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LA EDUCACIÓN FRENTE A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Las carreras del futuro y el valor estratégico de lo humano

Estudiamos durante cinco años una carrera, nos graduamos y, apenas cinco años después, buena parte de lo aprendido puede haber quedado anticuado. Según diversos especialistas, esa es actualmente la vida útil aproximada de muchas habilidades técnicas: cinco años.

Vivimos en un mundo que cambia a una velocidad extraordinaria. Las nuevas tecnologías y, especialmente, la inteligencia artificial están transformando la manera en que trabajamos. Esta transformación repercute directamente sobre las carreras universitarias, sobre quienes ya están estudiando y sobre aquellos jóvenes que apenas comienzan a decidir qué hacer con sus vidas.

El futuro se presenta cargado de incertidumbre. Muchas personas no se sienten preparadas para un cambio de semejante magnitud. Las empresas y las marcas comienzan a recurrir a comerciales y contenidos producidos mediante inteligencia artificial, mientras las instituciones educativas intentan adaptarse a un entorno que se modifica constantemente. Hay temor, pero también hay optimismo.

En este nuevo escenario resulta imprescindible preguntarse cuáles serán las carreras con mayor proyección, qué buscan actualmente los empleadores y si nuestras universidades están verdaderamente preparadas para afrontar los cambios que se avecinan.

También es inevitable plantearnos una pregunta personal: si hoy volviéramos a ser jóvenes, ¿elegiríamos nuevamente la misma carrera que estudiamos?

LAS UNIVERSIDADES AVANZAN CON DEMASIADA LENTITUD

Existe una idea incómoda pero muy extendida: para muchas personas, la universidad solo sirve para conseguir empleo. Desde esta perspectiva se juzga todo el sistema educativo. Si una carrera ofrece trabajo, se considera valiosa; si no garantiza una salida laboral inmediata, se la juzga inútil.

Sin embargo, la función de la universidad es mucho más compleja.

Times Higher Education, organización que elabora anualmente una de las clasificaciones internacionales más conocidas de universidades, ha señalado un problema serio en América Latina. Las universidades de nuestra región suelen ser rígidas, jerárquicas y poco flexibles. Les cuesta seguir el ritmo de un mundo que no se detiene.

A esta rigidez se suma otro inconveniente: existe demasiada teoría y muy poca práctica. Las universidades mantienen escasos vínculos con la industria, con las empresas y con las nuevas tecnologías. Muchas carreras comienzan a perder valor porque las instituciones casi no invierten en investigación ni en infraestructura digital.

Estas afirmaciones pueden parecer duras, pero expresan una preocupación real. Las universidades están intentando avanzar y son conscientes de los cambios que se producen en su entorno. El problema es que el ritmo de la transformación tecnológica es mucho más acelerado que el ritmo natural de la transformación académica.

Tecnologías como la inteligencia artificial, la automatización y la economía digital evolucionan en cuestión de días o de meses. En cambio, las universidades están organizadas alrededor de períodos académicos, semestres, ciclos administrativos y procesos de aprobación que pueden durar años.

Las propias instituciones reconocen que sus ciclos las limitan. Muchas veces no pueden implementar un cambio antes de que finalice un período académico. Mientras una universidad piensa en semestres, la tecnología avanza en semanas. Allí nace el desfase.

El desafío no es únicamente tecnológico. También es cultural y organizacional.

Las universidades necesitan estructuras más abiertas y flexibles que permitan incorporar los nuevos avances. Pero no se trata simplemente de agregar computadoras o programas. También es necesario transformar la cultura de trabajo, la relación con los estudiantes y la forma en que se concibe el aprendizaje.

Estos cambios son mucho más profundos y complejos que la simple integración de una tecnología.

Transformar una institución completa implica mucho más que comprar máquinas nuevas. Los jóvenes lo perciben con claridad. Muchos estudiantes observan que, desde su ingreso, los planes de estudio y las materias continúan siendo exactamente los mismos. En algunos casos, apenas una o dos asignaturas han incorporado contenidos vinculados con la inteligencia artificial.

Los estudiantes consideran que todavía hace falta una adaptación mucho mayor al cambio constante del mundo. Tampoco sienten que los profesores estén completamente preparados. Muchos docentes fueron formados en otra época y no mantienen una relación estrecha con el mundo tecnológico. Sin embargo, estas transformaciones también toman desprevenidos a los propios jóvenes.

Aquí aparece una nueva grieta generacional: el alumno nació prácticamente con un teléfono celular en la mano, mientras que el profesor aprendió a enseñar en otro siglo.

Si la universidad se mueve con lentitud, debemos preguntarnos quién está marcando realmente el ritmo. Para responder esta pregunta es necesario comprender qué está solicitando actualmente el mercado laboral.

QUÉ BUSCAN LOS EMPLEADORES

El mercado laboral de América Latina está cambiando profundamente. Algunas de las cifras resultan inquietantes.

