Con la IA también, lo importante es el dinero
El dinero manda, también en la inteligencia artificial (IA). El flujo de capital que mueve esta tecnología obliga a replantearnos muchas cosas. No podemos seguir enseñando Informática –ni prácticamente ninguna otra disciplina universitaria– como hace diez años. Y tampoco podemos invertir en innovación con la misma estrategia que antes. Pretender crear nuestros propios ChatGPT, sin recursos ni conocimiento, es una quimera: las grandes tecnológicas invierten miles de millones en centros de datos y proyectos de investigación inalcanzables para nosotros. Nuestro objetivo debería ser aprovechar las fuerzas disponibles para desarrollar aplicaciones útiles y realistas, con beneficio social y económico. Y contar de manera seria con la universidad sería un buen comienzo.
[–>[–>[–>Los datos económicos lo confirman. En 2025, la inversión en modelos de lenguaje masivos como ChatGPT, Gemini o Claude alcanzó los 37.000 millones de dólares en solo un año. No se trata de una burbuja pasajera: la adopción masiva y los incrementos de productividad muestran que estamos ante un cambio estructural profundo en la economía global.
[–> [–>[–>El mercado es claro: el gasto en aplicaciones de IA (19.000 millones) ya supera al de infraestructura (18.000 millones), reflejando la prioridad por la productividad inmediata. La informática ha sido el primer sector en transformarse, con la programación como el gran «caso de uso» –un mercado de 4.000 millones en 2025–. Las empresas han invertido en herramientas que «ayudan» a sus empleados a programar. Y la ola ya alcanza la consultoría legal, la economía, la traducción y otros servicios profesionales: trabajos que antes requerían años de formación ahora pueden ejecutarse o co-diseñarse en segundos.
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En este contexto, la universidad debe hacerse una pregunta urgente: ¿qué estamos enseñando y para qué mundo preparamos a nuestro alumnado? Cuando terminen sus grados, el mercado laboral habrá cambiado. Algunos puestos desaparecerán o exigirán nuevas competencias, mientras que otros surgirán de cero. Es imprescindible revisar titulaciones, contenidos y competencias. La demanda de habilidades se mueve con rapidez, y la mayor productividad reducirá en algunos casos la contratación. Es verdad que también se crearán nuevas profesiones, que tampoco estamos teniendo en cuenta.
[–>[–>[–>Los datos son contundentes: la OIT estima que la IA afectará al 25% de los empleos; en países desarrollados y en trabajos de altos ingresos, hasta un 33%. Ignorarlo no es prudencia, sino miopía institucional. La universidad no puede competir con la IA en velocidad, memoria o capacidad de síntesis. Intentarlo solo genera planes de estudio caducos antes incluso de implementarse.
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Aceptar la realidad es el primer paso. Las herramientas de IA no son trampas: son extensiones de nuestra capacidad cognitiva. La misión universitaria debería ser integrarlas de forma crítica para que el estudiante deje de ser mero receptor y se convierta en gestor consciente de sistemas complejos. Evaluar la simple repetición de contenidos carece de sentido cuando una máquina lo hace mejor.
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[–>La educación superior debe apostar por lo que no es automatizable: pensamiento crítico, formulación de buenas preguntas, interpretación de resultados, creatividad, ética y responsabilidad en el uso de la tecnología. El reto no es solo tecnológico, sino también moral y educativo.
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Si la universidad quiere mantener su papel como guía intelectual y motor de innovación, debe asumir la IA como el nuevo lenguaje de la razón contemporánea. Hay que regular su poder, sí, pero sin renunciar a su potencial. Es hora de dejar de competir con las máquinas en su terreno y empezar a liderar, con ambición y criterio, allí donde solo los humanos podemos imaginar.
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