Junio y julio son dos meses que casi 300.000 estudiantes en España tienen marcados en sus calendarios, ya que afrontan la Prueba de Acceso a la Universidad (PAU). Y en algunas aulas la afrontan además con medidas de vigilancia extra para los que copian. Nos referimos a los detectores de radiofrecuencia, pequeños aparatos pensados para cazar los dispositivos ocultos que algunos alumnos podrían usar para copiar, sobre todo si hay IA de por medio.

Qué son exactamente. No son inhibidores de señal, sino detectores. En este sentido, un inhibidor bloquea las comunicaciones, mientras que estos aparatos solo las localizan. Héctor Esteban, catedrático del área de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad Politécnica de Valencia, contaba a El Español que son detectores de radiación electromagnética de unos 10 o 12 euros que rastrean WiFi, Bluetooth y redes 3G, 4G y 5G en un espectro muy amplio.

Cuando captan una señal cercana, avisan con un pitido o una vibración. El propio Esteban los describe como aparatos tan pequeños "como un bolígrafo", que el docente puede llevar en el bolsillo en modo vibración para que la alerta pase desapercibida para el resto del aula.

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A qué apuntan. El objetivo no son tanto los móviles convencionales como la tecnología difícil de ver a simple vista. La vicerrectora de Estudiantes de la Universidad Complutense, Rosa de la Fuente, contaba que "nos preocupa todo lo que pueda servir para cometer fraude", como los micropinganillos y las gafas con IA generativa, ya que son dispositivos con los que podemos obtener fácilmente respuestas de otra persona del exterior o de cualquier chatbot.

Dónde se usan. La medida no se aplica de momento en toda España. Las seis universidades públicas de Madrid estrenaron los detectores a principios de mes para sus más de 42.000 alumnos. A ellas se suman comunidades como Galicia, Murcia, Aragón, Cataluña, la Comunidad Valenciana, Andalucía, Baleares o el País Vasco, entre otras.

Los aparatos no están en todas las aulas a la vez. Cristina Moreno, vicerrectora de la Universidad de las Islas Baleares aseguraba que los dispositivos van rotando por las distintas sedes, pero no necesariamente durante todas las pruebas.

Qué pasa si salta la alerta. Si el detector vibra, el examen se "marca" y el alumno continúa haciéndolo con normalidad. Después es el tribunal de sede quien analiza el caso y decide. Sin embargo, las sanciones no son idénticas en toda España, porque cada comunidad fija su propio marco. En Madrid, según contaba de la Fuente, se distinguen tres niveles: una falta leve deja el examen marcado pero conserva la nota; una grave, como llevar el móvil encendido, puede anular ese examen; y una muy grave, como el uso activo de un pinganillo, puede invalidar toda la Selectividad.

En otras sedes el criterio es más severo, como es el caso de la Politécnica de Valencia, donde en algunos casos basta con que encuentren un móvil encima, aunque esté apagado, para suspender la asignatura.

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No es un método perfecto. Jesús Alcalde, especialista en ciberseguridad, contaba a The Objective de que el alcance es limitado, porque los aparatos solo alertan de señales activas, pueden dar falsos positivos en aulas llenas y no siempre permiten demostrar por sí mismos que ha habido copia. Su mayor valor, en realidad, es disuasorio. Héctor Esteban lo ilustraba contando que, en una de las primeras pruebas, bastó con anunciar que se iba a pasar el detector para que quince alumnos se levantaran a entregar el móvil que no debían haber llevado.

Por qué llega justo ahora. El detonante es la irrupción de la IA generativa, que ha convertido el viejo problema de copiar en algo mucho más complejo de lidiar. Sin embargo, las propias universidades reconocen que se trata de un proyecto piloto que tendrán que revisar cada curso, porque a fin de cuentas la tecnología para hacer trampas avanza tan rápido como las herramientas para detectarla.

Y ahora qué. La radiofrecuencia cubre solo una parte del problema, y muchos en el ámbito académico creen que la solución de fondo no está en los aparatos, sino en cambiar la forma de evaluar. El propio Esteban apunta hacia los exámenes orales, habituales en países como Italia, o la defensa en persona de trabajos.

Imagen de portada | Ben Mullins y Alberto Ortega (Europa Press)

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Vamos a decirte cuáles son las fechas de la PAU para cada comunidad autónoma, la antigua selectividad a la que también se la ha conocido como EvAU o EBAU. Se trata de uno de los exámenes más importantes para los estudiantes en España, ese que determinará qué carrera universitaria pueden cursar.

Aunque casi todas las comunidades realizan los exámenes en fechas muy similares o incluso en las mismas, hay algunas excepciones. Por eso, vamos a darte la lista con cada una de las comunidades y sus fechas concretas, para que sepas cuándo te toca a ti.

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A continuación te dejamos una lista de las fechas en las que se realizarán las pruebas de acceso a la universidad en cada comunidad autónoma. Vas a tener dos fechas: la convocatoria ordinaria y la extraordinaria. Así, lo sabrás en cada uno de los casos.