El Foro Económico Mundial, en su informe Future of Jobs 2025, habla de un fenómeno denominado churn. Este término proviene del marketing, donde se utiliza para describir la pérdida o rotación de clientes. Aplicado al trabajo, representa una rotación acelerada y profunda de empleos.

De acuerdo con las proyecciones, para 2030 se crearán más de 170 millones de puestos de trabajo en el mundo. Al mismo tiempo, desaparecerán alrededor de 92 millones.

El saldo será positivo: habrá aproximadamente 78 millones de empleos nuevos. Sin embargo, la dificultad se encuentra en el proceso intermedio. Cerca del 22 % de los puestos de trabajo se desplazará, se transformará o desaparecerá. Si el empleo de una persona se encuentra dentro de ese porcentaje, el saldo positivo global le ofrece muy poco consuelo.

Existe además otro dato que contradice la idea de que la inteligencia artificial únicamente destruye puestos de trabajo.

Según ManpowerGroup, el 76 % de los empleadores del sector energético y de servicios afirma que no encuentra el talento que necesita. Esto significa que tres de cada cuatro empresas de esos sectores no logran hallar personas con la preparación adecuada para cubrir sus vacantes.

Sobran candidatos, pero faltan los candidatos apropiados.

Esta diferencia entre las capacidades que poseen los trabajadores y las que necesitan las empresas recibe el nombre de brecha de habilidades.

Frente a estos cambios, muchos jóvenes comprenden que determinadas tareas, por ejemplo ciertas funciones contables, probablemente serán automatizadas. Sin embargo, también consideran que las profesiones continuarán evolucionando y que seguirán siendo fundamentales el juicio profesional y el pensamiento crítico.

Una hoja de cálculo puede procesar datos, pero no puede ofrecer, por sí sola, juicio profesional, criterio ni pensamiento crítico.

El gran desafío consiste entonces en formar personas capaces de aprender continuamente. Se necesitan jóvenes con capacidad de reinventarse, con curiosidad y con disposición para adquirir nuevos conocimientos a lo largo de toda su vida.

La pregunta ya no es únicamente qué quieren estudiar los jóvenes, sino qué oportunidades reales tienen para construir sus proyectos de futuro.

El desafío no consiste solamente en aprender a programar mejor. Consiste, sobre todo, en aprender a reinventarse.

Los datos refuerzan esta necesidad. ManpowerGroup estima que el 39 % de las habilidades que actualmente necesita un trabajador habrá cambiado para 2030.

Los equipos laborales del futuro estarán conformados por una combinación de talento humano, tecnología y trabajo independiente o freelance. Frente a este escenario, adquieren una importancia creciente las llamadas habilidades blandas.

LO HUMANO SE CONVIERTE EN LO MÁS ESTRATÉGICO

La expresión “habilidades blandas” puede sonar imprecisa o parecer una de esas frases utilizadas por los discursos motivacionales. Sin embargo, se refiere a capacidades esenciales.

Por un lado, se encuentran las habilidades duras: los conocimientos técnicos que se aprenden en un aula, en una carrera o en un curso. Por otro lado, están las habilidades blandas: aquellas relacionadas con lo humano y que resultan más difíciles de imitar por una máquina.

Ambas son importantes, pero las habilidades humanas comienzan a adquirir un valor cada vez mayor.

La Universidad de Harvard viene destacando desde hace años esta cuestión. También lo ha hecho James Heckman, ganador del Premio Nobel de Economía en el año 2000. Heckman ha sostenido que las habilidades interpersonales permiten predecir, en buena medida, el éxito de una persona a lo largo de su vida.

Desde su perspectiva, el coeficiente intelectual explica menos de lo que solemos creer. La perseverancia, la empatía y el autocontrol son habilidades que no siempre pueden medirse mediante un examen, pero pesan tanto como la inteligencia.

Cuanto más temprano se desarrollen estas capacidades en la escuela, mejores serán sus resultados.

El Foro Económico Mundial ha llegado a enumerar diez habilidades blandas fundamentales. Entre ellas aparecen el pensamiento crítico, la creatividad, la resolución de problemas complejos y la inteligencia emocional.

Todas ellas son capacidades muy difíciles de programar en una máquina.

La gran diferencia del futuro no estará solamente en la adquisición de conocimientos técnicos o disciplinares destinados al mercado laboral. La verdadera diferencia estará en la capacidad de las personas para responder a los desafíos de su contexto.

Será necesario resolver problemas complejos, trabajar de manera colaborativa, comunicarse eficazmente, aprender continuamente y desarrollar la capacidad de análisis y el pensamiento crítico.

Vivimos en un mundo plagado de información.

Cuando todos tenemos acceso a las mismas respuestas, aquello que adquiere mayor valor es la capacidad de formular las preguntas adecuadas.

En el contexto actual, en el que la inteligencia artificial puede replicar muchas habilidades técnicas y formales, las llamadas habilidades blandas se convierten en las más importantes.

El pensamiento crítico, el juicio ético, la capacidad de colaborar y la habilidad para desenvolverse en medio de la incertidumbre son elementos profundamente humanos.

