos ídolos (y eso no es un detalle)

Si vas a elegir una senda, deberías saber que tiene gigantes que la abrieron. Como en el fútbol, los economistas tenemos ídolos, y hasta rivalidades fanáticas: el duelo entre Keynes, que le dio al Estado un rol para sacar a la economía de las crisis, y Milton Friedman, que defendió los mercados libres y sentenció que la inflación es siempre un fenómeno monetario, marcó el siglo XX. Pero no los traigo como anécdota inspiradora, sino como argumento: lo que los hizo grandes es su forma de pensar, la misma que estás evaluando si tenés.

Tomá a Esther Duflo y Abhijit Banerjee. Ganaron el Nobel por algo que parece de sentido común y casi nadie hacía: usar experimentos rigurosos, del tipo que se usa para probar un medicamento, para descubrir qué políticas realmente sacan a la gente de la pobreza y cuáles no (Banerjee & Duflo, 2011). No cambiaron el mundo con discursos, sino con datos. Duflo, además, es una de las personas más jóvenes en recibir el premio y una de las pocas mujeres: el cliché de la economía como carrera de hombres mayores tiene los días contados.

Y mirá a Daron Acemoglu, que une los dos extremos de este artículo en una sola persona. Ganó el Nobel por explicar por qué unas naciones prosperan y otras fracasan, la respuesta corta es: sus instituciones, (Acemoglu & Robinson, 2012), y es, a la vez, uno de los economistas que con más rigor estudia cómo la automatización y la IA transforman el trabajo (Acemoglu & Restrepo, 2019). Es, literalmente, el economista que sabe plantear el problema del que venimos hablando: su cabeza es la prueba viviente de que la forma de pensar del economista es justo la que la IA no reemplaza, la que decide qué pregunta importa.

Y hay algo más que conecta a estos gigantes con tu presente: buena parte de las ideas que hoy gobiernan las grandes decisiones políticas del mundo nació del trabajo de economistas. Ese discurso “libertario” que entusiasma a tanta gente joven en toda Sudamérica no surgió de la nada, hunde sus raíces en pensadores como Friedman y Hayek; y las visiones que le reservan un papel mayor al Estado vienen de Keynes y de quienes lo siguieron. Pocos se dan cuenta de que las banderas que los movilizan fueron desarrolladas por economistas, muchas veces en oposición unas a otras. Y ahí está, quizás, el mayor poder de esta carrera: estudiar economía no te dice de qué lado pararte, pero te da las herramientas para entender de dónde vienen esas ideas y pensarlas por tu cuenta, en lugar de repetir un eslogan.

¿Tenés la cabeza para esto? Un test honesto

Quiero darte señales concretas, y también anti-señales, porque una lista en la que todos se reconocen no le sirve a nadie para decidir. Mientras leas, preguntate honestamente: ¿me reconozco acá?

Señales de que la economía podría ser para vos:

• Te incomoda no entender el porqué. Ves que sube el dólar o que cierra un local y no te alcanza con saber qué pasó: necesitás el mecanismo.
• Te sentís cómodo cuando la mejor respuesta es “depende”. Entendés que las preguntas interesantes viven condicionadas a supuestos, y eso te resulta fascinante en lugar de frustrante.
• Te gusta razonar con incentivos: entender por qué la gente hace lo que hace, no lo que debería, y cómo cambia su conducta cuando cambian las reglas del juego.
• Ves la estructura debajo del caso concreto, el patrón detrás del ruido. Es lo que algunos llaman pensamiento abstracto.

