IA en universidad: cinco capacidades que los estudiantes necesitan para resolver problemas

Una herramienta de inteligencia artificial (IA) 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. Según el informe Future of Jobs 2025 del , 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 10 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 rectora y CEO de la Universidad María Auxiliadora (UMA) , Gladys Morán, identifica cinco capacidades que pueden ayudar a los universitarios a pasar de saber a resolver problemas reales:

1. Analizar antes de buscar una respuesta. Frente a un problema, el primer paso no debería ser pedirle una solución a la IA, 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

Agregó que 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”, puntualizó.