Un conjunto de quince indicadores que convierte datos oficiales de educación y trabajo en respuestas a preguntas de decisión: qué estudiar, qué enseñar, dónde invertir. Cada respuesta llega con su estado, para que nadie lea una simulación como si fuera una medición.
Para qué sirve
Para decidir con evidencia, no con folletos. El Observatorio muestra los datos; el Motor los convierte en respuestas a una pregunta concreta y dice qué decisión respalda cada una.
Cómo trabaja
Cruza fuentes oficiales (DANE, SNIES, OLE, CNO 2025, O*NET) en tres dimensiones que no se promedian entre sí: dinero, tecnología y dignidad del trabajo. Cada indicador declara qué afirma, qué no afirma y con cuántos datos se sostiene. La forma de construirlos es reservada.
Qué lo hace confiable
Ninguna cifra se publica sin su estado: operativo (medido con datos reales), listo para dato (falta la fuente), simulado (ilustra hasta medirse en campo). Si el motor no responde, la página lo dice; nunca inventa.
Qué decide cada perfil con él
Estudiantes y familias
¿Qué estudio, dónde, y vale la pena la inversión?
Pasa de «lo que dicen los folletos» a tres cifras a la vez: si la carrera encaja contigo, cuánto paga de verdad estudiar más y qué tan expuesto está el oficio a la automatización. Ninguna de las tres decide sola.
IAPP¿Este programa académico tiene que ver con lo que quiero hacer?operativo
ICV¿Esta ocupación encaja con mi forma de ser?operativo
IVE¿Este trabajo me dejaría vivir según lo que valoro?simulado
CRNE¿Cuánto paga de más, a lo largo de la vida, estudiar más años?operativo
VOS¿Qué tan vulnerable es esta ocupación en los próximos cinco a diez años?operativo
TATP¿Qué parte de esta formación la puede hacer una máquina?operativo
Ejemplo. Una familia compara Contaduría y Economía: el motor muestra afinidad con el perfil del estudiante, el retorno de cada año adicional de estudio y qué parte de cada oficio podría automatizarse.
Colegios y universidades
¿Qué enseñar, qué programas abrir o cerrar, y a qué apuntar la investigación?
Lee el currículo contra el mercado: qué parte de lo que se enseña puede hacer una máquina, en qué competencias el ser humano sigue llevando ventaja, dónde faltan profesionales y si la investigación mira hacia donde irá la demanda.
IAPP¿Este programa académico tiene que ver con lo que quiero hacer?operativo
TATP¿Qué parte de esta formación la puede hacer una máquina?operativo
IBHC¿En qué le lleva ventaja la IA al experto humano, y en qué no?operativo
IEO¿Faltan o sobran profesionales en esta área?listo para dato
IPI¿Lo que se investiga tiene que ver con lo que el mercado va a necesitar?operativo
CRNE¿Cuánto paga de más, a lo largo de la vida, estudiar más años?operativo
Ejemplo. Un rector revisa su facultad de ingeniería: ve qué asignaturas cubren tareas de alta automatización y qué competencias humanas conviene reforzar antes de la próxima reforma curricular.
Empresas y sector público
¿Dónde invertir en formación, qué ocupaciones proteger y cómo cambia el trabajo?
Anticipa: qué ocupaciones son vulnerables en los próximos años, si la tecnología crea tareas o sólo las elimina, si el título sigue marcando diferencia salarial y cuánto del trabajo llega realmente a alguien de fuera.
IEO¿Faltan o sobran profesionales en esta área?listo para dato
VOS¿Qué tan vulnerable es esta ocupación en los próximos cinco a diez años?operativo
RCTA¿La tecnología está creando tareas nuevas o solo eliminando viejas?operativo
ICPE¿La IA está igualando los salarios dentro de una ocupación?operativo
IDVD¿Cuánto de este trabajo llega a alguien de fuera?operativo
IDV-G¿La persona siente que su trabajo no sirve para nada?simulado
IEC¿Esta organización permite trabajar como ser humano?simulado
ICA¿Cuánto manda un algoritmo en este puesto?simulado
Ejemplo. Una secretaría de educación prioriza becas: cruza dónde faltan profesionales con qué oficios son menos vulnerables, y lo sustenta con fuentes oficiales.
Úsalo para
Comparar opciones de estudio u ocupación con evidencia oficial y su estado declarado.
Priorizar currículo, oferta de programas o inversión en formación.
Sustentar una política o una decisión institucional con cifras trazables a su fuente.
No lo uses para
Decidir por una persona: orienta, no sentencia; la decisión es humana.
Predecir el salario de un individuo: describe grupos, no personas.
Leer causalidad: que un grupo gane más no prueba que estudiar lo cause.
Usar como cifra firme un indicador «simulado»: ese sólo ilustra hasta medirse en campo.