Resulta paradójico: cuanto más avanza la máquina en el terreno técnico, más se revaloriza lo humano. En la era de la inteligencia artificial, lo más humano se vuelve lo más estratégico.

Las universidades deberían concentrarse explícitamente en desarrollar estas capacidades: pensamiento creativo, pensamiento crítico, comprensión de las tecnologías y de la transformación digital, trabajo colaborativo, ética aplicada a la inteligencia artificial, privacidad de los datos y ciudadanía digital.

Los datos del mercado respaldan esta afirmación. McKinsey señaló en 2025 que, en apenas dos años, aparecieron casi seiscientas habilidades nuevas relacionadas con la inteligencia artificial. La demanda de estas habilidades se multiplicó por siete.

La misma consultora ya había advertido que el 87 % de las empresas del mundo enfrenta o enfrentará una brecha de habilidades.

Más del 70 % de las nuevas capacidades vinculadas con la inteligencia artificial son útiles tanto para las tareas que pueden ser automatizadas como para aquellas que continuarán dependiendo de la intervención humana.

La máquina no elimina simplemente el trabajo humano: lo reorganiza.

Mientras estas transformaciones se producen fuera de las instituciones educativas, dentro de las aulas se avanza a una velocidad diferente.

Muchos estudiantes consideran que las universidades deberían observar con mayor atención el mundo actual, en lugar de quedar aferradas a planes de estudio escritos hace veinte años. Reclaman contenidos verdaderamente útiles y señalan que los bootcamps se están convirtiendo en una opción de formación cada vez más habitual.

Probablemente no exista en la actualidad ninguna carrera que esté completamente preparada para responder a todo lo que estamos viviendo.

Esto nos lleva a una pregunta fundamental: ¿la universidad existe únicamente para servir al mercado?

LA UNIVERSIDAD: ¿PARA EL MERCADO O PARA LA VIDA?

Este es un debate antiguo, pero necesario.

Cuando se afirma que las carreras quedan obsoletas, surge la tentación de recomendar a los jóvenes que estudien exclusivamente aquello que demanda el mercado.

Sin embargo, si una universidad adapta por completo sus programas a lo que solicitan las empresas hoy, es posible que dentro de un año esas demandas ya hayan cambiado. Esto ocurre especialmente en un contexto en el que la inteligencia artificial generativa modifica las condiciones laborales prácticamente cada semana.

Una carrera universitaria no puede convertirse simplemente en un curso prolongado de empleabilidad.

Mientras los especialistas discuten la filosofía y la función social de la universidad, los jóvenes suelen tomar sus decisiones a partir de factores mucho más concretos.

Quieren estudiar algo que les apasione y que disfruten, pero también desean que esa carrera les permita obtener buenos ingresos. Nadie quiere dedicar años a formarse para después no poder sostenerse económicamente.

Pasión y bolsillo conforman la eterna balanza a los dieciocho años.

Sin embargo, existe una brecha importante entre aquello con lo que sueñan los jóvenes y lo que verdaderamente necesita cada país.

En Costa Rica, por ejemplo, las carreras más elegidas durante los últimos años han sido Medicina, Administración, Psicología, Sistemas y Derecho. Son carreras tradicionales y, al mismo tiempo, algunas de las más saturadas.

La agencia costarricense de promoción de inversiones, CINDE, sostiene, en cambio, que los perfiles más solicitados se encuentran en áreas como Ingeniería Informática, Ingeniería Industrial, Ingeniería Mecánica y Gestión Empresarial.

Muchas veces elegimos pensando en el mundo de ayer, aunque el mercado ya sea otro.

También debemos considerar quién tiene acceso a la tecnología y quién no. Esta desigualdad condiciona profundamente las posibilidades de una persona mucho antes de que llegue el momento de elegir una carrera.

LAS CARRERAS DEL FUTURO

Nadie posee una bola de cristal, aunque internet esté lleno de listas sobre las profesiones del futuro.

En primer lugar, se encuentran las carreras atemporales, aquellas que seguirán siendo necesarias. El área de la salud encabeza este grupo: Medicina, Psicología, Nutrición y Enfermería.

La Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos calcula que la demanda de profesionales de enfermería crecerá un 46 % para 2031.

La explicación es sencilla: las personas viven más años, pero continúan enfermándose y necesitan más atención y cuidados.

A las profesiones de la salud se suman otras actividades que difícilmente desaparecerán. Entre ellas se encuentran las artes culinarias, que tendrían un crecimiento del 15 % para 2031 solamente en Estados Unidos; el turismo y todas las actividades que lo rodean; la economía y los negocios; la comunicación digital y el marketing; y las profesiones relacionadas con el medioambiente, especialmente las energías renovables.

Salud, gastronomía, turismo, economía, comunicación digital y medioambiente continuarán siendo áreas relevantes.

Sin embargo, ninguna de ellas permanece ajena a la inteligencia artificial. Todas están siendo transformadas por estas tecnologías.

