Las herramientas de inteligencia artificial pueden generar respuestas en segundos, pero evaluar su utilidad, tomar decisiones y convertir una idea en una solución requiere capacidades que los futuros profesionales necesitan desarrollar desde las aulas.
Una herramienta de inteligencia artificial puede redactar un informe, analizar información o plantear un plan de negocio en segundos. Pero saber si esa respuesta realmente resuelve una necesidad, si los datos son confiables o si la propuesta puede aplicarse con los recursos disponibles requiere algo más que dominar una tecnología: capacidad de análisis, criterio y toma de decisiones.
El cambio no es menor. El informe Future of Jobs 2025 del Foro Económico Mundial señala que se espera que el 39% de las habilidades actuales de los trabajadores se transforme o quede desactualizado entre 2025 y 2030. A la vez, siete de cada diez empleadores consultados consideran el pensamiento analítico una competencia esencial.
Frente a este escenario, la formación universitaria enfrenta el reto de preparar a los estudiantes no solo para utilizar nuevas herramientas, sino para interpretar información, evaluar alternativas y actuar ante situaciones concretas. Así, la Universidad María Auxiliadora (UMA), aborda ese desafío mediante un modelo que articula el aprendizaje basado en proyectos -PBL, por sus siglas en inglés-, el uso de IA y una cultura de emprendimiento
“Queremos que nuestros estudiantes sepan reconocer un problema que merece resolverse, trabajar con otros y sustentar una solución. La tecnología amplía lo que pueden hacer; el criterio les permite decidir qué vale la pena hacer y con qué consecuencias”, señala Gladys Morán, cofundadora, rectora y CEO de UMA. En ese sentido, identifica cinco capacidades que pueden ayudar a los universitarios a pasar de saber a resolver problemas reales:
- Analizar antes de buscar una respuesta. Frente a un problema, el primer paso no debería ser pedirle una solución a la inteligencia artificial, sino entender qué está ocurriendo. Por ejemplo, si una empresa registra una caída en sus ventas, un estudiante tendría que revisar información, conocer al consumidor, identificar posibles causas y determinar qué aspecto requiere atención antes de plantear una estrategia. La tecnología puede ayudar a procesar datos, pero la interpretación del problema sigue requiriendo criterio.
- Cuestionar la información que entrega la IA. Una respuesta bien redactada no necesariamente es correcta. Por ello, aprender a utilizar estas herramientas también implica verificar fuentes, contrastar datos, identificar posibles errores y reconocer cuándo la información disponible resulta insuficiente. La UNESCO ha planteado la importancia de incorporar la IA generativa en educación desde un enfoque centrado en las personas y que preserve su capacidad de decisión.
- Conectar conocimientos de distintas áreas. Los problemas profesionales rara vez corresponden a una sola especialidad. Una dificultad en un servicio de salud, por ejemplo, puede involucrar aspectos médicos, administrativos, tecnológicos y económicos. Resolverla exige relacionar conocimientos y comprender cómo una decisión en un área puede afectar a las demás. El aprendizaje basado en proyectos
permite trabajar este tipo de situaciones y trasladar lo aprendido en diferentes cursos a un mismo desafío.
- Evaluar si una solución realmente puede aplicarse. Tener una buena idea es solo el comienzo. Un estudiante también necesita preguntarse cuánto cuesta, qué recursos requiere, quién la utilizará y qué obstáculos podrían aparecer durante su implementación. Este ejercicio puede aplicarse tanto al desarrollo de un emprendimiento como a la mejora de un proceso dentro de una empresa o a una iniciativa para atender una necesidad de la comunidad. La formación en emprendimiento aporta precisamente una mirada orientada a convertir una propuesta en algo viable y útil.
- Explicar y defender las decisiones. Resolver un problema también significa poder sustentar por qué se eligió una alternativa y qué resultados se espera obtener. Presentar argumentos, escuchar otros puntos de vista, trabajar en equipo y modificar una propuesta cuando la evidencia indica que es necesario son habilidades que difícilmente se desarrollan solo memorizando contenidos.
En la experiencia de UMA, estos aprendizajes pueden trabajarse desde proyectos que planteen a los estudiantes problemas concretos y los lleven a investigar, proponer alternativas, utilizar herramientas tecnológicas y revisar sus resultados. La universidad también cuenta con experiencias de colaboración internacional, como el convenio con BML Munjal University de India, que contempla cooperación académica, movilidad e investigación, como parte de las oportunidades para ampliar las perspectivas desde las que se analizan estos desafíos.
“Una educación accesible debe abrir oportunidades y sostener una alta exigencia académica. Queremos que el lugar de origen o los ingresos de una familia no determinen hasta dónde puede llegar un estudiante”, afirma Morán.
Para las familias que eligen una carrera, la pregunta no es solo qué estudiará un joven, sino qué será capaz de hacer con ese conocimiento. En un escenario donde la IA responde cada vez más preguntas, el reto será formar profesionales capaces de analizar, decidir y convertir sus conocimientos en soluciones.
