Elegir carrera en 2025 es una apuesta contra el vértigo. Quien hoy comience un grado se graduará en 2029 o 2030, y para entonces, el mercado laboral será otro.

La IA no solo está cambiando unos empleos y jibarizando otros, está modificando el tipo de conocimiento que se necesita para ser útil. Y en ese contexto, las carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) parecen una apuesta relativamente segura, pero ya no basta con matricularse: hay que entender en qué dirección se está moviendo el mundo.

El dato es claro: según el Foro Económico Mundial, en los próximos cinco años desaparecerán 92 millones de empleos y aparecerán 170 millones nuevos. Aunque la suma sea neta, no es un equilibrio: lo que muere no se parece a lo que nace. Así que las universidades ya están manos a la obra para no seguir enseñando como si el cambio no fuera estructural.

El reto es doble:

1. Mantener la empleabilidad de sus graduados.
2. Y mientras tanto, prepararlos para trabajar junto a sistemas de IA cada vez más sofisticados.

Carles Sierra, director del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial del CSIC, es tajante sobre el alcance de esta transformación: «Va a impactar en todas las carreras. Lo mismo que las matemáticas influyen y afectan en todos los estudios, incluidos los de humanidades».

Su visión es que la IA modificará los procedimientos de prácticamente todas las profesiones: «Los que se dedican a la proteómica van a utilizar sistemas de IA para calcular la dimensión 3D de las proteínas. Los arqueólogos van a necesitar IA para encontrar nuevos yacimientos a partir de datos de satélite o para reconstruir objetos rotos de manera más eficiente».

Cómo integrar la IA sin perder los fundamentos

En la Universidad Europea, Alberto Sols, director de la Escuela de Arquitectura, Ingeniería, Ciencia y Computación (STEAM), ha desarrollado lo que califica como una «aproximación tridimensional» para integrar la IA en el currículo. «Hemos categorizado asignaturas, actividades formativas y establecido cuatro niveles: prohibido, parcialmente permitido, recomendado y obligatorio», explica Sols.

Esta metodología, pionera en España, establece que en las asignaturas básicas como fundamentos de programación, el uso de IA está completamente prohibido. «No pueden usar una herramienta. La herramienta te ayuda a hacer mejor lo que tú ya sabes, pero primero tienes que aprender a hacerlo«, argumenta Sols.

En asignaturas más avanzadas, como programación orientada a objetos, se recomienda el uso, pero con transparencia total: el estudiante debe explicar qué herramientas utilizó y cómo analizó los resultados.

El nivel más alto, obligatorio, se reserva para el trabajo de fin de grado, donde se espera que el estudiante demuestre dominio crítico de varias herramientas de IA.

Ante este panorama, las universidades españolas están probando diferentes estrategias para preparar a sus estudiantes. Algunas apuestan por integrar la IA como herramienta de aprendizaje desde el primer día, otras prefieren enseñar primero los fundamentos y después las herramientas digitales.

Hay quienes ven en la IA un «copiloto intelectual» que potencia las capacidades humanas, mientras otros advierten sobre el riesgo de crear dependencia tecnológica. Lo que sí comparten es la convicción de que el enfoque educativo debe cambiar.

La IA se convierte en materia de estudio

Amparo Alonso, presidenta de la Asociación Española de Inteligencia Artificial entre 2013 y 2021, y catedrática de la Universidad de La Coruña, insiste en la importancia de formar en los fundamentos tecnológicos y científicos. «No es tan importante cuál sea el lenguaje de moda, sino qué hay detrás de eso. Es importante conocer los fundamentos porque podemos estar cambiando de lenguaje de programación, pero el fundamento científico que hay detrás es lo que importa», explica.

Alonso destaca que las competencias más demandadas van más allá de lo puramente técnico: «Necesitamos competencias emprendedoras, de comunicación y un espíritu crítico. Competencias lingüísticas para expresarse correctamente, comprender textos, y competencias en emprendimiento como asunción de riesgos y resolución creativa de problemas».

