Hace dos años, Josephine Timperman llegó a la universidad con un plan. Declaró especializarse en análisis de negocios, pensando que aprendería habilidades específicas que se destacarían en un currículum y la ayudarían a conseguir un buen trabajo después de la universidad.
Pero el auge de la inteligencia artificial ha alterado esos cálculos. Las habilidades básicas que estaba aprendiendo en cosas como análisis estadístico y codificación ahora pueden automatizarse fácilmente. «Todo el mundo teme que la IA se lleve los puestos de trabajo de nivel básico», afirma este joven de 20 años de la Universidad de Miami, en Ohio.
Hace unas semanas, Timperman cambió su especialización a marketing. Su nueva estrategia es utilizar sus estudios universitarios para desarrollar el pensamiento crítico y las habilidades interpersonales, áreas en las que los humanos todavía tienen una ventaja.
«No solo quieres poder codificar. Quieres poder tener una conversación, establecer relaciones y ser capaz de pensar críticamente, porque al final del día, eso es lo que la IA no puede reemplazar», dijo Timperman, quien mantiene la analítica como especialidad y planea profundizar en el tema para un programa de maestría de un año.
Los estudiantes universitarios de hoy dicen que elegir una carrera que sea “a prueba de IA” es como disparar a un objetivo en movimiento mientras se preparan para un mercado laboral que podría ser fundamentalmente diferente cuando se gradúen.
Como resultado, muchos están reconsiderando sus carreras profesionales. Alrededor del 70% de los estudiantes universitarios ven la IA como una amenaza para sus perspectivas laborales, según una encuesta de 2025 realizada por el Instituto de Política de la Escuela Kennedy de Harvard, mientras que una encuesta reciente de Gallup encuentra que los trabajadores estadounidenses están cada vez más preocupados por ser reemplazados por nuevas tecnologías.
La incertidumbre parece concentrarse más entre quienes cursan carreras en tecnología y áreas de estudio vocacional, donde los estudiantes sienten la necesidad de desarrollar experiencia en IA pero también temen ser reemplazados por ella. Una encuesta reciente de Quinnipiac encontró que la gran mayoría de los estadounidenses cree que es “muy” o “algo” importante que se les enseñe a los estudiantes universitarios cómo usar la IA, mientras que una encuesta de Gallup Workforce encuentra que la IA se está adoptando en campos relacionados con la tecnología a tasas más altas. Mientras tanto, los estudiantes que estudian atención médica y ciencias naturales pueden verse menos afectados por las revisiones de la IA, encontró Gallup.
«Vemos que los estudiantes cambian de carrera todo el tiempo. Eso no es nuevo ni diferente. Pero generalmente es por muchas razones diferentes», dijo Courtney Brown, vicepresidenta de Lumina, una organización educativa sin fines de lucro centrada en aumentar el número de estudiantes que buscan educación más allá de la escuela secundaria. «El hecho de que tantos estudiantes digan que se debe a la IA es sorprendente».
Una encuesta reciente de Gallup entre jóvenes y adultos de la Generación Z, de entre 14 y 29 años, encontró un escepticismo y una preocupación crecientes sobre la IA. Aunque la mitad de los adultos de la Generación Z usan la IA al menos “semanalmente” y los adolescentes reportan un mayor uso, muchos en esta generación ven inconvenientes en la tecnología y se preocupan por el impacto de la IA en sus capacidades cognitivas y perspectivas laborales. Aproximadamente la mitad (48%) de los trabajadores de la Generación Z dicen que los riesgos de la IA en la fuerza laboral superan los posibles beneficios.
Parte del desafío para los estudiantes universitarios es que los expertos a los que normalmente acudirían en busca de consejo, como asesores, profesores y padres, no tienen ninguna respuesta. «Los estudiantes tienen que navegar esto solos, sin GPS», dice Brown.
Esa incertidumbre fue evidente el mes pasado en la Universidad de Stanford, donde los líderes de varias universidades prominentes se reunieron para una amplia mesa redonda sobre el futuro de la educación superior. Los temas de preocupación incluyeron la revolución de la IA que está transformando la forma en que los estudiantes aprenden y obligando a los educadores a repensar la pedagogía.
«Necesitamos pensar muy detenidamente sobre lo que los estudiantes necesitan aprender para tener éxito en el mercado laboral dentro de 10, 20 o 30 años», dijo la presidenta de la Universidad de Brown, Christina Paxson.
«Y ninguno de nosotros lo sabe. No sabemos la respuesta a eso», dijo Paxson. «Creo que es comunicación, es pensamiento crítico. Los fundamentos de una educación liberal son probablemente más importantes que aprender a codificar en Java en este momento».
Ben Aybar, de 22 años, estudiante de informática, se graduó la primavera pasada en la Universidad de Chicago y solicitó unos 50 puestos de trabajo, la mayoría en ingeniería de software, sin conseguir una sola entrevista. Hizo una maestría en ciencias de la computación y, mientras tanto, encontró un trabajo a tiempo parcial en consultoría de inteligencia artificial para empresas.
«Las personas que sepan cómo utilizar la IA serán muy valiosas», dijo Aybar, quien ve que están surgiendo nuevos empleos que requieren habilidades de IA, particularmente para personas que puedan explicar las complejidades en términos sencillos. «Creo que poder hablar con la gente e interactuar con la gente de una manera muy humana es más valioso que nunca».
En la Universidad de Virginia, Ava Lawless, estudiante de ciencias de datos, se pregunta si su especialidad vale la pena, pero no puede obtener respuestas concretas. Algunos asesores creen que los científicos de datos estarán seguros porque son ellos los que construyen modelos de IA, pero ella sigue viendo informes laborales sombríos que indican lo contrario.
«Me hace sentir un poco desesperado por el futuro», dijo Lawless. “¿Qué pasa si cuando me gradúe ya ni siquiera hay un mercado laboral para esto?”
Está considerando cambiarse al arte de estudio, que es su especialidad.
«Estoy en un punto en el que pienso que si no puedo conseguir un trabajo como científica de datos, también podría dedicarme al arte», dijo. «Porque si voy a estar desempleado, también podría hacer algo que amo».
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