Escoger una carrera en 2025 se presenta como un desafío intrépido. Aquellos que inicien un grado ahora, egresarán en 2029 o 2030, encontrándose con un mercado laboral que habrá experimentado una transformación radical.
La IA está remodelando la naturaleza de los empleos y redefiniendo el conocimiento necesario para destacar profesionalmente. En este marco, las carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) parecen ser una elección prudente, pero ya no es suficiente matricularse sin entender hacia dónde se dirige el mundo.
El Foro Económico Mundial destaca que, en los próximos cinco años, se perderán 92 millones de trabajos, pero surgirán 170 millones nuevos. Este cambio no se trata de un reemplazo directo: lo que desaparece no se asemeja a lo que surge. Para enfrentar este cambio estructural, las universidades ya están actualizando sus métodos de enseñanza.
El desafío es doble:
- Asegurar la empleabilidad de sus egresados.
- Prepararlos para colaborar con sistemas de IA cada vez más complejos.
Carles Sierra, director del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del CSIC, destaca la magnitud de esta transformación: «Impactará en todas las carreras, similar a cómo las matemáticas influyen en todos los estudios, incluso en humanidades».
Sierra prevé que la IA alterará los procesos en casi todas las profesiones: «Profesionales en proteómica usarán IA para calcular la dimensión 3D de las proteínas, mientras que arqueólogos necesitarán IA para descubrir nuevos yacimientos mediante datos satelitales o para reconstruir objetos con mayor eficiencia».
Integrando la IA sin Sacrificar los Fundamentos
En la Universidad Europea, Alberto Sols, líder de la Escuela de Arquitectura, Ingeniería, Ciencia y Computación (STEAM), ha desarrollado una «aproximación tridimensional» para integrar la IA en el currículo. «Hemos clasificado asignaturas, actividades formativas y establecido cuatro niveles: prohibido, parcialmente permitido, recomendado y obligatorio», aclara Sols.
Esta metodología, pionera en España, establece la prohibición total del uso de IA en asignaturas básicas como fundamentos de programación. «No pueden usar herramientas. La herramienta te ayuda a mejorar lo que ya sabes, pero primero tienes que aprender a hacerlo«, razona Sols.
En las asignaturas más avanzadas, como programación orientada a objetos, se sugiere el uso con total transparencia: los estudiantes deben explicar qué herramientas usan y cómo analizan los resultados.
En el nivel obligatorio, reservado para el trabajo de fin de grado, se espera que el estudiante demuestre un dominio crítico de diversas herramientas de IA.
Las universidades españolas están experimentando con estrategias diversas para preparar a sus estudiantes. Algunas integran la IA como herramienta de aprendizaje desde el primer día, mientras otras optan por enseñar primero los fundamentos antes de introducir herramientas digitales.
Hay quienes perciben la IA como un «copiloto intelectual» que amplifica capacidades humanas, mientras otros señalan el riesgo de crear una dependencia tecnológica. Lo que comparten es la convicción de que el enfoque educativo debe adaptarse.
La IA como Materia de Estudio
Amparo Alonso, ex presidenta de la Asociación Española de Inteligencia Artificial y catedrática de la Universidad de La Coruña, enfatiza en la importancia de formar en los fundamentos tecnológicos y científicos. «No importa tanto el lenguaje de moda, sino lo que hay detrás de eso. Conocer los fundamentos es crucial porque podemos cambiar de lenguaje de programación, pero el fundamento científico es lo que realmente cuenta», afirma.
Alonso resalta que las competencias más valoradas van más allá de lo técnico: «Necesitamos competencias emprendedoras, de comunicación y un espíritu crítico. Habilidades lingüísticas y de emprendimiento como la asunción de riesgos y la resolución creativa de problemas».
La universalización de la IA explica por qué Sierra defiende que las competencias en IA deben ser parte integral de todos los niveles educativos: «Las consejerías están desarrollando marcos de referencia digitales, y ahora profundizamos en el tema de IA. Así como todos aprendemos matemáticas, las competencias de inteligencia artificial las adquirirá todo el alumnado, comenzando desde primaria».
Para Sierra, esta instrucción debe combinarse con el fomento del pensamiento crítico: «Es esencial fortalecer el pensamiento crítico, para no aceptar ciegamente todo lo que la tecnología nos ofrece».
En el IE, Irene Alda, directora académica del Bachelor in Applied Mathematics, describe el desarrollo de un tutor personalizado mediante GPT. «Estamos creando un tutor AI que no brinde respuestas inmediatas, sino que apoye el aprendizaje, orientando sin dar soluciones directas», explica. Su enfoque pretende que la IA enriquezca el aprendizaje sin anular el pensamiento crítico.
Alda cita a su colega Robert Polding para definir al profesional ideal: «Un centauro: una parte humana, otra parte IA. La IA se emplea como un superpoder para mejorar la productividad».
