¡Para las carreras de IA, se requiere mucho más que informática!

Por: Laszlo Beke – BekeSantos. La velocidad de cambio en diferentes aspectos de la vida cotidiana que la tecnología, y particularmente la IA, están imprimiendo obliga a revaluar muchas decisiones personales.  Uno de los aspectos donde se nota esto es en las profesiones y carreras más deseadas y la educación que se requiere para llegar a ellas. Curiosamente, uno de los más impactados es el segmento de Ciencias, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas (CTIM). Allí, hasta hace poco el camino seguro era estudiar programación y felizmente poder contar con un trabajo bien remunerado. Resulta que ahora la IA requiere el conocimiento de otras disciplinas. 

El equilibrio entre fluidez y escepticismo, ambición e identidad, está redefiniendo silenciosamente el significado de Ciencias, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas (lo llamaremos CTIM de acá en adelante) en las escuelas. Las clases de informática no van a desaparecer, pero deben compartir protagonismo con asignaturas optativas de ciencia forense, laboratorios de ciencia ficción y debates sobre la ética de datos. Los estudiantes ya no pueden pensar en las cosas en la forma de compartimientos independientes, se necesitan múltiples disciplinas para tomar buenas decisiones. Los estudiantes de CTIM de hoy no luchan contra la IA; aprenden a interpretarla, cuestionarla y usarla. La nueva habilidad no consiste en programar la máquina, sino en comprender su lógica lo suficientemente bien como para controlarla.

Hace cuarenta años, los estudiantes inspirados por la NASA soñaban con ser físicos o ingenieros. Veinte años después, el atractivo de los trabajos en Google u otros gigantes tecnológicos los llevó a la informática. Ahora, las ambiciones están siendo moldeadas por la IA, alejándolos de aquellas aquellas carreras más técnicas y directamente asociada con la IA (programación) y acercándolos a como la IA se puede aprovechar.

¿Qué se debe estudiar?

A principios de la década de 2010, casi todos los estudiantes universitarios con conocimientos de CTIM escuchaban el mismo consejo: aprender a programar, Python era el nuevo latín. La informática era la clave para una vida estable, bien remunerada y con futuro asegurado. Un título en informática solía prometer una carrera profesional atractiva en tecnología. Ahora, las ambiciones de los estudiantes se ven moldeadas por la IA, en campos que combinan la informática con el análisis, la interpretación y los datos. La realidad es que la IA ya está cambiando lo que estudian los estudiantes de CTIM de secundaria. Los estudiantes de secundaria con mentalidad CTIM buscan campos que combinen la informática con el análisis, la interpretación y los datos.

En 2025, «aprender a programar» suena un poco a lo que era «aprender taquigrafía». Los adolescentes aún buscan empleos en tecnología, pero no está clatro el camino para llegar a ellos. La IA parece estar a punto de conquistar los trabajos de programación, y no hay una gran cantidad de clases de API’s en Vide Coding. Los profesores se esfuerzan por mantenerse al día. Se está pasando de cursar toda la informática posible a intentar acceder a la mayor cantidad de cursos de estadística posible. La CTIM se transforma en una red de caminos ramificados en lugar de una línea recta. Para los estudiantes, ahora estudiar estadística resulta más práctico.

Todavía se exige que todos los alumnos estudien informática antes de graduarse, para que puedan comprender lo que está ocurriendo detrás de lo que hace la IA. Ahora se combina la alfabetización de datos con un propósito: una clase de Matemáticas Aplicadas donde los estudiantes analizan datos del Departamento de Policía de Nueva York para proponer cambios en las políticas, y un curso de Etnomatemáticas que vincula las matemáticas con la cultura y la identidad. No se quiere que las matemáticas se sientan desconectadas de la vida real.

Con la Inteligencia Artificial presente en todos lados y en todos los sectores, la verdadera habilidad ahora reside en integrar la IA con la disciplina propia. En el caso de los educadores de CTIM la IA debe ser un complemento del educador. La IA debería convertirse en un auténtico aliado del educador. Deberíamos imaginar aulas donde los algoritmos ayuden a los profesores a identificar cuales estudiantes comprenden un concepto y cuáles necesitan más tiempo, o a sugerir proyectos de datos alineados con los intereses del estudiante. Es la gran oportunidad de desarrollar formas de hacer que el aprendizaje sea más individualizado y aplicado.

La realidad actual  de las carreras

Tras un largo auge, las universidades están viendo cómo se enfría el atractivo de la informática. El número de títulos en informática, ingeniería informática e información otorgados en el año académico 2023-2024 en Estados Unidos y Canadá disminuyó aproximadamente un 5,5 % con respecto al año anterior. En el nivel secundario, el interés por los datos es evidente. Se registraron más de 264.000 inscripciones para el examen avanzado de estadística en 2024, lo que lo convierte en uno de los exámenes avanzados más solicitados. Los estudiantes, dentro del ámbito de CTIM buscarán lo que consideren que los convierte en un producto, algo valorado en el ámbito laboral. El ámbito laboral puede, básicamente, transformar la educación si así lo desea, diciendo: ‘Esto es lo que necesitamos de los estudiantes. Los estudiantes de primaria y secundaria seguirán el mismo ejemplo.

Elementos de la enseñanza

• En CTIM hay un movimiento hacia el aprendizaje de cómo interpretar y usar la tecnología, no solo desarrollarla.
• La exploración de cómo las herramientas de IA podrían fortalecer la alfabetización de datos o ampliar el acceso a la enseñanza personalizada en CTIM.
• Hay universidades, donde un equipo construye lo que llaman «sistemas de aula multiagente»: asistentes de IA que interactúan con profesores y alumnos para modelar el proceso de investigación científica.
• Hay proyectos de un nuevo tipo de alfabetización: no solo cómo usar la IA, sino cómo pensar con ella.
• Hay investigadores que nunca habían escrito una línea de código, pero que utilizan IA generativa para crear una simulación científica funcional.
• La próxima generación de científicos usará algoritmos como sus predecesores usaban microscopios: para detectar patrones, probar ideas y ampliar los límites de lo que se puede conocer.
• La programación ya no es la frontera; la verdadera habilidad reside en aprender a interpretar y colaborar con la inteligencia artificial.
• La IA puede hacer algunas cosas que los humanos no pueden, pero también falla estrepitosamente fuera de sus datos de entrenamiento.
• No se quiere que los estudiantes piensen que la IA puede hacerlo todo o que le teman por completo. Se quiere su uso con responsabilidad.

Se hace referencia a AI Is Changing What High School CTIM Students Study. La imagen es cortesía de Microsoft Copilot.