Del uso al conocimiento: el reto de enseñar inteligencia artificial

Por Sandra Garrido, coordinadora del Área de Tecnología de UDIT.

 

Esta realidad contrasta de forma evidente con proyecciones como las del Foro Económico Mundial, que anticipa la creación de 170 millones de nuevos empleos vinculados a la inteligencia artificial en los próximos cinco años.

Ante este horizonte, cabe preguntarse: ¿está el sistema universitario español preparado para asumir este cambio con la agilidad que requiere el contexto global? ¿No resulta urgente revisar y reorientar el papel que debe desempeñar la inteligencia artificial en la configuración de nuestra oferta formativa, si aspiramos a formar profesionales competitivos y alineados con las demandas del futuro?

 

Una competencia transversal

En mi opinión, aunque sobre el papel la respuesta más inmediata podría parecer simplemente aumentar el número de titulaciones específicas en inteligencia artificial, esta visión resulta limitada.

El verdadero desafío no es cuantitativo, sino estructural. La inteligencia artificial debe incorporarse como una competencia transversal desde las etapas más tempranas del sistema educativo. Del mismo modo que hoy resulta inconcebible una formación sin habilidades digitales, deberíamos asumir que cualquier titulación universitaria (sea del ámbito técnico, humanístico o creativo) ha de integrar conocimientos esenciales sobre IA.

Aspectos como el uso ético de los datos, la automatización de procesos o la aplicación responsable de herramientas, deben formar parte de un currículo común. En pocos años, el manejo básico de la inteligencia artificial será una competencia tan imprescindible como lo es hoy la ofimática o saber buscar información en Internet.

 

Facilitadores de aprendizaje crítico

Aunque la inteligencia artificial aún no figura de forma habitual en los contenidos escolares, son precisamente las nuevas generaciones quienes ya están redefiniendo las formas de aprender.

En el aula, observamos cómo los estudiantes recurren a la IA para desarrollar proyectos, explorar ideas creativas o acelerar sus procesos de investigación. Dicho de otra forma: la IA ya está transformando el cómo se estudia. Esto obliga a cambiar también nuestro rol como docentes, pasando de transmisores de conocimiento, a facilitadores de aprendizaje crítico.

Sin embargo, formar a profesionales con una base sólida en inteligencia artificial sigue siendo todo un reto. Tenemos un ecosistema universitario que aún arrastra importantes limitaciones, como una preocupante escasez de profesorado especializado, planes de estudio excesivamente rígidos que requieren años para actualizarse y, sobre todo, una gran desconexión entre la universidad y el entorno empresarial.

Mientras el mercado laboral no deja de generar nuevos perfiles profesionales vinculados a la IA, muchos de ellos no encuentran encaje en ningún plan de estudios existente.

 

Creadores de IA

A todo esto, se suma un factor cada vez más determinante: los estudiantes llegan a la universidad con un conocimiento informal sobre la inteligencia artificial. Muchos ya han experimentado con herramientas de IA generativa antes incluso de iniciar su formación superior.

Y aunque esto es positivo, a menudo genera una percepción distorsionada de lo que realmente significa comprender y dominar esta tecnología. En este sentido, esta familiaridad superficial puede llevar a subestimar la complejidad técnica, ética y conceptual que implica un aprendizaje riguroso.

No se trata solo de saber usar herramientas, sino de entender cómo funcionan, cuáles son sus límites, cómo entrenarlas, evaluarlas y aplicarlas. La formación en este campo requiere bases sólidas en matemáticas, programación o lógica, algo que a veces choca con la inmediatez que caracteriza a las nuevas generaciones.

Y aquí es donde las titulaciones técnicas deberían de marcar la diferencia, ofreciendo una formación aplicada y conectada con los últimos avances del sector, otorgando esta base sólida desde el primer curso. Lo importante no es formar usuarios de IA, sino creadores de este tipo de tecnología. El mayor riesgo, no es que falten grados en IA, sino que las universidades no sean capaces de adaptarse al ritmo de evolución tecnológica.