Sin embargo, advierte sobre los límites: «Cuando recibo respuestas sobre un tema que no domino, puedo no detectar errores. El conocimiento técnico profundo… eso necesita al humano».
Óscar Corcho, catedrático de IA en la Universidad Politécnica de Madrid, identifica tres grandes líneas en la formación actual de Inteligencia Artificial.
- La formación para quienes trabajarán en IA. «Creando sistemas, nuevos algoritmos. Estas personas deben saber de algoritmos, matemáticas, computación… están preparadas para crear nuevos sistemas», explica.
- El segundo nivel se centra en la integración: «Formar en cómo integrar sistemas de IA dentro de los sistemas que usamos, incluyendo cómo usar la IA para hacer software, que es algo en evolución».
- El tercer nivel, más controvertido, abarca los cursos centrados en prompts e interacción con modelos de lenguaje. «A menudo se presentan como másteres, pero son cursos de especialización. Es como la diferencia entre aprender a montar un coche o conducirlo», matiza Corcho.
Desde la llegada de ChatGPT, la formación en IA ha avanzado considerablemente. «Hemos añadido nuevas asignaturas específicas para IA generativa, reforzado otras como redes neuronales, y un aspecto clave: usamos IA generativa en la formación. Usamos la IA para formar en IA», declara Corcho.
En la Universidad Carlos III de Madrid, María Isabel Sánchez-Segura, directora del Departamento de Informática, plantea una preocupación esencial: el riesgo de que la tecnología pase de ser un seguidor a un líder en los procesos.
«Los procesos deben dominar, y la tecnología debe acompañarlos, no al revés. Los procesos representan el saber hacer humano y si la tecnología nos dirige, puede no apoyar adecuadamente el proceso que se necesita mejorar o implementar», advierte.
Sánchez-Segura describe cómo algunos estudiantes se vuelven dependientes de los frameworks respaldados por IA: «Ponen una palabra y el framework ofrece las siguientes cinco líneas de código. El estudiante las copia y las ejecuta sin pensar. Esto es extremadamente peligroso».
Su solución es clara: «Tienes que enseñarles que deben liderar y la IA seguir. Si la IA lidera, pierden el control absoluto».
La profesora emplea metodologías prácticas para fomentar el pensamiento crítico: «Cuando mis estudiantes preguntan si pueden usar IA para transcribir requisitos de software, les permito hacerlo, pero los acompaño en el proceso para que se den cuenta de que la IA también comete errores».
Profesionales Aumentados para un Mercado Híbrido
Marc Cortés, director del Executive Master Digital Business de ESADE, ha desarrollado la idea de «profesional aumentado». «El valor de un profesional no reside solo en su conocimiento de la IA, sino en cómo logra diferenciarse aumentando sus capacidades», explica.
Cortés identifica tres elementos clave en los perfiles híbridos del futuro:
- Habilidades de management para fomentar el crecimiento empresarial.
- Liderazgo humanista para decisiones con valores y principios.
- Entendimiento de cómo la tecnología puede acelerar estos procesos.
Su analogía trae recuerdos de tiempos pasados: «Es similar a los inicios de las redes sociales. Al principio se buscaban ‘expertos en Facebook’. Al final, buscabas a alguien que supiera expandir el valor generado gracias a su dominio de esa tecnología».
Los datos confirman que las carreras STEM ofrecen las mejores perspectivas de empleabilidad. Según el U-Ranking 2025, las diez titulaciones con mejor inserción laboral son principalmente ingenierías:
- Medicina
- Enfermería
- Odontología
- Ingeniería de Organización Industrial
- Desarrollo de Software
- Farmacia
- Ingeniería Electrónica
- Ingeniería Eléctrica
- Telecomunicaciones
- Ingeniería de la Energía
Los datos de la Fundación CYD corroboran esta tendencia. Ángela Mediavilla, responsable del gabinete técnico de la organización, aporta cifras específicas:
- «Ingeniería Informática destaca con excelentes estadísticas: a los 4 años, el 89,77% de los graduados tiene un contrato laboral con una base media de cotización anual de 36.772 euros».
- Le sigue Ingeniería Electrónica y de Telecomunicación, con un 86,75% de empleabilidad a los cuatro años y un salario promedio de 35.327 euros.
El dato sobre estabilidad laboral es notable: «Informática es la que presenta un mayor porcentaje de contratos indefinidos, un 92,5%», señala Mediavilla. Además, el 97% de los graduados en informática logra empleo a tiempo completo, superando a cualquier otra disciplina.
Sin embargo, Corcho señala que «cualquier carrera STEM es una elección segura. Lo que se necesita es gente capaz de pensar y resolver problemas con creatividad ingenieril«.
Alonso añade que «en España enfrentamos un desafío importante porque las vocaciones STEM no son tan abundantes como en otros países europeos, mientras que en EE. UU., China o India tienen mayores cifras».