• Andalucía: Convocatoria ordinaria los 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 30 de junio, 1 y 2 de julio
• Aragón: Convocatoria ordinaria los 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 30 de junio, 1 y 2 de julio
• Ceuta y Melilla: Convocatoria ordinaria los 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 30 de junio, 1 y 2 de julio (se rigen por el calendario andaluz)
• Canarias: Convocatoria ordinaria los 2, 3, 4 y 5 de junio, y la extraordinaria los 30 de junio, 1 y 2 de julio
• Asturias: Convocatoria ordinaria los 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 6, 7 y 8 de julio
• Cantabria: Convocatoria ordinaria los 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 30 de junio, 1 y 2 de julio
• Castilla-La Mancha: Convocatoria ordinaria los 8, 9 y 10 de junio, y la extraordinaria los 29, 30 de junio y 1 de julio
• Castilla y León: Convocatoria ordinaria los 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 30 de junio, 1 y 2 de julio
• Catalunya: Convocatoria ordinaria los 9, 10 y 11 de junio, y la extraordinaria los 2, 3 y 4 de septiembre
• Comunidad de Madrid: Convocatoria ordinaria los 1, 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 30 de junio, 1 y 2 de julio
• Comunitat Valenciana: Convocatoria ordinaria los 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 30 de junio, 1 y 2 de julio
• Euskadi: Convocatoria ordinaria los 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 30 de junio, 1 y 2 de julio
• Extremadura: Convocatoria ordinaria los 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 30 de junio, 1 y 2 de julio
• Galicia: Convocatoria ordinaria los 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 30 de junio, 1 y 2 de julio
• Baleares: Convocatoria ordinaria los 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 30 de junio, 1 y 2 de julio
• La Rioja: Convocatoria ordinaria los 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 30 de junio, 1 y 2 de julio
• Murcia: Convocatoria ordinaria los 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 30 de junio, 1 y 2 de julio
• Navarra: Convocatoria ordinaria los 2, 3 y 4 de junio, y la extraordinaria los 24, 25 y 26 de junio

Algunos lo llaman ya "inflación de las notas". Es un fenómeno que debería alegrarnos —qué notazas sacan nuestros jóvenes— pero que cada vez más preocupante en el mundo educativo. Los alumnos universitarios jamás habían sacado tantos sobresalientes como hasta ahora, pero en realidad el mérito no es suyo. El uso de ChatGPT y de otras herramientas de IA está distorsionando su capacidad y está poniendo en jaque (otra vez) el sistema educativo a nivel global.

Inflación de las notas. Igor Chirikov publicaba en mayo de 2026 un estudio en el que hablaba precisamente de como la inteligencia artificial está provocando esa inflación de notas. En su investigación analizó los datos de medio millón de alumnos de 319 asignaturas de la Universidad de Texas, y detectó algo sorprendente: desde 2022, cuando OpenAI lanzó ChatGPT, el número de sobresalientes en dicha institución creció un 30%.

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Pero no todos suben de nota igual. En sus conclusiones Chirikov explicaba cómo "estos incrementos" en la nota "eran mayores cuando los deberes de casa influían más en las notas, lo que es consistente con la teoría de que la IA está reemplazando el trabajo del estudiante, y no mejorando el aprendizaje". El efecto es mayor por ejemplo en carreras como las de Económicas o Periodismo, donde hay muchos trabajos escritos que entregar, pero también en las de Informática y otras en las que se imparten asignaturas de programación. Tanto en unas como en otras ChatGPT y otros modelos de IA son una herramienta cada vez más popular (y efectiva) para los alumnos que quieren mejorar sus notas a toda costa.

Deberes perfectos. Los investigadores indican que aquí se está produciendo un desplazamiento de tareas cognitivas. El alumno ya no usa la tecnología como apoyo del proceso de aprendizaje, sino que delega totalmente muchas de las tareas que él debería hacer en la IA. Los ensayos, los trabajos de investigación y las prácticas de programación que deben entregar a los profesores son cada vez más perfectos.

Espejismo. Esa teórica brillantez es un espejismo. Estudios controlados como este revelan que los alumnos que usan de forma sistemática la IA en sus tareas acaban sufriendo una caída del 17% en sus calificaciones cuando se les somete a un examen presencial clásico con lápiz y papel sobre la misma materia. ChatGPT se convierte en un superpoder, pero sin él, las notas caen de forma clara.

Los problemas crecen. La inflación de las notas no es un fenómeno nuevo. En EEUU los centros universitarios sufren presiones estructurales: si son estrictos, reciben críticas de los alumnos, lo que compromete que futuros alumnos quieran acudir a ellos. Eso contribuó a que en Harvard, por ejemplo, los sobresalientes pasaran de representar el 24% de las calificaciones en 2005 al 60,2% en la primavera de 2025. 

