Un análisis señala que la inteligencia artificial generativa podría automatizar el 30% de las horas trabajadas en Estados Unidos para 2030, según McKinsey, y pone en duda el retorno económico de ciertas carreras universitarias.
La inteligencia artificial (IA) generativa ha pasado de ser una curiosidad técnica a una herramienta que supera a profesionales en áreas como análisis financiero, redacción legal, diagnóstico médico y programación en apenas dos años. Este avance tecnológico, comparable en magnitud a la Revolución Industrial, genera interrogantes sobre el valor de los títulos universitarios tradicionales.
Según un análisis difundido recientemente, las universidades estarían enfrentando una falta ética al matricular estudiantes en programas cuyo valor económico se reduce sin advertirles del riesgo sobre sus futuras profesiones. David Marchick, decano de la Kogod School of Business, declaró que la IA crea un «riesgo real de desintermediación de la educación tradicional» y reconoció que «no hay una hoja de ruta».
Los datos indican que la deuda estudiantil en Estados Unidos supera los 1,77 billones de dólares. Un MBA promedio cuesta entre 100.000 y 220.000 dólares. McKinsey estima que el 30% de las horas trabajadas en la economía estadounidense podrán ser automatizadas por IA generativa para 2030. Goldman Sachs calcula que 300 millones de empleos a nivel global están expuestos a la automatización. Las profesiones más amenazadas incluyen análisis financiero, contabilidad, gestión administrativa, consultoría de entrada y redacción corporativa.
El análisis sostiene que las instituciones académicas no estarían reflejando esta incertidumbre en sus procesos de admisión ni en los costos de matrícula. Se menciona que docentes utilizan IA para automatizar la calificación de trabajos mientras exigen a los estudiantes que no utilicen estas herramientas para «pensar».
Se establece una analogía entre el título universitario y «pedir un préstamo hipotecario a 30 años para pagar una fiesta de casamiento de una sola noche». Las familias se endeudan creyendo que invierten en un activo con retornos a largo plazo, mientras que las habilidades adquiridas podrían ser absorbidas por algoritmos de bajo costo.
El análisis también señala que universidades de élite como Harvard, MIT y Stanford, que han promovido la ética corporativa y la responsabilidad social, no estarían advirtiendo a los estudiantes sobre los riesgos financieros de sus carreras. Se menciona que carreras como ingeniería en semiconductores, robótica, ciertas especializaciones médicas y la investigación científica fundamental mantienen una demanda creciente, pero constituyen la excepción.
El texto concluye que existe un fenómeno de «negación colectiva» entre los estudiantes, quienes continúan inscribiéndose en carreras con perspectivas inciertas, mientras que las universidades poseen los datos y modelos predictivos para advertir sobre estos riesgos.
Mookie Tenembaum aborda temas de tecnología todas las semanas junto a Claudio Zuchovicki en su podcast «La Inteligencia Artificial, Perspectivas Financieras», disponible en Spotify, Apple, YouTube y todas las plataformas.