Texas Tech ultima un grado en IA mientras sus alumnos temen por su futuro: la clave es qué tareas se automatizan, no qué empleos

Por The Daily Toreador · 19 de octubre de 2026.

El periódico estudiantil de Texas Tech University recoge cómo la IA está llevando a sus alumnos a replantearse su futuro profesional. La universidad lanzará en enero de 2027 un nuevo grado de IA en la Rawls College of Business, según el propio artículo. Parte de su contenido abordará precisamente el miedo a que la IA desplace empleos.

El texto reúne testimonios de estudiantes y profesores. Isabella Aguilar, alumna de primer año de preenfermería, dice que usa la IA para preparar guías de estudio y que ya no se imagina estudiar sin ella. También le inquieta que algunos hospitales usen máquinas automatizadas para hacer pruebas a pacientes. Según ella, eso resta atractivo a una profesión que eligió por el contacto con las personas. Emerson Kambarn, estudiante de periodismo, afirma que su vocación es «dar verdad a la comunidad» y que la IA afectará mucho a su sector.

Desde el lado docente, Courtney Kiser, profesora de contabilidad y exempleada de Deloitte, señala que los alumnos entrarán en carreras donde el trabajo que antes aprendían a hacer ya está automatizado. Su conclusión es que deben esforzarse más para entender los primeros pasos que ahora hace la máquina. Eric Walden, director del Texas Tech Neuroimaging Institute y participante en el diseño del grado, defiende que la IA «no se lleva empleos, se lleva tareas». Según él, hay que decidir qué tareas se quedan con la IA y enseñar a los estudiantes a mantener la curiosidad.

Nuestra lectura: el artículo es un reportaje local sin datos cuantitativos, así que no demuestra nada sobre el mercado laboral. Su valor es otro: muestra cómo está reaccionando una universidad concreta, y esa reacción es reveladora.

La frase de Walden encaja con una tesis que defendemos en Zendoric: no es «la IA te quita el trabajo», es «cambia qué trabajo importa». Pero conviene matizarla. Que se automaticen tareas y no empleos es cierto como descripción, aunque no tranquiliza por sí solo. Si las tareas que desaparecen son justo las de entrada, las que formaban a los júniors, el efecto sobre quien busca su primer empleo puede ser duro. Kiser lo señala con acierto: aprender el oficio sin hacer el trabajo básico exige reconstruir la formación desde otro punto.

El caso de Aguilar apunta a lo que más resiste. Lo presencial, la relación y el criterio humano son los últimos reductos del valor, y ella lo expresa de forma intuitiva al hablar de interacción con pacientes. En general, en sanidad, cuidados y educación, la automatización de pruebas o tareas administrativas puede liberar tiempo para esa parte humana en lugar de eliminarla. Eso dependerá de cómo se organicen los hospitales, no de la tecnología en sí.

También cabe una crítica. La frase de Kiser, «tu trabajo está en juego, no el de la IA», responsabiliza al individuo del error de la máquina. Es razonable como consejo práctico, pero no debería ocultar que gran parte de la transición depende de decisiones de empresas y gobiernos, no de la actitud de cada estudiante.

A corto plazo, la transición será incómoda y desigual, y es honesto que los estudiantes sientan ese miedo. A largo plazo, la perspectiva es otra: si la IA absorbe lo rutinario y multiplica la productividad, se abre la puerta a una abundancia que permita elegir trabajos por vocación, como la de Kambarn con el periodismo. Que las universidades empiecen a enseñar a decidir qué delegar en la IA y qué no es una buena señal. Lo importante será que ese aprendizaje llegue pronto y a todos, no solo a quienes estudian en programas nuevos.