ChatGPT, escríbeme mi TFG. En España y Europa el panorama es similar. El 89% de los universitarios admite usar IA para redactar informes o Trabajos de Fin de Grado (TFG), según una encuesta reciente de GoStudent. Mientras, el 61% del profesorado confiesa que no dispone de herramientas o de software que permita confirmar que quien ha hecho un trabajo no lo ha hecho con IA.

Todos son demasiado buenos estudiantes. Cuando el sobresaliente se convierte en algo totalmente normal y tan frecuente, esta calificación pierde ese poder de diferenciación. El filtro antes permitía dejar claro cuáles eran los estudiantes excepcionales, algo que también era vital para la búsqueda de talento por parte de las empresas. Ahora quienes buscan a esos talentos han reaccionado: en EEUU portales de empleo como HandShake muestran que las ofertas de trabajo que exigen un GPA (puntuación media de la carrera universitaria) mínimo de 3,5 sobre 4 se han disparado del 9% en 2020 al 25% en 2026. Como todos los universitarios son excepcionales, las empresas buscan a los más excepcionales dentro de los excepcionales.

Se acabaron los sobresalientes. Esta desconfianza ante las calificaciones de trabajos y deberes ha hecho que algunas instituciones prefieran volver al pasado. Harvard aplicará una reforma notable en otoño de 2027 y limitará los sobresalientes a un máximo del 20% por curso, mientras que las matrículas de honor también dependerán de un cierto percentil en lugar de hacerlo vía las calificaciones. El 85% de los estudiantes se opuso a estas medidas, pero en Harvard seguirán adelante con las medidas aunque indican que revisarán su aplicación tras tres años del inicio de su aplicación.

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Todos hacen trampas. En la prestigiosa Universidad de Princeton el fenómeno es igual de preocupante. Cerca de la mitad de sus estudiantes usaron la IA para escribir sus ensayos. Un 15% admitió usar la IA para hacer trampas en el instituto, y el 65,5% "sabía que un compañero estaba haciendo trampas y no informó de ellos". Todo el mundo parece estar haciendo trampas en la universidad, como indicaba un artículo de The New York Intelligencer ya en mayo de 2025. La universidad acaba de aprobar una propuesta que permitiría la realización de exámenes supervisados, algo que rompería una tradición de 133 años en la cual los propios alumnos se vigilaban entre sí para evitar que otros hicieran trampas. El "Código de Honor" de esta institución no ha podido con la avalancha de la IA.

Imagen | Christian Lendl

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Durante más de un siglo, Princeton ha basado su confianza académica en un código de honor, un juramento que sus estudiantes firmaban para no copiar en los exámenes. Incluso los profesores abandonaban el aula. Nadie vigilaba, porque el honor era suficiente garantía. Ese modelo acaba de desaparecer, y la inteligencia artificial tiene buena parte de culpa.

Lo que ha ocurrido. La facultad de Princeton votó a principios de esta semana para que todos los exámenes presenciales sean supervisados a partir del próximo 1 de julio. La medida tira por la borda una política que data de 1893, cuando los propios estudiantes pidieron eliminar la supervisión en los exámenes.

Con solo un voto en contra, la decisión ha acabado siendo prácticamente unánime, tratándose del cambio más significativo al sistema de honor de la universidad en 133 años.

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Por qué ahora. La IA generativa ha transformado radicalmente la capacidad de los estudiantes para copiar sin ser detectados. Según la propuesta presentada por Michael Gordin, decano de la facultad, herramientas como ChatGPT permiten copiar de una manera que es casi imposible de identificar a simple vista, especialmente durante un examen. Si antes hacer trampa requería cierto esfuerzo (encontrar a alguien que te dejara copiar, sacarse una chuleta en mitad del examen, etc) ahora hay mil y un maneras de hacerlo por medios digitales.

Números. En una encuesta del periódico estudiantil a más de 500 alumnos de último año, casi el 30% reconoció haber copiado en un examen o trabajo durante su etapa en Princeton. El 44,6% afirmó haber conocido de gente que había infringido el código, sin chivarlo. Solo el 0,4% presentó quejas. El número de casos investigados por el Comité de Honor alcanzó los 60 este año, y la presidenta de ese comité, Nadia Makuc, cree que son solo la punta del iceberg.

Nadie dice nada. El sistema de honor de Princeton se apoyaba históricamente en que los propios estudiantes denunciaran a sus compañeros. Eso ya no funciona. Según la propuesta aprobada, el miedo a ser señalado públicamente en redes sociales o en aplicaciones anónimas como Fizz (la red social del campus) desincentiva cualquier denuncia. Además, la forma en que funciona la IA hace que las trampas sean mucho menos visibles para quien está sentado al lado. Ya no hay papelitos ni miraditas ni esas historias.

Qué cambia exactamente. Según cuenta el periódico de la facultad, los profesores estarán presentes en el aula durante los exámenes, pero no para intervenir activamente. Su papel es el de testigos, remitiendo cualquier posible infracción al Comité de Honor estudiantil si detectan algo. Por otro lado, el juramento del código ("Prometo por mi honor que no he violado el Código de Honor durante este examen") se mantiene. La diferencia es que ahora habrá alguien mirando.