Junto a estas profesiones tradicionales aparecen otras en las que la inteligencia artificial y la tecnología ocupan un lugar central.

Harvard Business Review proyecta hacia 2040 áreas concretas como big data, ciberseguridad, blockchain, ingeniería robótica, biotecnología y salud digital.

También se destacan las ingenierías en todas sus ramas, la ciencia de datos, las tecnologías de la información y la inteligencia artificial, que ya se estudia como una carrera universitaria específica en distintas instituciones de Asia.

La Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos calcula que la ciencia de datos crecerá un 35,8 % hacia 2031. Para la informática, estima un crecimiento del 15 %, con casi 683.000 nuevos empleos.

Sin embargo, los jóvenes no siempre eligen una profesión guiándose por estas listas o proyecciones.

Las decisiones vocacionales están atravesadas por historias familiares, experiencias personales y modelos cercanos. Un joven puede querer estudiar Medicina porque su padre fue médico y desea seguir su ejemplo. Puede considerar que se trata de una carrera hermosa, mediante la cual podrá ayudar a otras personas y contribuir a la sociedad.

El ejemplo de un padre puede pesar más que cualquier clasificación internacional.

También existe en cada decisión un cálculo silencioso: ¿podrá la inteligencia artificial reemplazarme?

Algunos adolescentes, incluso a los dieciséis años, ya se plantean esta pregunta. Consideran que determinadas profesiones, como la Medicina, quizá no sean sustituidas por la inteligencia artificial o que, al menos, podrán adaptarse mejor a su incorporación.

Ya sabemos cuáles son algunas de las áreas que probablemente tendrán una mayor demanda. La pregunta siguiente es si nuestras universidades están tomando medidas para prepararse.

INNOVACIÓN ACADÉMICA EN AMÉRICA LATINA

El Latin America University Rankings 2026, elaborado por Times Higher Education, refleja una enorme desigualdad dentro de la región.

Brasil domina la clasificación, con siete universidades entre las diez primeras y la Universidad de São Paulo en el primer lugar. Chile ubica a la Pontificia Universidad Católica en el tercer puesto. México coloca dos instituciones entre las diez mejores, mientras Colombia y Ecuador aparecen dentro de las veinte primeras posiciones.

Sin embargo, los rankings no muestran toda la realidad.

Una semilla mejorada que beneficia a una comunidad rural puede no aparecer en ninguna clasificación mundial y, aun así, transformar miles de vidas.

Donde existe una inversión sostenida, se obtienen mejores resultados. Donde se recorta, el sistema se deteriora. Parece casi una ley física.

El Índice Mundial de Innovación 2025 incorporó por primera vez un indicador destinado a medir la relación entre las universidades y la industria. También por primera vez, Asia Central y Asia del Sur superaron a América Latina.

La conclusión resulta difícil: la región invierte en educación, pero tiene dificultades para convertir esa inversión en innovación concreta. Algo se quiebra entre las aulas, los laboratorios y el sector productivo.

A pesar de ello, también existen numerosos motivos para el optimismo.

En América Latina hay países con industrias aeronáuticas capaces de competir con Airbus y Boeing, sostenidas por profesionales que se forman en centros educativos de la región.

La industria fintech latinoamericana también ha dado pasos importantes. Existen investigaciones sobre medioambiente, energías limpias e hidrógeno verde, así como soluciones científicas que recuperan conocimientos ancestrales.

Muchas instituciones ya están innovando.

La región produce aviones, desarrolla tecnología financiera, investiga el hidrógeno verde e incorpora saberes ancestrales a la investigación científica. América Latina genera mucho más conocimiento del que habitualmente se reconoce.

Existen ejemplos concretos: la aplicación del metaverso a las aulas de la Universidad Técnica Federico Santa María, en Chile; las tutorías mediante inteligencia artificial generativa de Anáhuac Online, en México; las microcredenciales acumulables de la Universidad de los Andes, en Colombia; y los planes de aprendizaje personalizados mediante inteligencia artificial de la Universidad Estatal de Arizona, en Estados Unidos.

Latinoamérica posee un enorme potencial.

Las universidades de la región están preocupadas por mantenerse innovadoras, pero la innovación educativa ya no puede limitarse a la incorporación superficial de novedades tecnológicas.

Una innovación que no transforma las sociedades ni responde a sus problemas más urgentes no es la innovación que necesitamos.

La colaboración entre universidades puede permitir que innovaciones individuales se conviertan en proyectos comunitarios o de gran impacto.

Estamos avanzando, pero necesitamos acelerar y ampliar el paso. La idea que aparece una y otra vez es la colaboración: universidades que dejan de competir entre sí y comienzan a trabajar juntas.

Si ya sabemos qué falla y también conocemos algunos ejemplos de aquello que funciona, debemos preguntarnos qué soluciones podemos implementar.

TRANSFORMAR LOS MODELOS EDUCATIVOS

La primera solución es, al mismo tiempo, la más evidente y la más difícil: transformar los modelos educativos.

