La empleabilidad e IA están cada vez más conectadas, pero muchos estudiantes reciben formación contradictoria sobre las herramientas que deberán usar.
En “Higher Ed Is Sending Mixed Signals on AI”, artículo publicado por Harvard Business sostiene que la educación superior está entregando mensajes contradictorios sobre inteligencia artificial y que los graduados están pagando el costo al entrar al mundo laboral.
Comparto el diagnóstico.
Las universidades dicen que quieren preparar profesionales para el futuro, pero en muchas aulas todavía tratan la IA exclusivamente como una amenaza para la evaluación. Mientras tanto, las empresas esperan que los recién graduados sepan utilizar herramientas digitales para investigar, redactar, analizar y tomar decisiones.
Esa contradicción crea una nueva brecha entre empleabilidad e IA.
El mercado laboral ya está cambiando
Las competencias de inteligencia artificial están entrando rápidamente en los puestos iniciales.
Información reciente de la National Association of Colleges and Employers indica que más de un tercio de los empleadores exige competencias de IA en trabajadores de nivel de entrada. Esa proporción habría crecido alrededor de 3 veces respecto del semestre anterior.
Esto cambia lo que significa estar preparado para el trabajo.
Un estudiante puede tener buenas notas, conocimientos disciplinares y experiencia en proyectos. Pero si no sabe utilizar IA de manera responsable, puede quedar en desventaja frente a otro candidato que combina conocimientos técnicos con mayor capacidad digital.
La empleabilidad e IA ya no son conversaciones separadas.
Saber usar IA no significa depender de ella
Aquí aparece una precisión importante. Las empresas no necesitan profesionales capaces de copiar una respuesta desde una plataforma.
Necesitan personas que sepan obtener mejores resultados gracias a la IA.
Eso implica formular preguntas, entregar contexto, revisar supuestos, verificar información y decidir qué partes de una respuesta son útiles. También implica reconocer cuándo no corresponde utilizar la herramienta.
Una encuesta realizada entre estudiantes de Harvard encontró que casi el 90% ya utilizaba IA generativa. Sin embargo, cerca de un 25% comenzaba a reemplazar con estas herramientas actividades como leer materiales obligatorios o asistir a horas de consulta.
El dato refleja una tensión central: una herramienta que puede mejorar la empleabilidad también puede reducir el aprendizaje si se utiliza para evitar el esfuerzo intelectual.
La universidad debe enseñar esa diferencia.
Los graduados perciben el riesgo profesional
La mitad de los participantes de la encuesta de Harvard manifestó preocupación por el posible impacto negativo de la IA en sus oportunidades laborales. Más de la mitad quería que la universidad ofreciera más cursos sobre los efectos futuros de esta tecnología.
Esto demuestra que los estudiantes no están indiferentes ni necesariamente buscando atajos.
Muchos entienden que el mercado está cambiando y sienten que su formación no avanza con la misma velocidad.
Si una institución prohíbe la IA durante 4 o 5 años y luego entrega al estudiante un título para competir en organizaciones que esperan productividad asistida por IA, existe una evidente desconexión.
La empleabilidad e IA deben incorporarse durante la carrera, no mediante un taller opcional durante el último semestre.
Qué debería aprender un estudiante
En mi opinión, toda carrera debería integrar al menos 5 capacidades:
- Entender qué puede y qué no puede hacer la IA.
- Formular instrucciones con contexto y objetivos claros.
- Evaluar la calidad y confiabilidad de sus resultados.
- Utilizarla dentro de procesos reales de su disciplina.
- Explicar decisiones y asumir responsabilidad por ellas.
Estas competencias pueden enseñarse en Derecho, Ingeniería, Educación, Marketing, Salud o Administración. Lo que cambia es el caso de uso, no la necesidad de formar criterio.
Además, la universidad debería trabajar con empresas para conocer qué herramientas, tareas y estándares están apareciendo en los puestos iniciales.
Las habilidades humanas ganan valor
Preparar para la IA no significa convertir todas las carreras en programación.
A medida que las herramientas automatizan tareas, aumentan la importancia de capacidades como comunicación, colaboración, juicio y pensamiento crítico. Harvard Business Impact destaca que estas habilidades humanas están entre las de mayor crecimiento y recompensa en el mercado laboral, aunque continúan siendo difíciles de enseñar y medir.
La paradoja es interesante: mientras más capaz se vuelve la tecnología, más importante resulta aquello que diferencia a una persona.
FAQs
¿Cómo afecta la IA a la empleabilidad?
La IA modifica tareas, eleva las exigencias digitales y aumenta la demanda de profesionales capaces de utilizar herramientas generativas con criterio.
¿Las empresas exigen conocimientos de IA?
Más de un tercio de los empleadores consultados por NACE exige competencias de IA para algunos puestos de nivel inicial.
¿Qué competencias de IA necesita un recién graduado?
Debe saber formular instrucciones, verificar resultados, proteger datos, reconocer limitaciones y aplicar IA a problemas reales de su disciplina.
¿La IA reemplaza las habilidades humanas?
No. Comunicación, colaboración, creatividad, ética y juicio adquieren mayor importancia cuando las tareas rutinarias pueden automatizarse.
¿Cómo puede la universidad mejorar la empleabilidad?
Puede integrar IA en distintas asignaturas, trabajar con empleadores, actualizar evaluaciones y enseñar habilidades humanas y digitales de manera conjunta.
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