Esta universalización de la IA explica por qué Sierra defiende que las competencias en IA deben integrarse en todos los niveles educativos: «Las consejerías están sacando marcos de referencia digitales, y ahora estamos profundizando con el tema de IA. Igual que ahora todos hacemos matemáticas, las competencias relativas a inteligencia artificial las va a adquirir todo el alumnado, empezando desde primaria».

Para Sierra, esta formación debe combinarse con el pensamiento crítico: «Es fundamental potenciar mucho el pensamiento crítico, para que no nos creamos todo aquello que nos proporcione la tecnología sin ponerlo en duda».

En el IE, Irene Alda, directora académica del Bachelor in Applied Mathematics, describe cómo están preparando un tutor personalizado vía GPT. «Estamos desarrollando un tutor AI que no te dé la respuesta inmediatamente, sino que sea un apoyo al estudio, que te guíe, no que te dé la solución directa», explica. Su enfoque busca que la IA mejore el proceso de aprendizaje sin eliminar el pensamiento crítico.

Alda cita a su colega Robert Polding para definir el profesional ideal: «Un centauro: una parte humana, otra parte IA. La IA la usas como un superpoder de mejora de tu productividad».

Sin embargo, advierte sobre los límites: «Cuando me responde sobre un tema que no domino, puedo no darme cuenta de los errores. El conocimiento técnico profundo… eso necesita al humano».

Óscar Corcho, catedrático de IA en la Universidad Politécnica de Madrid, identifica tres grandes líneas en la formación actual en Inteligencia Artificial.

1. La formación para quien va a trabajar en IA. «Creando sistemas, nuevos algoritmos. Esa gente tiene que saber de algoritmos, matemáticas, computación… están preparados para crear nuevos sistemas», explica.
2. El segundo nivel se centra en la integración: «Formar en cómo integrar sistemas de IA dentro de los sistemas que usamos, incluyendo cómo usar la IA para hacer software, que es algo que está cambiando».
3. El tercer nivel, más controvertido, abarca los múltiples cursos centrados en prompts e interacción con modelos de lenguaje. «Se venden a veces como másteres, pero son cursos de especialización. Es como la diferencia entre aprender a montar un coche o conducirlo», matiza Corcho.

Desde la llegada de ChatGPT, la formación en IA ha evolucionado mucho. «Hemos añadido nuevas asignaturas específicas para IA generativa, reforzado otras como redes neuronales, y un aspecto clave: usamos IA generativa en la formación. Usamos la IA para formar en IA», cuenta Corcho.

En la Universidad Carlos III de Madrid, María Isabel Sánchez-Segura, directora del Departamento de Informática, plantea una preocupación fundamental: el riesgo de que la tecnología lidere en lugar de servir a los procesos.

«Los procesos tienen que liderar y la tecnología tiene que seguirlos, no al contrario. Los procesos representan el saber hacer de los humanos y si la tecnología te saca de paseo y te lleva por donde quiere, puede no dar soporte adecuado al proceso que se necesita mejorar o implantar», advierte.

Sánchez-Segura describe cómo algunos estudiantes se vuelven dependientes de los frameworks soportados por IA: «Se ponen una palabra y el framework le ofrece las siguientes cinco líneas de código. El estudiante ni lo piensa, las coge, las pega y las ejecuta. Es un peligro mortal».

Su solución es clara: «Tienes que enseñarles que primero ellos lideran y la IA les sigue. Si dejan que la IA lidere y ellos la siguen, pierden absolutamente el control».

La profesora implementa metodologías prácticas para desarrollar el pensamiento crítico: «Cuando mis estudiantes me preguntan si pueden usar IA para transcribir requisitos software previamente elicitados, les digo que sí, les dejo que ellos tengan la inquietud y la picardía de querer usarla, pero les acompaño en el proceso para que se den cuenta de que la IA también se equivoca».