La educación ya no puede quedar encerrada en ciclos cerrados. Durante mucho tiempo, la vida parecía seguir un orden establecido: primero se estudiaba y luego se trabajaba.

Actualmente, estudiar y trabajar ocurren al mismo tiempo.

De este nuevo modelo surgen formatos como las microcredenciales, los bootcamps y los programas de ciclo corto, que pueden durar entre seis meses y dos años.

Se trata de cursos intensivos destinados a enseñar rápidamente una habilidad concreta. Funcionan como complemento de una carrera tradicional, no necesariamente como su reemplazo.

La UNESCO ha participado en la elaboración de una definición del concepto de microcredencial. Uno de los elementos más valiosos de esta modalidad es que permite adecuar las necesidades concretas de un contexto a una formación flexible y rápida.

Sin embargo, estas propuestas deben estar avaladas por instituciones capaces de otorgarles credibilidad.

En la actualidad existe una gran cantidad de cursos y microcredenciales ofrecidos por organizaciones que quizá no posean la solidez ni el rigor académico necesarios para formar adecuadamente.

Un curso rápido puede ser útil cuando detrás existe una institución seria. De lo contrario, corre el riesgo de convertirse simplemente en un diploma decorativo.

Para la UNESCO, el cambio de fondo tiene otro nombre: aprendizaje activo.

Es necesario orientar la educación hacia un aprendizaje centrado en el estudiante, que permita fortalecer la capacidad de resolver problemas complejos, crear, liderar y comunicar.

Esto solo es posible cuando los estudiantes se convierten en agentes activos de su propio aprendizaje.

La inteligencia artificial ya está reemplazando muchas tareas pasivas. Si los estudiantes no desarrollan capacidades críticas, puede aparecer lo que algunos estudios denominan deuda cognitiva.

La deuda cognitiva se produce cuando una persona utiliza la inteligencia artificial sin comprender, sin reflexionar y sin poseer conocimientos de base. Si usamos la inteligencia artificial sin pensar, delegamos progresivamente nuestras capacidades y el cerebro deja de ejercitarlas.

La persona puede terminar convertida en operadora de una máquina que no comprende. A largo plazo, esa dependencia puede tener un costo muy elevado.

SIN INVERSIÓN NO EXISTE TRANSFORMACIÓN

La segunda gran solución depende de los recursos económicos.

Sin inversión, todas las propuestas anteriores quedan reducidas a buenos deseos.

El promedio global de inversión pública en educación superior ronda el 0,8 % del producto interno bruto. El promedio señalado para la OCDE alcanza el 4,7 %.

Esta diferencia genera una enorme presión sobre las instituciones educativas, que deben continuar ampliando su matrícula y, al mismo tiempo, mantener la calidad.

En muchos casos, la presión termina imponiéndose. Crece la cantidad de estudiantes, pero se deterioran las condiciones de enseñanza, la investigación y el bienestar estudiantil.

La diferencia es brutal: casi seis veces menos inversión que en los países más desarrollados y, aun así, se exige a las universidades que reciban más estudiantes y ofrezcan una educación de mayor calidad.

En algún punto, algo termina cediendo.

Con frecuencia, lo que se deteriora es el bienestar de los propios estudiantes.

COLABORACIÓN ENTRE UNIVERSIDADES, PAÍSES E INDUSTRIAS

La tercera solución consiste en colaborar.

Es necesario desarrollar vínculos entre universidades, entre países y con el sector industrial. La UNESCO promueve redes regionales orientadas a este objetivo.

Una de las propuestas es que la industria participe junto con la universidad en el diseño de los planes de estudio desde el comienzo. Esta modalidad recibe el nombre de codiseño.

La formación académica no debería quedar aislada de las necesidades y transformaciones del mundo laboral.

Sin embargo, vincular la universidad con el mercado no significa someterla completamente a las demandas empresariales. Significa crear un diálogo continuo entre la formación, la investigación, la innovación y las necesidades sociales.

DECIDIR ESTRATÉGICAMENTE Y APRENDER TODA LA VIDA

La cuarta solución interpela directamente a quienes deben elegir una carrera.

Es necesario abandonar los modelos de planificación de la fuerza laboral basados en paradigmas obsoletos y avanzar hacia una vinculación dinámica con los mercados de trabajo.

Las universidades pueden acercarse al mercado mediante incubadoras, procesos de innovación y programas destinados a descubrir oportunidades de emprendimiento.

La educación, la innovación y el trabajo deben formar un círculo en constante retroalimentación, porque el contexto también cambia constantemente.

Esta es quizá la mejor imagen de la educación del futuro: un proceso que nunca termina.

Los propios jóvenes ya han comprendido algo que todavía les cuesta aceptar a muchas instituciones.

La solución no consiste en prohibir la tecnología, sino en enseñar a utilizarla correctamente y evitar el abuso de estas herramientas.

La inteligencia artificial ya se encuentra en uso y no puede ser eliminada mediante una simple prohibición. Por eso, es más razonable enseñar a utilizarla de manera consciente, ética y crítica.

