Instituciones académicas son señaladas por no informar a los estudiantes sobre el impacto de la IA en el mercado laboral.
Un análisis reciente señala que las universidades no están advirtiendo a los estudiantes sobre los riesgos que la inteligencia artificial (IA) generativa representa para sus futuras profesiones. Según el informe, la IA ya supera a profesionales en áreas como análisis financiero, redacción legal, diagnóstico médico y programación.
David Marchick, decano de la Kogod School of Business, afirmó que la IA crea un «riesgo real de desintermediación de la educación tradicional» y reconoció que «no hay una hoja de ruta» para adaptarse. La deuda estudiantil en Estados Unidos asciende a 1,77 billones de dólares, mientras que un MBA promedio cuesta entre 100.000 y 220.000 dólares.
McKinsey estima que el 30% de las horas trabajadas en la economía estadounidense podrían 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 y redacción corporativa.
El informe critica que las universidades no reflejan esta incertidumbre en sus folletos de admisión ni en los costos de matrícula. Se sostiene que la academia prioriza su modelo de negocio y la estabilidad de su personal docente sobre la solvencia financiera de los alumnos. También se menciona que algunos docentes utilizan IA para calificar trabajos, mientras exigen a los estudiantes que no usen estas herramientas.
Se advierte que no todas las carreras enfrentan el mismo riesgo. Áreas como ingeniería en semiconductores, robótica, especializaciones médicas de alta complejidad e investigación científica fundamental mantienen una demanda creciente. Sin embargo, se señala que las universidades no comunican esta distinción a los estudiantes de carreras como contabilidad o marketing.
El texto concluye que existe una «negación colectiva» frente al avance de la IA, donde los estudiantes continúan inscribiéndose en programas sin ser informados adecuadamente. Se cuestiona la ética de las instituciones que, según el análisis, poseen los datos y modelos predictivos pero eligen el silencio.