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Confianza. Profesores como David Bell o Anthony Grafton, del departamento de Historia de Princeton, han reconocido que el cambio altera la relación de confianza con sus alumnos. La propia exdecana de la facultad Jill Dolan, contaba al diario estudiantil que "creo que es una lástima, pero es necesario". La IA ha forzado una espiral difícil de romper. Y es que cuanta más gente cree que los demás copian, más tentada se siente la gente de hacerlo. Christian Moriarty, profesor de Ética y Derecho en el St. Petersburg College de Florida contaba al Wall Street Journal que "lo que está en juego no es solo el alma de la educación, sino el desarrollo genuino del pensamiento crítico".

Más supervisión. Princeton tiene más medidas que los proctores para supervisar los trabajos de sus alumnos. En el último año, el número de exámenes para hacer en casa se ha reducido en más de dos tercios. Además, según cuentan en The Atlantic, el departamento de Economía introducirá defensas orales de los trabajos de fin de estudios. Otros profesores han pasado también a exigir que los ensayos se redacten en Google Docs, para poder revisar el historial de edición y comprobar que el texto ha sido escrito de forma progresiva.

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China está redefiniendo silenciosamente quién cuenta como talento tecnológico. Algunas de sus grandes empresas del sector han empezado a saltarse la universidad y a reclutar directamente en los institutos en un movimiento que indica que la creatividad y la capacidad de aprendizaje valen más que los títulos. Lo que hasta ahora parecía algo anecdótico está empezando a consolidarse como una estrategia deliberada en busca de talento ampliamente aceptada. 

Qué está pasando. Más allá de casos concretos como el fichaje de Chen Guangyu, un estudiante de 17 años del hub tecnológico de Shenzhen, como becario para Moonshot AI y que ya firma informes técnicos de primer nivel, la tendencia se entiende mejor con algunos ejemplos:

• Genius Youth de Huawei. Desde 2019 la empresa tiene un programa de reclutamiento en busca de jóvenes genios.
• La incubadora de talento de Shanghai de Zhang Yiming, fundador de ByteDance: su objetivo es contratar cada año a 30 investigadores en reserva de entre 16 y 18 años para formarlos en informática e IA.
• Geely tiene un programa de prácticas para estudiantes de último año de secundaria con mentorización directa de sus ejecutivos.
• Tencent lleva desde 2019 con su Spark Program, un programa anual para seleccionar estudiantes con alto potencial para prácticas en la empresa. La tecnológica tiene además un programa de verano exclusivo para solo 10 estudiantes de secundaria y bachillerato, como recoge Sitx Tone.

Por qué es importante. Durante décadas, el reclutamiento tecnológico ha operado sobre dos ejes: las empresas fichaban en las universidades y el imaginario del sector celebraba al genio que las abandonaba. Que compañías de la envergadura de Tencent, Huawei, ByteDance o Geely se salten ambos pasos y vayan directamente a los institutos no es casual: es una señal de que la velocidad de cambio en la IA está dejando obsoleta la formación tradicional. Si el talento que las empresas necesitan no está en la educación superior cuando lo necesitan, el mercado busca dónde encontrarlo. Y lo está encontrando antes. 

Contexto. China lleva décadas pisando el acelerador en formación: es cantera mundial de ingenieros y se está diversificando hacia la FP. Es cierto que detrás de esta realidad hay planes del Estado que sin ir más lejos, en estos momentos están borrando carreras de artes en favor de otras estratégicas como las relacionadas con la IA. La guinda del pastel está la percepción de las universidades chinas y su  tendencia a la memorización en detrimento del pensamiento crítico y la creatividad, una crítica que lleva décadas documentada, como esgrime este informe de Harvard.

Y una capa más abajo, está la necesidad: la carrera de talento tecnológico del gigante asiático está agudizada por restricciones occidentales a la tecnología crítica más avanzada. En ese escenario, la autosuficiencia es prioridad absoluta, ya sea tecnológica o de capital humano.

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La justificación del sector. Sixth Tone recogía las declaraciones de Li Shufu, presidente de Geely, en el evento de presentación de su programa de prácticas: "En la era de la IA existe una brecha entre el talento que necesitan las empresas y lo que las universidades ofrecen actualmente." También aporta las declaraciones de una persona de recursos humanos de una empresa de inteligencia artificial que habla directamente de creatividad. Aquellas personas más jóvenes y que todavía no tienen los esquemas mentales fijados, pueden imaginar soluciones y productos diferentes, fuera del canon académico, lo que en algunos contextos puede ser una ventaja competitiva.

Atravesando fronteras. El cuestionamiento del título universitario como filtro de talento es un fenómeno global que está empezando a atravesar fronteras. Una de las empresas más agresivas en implementarlo es la estadounidense Palantir, que el año pasado reclutó a 22 personas recién graduadas en secundaria de gran nivel (apuntaban a las universidades más top) para unas prácticas remuneradas con posibilidad de contratación directa. Es su "anti-beca". 