Algunas personas se sienten incómodas con la inteligencia artificial porque se consideran más tradicionales. Prefieren una hoja de papel, un lápiz y la experiencia de escribir por sí mismas.

Sin embargo, tampoco pueden permanecer ajenas a una tecnología que ya forma parte de la vida cotidiana. La inteligencia artificial se está convirtiendo en una base transversal de numerosas actividades, por lo que todos tendremos que aproximarnos gradualmente a ella e incorporarla de alguna manera.

También será necesario mejorar la preparación de los estudiantes para que puedan adaptarse al mercado laboral. Las certificaciones, los cursos y los programas complementarios deberían relacionarse con las necesidades reales que existen en cada momento.

LA CAPACIDAD DE APRENDER ES LO QUE NO CADUCA

Una habilidad técnica puede tener hoy una duración aproximada de cinco años. A primera vista, esto parece una mala noticia. Sin embargo, también puede interpretarse de otra manera.

Si los conocimientos técnicos caducan rápidamente, existe algo que no pierde vigencia: nuestra capacidad de seguir aprendiendo.

Los seres humanos poseemos una extraordinaria capacidad de adaptación.

La curiosidad y el pensamiento crítico pesan más que cualquier dato memorizado.

En un mundo transformado por la inteligencia artificial, lo más humano se convierte en lo más estratégico.

Las universidades latinoamericanas tienen una enorme tarea por delante. Deben volverse más flexibles, invertir en tecnología y en investigación, colaborar entre sí y dejar de ser receptoras pasivas de los cambios.

Necesitan convertirse en verdaderas arquitectas de una educación orientada hacia el futuro.

La educación ya no puede concebirse como una etapa que comienza y termina. No alcanza con estudiar durante algunos años, recibir un título y repetir los mismos conocimientos durante el resto de la vida.

El aprendizaje deberá acompañarnos permanentemente.

El futuro no pertenecerá necesariamente a quienes acumulen más datos, sino a quienes sepan analizarlos, formular buenas preguntas, actuar con criterio, colaborar con otros y continuar aprendiendo frente a cada nueva transformación.

Frases que activan el modo GENIO de ChatGPT

¿Sabías que puedes desbloquear el modo genio de ChatGPT (o modelo de inteligencia artificial que sea, como Claude, Gemini, o LLaMA) solamente agregando una frase al final de tu prompt?

De esta manera puedes obtener resultados 10 veces más inteligentes, más personalizados y útiles con apenas tres frases.

¿Qué es el modo genio de ChatGPT? Simplemente es saber cómo hablarle a tu modelo de lenguaje favorito.


Un modelo de lenguaje IA se refiere al modelo de inteligencia artificial que se prefiera o considere más eficaz para tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje, como responder preguntas, traducir, redactar textos o resumir.

Por ejemplo, entre los más conocidos están:

1 - GPT-4 (OpenAI): con Code Interpreter (o "Advanced Data Analysis" en ChatGPT Plus): Es el más completo y versátil. Muy avanzado en comprensión y generación de texto. Ideal para escribir artículos, cuentos, correos, para analizar datos o tablas, leer archivos, interpretar gráficos, hacer cálculos y generar reportes automáticos.

GPT-4o (la versión más nueva de OpenAI) es "todo en uno". Combina bien todas las funciones con velocidad y buen rendimiento.

2 - Claude (Anthropic): Fuerte en razonamiento y seguridad. Excelente para resumir grandes volúmenes de texto con buena coherencia y comprensión del contexto.

3 - Gemini (Google): Integrado con servicios de Google, también potente. Muy bueno para traducir, especialmente si está conectado al ecosistema de Google (Docs, Gmail, etc.).

4 - LLaMA (Meta): Usado más en investigación.

 

Son frases que hacen que un prompt promedio en una conversación con el modelo de lenguaje tome dirección y lo más importante, se generen preguntas que con nuestras respuestas alineen mucho más los resultados a lo que necesitamos.

Usarlo es sumamente sencillo: solo hay que escribir un prompt y al final, pegamos una de estas frases, nada más.

 

1 -  Pregúntame preguntas aclaratorias hasta que estés 95% seguro de que puedes completar la tarea exitosamente.

2 - ¿Qué pensaría una persona del punto uno superior en este campo? 

3 -  Reenfoca esto de una forma que desafíe cómo veo el problema.


La primera frase es: Pregúntame preguntas aclaratorias hasta que estés 95% seguro de que puedes completar la tarea exitosamente.

El prompt que vamos a usar de ejemplo es: crea un plan de negocios para un producto digital quiero crear una academia de IA para ejecutivos en línea.

Y al final del prompt vamos a pegar la frase pregúntame preguntas aclaratorias hasta que estés 95% seguro de que puedes completar la tarea exitosamente.

