¿Formamos para el futuro o para un mundo que se extingue?

Mi experiencia en el ámbito universitario me ha llevado a observar dos reacciones opuestas y erróneas ante la IA. La primera es la indiferencia, la condescendencia: “esto es una moda”. La otra, que va ganando terreno, es la ansiedad paralizante: “mi carrera dejará de existir”. Ambas evitan lo esencial: la IA no va a sustituir profesiones enteras de la noche a la mañana, pero sí va a transformar tareas concretas y a incrementar el valor de ciertas habilidades.

Los puestos de trabajo de entrada al mundo laboral son los más vulnerables. Un titulado no puede competir con sistemas que redactan informes o analizan datos. Su valor real está en lo que la máquina no puede hacer: contextualizar, cuestionar, integrar saberes dispares, anticipar consecuencias éticas o emocionales. Es decir, lo no fácilmente automatizable.

Aquí surge una oportunidad real para la universidad. Los próximos cinco o diez años son clave para posicionarse y el campus debe ser el laboratorio donde se ensaya ese posicionamiento. Eso no debe significar abandonar las actuales disciplinas, sino preguntarse en cada materia: ¿qué aporta un titulado que una máquina no puede realizar de forma autónoma?

Cualquier tarea que pueda delegarse íntegramente a una IA debe replantearse, no puede constituir el núcleo del valor profesional de un titulado. Por el contrario, las tareas que exigen pensamiento crítico, diálogo con fuentes contradictorias, creatividad con restricciones reales o comunicación con empatía serán las que aportarán valor.

Ignorar el impacto decisivo de la IA es un error. Es esperar a que la universidad “se adapte” por sí sola desde los despachos, mientras los estudiantes van por delante por su cuenta, pero sin guía crítica. El resultado es un uso técnico pero superficial de la IA, sin comprensión de sus límites ni de su impacto en la distribución del trabajo y su retorno económico.

Por eso, lejos del alarmismo, propongo un experimento concreto para cualquier estudiante en los próximos meses: elegir una habilidad que la IA ya hace razonablemente bien (resumir, codificar en un lenguaje de programación, generar borradores) y otra que aún hace mal (negociar, diseñar un proceso de investigación cualitativo, motivar a un equipo), e invertir el 80% del esfuerzo en la segunda. Eso es posicionarse: no competir con la máquina, sino especializarse en las capacidades que la máquina puede extendernos, aumentarnos.

El profesorado debe acompañar, las formas de enseñanza y evaluación deben cambiar: las prácticas que aportan valor cualitativo son ahora más competitivas, mientras los conocimientos puramente memorísticos se devalúan. Estamos a tiempo de redefinir qué significa “estar preparado”. No se trata de aprender a usar la IA como un accesorio, sino de construir un perfil en el que la IA sea una herramienta más, no el sustituto del pensamiento crítico.

La apuesta, además de financiera, es curricular, pedagógica y, sobre todo, personal. La ventana de oportunidad está ahora abierta. Quien la ignore, probablemente descubrirá demasiado tarde que el título ya no era suficiente.

Nota: Este texto ha sido completado en parte mediante el uso de varios asistentes de IA.

Cecilio Angulo