Sergey Brin también ha declarado que Google contrata a muchísima gente sin licenciatura y que son capaces de arreglárselas de forma peculiar. Las señales convergen: el modelo de reclutamiento desde Shenzhen hasta Silicon Valley apunta a un cambio en los segmentos más avanzados, priorizando la capacidad sobre los títulos. 

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La IA ha provocado un terremoto en el sector educativo. Los alumnos la usan (muchas veces  indiscriminadamente) y los profesores tratan de adaptarse al cambio reinventando los deberes y los exámenes. Con el paso de los años su uso se va normalizando y ya se empiezan a ver los efectos. Uno de ellos es que todos los alumnos están empezando a sonar igual.

Cuando la IA opina por ti. Lo cuentan en CNN. Los chatbots IA han pasado a ser una herramienta cotidiana más en la vida universitaria, pero no sólo es que se usen como apoyo para redactar un trabajo, cada vez hay más alumnos que recurren a la IA para todo, hasta para saber qué decir en clase. 

Cuentan el caso de una alumna de Yale que reconoce que durante un debate en clase "la conversación se detuvo, miré a mi izquierda y vi a alguien tecleando frenéticamente en su computadora portátil". Estaba preguntando a un chatbot la misma pregunta que su profesor acababa de plantear. Yo misma estoy haciendo un máster universitario y la situación no me es extraña. Hay muchos alumnos que acuden a un chatbot para responder preguntas que precisamente buscan una respuesta crítica y personal.

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Pensamiento homogéneo. Es una de las consecuencias que se están viendo fruto del uso de chatbots IA. Según un estudio publicado en marzo de este año, los LLM estrechan la diversidad de expresión humana en tres dimensiones: lenguaje, perspectiva y estrategias de razonamiento. La razón es que los datos de entrenamiento contienen sesgos culturales y posiciones sobrerrepresentadas.  Los autores del estudio afirman que los modelos IA tienden a reproducir puntos de vista occidentales, educados, industrializados, ricos y democráticos. En un contexto como la universidad, el resultado es que el lenguaje del alumnado es en general más pulido, pero las respuestas y razonamientos son similares y acaba por erosionar la diversidad de opiniones.

Alucinaciones. Estos sesgos en los datos de entrenamiento también explican en parte los fenómenos de las alucinaciones y la adulación. Cuando un LLM se inventa una respuesta o nos da la razón aunque estemos equivocados, tiene que ver con el hecho de que en sus datos de entrenamiento prevalecen las interacciones positivas y complacientes. Es decir, su entrenamiento le dice que es más importante dar una respuesta antes que la veracidad de la misma. 

Rendición cognitiva. Es un concepto extraído de un experimento  del que hablamos hace poco y se refiere al fenómeno por el cual dejamos de pensar y comprobar por nosotros mismos cuando usamos IA, aceptando sus respuestas con poca o ninguna revisión crítica y adoptando su seguridad como si fuera propia. Delegar parte del proceso cognitivo en la IA no es algo malo si se hace con una visión crítica, el problema es cuando se hace de forma indiscriminada y sin ningún escrutinio sobre las respuestas. 

La IA nos está volviendo tontos. Un estudio del MIT de 2025 apuntaba en esta dirección, pero ya vimos que es una afirmación muy simplista de lo que está ocurriendo. Que la IA nos haga más perezosos y merme nuestro pensamiento crítico depende de cómo la usemos. Sería comparable a usar una calculadora para hacer una operación muy compleja o usarla para multiplicar cinco por seis. Bien usada, la IA puede ahorrarnos mucho tiempo y puede ser una herramienta muy potente para dar forma a ideas complejas, siempre sin perder ese pensamiento crítico. 

El pensamiento crítico se aprende. Este es el verdadero problema del uso indiscriminado de la IA en el entorno educativo. Hablamos de personas que todavía aún no tienen desarrollada esta habilidad y que estén delegando el razonamiento en una herramienta externa puede hacer que nunca la aprendan. Frente a la postura prohibicionista, diversos autores han señalado la urgencia de entablar conversaciones con el alumnado desde etapas tempranas para enseñarles a usar la IA de forma crítica y responsable.

Imagen | Xataka con Freepik

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La carrera de la IA va de muchas cosas. No solo de quién hace los mejores modelos de IA, de quién tiene más y mejores centros de datos o de quién tiene más energía barata para alimentar esta revolución. Va también de algo que ahora mismo China domina con mano de hierro: expertos de IA.

China supera a EEUU en talento. En The Economist han analizado cuál ha sido la evolución de la publicación de estudios en NeurIPS, una de las conferencias más importantes del mundo sobre IA. En la edición de 2025 han descubierto un dato singular: por primera vez en la historia de esta conferencia, China ha superado a Estados Unidos en estudios presentados, y esa es la señal definitiva de cómo el gigante asiático ha logrado una victoria en un terreno crucial para el futuro de esta tecnología.

