Más allá de la tecnología: el reto es la educación

Durante los últimos dos años, la Inteligencia Artificial ha ocupado titulares, debates regulatorios y conversaciones cotidianas. Según el Foro Económico Mundial, más de 75% de las empresas a nivel global ya utilizan algún tipo de IA en sus procesos, y el sector educativo no es ajeno a esta transformación. Sin embargo, de cara al 2026, el verdadero desafío ya no es tecnológico, sino profundamente humano.

Superada la etapa de asombro -cuando una máquina escribe textos, analiza datos o programa código-, entramos en una fase de madurez. Hoy la discusión no debería centrarse en si la IA reemplazará al docente, sino en cómo esta tecnología puede fortalecer el criterio, la ética y la capacidad de adaptación de los estudiantes en un mercado laboral cada vez más cambiante.

Las cifras refuerzan esta urgencia. Estudios de McKinsey estiman que cerca de 40% de las habilidades actuales perderán relevancia hacia 2030, mientras que crecerá la demanda de competencias como pensamiento crítico, resolución de problemas complejos y alfabetización digital avanzada. En este contexto, la educación superior tiene un papel estratégico no solo en la formación de talento, sino en la sostenibilidad económica y productiva de los países.

En el aula, la IA abre una oportunidad largamente esperada: abandonar la educación homogénea. La personalización del aprendizaje, apoyada en sistemas inteligentes, permite atender distintos ritmos, estilos y niveles de conocimiento. La tecnología puede asumir tareas operativas -refuerzos técnicos, retroalimentación constante, simulaciones- y devolverle al docente su rol esencial: formar criterio, orientar decisiones y promover debates éticos en torno al uso de la tecnología.

Este cambio también transforma la manera de evaluar. En un entorno donde la información es abundante, medir la memoria pierde sentido económico y social. Lo relevante es la capacidad de aplicar conocimiento, tomar decisiones informadas y resolver problemas reales usando las herramientas disponibles. En otras palabras, evaluar competencias que el mercado laboral y la sociedad demandan.

En investigación, el impacto es igualmente significativo. La automatización de procesos como la revisión de literatura o el análisis de grandes volúmenes de datos ha reducido drásticamente los tiempos operativos. Esto libera recursos -tiempo, talento y presupuesto- para enfocarlos en innovación y generación de valor. A nivel global, universidades y centros de investigación están reorientando sus esfuerzos hacia proyectos con impacto tangible en sectores como industria, sostenibilidad y transformación digital.

Esta tendencia ya se refleja en experiencias académicas locales. En espacios de formación en ingeniería y tecnología, en la Universidad de América, los estudiantes trabajan hoy bajo modelos de innovación abierta, enfrentando retos reales del sector productivo. En semilleros de investigación en Inteligencia Artificial, por ejemplo, los jóvenes no solo aprenden algoritmos, sino que desarrollan soluciones aplicadas mediante prototipado rápido, análisis de datos y automatización de procesos, alineados con necesidades empresariales concretas.

Un caso reciente ilustra bien este enfoque. Una empresa del sector ingeniería buscaba apoyo no en cálculos estructurales, sino en su sostenibilidad comercial y posicionamiento digital. El reto fue abordado desde una mirada integral: análisis estratégico del entorno, identificación de tendencias, definición del perfil del cliente y diseño de indicadores de desempeño. Lo innovador fue que gran parte del proceso se automatizó con herramientas de IA, permitiendo visualizar en tiempo real la construcción y ejecución de una estrategia digital completa.