Dos advertencias sobre esa lista, para no engañarte ni asustarte. La primera: ese pensamiento abstracto es valioso pero no es exclusivo de la economía, también lo cultivan la física, la matemática o la filosofía; es una señal entre varias, no un superpoder secreto. La segunda, y la más importante porque acá se asusta mucha gente buena: no necesitás ser un genio de las matemáticas. El mejor ejemplo son dos de mis ídolos personales, Daniel Kahneman y Amos Tversky: eran psicólogos, no matemáticos, y su genialidad fue una curiosidad insaciable por cómo la gente decide de verdad, no por cómo “debería” decidir según los modelos. Kahneman ganó el Nobel de Economía por ese trabajo, Tversky lo habría compartido si no hubiera muerto antes (Kahneman, 2002), y su libro Pensar rápido, pensar despacio (Kahneman, 2011) es lectura obligada para cualquier economista; la historia de esa amistad está bellamente narrada en The Undoing Project (Lewis, 2016). En economía la matemática es un lenguaje para ser preciso, no un examen de ingreso para superdotados. Eso sí: vas a estudiar mucho, con materias de nombres elegantes —Macro II, Teoría de Juegos— y lecturas exigentes; lo mínimo es que puedas con esos textos, los cálculos básicos y, ojalá, que disfrutes el proceso.

Y las anti-señales, para quién probablemente no es:

• Si necesitás certezas y respuestas definitivas, vas a sufrir: la economía vive en la incertidumbre y la probabilidad. Quizá te calce mejor el derecho o la contabilidad, de marcos más cerrados.
• Si lo que querés es construir cosas tangibles, un puente, una app, eso es ingeniería: el economista construye ideas, modelos y decisiones, no objetos.
• Si los números, en cualquier dosis, te producen rechazo profundo. No hace falta amarlos, pero sí convivir con ellos.

No es una lista para descartar gente: es un espejo, el que yo no sabía que ni existía a los 18.

¿Y después qué? El piso y el techo

Supongamos que te reconociste. La pregunta práctica que sigue es qué vida laboral te espera, y acá la economía tiene algo raro: piso alto y techo alto a la vez.

El piso es la empleabilidad. Internacionalmente, Economía figura entre las carreras de grado mejor pagas. Eso sí, con un matiz honesto: el primer empleo puede costar más de lo que imaginás, porque es de las áreas más demandadas pero también más expuestas a los vaivenes del mercado (Georgetown University Center on Education and the Workforce, 2025, 2026). En Paraguay lo veo en mis propios alumnos: muchos ya trabajan a ritmo profesional antes de recibirse. Y acá un consejo práctico que pocos te dan: al elegir dónde estudiar, fijate en el turno, porque define algo enorme: si vas a poder trabajar desde el primer año. La carrera dura lo mismo, cinco años, pero quienes cursan de noche suelen poder trabajar desde el arranque, mientras que, en los turnos de la mañana, en los primeros años, casi no queda margen. Ninguna opción es mejor en abstracto: algunos priorizan empezar a sumar experiencia e ingresos cuanto antes; otros, concentrarse de lleno en el estudio. Lo importante es elegir con los ojos abiertos.

¿Dónde terminan? Antes de mostrarte nada, te debo honestidad sobre de dónde sale esto: no es una estadística oficial, sino un panorama que armé a partir de redes de LinkedIn, esa foto imperfecta, pero real, de dónde trabaja la gente. Para no quedarme solo con mis contactos, que cargan mis propios sesgos (mi generación, mi universidad, un mundo más bien privado), crucé mi red con la de una colega economista de otra generación, más joven y con un perfil más volcado al Estado. Entre las dos reúnen más de 400 economistas. La lógica es simple: si dos redes sesgadas en direcciones opuestas coinciden en algo, ese algo es más confiable que cualquiera por separado. Y lo que más me llamó la atención no fue en qué difieren, una pesa hacia lo privado, la otra hacia lo público, sino lo que comparten: una profesión joven, cada vez más femenina, que se inserta temprano y ya se hibrida con datos. Con esa cautela, es una referencia ilustrativa, no un censo, la Tabla 1 lo baja a tierra: dónde trabajan y qué hacen.