Datos alarmantes. Este dato no es algo aislado, sino el resultado de una tendencia que comenzó hace diez años. En 2019, el 29% de los investigadores que presentaban sus trabajos en NeurIPS habían empezado sus carreras en China. En 2025 esa cifra es del 50%. Mientras, la proporción de quinees empezaron sus carreras en EEUU ha pasado del 20% de 2019 al 12% de 2025. El análisis se basa en una muestra de 600 artículos redactados por casi 4.000 investigadores (muchos estudios tienen como autores a varios investigadores)

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Las universidades chinas dominan. Ese análisis también sirvió  para analizar la procedencia de los investigadores que publicaron dichos estudios. Nueve de las diez instituciones en las que más investigadores de NeurIPS 2025 completaron sus estudios están en China. La Universidad de Tsinghua es por ejemplo la protagonista con un 4% de todos los investigadores. ¿El prestigioso MIT de EEUU? De allí solo proviene un 1%. 

Importa la cantidad, pero también la calidad. Hay que tener en cuenta que eso no significa necesariamente que China gane (o pierda) en calidad de investigación, pero sí en cantidad. Pero es que ese parámetro es muy relevante, porque la escala importa: cuando China logra "producir" un número enorme de graduados en IA, aumentan sus opciones de que esos expertos sean responsables de nuevos avances en esta disciplina. No solo eso: también hace que dichos avances se puedan difundir más rápido dentro del ecosistema tecnológico chino.

EEUU depende del talento chino. Uno de los datos más incómodos de ese estudio está dónde se formaron quienes firmaron estudios desde instituciones estadounidenses. De todos ellos, el 35% se graduaron en universidades chinas, la misma proporción que los que lo hicieron en universidades de EEUU. Muchas empresas punteras de IA de Silicon Valley están nutriéndose de expertos de IA formados en China, que es cada vez más la gran cantera mundial de este tipo de ingenieros.

Vuelve a casa vuelve. Lo preocupante para EEUU es que ese talento chino que fichan las empresas estadounidenses acaba con creciente frecuencia volviendo a China. Programas chinos como el Plan de los mil talentos ofrecen hasta 100.000 dólares anuales más ayudas para vivienda e investigación para atraer a ese talento de vuelta. El gobierno de Estados Unidos también está impulsando justamente eso, porque los recortes de financiación, la incertidumbre con los visados y las sospechas hacia los investigadores de origen chino hacen que trabajar en EEUU no sea ya tan atractivo para etos expertos. O lo que es lo mismo: EEUU se está disparando en el pie (otra vez).

Del sueño americano al sueño chino. En 2019, aproximadamente un tercio de los investigadores de NeurIPS que se habían graduado en China se quedaban en el país para trabajar. En 2022 esa proporción subió al 58%, y en 2025 la cifra ya llega al 65%. Y como comentábamos, los que se habían ido están volviendo: en 2019, solo el 12% de los investigadores chinos que habían hecho posgrado fuera de China habían regresado, pero en 2025 esa cifra ha pasado a ser del 28%. El caso de DeepSeek es significativo: ninguno de sus principales contribuidores tiene título universitario fuera de China: el talento que logró ese hito no pasó por Stanford o el MIT.

La tendencia no miente. Si nos ceñimos a los autores de estudios publicados en NeurIPS como métrica, cerca del 37% de los mejores investigadores del mundo trabajan ahora en organismos chinos, frente al 32% de los que lo hacen en instituciones norteamericanas. Si esta tendencia continúa, en 2028 los investigadores que trabajan en China podrían superar a los que lo hacen en EEUU por dos a uno. Puede que Silicon Valley siga atrayendo a muchos talentos internacionales, pero la dirección de la tendencia es clara, y eso apunta a un futuro preocupante para Estados unidos.

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"Todos suspiramos al escuchar la noticia, pero no hubo grandes emociones". Sixth Tone recoge la reacción de un estudiante de fotografía de la Universidad de Comunicación de China al escuchar la noticia. El centro de educación superior, uno de los punteros del país en artes escénicas y comunicación, dejaba de ofrecer cinco titulaciones de la rama: fotografía, cómics, diseño de comunicación visual, arte de nuevos medios y diseño de moda. Dazhong Wang reúne en una tabla el antes y el después de su oferta.

Liao Xiangzhong, secretario del Partido de la Universidad de Comunicación de China declaraba que la forma y el contenido había cambiado y que ahora había que cambiar también la forma de pensar. Y apuntaba a un futuro donde humanos y máquinas repartan tareas: "Necesitamos encontrar soluciones y dejar que la IA se encargue del resto para que los estudiantes aprendan".

La letra pequeña. En realidad, las carreras y posgrados suprimidos de la oferta de estudios de la CUC eran 16 en total, que incluyen las anteriormente mencionadas de artes, tres de humanidades, seis de economía y administración de empresas y dos de ciencias e ingeniería. 

