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Basado en el artículo The Conversation, “AI is driving down the price of knowledge – universities have to rethink what they offer”
El Impacto de la IA en las Universidades y el Valor del Conocimiento
La inteligencia artificial (IA) está transformando fundamentalmente el panorama de la educación superior al disminuir el valor percibido del conocimiento, que alguna vez fue un bien escaso que las universidades tradicionalmente proporcionaban.
Este cambio exige una reevaluación de lo que las universidades ofrecen para seguir siendo relevantes en un mercado laboral en evolución.
Cambio en la Curva de Oferta
Históricamente, las universidades se beneficiaron de la escasez del conocimiento experto, pero la IA está alterando esta dinámica, lo que significa que el conocimiento es ahora más accesible. Esta mayor accesibilidad conduce naturalmente a una disminución de su precio, afectando las primas de matrícula y las ventajas salariales de los graduados.
Impacto Económico de la IA
Según las estimaciones de McKinsey, la IA generativa podría añadir entre 2,6 y 4,4 trillones de dólares a la productividad global anual. Esto se debe a que la IA reduce el costo marginal de producir y organizar información casi a cero, desinflando efectivamente la ‘prima del conocimiento’ que las universidades han vendido durante mucho tiempo.
Adaptación del mercado laboral
Este mercado reacciona más rápido que los planes de estudio académicos. Las ofertas de empleo para puestos de nivel inicial en el Reino Unido han disminuido aproximadamente un tercio desde el lanzamiento de ChatGPT https://www.theguardian.com/business/2025/jun/30/uk-entry-level-jobs-chatgpt-launch-adzuna, y algunos estados de EE. UU. están eliminando los requisitos de titulación para roles en el sector público
Esto indica que los empleadores están reajustando los precios de la mano de obra, ya que la IA ahora puede sustituir muchas tareas rutinarias y codificables que antes realizaban los graduados.
El Auge del Conocimiento Tácito y las Habilidades Humanas
Sustitución vs. Complemento: Mientras que la IA sustituye el conocimiento codificable (material estructurado y basado en reglas). Por otro lado, la IA complementa el conocimiento tácito (habilidades contextuales como el liderazgo)
El valor del conocimiento tácito está aumentando porque es más difícil de replicar por las máquinas.
El Marco C.R.E.A.T.E.R.
El artículo propone un marco de habilidades humanas que se están volviendo cada vez más escasas y valiosas en un mundo impulsado por la IA. Estas habilidades actúan como complementos de la IA e incluyen:
- (Critical thinking) Pensamiento crítico: Hacer preguntas inteligentes e identificar argumentos débiles.
- (Resilience and adaptability) Resiliencia y adaptabilidad: Mantener la estabilidad en medio del cambio.
- (Emotional intelligence) Inteligencia emocional: Comprender a las personas y liderar con empatía.
- (Accountability and ethics) Responsabilidad y ética: Asumir la responsabilidad de decisiones difíciles.
- (Teamwork and collaboration) Trabajo en equipo y colaboración: Trabajar eficazmente con diversas perspectivas.
- (Entrepreneurial creativity) Creatividad empresarial: Identificar oportunidades y desarrollar nuevas soluciones.
- (Reflection and lifelong learning) Reflexión y aprendizaje continuo: Mantener la curiosidad y la disposición a crecer.
Recomendaciones para las Universidades
- Auditoría de Cursos: Las universidades deben auditar sus cursos para identificar el contenido en el que la IA ya puede obtener puntuaciones altas, orientando las evaluaciones hacia el juicio y la síntesis.
- Reinvertir en la Experiencia de Aprendizaje: Los recursos deben destinarse a proyectos guiados, simulaciones realistas y laboratorios de decisiones éticas donde la IA sea una herramienta, no el actor principal.
- Acreditar lo que Importa: El desarrollo de microcredenciales para habilidades como la colaboración, la iniciativa y el razonamiento ético puede señalar a los empleadores los complementos de la IA.
- Colaborar con la Industria: Las universidades deben codiseñar evaluaciones con los empleadores, fomentando un entorno colaborativo donde los académicos aporten experiencia y los empleadores ofrezcan casos de uso del mundo real.
En esencia, las universidades deben pasar de ser meros proveedores de contenido a instituciones que cultiven el juicio humano y las habilidades que complementan la IA, en lugar de aquellas que pueden ser fácilmente sustituidas por ella. El modelo tradicional, que se basaba en la escasez de conocimiento, ya no es económicamente viable.