Los estudiantes universitarios están tratando de descubrir cómo incorporar la IA en su especialidad.
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En medio de una maestría en informática en la Universidad Stony Brook, Murtaza Mister se dio cuenta de que el mercado laboral para el que se había estado preparando estaba cambiando en tiempo real.
Después de solicitar más de 3.000 puestos de trabajo y pasantías durante su tiempo en la escuela, la joven de 23 años comenzó a notar que los empleadores ya no pedían solo habilidades tradicionales en informática. “Veo que las descripciones de los puestos de trabajo evolucionan desde preguntar sobre los conceptos básicos de la informática hasta poder utilizar herramientas de inteligencia artificial y luego desarrollar con herramientas de inteligencia artificial”, dice. “A mitad de mi maestría, me di cuenta de que también necesitaba agregar esta capa a mi cartera actual”.
Los estudiantes de todo el país están haciendo cálculos igualmente evolucionados a medida que la inteligencia artificial remodela su forma de pensar sobre las especialidades, las carreras y el valor de la universidad en sí. Una encuesta reciente de la Fundación Lumina-Gallup a más de 3.500 estudiantes que cursaban una licenciatura o un título asociado encontró que el 47% ha considerado cambiar de especialización debido a la IA, ya sea “mucho” o “bastante”. Los más propensos a considerarlo es en el campo de la tecnología, con un 70% que ha dado ese nivel de pensamiento. ¿Los menos propensos a reflexionar sobre el cambio? Los estudiantes estudian ciencias naturales y se capacitan para profesiones de atención médica, que no es casualidad que sea el campo laboral de más rápido crecimiento.
“Los estudiantes no están esperando el futuro del trabajo”, afirmó Courtney Brown, vicepresidenta de impacto y planificación de la Fundación Lumina e investigadora principal del estudio. “Están tratando de responder ahora y descubrir qué es lo mejor”.
Es claramente mejor que no hacer nada. Pero Brown recomienda adoptar una visión amplia y a largo plazo al decidir qué estudiar.
1. No se engañe acerca de carreras “a prueba de IA”
Es comprensible que muchos estudiantes intenten identificar qué campos profesionales pueden sobrevivir a la disrupción de la IA. (Un estudio reciente de la Universidad de Stanford encontró que el empleo está cayendo entre los trabajadores jóvenes en ocupaciones altamente expuestas a la IA generativa).
Pero Brown advirtió que los estudiantes pueden estar sobreestimando su capacidad para “preparar el título para el futuro”. “No creo que haya una línea ganadora”, dijo Brown, comparando el dilema de un estudiante con tratar de elegir la línea más rápida en el supermercado. “Todos los caminos conducirán a la IA, que afectará a todos los departamentos. Es sólo cuestión de tiempo”.
En cambio, Brown dice que los estudiantes deberían pensar en cómo la IA puede cambiar el trabajo. completo profesión.
2. Encuentre un departamento que combine habilidades humanas y técnicas
Los estudiantes necesitan cada vez más programas que combinen la fluidez técnica con lo que los empleadores aún luchan por automatizar. Incluso los estudiantes inmersos en la IA se preocupan por la dependencia excesiva de la tecnología. “Como seres humanos, siempre estamos programados para encontrar la forma más fácil de solucionar un problema”, dice Mister.
“Lo importante es encontrar una carrera que combine habilidades técnicas con habilidades humanas claras, como comunicación, creatividad y resolución de problemas”, dijo Brown. (Algunos ejemplos que dio: análisis de negocios, ingeniería industrial, salud pública, arquitectura, estudios ambientales, ciencia cognitiva y medios digitales o diseño de juegos).
Brown dice que las habilidades humanas “duraderas” a menudo se enseñan en las universidades, pero no se explican bien en términos de relevancia profesional: “Hasta que estás a punto de graduarte y estás buscando trabajo, nadie te ayuda a comunicar o traducir (estas habilidades) en el mundo laboral”.
Al mismo tiempo, Brown dijo que ve que los estudiantes combinan cada vez más las carreras de humanidades y ciencias sociales con disciplinas digitales y de inteligencia artificial, en lugar de abandonar las humanidades por completo. Hay evidencia de que, al menos en el pasado, los graduados universitarios con especialidades en dos campos sustancialmente diferentes tenían menos probabilidades de experimentar shocks profesionales como un desempleo prolongado.
3. Observe si las universidades realmente enseñan conocimientos de inteligencia artificial
Si bien las trampas de la IA en la universidad han recibido mucha atención, Brown dice que las universidades están cada vez más preocupadas por un malestar diferente: la dependencia de la IA. “El desafío para las instituciones es encontrar un equilibrio entre proteger el aprendizaje básico y al mismo tiempo preparar a los estudiantes para trabajar eficazmente con la IA”, afirmó.
Muchas universidades todavía carecen de directrices claras, y más de la mitad de los participantes en una encuesta de Lumina y Gallup dijeron que al menos algunas de sus clases no tenían reglas claras sobre IA.
Brown dijo que las universidades deberían ayudar a los estudiantes a comprender el uso responsable, los deepfakes, las cuestiones éticas y cómo la IA debería “complementar y no apoderarse de lo que deberían hacer los humanos”.
Mister vio la tensión de primera mano mientras trabajaba como asistente de enseñanza en un curso de sistemas distribuidos en Stony Brook. A los estudiantes se les permite usar IA para ayudar a escribir código, dijo, “pero luego hay que tener el código, hay que entender lo que hace el código y hay que conocer los conceptos detrás de él”.
Como asistente técnico, evaluó a los estudiantes a través de entrevistas personales en las que debían explicar el concepto detrás de su proyecto.
4. Busque universidades que integren la orientación profesional antes
Muchos estudiantes reciben orientación profesional significativa hasta que están cerca de graduarse. “La oficina de servicios profesionales no debería ser el lugar donde visites tu última semana antes de graduarte”, dice Brown.
En cambio, sugiere, el asesoramiento profesional debería comenzar desde el primer día y ayudar a los estudiantes a comprender cómo lo que están aprendiendo se conecta con las demandas de una fuerza laboral en evolución. “La orientación profesional debe evolucionar más rápido de lo que evoluciona”, afirma.
Esto puede ser aún más importante a medida que las familias cuestionan cada vez más la inversión universitaria. (No se trata solo de asesoramiento profesional, lo que es importante. También vale la pena considerar escuelas que promuevan pasantías y experiencia laboral).
5. No confunda la evitación de la IA con la preparación para la IA
Si las universidades tratan la IA como una herramienta que deben evitar, podrían estar poniendo a los estudiantes en desventaja.
“No hacemos ningún favor si intentamos encerrarlo en una caja y decir que la IA se hace aquí y no la usamos, si es un hecho que todos experimentamos y será la realidad de la fuerza laboral”, dice Brown.
Admite que muchas instituciones están luchando por mantenerse al día con el ritmo del cambio. Pero las universidades que no logran adaptarse lo suficientemente rápido corren el riesgo de quedarse atrás de los estudiantes que han intentado navegar por su cuenta en una economía impulsada por la IA.
“Las instituciones que no son ágiles, que no pueden moverse lo suficientemente rápido, son las que quedarán atrás”, afirmó.
En la era de la IA, los estudiantes podrían beneficiarse mejor si buscaran menos carreras “seguras” y más programas que enseñen adaptabilidad, pensamiento crítico y cómo trabajar junto con tecnología que cambia rápidamente.
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