La mayoría de las instituciones de educación superior utilizan la IA a la inversa. En lugar de desarrollar planes de estudio para preparar a los estudiantes para trabajos impulsados por la IA, algunas universidades han restringido el uso de la IA, principalmente debido a preocupaciones sobre el fraude y el uso indebido. La IA no generó comportamientos fraudulentos; simplemente cambió el método y sí, se volvió más fácil. En muchos casos, las escuelas dejan las políticas de IA en manos de los profesores, lo que a menudo genera confusión en los estudiantes, ya que las políticas varían ampliamente dentro de una escuela. Pero limitar o desalentar el uso de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT, que cuando se usan correctamente pueden mejorar significativamente la productividad, revela un malentendido fundamental entre las universidades no sólo de la evolución de la tecnología moderna, sino también del papel de la inteligencia artificial en la economía.
Consideremos una analogía: las universidades existían en generaciones de negocios antes de la llegada de las búsquedas en Google, que por supuesto se utilizaban para hacer trampa, pero también mejoraron enormemente la calidad de la educación. Imagínese si las universidades exigieran a los estudiantes que confiaran únicamente en bibliotecas físicas para sus investigaciones, incluso con una gran cantidad de conocimientos digitales a su alcance. Las limitaciones actuales de la IA reflejan la misma negativa a adaptarse. Peor aún, socavan el principio fundamental de las universidades: preparar a los jóvenes para carreras profesionales en el mundo real.
Afortunadamente, las dudas sobre la IA en el mundo académico no están muy extendidas. Ohio State ha integrado la inteligencia artificial en su plan de estudios para garantizar que los estudiantes tengan fluidez cuando se gradúen. La Facultad de Derecho de la USF permite a los estudiantes utilizar la inteligencia artificial en la investigación y el análisis jurídico para que puedan adquirir habilidades prácticas y prepararse para el futuro de la práctica jurídica.
Estos son pasos prometedores hacia la educación moderna, pero aún necesitamos una adopción más universal de la IA.
Mercado laboral difícil
Para complicar las cosas, los recién graduados y futuros graduados están ingresando a uno de los mercados laborales más difíciles en al menos cinco años, según las previsiones de NACE. En la reciente encuesta Outlook 2026, se espera que la contratación para la Promoción de 2026 aumente solo un 1,6% en comparación con la Promoción de 2025, que presentó más solicitudes que el año anterior pero recibió menos ofertas de trabajo. La lentitud en la contratación, la disminución de los puestos de nivel inicial y la creciente competencia significan que los estudiantes necesitan todas las ventajas que puedan obtener. A medida que surgen nuevos empleos que requieren conocimientos de IA, esa ventaja radica cada vez más en comprender y utilizar eficazmente la IA.
La realidad es que los empleadores están elevando las expectativas de productividad y esperando que los empleados hagan más con menos en un clima económico desafiante. Sin embargo, sigue existiendo una clara brecha entre las políticas universitarias y los requisitos de la fuerza laboral. La alfabetización en IA es ahora un diferenciador. Para los graduados que salen de clases donde las herramientas de inteligencia artificial no han sido permitidas o incluidas formalmente en el plan de estudios, la brecha entre su conjunto de habilidades y lo que esperan los empleadores seguirá ampliándose.
Las habilidades de IA ahora están en juego
La IA ya se ha introducido en la fuerza laboral, incluso en el nivel inicial, en todas las industrias. Los empleadores ven la IA como una herramienta valiosa para la investigación, la redacción, la codificación, el análisis de datos y una amplia gama de tareas cotidianas. Considere el Proyecto Mercury de OpenAI, donde la compañía contrató a más de 100 ex banqueros de inversión para capacitar sistemas de inteligencia artificial para que hicieran el “trabajo pesado” de los analistas junior. Los empleadores ahora exigen que los candidatos trabajen más rápido y de manera más eficiente, lo que hace que la alfabetización en IA sea una expectativa básica en lugar de una “ventaja adicional”.
Ya hemos visto varios ejemplos de esto. El CEO de Shopify anunció que el uso de IA es ahora una expectativa básica y que las revisiones de desempeño y de pares incluirán criterios relacionados con la IA. Los ejecutivos de Microsoft han comenzado a evaluar a los empleados sobre cómo utilizan las herramientas de inteligencia artificial. Pero hay una razón por la que el cambio a la IA se está produciendo en todas las industrias. En el ámbito sanitario, ayuda en el diagnóstico y las imágenes médicas. En los servicios financieros, esto mejora las comparaciones y análisis del mercado. La inteligencia artificial mejora la eficiencia e impulsa innumerables flujos de trabajo modernos y sistemas internos en todas las industrias y en la vida diaria de las personas.
El empleado actual preparado para la IA tiene más que solo habilidades técnicas: trabaja de manera más inteligente, se siente más realizado y contribuye de manera más efectiva. De hecho, una encuesta global de Slack encontró que los empleados que usan IA diariamente reportan ser un 64% más productivos y un 81% más satisfechos con su trabajo que sus colegas que no usan IA.
Esto significa que las universidades deben adaptarse tan rápidamente como cambia la fuerza laboral.
¿Qué debería hacer la educación superior?
En lugar de limitar el uso de la IA y centrarse en posibles irregularidades, las universidades deberían ayudar a los estudiantes a desarrollar habilidades de IA para prepararlos para el mundo laboral y alentar a los profesores a incorporar la IA en sus cursos.
Esto se puede configurar:
Integrar la inteligencia artificial en los planes de estudio y ofrecer mejores prácticas para garantizar que los estudiantes aprendan habilidades prácticas, éticas y aplicadas. Enseñar a los estudiantes a utilizar la IA para mejorar, no reemplazar, el pensamiento crítico y el análisis original. Por ejemplo, exigir a los estudiantes que envíen sus borradores iniciales, indicaciones de IA y registros de razonamiento junto con su trabajo final para demostrar cómo agregan valor más allá de lo que generó la IA. Capacite a los profesores en herramientas de inteligencia artificial para comprender cómo pueden mejorar la enseñanza, la evaluación y la investigación. Colabore con empleadores y proveedores de tecnología para alinear los cursos con expectativas realistas y requisitos que cambian rápidamente para puestos de nivel inicial.
El cambio es inevitable. Centremos nuestros esfuerzos en enseñar el uso responsable de la IA y alinear mejor la educación con la fuerza laboral moderna para que los estudiantes puedan trabajar de manera más inteligente, pensar críticamente y adaptarse a nuevas formas de trabajar.
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