Tabla 1

¿Dónde trabajan los economistas paraguayos? Mapa sectorial (2026)

Nota. Elaboración a partir de dos redes de LinkedIn, una es la mía, de perfil financiero-privado (~380 perfiles) y otra de perfil público (~80 perfiles), sesgadas por el origen de cada titular y que subcaptan a quienes no se autodenominan “Economista” en su perfil. Los nombres son ejemplos frecuentes, no un ranking ni una muestra representativa de la población. Fuente: Elaboración propia (junio de 2026).

El techo es lo que casi nadie te cuenta, y es lo que de verdad emociona. Casi todos empezamos igual: tu primer trabajo será como analista, y ahí, seamos honestos, todavía no vas a cambiar el mundo; es el peldaño donde se aprende el oficio, y todos pasamos por él. Pero a medida que ascendés y te formás, los economistas llegan a escritorios cada vez más importantes: los que diseñan las políticas que cambian la vida de millones, los que leen el comportamiento de los mercados, los que se sientan en los directorios de las firmas más grandes. En ambas redes, pese a sus diferencias, aparece ese mismo recorrido: economistas paraguayos que se formaron en universidades de élite (muchas veces con becas como Becal o Chevening) y volvieron al país a diseñar política económica en el Banco Central o el Ministerio de Economía, a integrar directorios o a trabajar en organismos como el BID y la CAF. Y el techo sube todavía más: hay economistas en gabinetes ministeriales y, en varios países, e incluso en la presidencia de la república. La Tabla 2 resume esos caminos de formación y los países hacia donde te podés proyectar. Eso es lo que significa el techo alto: la carrera puede posicionarte, tanto en lo público como en lo privado, en puestos clave, de decisión. El piso te da de comer mientras subís.

Tabla 2

Cómo se forman y hacia dónde se proyectan (2026)

Nota. Ejemplos observados en las dos redes de LinkedIn descritas; ilustrativos, no exhaustivos ni representativos. Fuente: Elaboración propia (junio de 2026).

De querer el Nobel a entender qué es dejar una marca

Cuando era estudiante, yo quería ganar el Premio Nobel de Economía. Te juro que ni sabía bien por qué me lo tendrían que dar; solo sabía que quería que mi trabajo importara. Hoy me río de esa ambición con cariño, porque entendí que dejar una marca casi nunca tiene la forma que imaginabas a los 18: no es un premio en Estocolmo, es más callado y real. En estos veinticinco años de experiencia profesional, la economía me dio un asiento en mesas donde se deciden cosas que importan: me tocó ayudar a pensar proyectos de infraestructura y de transporte para mi país, integrar equipos que analizaron una nueva central hidroeléctrica, ser gerente de una Casa de Bolsa en un mercado de capitales que entonces apenas nacía y, hoy, del directorio que impulsa el mayor proyecto de bonos de carbono del país. Creo que ninguna de esas marcas habría sido posible con otra carrera: la economía fue el plus que me dejó aportar en cada grupo humano con el que trabajé.

Y junto a todo eso, no en su lugar, está el aula, que disfruto como pocas cosas. Con los años, mi sueño se amplió: ya no aspiro al Nobel para mí, sino a verlo algún día en manos de un alumno o una alumna que haya pasado por mi clase. Por eso escribo, cada año y con gusto, cartas de recomendación: son una pequeña apuesta a que alguno llegue mucho más lejos de lo que yo llegué.

La economía no es para todos, si necesitás certezas, o si lo tuyo es construir cosas tangibles, quizás no sea para vos. Pero si te reconociste en estas líneas, si te pica entender el porqué de las cosas, si la incertidumbre te fascina en lugar de paralizarte, si querés entender sistemas, entonces dejame decirte algo con optimismo y sin ingenuidad: estás mirando una de las mejores formas que conozco de entender el mundo y de cambiar tu pedacito de él. La inteligencia artificial no te quita ese lugar; te lo amplifica, si sabés qué pedirle. Yo elegí esta carrera por las razones equivocadas y tuve suerte; vos, ahora, tenés algo que yo no tuve: la posibilidad de elegirla por las razones correctas. Ojalá la aproveches. Y quién sabe: tal vez seas vos quien, algún día, me dé la alegría de escribir esa carta.