Y más que una cancelación, es una reestructuración buscando optimizar los programas existentes. Así, ahora fotografía se enmarca dentro de fotografía y producción para cine y televisión. Al mismo tiempo, en esa reestructuración también se han lanzado nuevos programas como cine y televisión inteligentes y medios inteligentes, sentando las bases para abordar la llegada y consolidación de la inteligencia artificial a esos ámbitos. El mejor ejemplo cercano: lo que hace Seedance 2.0.

No es una excepción. No es una decisión de un rectorado concreto, sino una tendencia que afecta a varias instituciones al mismo tiempo. A finales de 2025 varias universidades chinas habían dejado de admitir a estudiantes de carreras relacionadas con las artes, como se hace eco China News Service. Lo de CUC no es un caso aislado:

• La Universidad de Nanchang se despedía de cuatro carreras artísticas (de ocho en total).
• La Universidad de Jilin ha ido retirando carreras de artes tanto en 2024 (seis) como en 2025 (cuatro). 
•  La Universidad Normal del Este de China en Shanghái anunció en otoño que suspendía tres programas de artes.
• La Universidad de Tongji comunicó el pasado septiembre que eliminaría tres programas de artes.
• La China University of Petroleum fue más drástica: en su comunicado anuncia que todas las admisiones a estudios de arte quedan suspendidas.

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Mientras Occidente debate qué hacer con la IA en los colegios, en China ya hay escuelas convirtiéndola en tutora infantil

Hay un plan estatal detrás. Liao ya dejaba entrever que esta decisión obedece a una realidad inminente para el que el gobierno chino ya se está preparando. El Plan de Acción para el Ajuste y Optimización de Disciplinas y Programas en Educación Superior tiene carácter trianual.

Este plan funciona como una suerte de mecanismo legal que permite a las universidades cancelar titulaciones con baja demanda laboral al mismo tiempo que expande otras consideradas como estratégicas, alineadas con los objetivos de desarrollo nacional, como la inteligencia artificial, la ciencia y los datos. De acuerdo con Wu Yan, viceministro de Educación, solo en 2024 se crearon 1.600 nuevos programas y se eliminaron casi la misma cifra siguiendo esa estrategia.

La IA es el argumento, no la causa. Liao Xiangzhong explica que la gran amenaza de la IA no es reemplazar una habilidad específica, sino en privar a las personas de su interés y capacidad de pensar. Y que no debe considerarse simplemente una herramienta, sino más bien un asistente, un socio, un competidor e incluso una entidad colaborativa completamente nueva. Esa división de trabajo entre hombre y máquina.

Este cambio de paradigma es para el que China se está preparando con la practicidad como bandera: en plena batalla por la hegemonía de la IA, una caída en la natalidad y el su enorme problema de desempleo juvenil (especialmente en algunas carreras) el gigante asiático necesita priorizar su mejor recurso (el humano) donde estratégicamente más lo necesita.

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Portada | Yue WU y Đào Việt Hoàng 

La ingeniería informática es todo un clásico dentro de los trabajos más demandados en los últimos años. De hecho, sin ir más lejos fue la carrera universitaria con más salida laboral en 2025. Sin embargo, se enfrenta a un abismo: el de un futuro con la IA, que ya hemos visto que empieza a causar estragos entre los perfiles junior. La generación Z parece haberse percatado y tras dos décadas de crecimiento continuado, las personas matriculadas han empezado a descender en la meca de la informática: las Universidades de California.

Contexto. Durante décadas, estudiar informática ha sido un auténtico bastión de la empleabilidad, ya sea optando por la carrera como en sus variantes en versión FP. Es decir, si querías estudiar una carrera que te garantizase un trabajo especializado, algo especialmente interesante para las clases medias y bajas, en la informática encontrabas un auténtico seguro de vida.

El San Francisco Chronicle ha plasmado los datos del conjunto de las universidades de California en un gráfico evidenciando que ni siquiera la crisis financiera de 2008 o el terremoto del COVID-19  lograron minar su atractivo: la informática parecía blindada frente a las crisis.

Matriculaciones en informática en los campus de las universidades públicas de California desde el año 2000. Datos: Universidad de California

Algo está cambiando en la informática. Más concretamente, los datos de la Universidad de California evidencian que 12.652 estudiantes de grado en informática han elegido la informática este año, esto es un 6% menos frente a 2024 y un 9% inferior respecto a 2023. Es cierto que es casi el doble que hace una década, pero el retroceso es claro cogiendo como referencia hace 20 años, momento en el que hubo el último (leve) descenso.

El dato en cuestión no llega ni de una universidad concreta ni de un grupo cualquiera: hablamos del grupúsculo conformado por las universidades públicas de California, donde se incluyen ilustres como UCLA, Berkeley o San Diego. Por tanto, Stanford no aparece en estos datos al ser privada.