 

Por ejemplo, lo hacemos con Chat GPT 4 y vamos a ver que empieza a arrojar preguntas muy interesantes: propósito del valor, audiencia, objetivo, contenido del producto, modelo de negocio, marketing y captación, tecnología de recursos, proyecciones y crecimiento. Todas preguntas necesarias para poder tener un plan de negocios profesional.

Contestamos cada una de estas preguntas para obtener el plan de negocios y de esa manera, el modelo de lenguaje y nosotros estamos entendiendo mejor el proyecto y por supuesto el plan que se va a generar. Es mucho más detallado. En este caso da un resumen ejecutivo análisis de competencia, estrategia de precios, proyecciones… En definitiva, se activan preguntas sobre el proyecto que uno mismo no sabía y son necesarias para poder trabajar.

 

La segunda frase es: ¿Qué pensaría una persona del punto uno superior en este campo?

Esta frase provoca que el modelo de lenguaje salga un poquito de la caja y se esfuerce para dar mejores resultados.

Un ejemplo podría ser: Mejora este plan de negocios para que atraiga inversores ¿qué pensaría una persona del punto uno superior en este campo?

Sobre la misma conversación que estamos teniendo pegamos el prompt y esta frase. Los resultados son excelentes. Habla de las proyecciones, el Roy, el capital, semilla y lo que pensamos escalar.

Agregando esta frase da ideas y proyecciones que no teníamos contempladas, elevado el nivel de la presentación muchísimo.

 

La tercera frase es: Reenfoca esto de una forma que desafíe cómo veo el problema.

Cuando tenemos, por ejemplo, un modelo de negocio, esto nos ayuda a tener una nueva perspectiva de nuevas ideas y nuevos planes.

La brecha no es tecnológica es cognitiva. Con esa simple frase acabamos de cambiar el enfoque de la presentación que estamos haciendo. Puede cambiar el paradigma de toda la presentación.

 

Está claro también que el éxito del resultado depende de la calidad del prompt. Puede ser que se hagan demasiadas preguntas si el prompt original no es claro o no especifica mucha información.

 

Y por último, siempre tenemos que validar la información antes de tomar una decisión importante. No porque un modelo de lenguaje de cierta información vamos a tomarlo al pie de la letra.

Siempre hay que hacer una evaluación de los resultados.


Mi profesor de IA

Google AI Studio te enseña a usar cualquier programa, de cualquier tipo... IA, Excel, Instagram, HeyGen,... 

Abrís la página de Google AI Studio. https://aistudio.google.com/live
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Así podés interactuar preguntándole todo lo que quieras saber sobre el programa que sea.
Una maravilla. Es tener un profe solo para vos. ❤️

INTELIGENCIA ARTIFICIAL, el mejor asistente

Desde el lanzamiento de ChatGPT el 30 de noviembre de 2022, probamos muchas aplicaciones de inteligencia artificial (IA) que han ido apareciendo, invirtiendo horas experimentando y buscando maneras de integrar la IA en el trabajo para lograr resultados más eficientes y brillantes. Sin embargo, uno de los principales desafíos que presentan estas herramientas es que, por ser tan abiertas, resulta difícil al comienzo saber para qué sirven o cómo pueden ayudar. Esta incertidumbre lleva a que muchas personas se pregunten: ¿Cómo uso la IA en mi trabajo? ¿Cómo la integro en los procesos de mi empresa?

Aquí podemos presentar diez casos concretos de uso de la IA en el día a día, útiles en una profesión basada en el conocimiento, como en muchas otras áreas.

Algunas se usan en laptop o celular, no en el navegador, porque al utilizar apps especializadas, las podemos aprovechar con más frecuencia cuando ya conocemos sus funciones.

La mayoría de estas aplicaciones son gratuitas o tienen versiones gratuitas. Ya veremos cuál es cual. Las modelo Freemium combinan dos palabras: Free (gratis) y Premium (de pago). O sea: 

👉 Es herramienta gratis, pero con funciones limitadas.

👉 Tiene más funciones, más potencia y quita restricciones cuando se paga la versión Premium.

Totalmente gratuitas son: ChatGPT-3.5, Perplexity (básico), Claude (Sonnet), Notebook LM, Whisper (código abierto)

Freemium (gratis con límites) son: ElevenLabs, ChatGPT app con voz, Napkin AI, Replicate

Solo de pago, son: Grok, Gemini 1.5 Pro, Midjourney, HeyGen, apps comerciales de Whisper

 

1.     Primer caso: búsquedas rápidas

ChatGPT se puede usar en lugar de Google para obtener respuestas precisas. 

Es gratuita con modelo GPT-3.5. GPT-4 es paga en versión Plus (USD 20/mes)

Podemos limitar Google a tres tipos de búsquedas: para visitar sitios web, comparar precios de productos y buscar imágenes. Para todo lo demás, la IA le resulta insuperable. Por ejemplo, si quiere saber la edad de un deportista y en qué universidad estudió, ChatGPT responde de forma inmediata, algo que en Google implicaría revisar múltiples páginas.