Profesionales aumentados para un mercado híbrido

Marc Cortés, director del Executive Master Digital Business de ESADE, ha desarrollado el concepto de «profesional aumentado», aunque no pretende atribuírselo. «Lo que da valor a un profesional no es tanto el conocimiento sobre la IA, sino cómo es capaz de generar una diferenciación en el mercado aumentando sus capacidades», explica.

Cortés identifica tres elementos fundamentales en los perfiles híbridos del futuro:

1. Habilidades de management para hacer crecer negocios.
2. Liderazgo humanista para tomar decisiones con valores y principios.
3. Comprensión de cómo la tecnología acelera estos procesos.

La analogía que utiliza es llamativa y recuerda a épocas pasadas: «Es como cuando empezaron las redes sociales. Al principio había anuncios de ‘buscamos experto en Facebook’. Al final, lo que querías era alguien que pudiera trabajar atención al cliente o ventas online y que fuera capaz de amplificar el valor generado gracias a que sabía utilizar esa tecnología»

Los datos confirman que las carreras STEM mantienen las mejores perspectivas de empleabilidad. Según el U-Ranking 2025, las diez titulaciones con mejor inserción laboral incluyen mayoría de ingenierías:

1. Medicina
2. Enfermería
3. Odontología
4. Ingeniería de Organización Industrial
5. Desarrollo de Software
6. Farmacia
7. Ingeniería Electrónica
8. Ingeniería Eléctrica
9. Telecomunicaciones
10. Ingeniería de la Energía

Los datos de la Fundación CYD confirman esta tendencia. Ángela Mediavilla, responsable del gabinete técnico de la organización, aporta cifras concretas:

• «Ingeniería Informática destaca por tener los mejores indicadores: a los 4 años, el 89,77% de los graduados tiene un contrato de trabajo y una base media de cotización anual de 36.772 euros».
• Le sigue Ingeniería Electrónica y de Telecomunicación, con un 86,75% de empleabilidad a los cuatro años y un salario medio de 35.327 euros.

Especialmente llamativo es el dato sobre estabilidad laboral: «Informática es la que presenta un porcentaje mayor de contratos indefinidos, un 92,5%», señala Mediavilla. Además, el 97% de los graduados de informática logra empleo a tiempo completo, cifra que supera a cualquier otra disciplina.

Sin embargo, Corcho advierte que «casi cualquier STEM es una apuesta segura. Lo que necesitas es gente que sepa pensar y resolver problemas de manera ingenieril«.

Alonso añade que en España «tenemos un handicap importante» porque «no son las más abundantes en países europeos las vocaciones STEM, mientras que EEUU, China o India tienen más volumen».

Nuevos grados para nuevas realidades

Para el curso 2025-2026, las universidades públicas españolas lanzarán 43 nuevas titulaciones, muchas centradas en IA y sostenibilidad. Algunos ejemplos:

El Gobierno español está intentando respaldar esta transformación con el programa Forma Inteligencia Artificial, dotado con 30 millones de euros para financiar hasta el 80% de la matrícula de 8.000 estudiantes en carreras relacionadas con IA.

Pero la adaptación va más allá de crear titulaciones nuevas. Desde la llegada de ChatGPT, las universidades están modificando los currículos existentes de forma acelerada. Corcho describe cómo han evolucionado en la UPM: «Hemos añadido nuevas asignaturas específicas para IA generativa, reforzado otras como las redes neuronales, aumentando su capacidad».

Sierra defiende que esta integración debe ser sistemática, no improvisada: «Puede ser de manera transversal en muchas materias o como materia troncal. Yo creo que va a ser necesario una combinación de ambas». Su propuesta es específica: «Seguramente es importante que haya una materia en primero, conectada con matemáticas, que proporcione las herramientas de aprendizaje automático, mecanismos de razonamiento y modelos de lenguaje, para que luego lo puedan utilizar en el resto de asignaturas».