Glosario

• Costo de oportunidad: el valor de la mejor alternativa a la que renunciás al tomar una decisión. La idea de que nada es gratis.
• Razonamiento al margen: evaluar los costos y beneficios de una unidad adicional de algo, en lugar de en términos de “todo o nada”.
• Causalidad vs. correlación: dos variables pueden moverse juntas (correlación) sin que una cause a la otra (causalidad); distinguirlas es uno de los oficios centrales del economista.
• Plantear (bien) un problema: convertir una situación ambigua del mundo real en una pregunta precisa y respondible, decidiendo qué información importa y cuál es ruido.
• Pensamiento abstracto: capacidad de identificar la estructura o el principio general que subyace a un caso concreto.

Referencias

• Nota de trazabilidad: referencias ensambladas a partir de fuentes recuperadas por búsqueda web (junio de 2026). Verificar autores, año, volumen y páginas contra los originales antes de publicar. Las marcadas [V] conviene chequearlas en la fuente primaria.
• Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2019). Automation and new tasks: How technology displaces and reinstates labor. Journal of Economic Perspectives, 33(2), 3–30.
• Acemoglu, D., & Robinson, J. A. (2012). Why nations fail: The origins of power, prosperity, and poverty. Crown Business.
• Banerjee, A. V., & Duflo, E. (2011). Poor economics: A radical rethinking of the way to fight global poverty. PublicAffairs.
• Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R. (2025). Canaries in the coal mine? Six facts about the recent employment effects of artificial intelligence [Working paper]. Stanford Digital Economy Lab. https://digitaleconomy.stanford.edu
• Forrester. (2026). Predictions 2026: The future of work.
• Gartner. (2026, 3 de febrero). [Comunicado sobre recontratación tras despidos por IA].
• Georgetown University Center on Education and the Workforce. (2025). The major payoff: Evaluating earnings and employment outcomes across bachelor’s degrees. https://cew.georgetown.edu/cew-reports/major-payoff/ .
• Georgetown University Center on Education and the Workforce. (2026). What early-career earnings and unemployment rates tell us about the returns on bachelor’s degree majors [Entrada de blog]. https://cew.georgetown.edu/resource/cew-blog-major-payoff/.
• HuffPost. (2026, 19 de mayo). Speakers at college commencement ceremonies are being met with boos for bringing up AI. https://www.huffpost.com.
• IntuitionLabs. (2025). AI’s impact on graduate jobs: A 2025 data analysis. https://intuitionlabs.ai/articles/ai-impact-graduate-jobs-2025.
• Kahneman, D. (2002). Maps of bounded rationality: A perspective on intuitive judgment and choice [Conferencia del Premio Nobel]. The Nobel Foundation.
• Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Farrar, Straus and Giroux.
• Lewis, M. (2016). The undoing project: A friendship that changed our minds. W. W. Norton.
• NPR. (2026, 20 de mayo). Why AI is leading to boos at 2026 college graduations. National Public Radio. https://www.npr.org
• Rest of World. (2025, 19 de diciembre). AI is wiping out entry-level tech jobs, leaving graduates stranded. https://restofworld.org
• The Washington Times. (2026, 10 de marzo). Companies rehire workers after AI replacements fail. https://www.washingtontimes.com

Disclaimer

Las opiniones expresadas en este artículo son personales del autor y no representan necesariamente la posición de las instituciones a las que se encuentra vinculado. El análisis de perfiles laborales se basa en una muestra no representativa (red personal de contactos de LinkedIn del autor) y tiene carácter ilustrativo, no estadístico. Este artículo no constituye asesoramiento vocacional, financiero ni profesional.

MFin Marcelo Wagner · Wagner Economics