Grok, una IA dentro de Twitter (X), permite acceder rápidamente a información sobre temas de actualidad, como conferencias o declaraciones presidenciales. Ante cualquier confusión sobre eventos en desarrollo, Grok permite obtener claridad y seguir investigando. No es gratuita. está disponible para usuarios de X Premium+ (de pago mensual). 

Por ejemplo, cuando leemos, podemos tener dudas sobre detalles históricos o geográficos. Se puede utilizar ChatGPT Live por voz desde un lector digital como BOOX Palma. Pregunta, por ejemplo, si un antiguo palacio ruso sigue en pie y ChatGPT responde con precisión, haciendo que la experiencia sea divertida y muy informativa.

 

2.    Segundo caso: búsquedas analíticas

Para investigaciones más profundas y específicas, Perplexity y Notebook LM.

Perplexity tiene velocidad, claridad en la estructuración de la información, citas de fuentes y sugerencias de nuevas preguntas. Por ejemplo, se puede buscar menciones sobre ingresos por IA en la última presentación de resultados de Microsoft y obtener un informe bien estructurado.

Notebook LM, de Google, es ideal para procesar grandes documentos. Crea cuadernos donde subes PDFs, podcasts, videos y más. A partir de esos contenidos, la herramienta genera resúmenes, líneas de tiempo, guías de estudio y hasta conversaciones en formato de podcast. Por ejemplo, al subir un informe de Anthropic sobre el uso de IA en distintas profesiones, la herramienta generó una conversación audio entre dos personajes que exploran el documento, permitiendo un aprendizaje más ameno.

 

3.    Tercer caso: gestión de e-mails

La IA funciona como un asistente que ayuda a redactar, mejorar o responder correos. Si está enojado, sabemos que los resultados con la otra parte pueden terminar muy ma. Es preferible pedirle a ChatGPT que reformule el contenido en un tono más constructivo y motivador. También se usa para responder invitaciones a eventos, indicando simplemente: “dile que estoy agradecido e interesado”, y la IA redacta un mensaje formal y efectivo.

 

4.    Cuarto caso: investigación

El verdadero superpoder de la IA, es su capacidad para analizar grandes cantidades de información en segundos.

Gemini, de Google, en su versión 1.5 Pro, diseñada para investigación profunda, puede, por ejemplo, pedir un informe sobre la controversia judicial entre Elon Musk y Sam Altman. La IA buscará fuentes judiciales, artículos de análisis y contexto histórico. Al finalizar, genera un informe que puede compartirse directamente en Google Docs.

 

También se puede usar Notebook LM para investigaciones sobre personalidades como Jensen Huang, CEO de NVIDIA. Subiendo videos y entrevistas, luego se pueden hacer preguntas específicas. La herramienta contesta con citas y referencias, permitiendo un análisis en profundidad.

 

5.    Quinto caso: inspiración

Las IA también ayudan a encontrar nuevas ideas.

Claude, por ejemplo, sugiere títulos virales para videos o genera enfoques creativos. También se puede analizar el contenido visual de páginas web de marcas como Nike, Adidas o New Balance para sugerir mejoras en conversión de ventas.

 

6.    Sexto caso: creatividad visual

Las imágenes tienen gran poder de comunicación.

Midjourney genera ilustraciones de alta calidad, Napkin AI ayuda en  conceptos abstractos; y Replicate, una IA entrenada con sus propias fotos, genera imágenes personalizadas. Estas herramientas enriquecen presentaciones y thumbnails (miniaturas) de videos, fotos o archivos en PC.

 

7.    Séptimo caso: soporte técnico personalizado

Cuando un dispositivo tiene una función confusa, le toma una foto y se la envía a ChatGPT, quien reconoce el modelo (por ejemplo, un micrófono Shure o un control remoto o cualquier artefacto averiado) y explica la función de cada botón o palanca.

Perplexity interpreta errores técnicos complejos, como mensajes de servidores de correo (los famosos ERROR PAGE), y obtiene soluciones detalladas, incluyendo qué código se debe copiar.

 

8.    Octavo caso: transcripciones

Para grabar ideas mientras caminamos o leemos, siendo transcriptas automáticamente, Whisper, el modelo de OpenAI es una buena opción. Convierte notas de voz en borradores para guiones o artículos. También genera subtítulos para videos de forma rápida y precisa.

 

9.    Noveno caso: traducción

Claude traduce subtítulos u otros textos entre español e inglés, siendo  la IA que mejor cuida ambos idiomas. Copia los subtítulos y obtiene una traducción precisa, fluida y coherente.

 

10.Décimo caso: generación de audio

Con herramientas como ElevenLabs y HeyGen se transforman textos en audios naturales. Eleven Reader convierte noticias en audio para escucharlas como si fueran podcasts. También puede convertir artículos propios en locuciones realistas, y con HeyGen incluso ha logrado que nuestra propia imagen hable en italiano, o el idioma que sea, aunque no hable ese idioma. Esto demuestra el potencial de la IA para doblajes y contenido multilingüe.


Lic. Tamara Le Gorlois