Nuevos Grados para Nuevas Realidades
Para el curso 2025-2026, las universidades públicas españolas lanzarán 43 nuevas titulaciones, muchas centradas en IA y sostenibilidad. Algunos ejemplos:
El Gobierno español está apoyando esta transformación con el programa Forma Inteligencia Artificial, financiado con 30 millones de euros para cubrir hasta el 80% de la matrícula de 8.000 estudiantes en carreras enfocadas en IA.
No obstante, la adaptación va más allá de nuevas titulaciones. Tras la llegada de ChatGPT, las universidades están modificando rápidamente los currículos existentes. Corcho describe la evolución en la UPM: «Hemos agregado nuevas asignaturas específicas para IA generativa, reforzado otras como redes neuronales, aumentando su capacidad».
Sierra argumenta que esta integración debe ser sistemática, no improvisada: «Puede ser de manera transversal en muchas materias o como materia troncal. Creo que será necesaria una combinación de ambos enfoques». Su propuesta es específica: «Probablemente sea importante tener una materia en primer curso, conectada con matemáticas, que proporcione herramientas de aprendizaje automático, razonamiento y modelos de lenguaje, para que luego lo puedan aplicar en otras asignaturas».
Mientras tanto, universidades como la Carlos III han comenzado por lo administrativo: «Todas las asignaturas publican a los estudiantes las restricciones en el uso de la IA», explica Sánchez-Segura, un primer paso hacia la normalización curricular.
No obstante, España arrastra un déficit histórico en graduados STEM que limita su competitividad. Según el Informe CYD 2024, «en 2022 el porcentaje de graduados universitarios en España en disciplinas STEM fue del 18,7% frente al 26% europeo», explica Mediavilla. «El dato español fue el cuarto más bajo entre los 27 países de la UE, lejos de Alemania, líder con el 36%».
Este déficit tiene repercusiones en el ámbito laboral. Los graduados superiores españoles «tienden a experimentar sobrecualificación, ocupando puestos de baja cualificación», advierte Mediavilla. La experta identifica un problema de desajuste: «Muchos estudiantes eligen campos de estudio que no son demandados por el mercado laboral y deben aceptar empleos inferiores a su cualificación».
Los expertos coinciden en que ningún plan de estudios puede predecir con certeza las competencias exactas que el mercado laboral requerirá en 2030. Sánchez-Segura aborda esta incertidumbre directamente con sus estudiantes: «Les pregunto: ‘¿Cómo te ves en veinte años? Cierra los ojos y dime tu visión'».
Su enfoque busca que los estudiantes tomen decisiones informadas: «Pueden cambiar de rumbo cuando lo deseen, pero deben empezar a actuar y decidir hoy mismo».
Sols considera esta transformación inevitable pero manejable si se aborda correctamente: «Estas herramientas de Inteligencia Artificial actúan como un exoesqueleto intelectual. Potencian lo que ya sabes hacer, te ayudan a ser más eficiente, pero primero debes saber hacerlo».
Mediavilla subraya la urgencia de adaptar la formación a las demandas reales: «Es crucial alinear la formación con las demandas laborales e involucrar a las empresas en el diseño de programas educativos».
Su diagnóstico es claro: «Es esencial prepararse para la revolución digital, la IA y la transición verde. Estas tendencias llevan a la automatización de trabajos rutinarios que requieren bajo nivel competencial, un reto para el que la población adulta no está preparada».
Frente a los pronósticos apocalípticos sobre el futuro del empleo, Sierra mantiene una perspectiva equilibrada: «Afirmar que una carrera o profesión desaparecerá es extremadamente arriesgado. Hinton predijo hace siete años que en cinco años no habría radiólogos, y los radiólogos siguen ahí«. Según él, la IA será un copiloto más que un sustituto: «Un radiólogo seguirá ejerciendo, pero ahora tendrá un copiloto que le señalará posibles anomalías».
Su consejo a los estudiantes es directo: «Estudien lo que les apasione, lo que les motive. Es probable que haya trabajo al respecto con la ayuda de la IA. Cualquier otro consejo sería erróneo».
El escenario que se vislumbra es complejo, pero no inabordable. Las carreras STEM presentan ventajas claras en términos de empleabilidad y salarios, pero el éxito ya no depende únicamente de elegir la carrera adecuada. Ahora es una cuestión más compleja.
Las universidades españolas están explorando diferentes enfoques: desde prohibir inicialmente la IA en fundamentos hasta integrarla de manera obligatoria en los proyectos finales. Algunos proponen el concepto de «profesional aumentado«, mientras otros priorizan la preservación del pensamiento crítico.
Lo que parece claro es que una sólida formación técnica es necesaria, pero no suficiente. Y que, independientemente de la carrera elegida, quien se gradúe en 2030 debe saber trabajar con sistemas de IA sin perder la capacidad de cuestionar sus resultados.
Es una generación que no puede permitirse ser tecnófoba. Pero tampoco tecnólatra.
Imagen destacada | Universidad Carlos III de Madrid
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