Mientras tanto, universidades como la Carlos III han empezado por lo administrativo: «Todas las asignaturas publican a los estudiantes las restricciones en el uso de la IA», explica Sánchez-Segura, un primer paso hacia la normalización curricular.

Sin embargo, España arrastra un déficit histórico en graduados STEM que limita su competitividad. Según el Informe CYD 2024, «en 2022 el porcentaje de graduados universitarios en España en disciplinas STEM fue del 18,7% frente al 26% europeo», explica Mediavilla. «El dato español fue el cuarto más reducido entre los 27 países de la UE y estuvo muy lejos de Alemania, líder con el 36%»

Este déficit tiene consecuencias laborales directas. Los graduados superiores españoles «sufren en mayor medida de sobrecualificación, ocupando puestos de trabajo de baja cualificación», advierte Mediavilla. La experta identifica un problema de desajuste: «Muchos estudiantes eligen campos de estudio que no son demandados por el mercado laboral y tienen que aceptar empleos con niveles de cualificación más bajos».

Los expertos coinciden en que ningún plan de estudios puede predecir con certeza las competencias exactas que requerirá el mercado laboral de 2030. Sánchez-Segura aborda esta incertidumbre directamente con sus estudiantes: «Yo les hago una pregunta: ‘Tú en veinte años, ¿cómo te ves? Cierra los ojos y dime cómo te ves'».

Su enfoque busca que los estudiantes tomen decisiones conscientes: «Puedes cambiar de dirección cuando quieras, pero empieza a tomar pasos hoy y toma decisiones hoy».

Sols ve esta transformación como inevitable pero manejable si se hace correctamente: «Estas herramientas de Inteligencia Artificial son como un exoesqueleto intelectual. Potencian lo que ya sabes hacer, te ayudan a hacer más cosas más eficaz, más rápido, pero primero tienes que saber hacerlas».

Mediavilla destaca la urgencia de adaptar la formación a las demandas reales: «Es crucial ajustar la formación a las demandas laborales e involucrar a las empresas en el diseño de los programas educativos».

Su diagnóstico es claro: «Es importante prepararse para la revolución digital, la IA y la transformación verde. Estas tendencias suponen la automatización de los trabajos rutinarios que requieren un bajo nivel competencial, un desafío ante el cual la población adulta no está preparada».

Frente a los pronósticos apocalípticos sobre el futuro del empleo, Sierra mantiene una perspectiva equilibrada: «Decir que una carrera o una profesión vaya a desaparecer es extremadamente arriesgado. Hinton dijo hace siete años que en cinco años no habría radiólogos y los radiólogos siguen ahí«. Su diagnóstico es que la IA actuará más como copiloto que como sustituto: «Un radiólogo va a seguir haciendo de radiólogo, pero ahora tendrá un copiloto que le marcará ‘oye, que aquí parece que hay un tumor'».

Su consejo a los estudiantes es directo: «Que estudien lo que les apetezca, lo que les motive. Seguramente con alta probabilidad va a haber trabajo de eso con la ayuda de la IA. Cualquier otro consejo sería un error».

El panorama que emerge es complicado, pero no inmanejable. Las carreras STEM mantienen ventajas estadísticas claras en empleabilidad y salarios, pero el éxito ya no depende solo de elegir la carrera «correcta». Ahora es algo más complejo que eso.

Las universidades españolas están probando distintos enfoques: desde la prohibición inicial de IA en fundamentos hasta su integración obligatoria en proyectos finales. Algunos apuestan por el «profesional aumentado«, otros por preservar el pensamiento crítico por encima de todo.

Lo que sí parece consensuado es que la formación técnica sólida sigue siendo necesaria, pero no suficiente. Y que, independientemente de la carrera elegida, quien se gradúe en 2030 tendrá que haber aprendido a trabajar con sistemas de IA sin perder la capacidad de cuestionar sus resultados.

Es una generación que no puede permitirse ser tecnófoba. Pero tampoco tecnólatra.

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