Las universidades españolas rediseñan sus carreras para preparar profesionales que trabajen con IA sin perder el pensamiento crítico ante un mercado laboral que cambiará por completo.
La IA no solo está cambiando unos empleos y jibarizando otros, está modificando el tipo de conocimiento que se necesita para ser útil. Y en ese contexto, las carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) parecen una apuesta relativamente segura, pero ya no basta con matricularse: hay que entender en qué dirección se está moviendo el mundo.
El dato es claro: según el Foro Económico Mundial, en los próximos cinco años desaparecerán 92 millones de empleos y aparecerán 170 millones nuevos. Aunque la suma sea neta, no es un equilibrio: lo que muere no se parece a lo que nace. Así que las universidades ya están manos a la obra para no seguir enseñando como si el cambio no fuera estructural.
El reto es doble:
- Mantener la empleabilidad de sus graduados.
- Y mientras tanto, prepararlos para trabajar junto a sistemas de IA cada vez más sofisticados.
Carles Sierra, director del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del CSIC, es tajante sobre el alcance de esta transformación: «Va a impactar en todas las carreras. Lo mismo que las matemáticas influyen y afectan en todos los estudios, incluidos los de humanidades».
Su visión es que la IA modificará los procedimientos de prácticamente todas las profesiones: «Los que se dedican a la proteómica van a utilizar sistemas de IA para calcular la dimensión 3D de las proteínas. Los arqueólogos van a necesitar IA para encontrar nuevos yacimientos a partir de datos de satélite o para reconstruir objetos rotos de manera más eficiente».
Cómo integrar la IA sin perder los fundamentos
En la Universidad Europea, Alberto Sols, director de la Escuela de Arquitectura, Ingeniería, Ciencia y Computación (STEAM), ha desarrollado lo que califica como una «aproximación tridimensional» para integrar la IA en el currículo. «Hemos categorizado asignaturas, actividades formativas y establecido cuatro niveles: prohibido, parcialmente permitido, recomendado y obligatorio», explica Sols.
Esta metodología, pionera en España, establece que en las asignaturas básicas como fundamentos de programación, el uso de IA está completamente prohibido. «No pueden usar una herramienta. La herramienta te ayuda a hacer mejor lo que tú ya sabes, pero primero tienes que aprender a hacerlo«, argumenta Sols.
El nivel más alto, obligatorio, se reserva para el trabajo de fin de grado, donde se espera que el estudiante demuestre dominio crítico de varias herramientas de IA.
Ante este panorama, las universidades españolas están probando diferentes estrategias para preparar a sus estudiantes. Algunas apuestan por integrar la IA como herramienta de aprendizaje desde el primer día, otras prefieren enseñar primero los fundamentos y después las herramientas digitales.
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