La Inteligencia Artificial (IA) es sin duda uno de los campos más prometedores de la tecnología actualmente. Muchas empresas buscan integrar IA en sus productos y servicios, y la demanda de profesionales en este ámbito parece no tener límites.
En respuesta, varias universidades han comenzado a ofrecer licenciaturas y programas de ingeniería especializados en IA, atrayendo a miles de estudiantes ansiosos por dominar esta disciplina de vanguardia.
Sin embargo ¿es asertivo estudiar IA durante cuatro o cinco años en la universidad cuando esta tecnología avanza tan rápido? Lo que aprendemos hoy podría ser obsoleto mañana y el sistema universitario no está diseñado para adaptarse.
Ahora bien ¿Es la IA una carrera viable o las universidades deberían replantear su enfoque? En este artículo respondemos a esta y otras preguntas.
Contexto del surgimiento de esta idea
La idea de ofrecer licenciaturas en Inteligencia Artificial surgió como respuesta al auge de esta tecnología, impulsada por avances en áreas como el machine learning, el procesamiento de lenguaje natural y la robótica.
A medida que la IA comenzó a transformar industrias como la medicina, la educación, el comercio y la manufactura, la demanda de profesionales capacitados en IA creció exponencialmente.
Universidades de diferentes partes del mundo vieron una oportunidad para captar este interés y comenzaron a diseñar programas académicos especializados en IA.
A pesar de las buenas intenciones de estos programas, los tiempos académicos y la rigidez de los planes de estudio universitarios no se adaptan fácilmente a esta velocidad.
¿Por qué una licenciatura en IA es problemática?
Una licenciatura en Inteligencia Artificial (IA) enfrenta un problema fundamental: el avance vertiginoso de esta tecnología hace que su estudio en un formato universitario tradicional sea poco práctico.
La IA evoluciona de manera tan rápida que, en un lapso de cuatro o cinco años, los métodos y herramientas que se enseñan hoy podrían quedar completamente obsoletos. Esto sucede incluso con otras carreras que no son tecnológicas.
Las universidades, al seguir procesos burocráticos para actualizar sus planes de estudio, no pueden adaptarse a este ritmo acelerado. Por ello, los conocimientos adquiridos podrían no ser relevantes cuando los estudiantes egresen.
Además, esta obsolescencia es una gran desventaja para los egresados que buscan competir en el mercado laboral, donde se valora más la experiencia práctica y el dominio de las herramientas actuales que un título específico.
La industria de IA se mueve demasiado rápido, y un título que requiera años para completarse no puede igualar el valor de programas más cortos o certificaciones específicas que permiten actualizarse constantemente.
El impacto en la industria y en los egresados
El impacto de las licenciaturas en IA en la industria y en los egresados plantea varios desafíos. Por un lado, quienes optan por una carrera de varios años en IA esperan salir al mercado laboral con conocimientos relevantes y aplicables.
Sin embargo, al ritmo actual de cambio en la tecnología, los egresados pueden encontrar que gran parte de lo aprendido ha quedado atrás frente a las últimas innovaciones.
Desde el punto de vista de la industria, la realidad es que las empresas necesitan profesionales que puedan adaptarse y aplicar soluciones de IA actuales, algo que rara vez se logra solo con una educación universitaria.
Las empresas suelen preferir candidatos con experiencia práctica y conocimientos actualizados obtenidos mediante certificaciones y programas de aprendizaje continuo.
Alternativas más efectivas a una carrera en IA
En lugar de una carrera tradicional en Inteligencia Artificial, existen alternativas más efectivas que responden a la velocidad de cambio en este campo:
Base en disciplinas STEM
En lugar de una carrera en IA, una formación en áreas como matemáticas, estadística, ciencia de datos o ingeniería informática ofrece fundamentos esenciales que son más resistentes a la obsolescencia.
Con esta base, los estudiantes pueden luego especializarse en IA mediante cursos específicos, que en el fondo serán útiles para el puesto de trabajo que se postulen.
Programas de corta duración y certificaciones
Los cursos intensivos, bootcamps y certificaciones ofrecen formación práctica y enfocada en herramientas y técnicas actuales. Con esto, los estudiantes obtendrán conocimientos aplicables en poco tiempo y se mantendrán actualizados.
Aprendizaje continuo y cursos en línea
La IA exige actualización constante. Plataformas de aprendizaje en línea como Coursera, Udacity o edX brindan acceso a cursos diseñados por expertos, con la ventaja de poder adaptarse a los avances recientes.
A través de esta modalidad, se fomenta el autoaprendizaje y se asegura que los profesionales mantengan su competitividad en el mercado.
Formación ágil para un futuro cambiante
Aunque estudiar en la universidad tiene múltiples beneficios, la idea de cursar una licenciatura en Inteligencia Artificial parece poco viable frente a la velocidad con la que esta tecnología avanza.
La IA, en realidad, se perfila mejor como un complemento de otras disciplinas: una herramienta poderosa que potencia habilidades y optimiza procesos en áreas como la medicina, la ingeniería, las finanzas y muchas más.
Así, en lugar de dedicar varios años a estudiar una carrera específica en IA, resulta más efectivo integrarla como un recurso en programas de corta duración o como parte de planes de estudio en carreras afines.
Esto permitiría a los estudiantes aplicar los conocimientos de IA, sin arriesgarse de que sus aptitudes queden obsoletas al graduarse. Por ello, la flexibilidad y la adaptación continua son claves para una formación profesional efectiva.