El aumento vertiginoso de la inteligencia artificial generativa en los últimos años ha generado un efecto colateral inesperado: una caída en el interés por las carreras de ciencias de la computación. Mientras los modelos como ChatGPT, DALLÉ-E y los asistentes de código basados en IA acaparan titulares y ofertas de empleo multimillonarias, muchos estudiantes están replanteándose si dedicar sus próximos años a escribir código, estudiar estructuras de datos o diseñar algoritmos que pronto podrían ser reemplazados por chatbots.

El fenómeno no es nuevo, pero se ha intensificado desde finales de 2022. Las universidades de Estados Unidos, Europa y América Latina ya reportan una reducción del 10 % al 15 % en las solicitudes de carreras como Ingeniería en Sistemas, Ciencia de Datos o Computación. El motivo principal, según una encuesta reciente de Futurism AI, es la percepción de que la IA va a automatizar gran parte del trabajo técnico, dejando pocos espacios para los recién graduados. "La narrativa de que 'cualquier persona puede crear una app con IA' desanima a los estudiantes que ven un panorama laboral más difícil de lo que parecía hace dos años", explica la Dra. Laura Martínez, profesora de Ciencias de la Computación en la Universidad Politécnica de Madrid.

Esta tendencia plantea una paradoja. Por un lado, la IA está creando una demanda sin precedentes de expertos en el campo: investigadores, ingenieros de datos, especialistas en etica y hasta “prompt engineers”. Por otro, la percepción pública de que la IA puede hacer el trabajo de programadores junior alimenta una desmotivación que se traduce en menos matriculaciones. Las instituciones educativas ya están adaptando sus planes de estudio. Ya no se trata solo de enseñar Python básico; los programas ahora enfatizan las habilidades humanas que complementarán a la IA: pensamiento crítico, arquitectura de sistemas complejos y diseño ético. "Si los estudiantes entienden que la IA es una herramienta que amplifica el trabajo humano, no una amenaza, son más propensos a elegir nuestras carreras", afirma el profesor Alberto Sánchez de la Universidad de Buenos Aires.

La situación también tiene implicaciones para la industria. Las empresas de tecnología ya enfrentan una brecha de habilidades: la demanda de ingenieros con conocimientos avanzados en IA supera a la oferta. Un informe de OpenAI estima que para 2030 se necesitarán 1.200.000 profesionales de la IA en Europa, pero las universidades solo formarán un 30 % de ese número. Si la tendencia actual continua, la brecha podría ampliarse, forzando a las empresas a contratar talento extranjero o invertir en programas de capacitación interna.

Desde el punto de vista político, la disminución de la matrícula en ciencias de la computación puede socavar los objetivos nacionales de digitalización y competitividad global. Países como Estados Unidos, China y varios miembros de la Unión Europea han lanzado iniciativas para incentivar a los jóvenes a estudiar estas disciplinas, ofreciendo becas, mentorías y acceso a plataformas de IA. Sin embargo, estas medidas aún no logran revertir la percepción de que las carreras técnicas están en declive.

Para los estudiantes, la decisión de inscribirse o no en una carrera de computación ya no es solo una elección académica, sino una apuesta por un futuro laboral incierto. Mientras la IA siga dominando los titulares, el sector deberá encontrar el equilibrio entre la promoción de los beneficios de la inteligencia artificial y la transparencia sobre su impacto real en el empleo técnico. Solo así podrán revertirse las cifras y asegurar que la próxima ola de innovación tecnológica cuente con los profesionales capacitados para impulsarla.

En resumen, el auge de la IA genera tanto oportunidades como inquietudes. El desafio para las universidades, las empresas y los gobiernos es transformar la percepción de amenaza en un impulso para formar a una nueva generación de tecnólogos que trabajen codo a codo con las máquinas, no en contra de ellas.