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Por qué es importante. Porque la percepción de la informática como una elección que garantiza el éxito ya no es la que era: por un lado, porque la IA está quitando oportunidades a quien empieza a trabajar y por otro, por los grandes despidos que estamos viendo en las big tech. Además, ha traído un cambio de paradigma: los padres ya no animan tanto a estudiar informática y sí otras ingenierías más clásicas y tangibles: eléctrica, mecánica... según les consta a personal relacionado con la admisión en estas universidades, cuyas declaraciones recoge el medio californiano.

Y esto no está pasando solo en California, sino que es un fenómeno global. Las Universidades de California están marcando el camino: lo que sucede  en Berkeley o UCLA es el anticipo de lo que veremos más pronto también aquí. Sin ir más lejos, la Universidad de San Diego se adelantó el año pasado creando una carrera de IA a ver qué tal. Spoiler: fue un éxito total, como reconoce Steven Swanson para TechSpot, el director del departamento y profesor de informática.

Oído cocina. Un análisis más profundo de los datos de las universidades de California muestra que no es que haya menos estudiantes de tecnología, solo es que están cambiando sus elecciones hacia otras más específicas y emergentes. Entre el éxito de programas emergentes y especializados y estos datos, las universidades ya tienen sobre la mesa una asignatura pendiente: llevar a cabo una transición curricular. 

La informática clásica se está convirtiendo en una materia transversal y no en el destino final, es decir, ya no interesa tanto cómo se construye una herramienta (picar código), sino cómo pensar y cómo validarla en un futuro en el que su alumnado tendrá que trabajar codo con codo con la IA. 

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Portada | Vitaly Gariev 

El mundo empresarial está tan aterrorizado con la IA que las contrataciones de recién graduados están en crisis. Sin embargo, hay una empresa que está justo yendo en la dirección contraria: IBM no solo no ha congelado dichas contrataciones, sino que las está triplicando. Y su argumento es potente.

IBM quiere recién graduados. "Estamos triplicando nuestra contratación de puestos junior", explicaba Nickle LaMoreaux, la máxima responsable de recursos humanos de IBM, en una entrevista en Charter. De hecho, destacaba, esos puestos que están cubriendo "son para desarrolladores software y para todos esos trabajos que nos dicen que la IA puede hacer". Es una declaración sorprendente, sobre todo teniendo en cuenta que la tendencia del mercado es justo la contraria.

El paro entre los recién graduados —y entre losjóvenes— está en niveles récord en la última década en EEUU. Fuente: Federal Reserve Bank of New York.

El problema del paro en la Gen Z. Los jóvenes de la generación Z (Nacidos entre 1997-2012 aproximadamente) se enfrentan a una de las épocas más complejas a la hora de buscar un primer trabajo. En Estados Unidos la tasa de desempleo de los recién graduados está en el 5,6%, la más alta de la década si exceptuamos la época de la pandemia. Directivos de empresas tecnológicas llevan tiempo avisando de que la IA va a impactar mucho en el trabajo, y en especial en el ámbito de la programación. 

Perfiles junior con un nuevo foco. Mientras la competencia parece mostrar un interés creciente por reemplazar puestos de nivel de entrada con la automatización —un 37% planea hacerlo según Korn Ferry—, IBM está cambiando la mentalidad. Los ingenieros de software novatos no se pasarán el día picando código rutinario que una IA puede generar. En lugar de eso, se enfocarán en la interacción con clientes y en supervisar los resultados de los modelos. La IA ya no sustituye al junior, sino que le obliga a ser más estratégico desde el primer día.

IBM no es la única en pensar así. Aunque parece que la tendencia a la automatización es clara, IBM no está sola en esa huida hacia delante. Dropbox está haciendo lo mismo y su responsable de recursos humanos, Melanie Rosenwasser, cree que la Gen Z tiene una ventaja fundamental: está mejor preparada para trabajar con la IA que los veteranos. Según ella, "es como si [los jóvenes de la Gen Z] estuvieran con sus bicis en el Tour de France mientras el resto de nosotros vamos con ruedines", indicó en Bloomberg. 

Pero. El movimiento de IBM no está exento de cierto cinismo. La compañía hizo este anuncio una semana después de realizar un despido masivo para centrarse en áreas de crecimiento. Es como si hubieran creado una puerta giratoria en la que han sacado veteranía costosa para dejar entrar a juventud más barata. 

La IA como amplificadora. Sea como fuere, el CEO de IBM, Arvind Krishna, defiende esa estrategia —lógico— indicando que la IA no es sustituta de la capacidad humana, sino amplificadora. El discurso, nos lo creamos o no, representan una apuesta singular sobre todo ahora que las empresas parecen plantear que harán lo mismo con muchos menos empleados. Para IBM  la apuesta es a la lealtad y al conocimiento cultivado desde la base en lugar de supeditarlo todo a los algoritmos.

"Developers, developers, developers!". En evento .NET que Microsoft organizó en 1999 se produjo el célebre momento viral en el que un sobreexcitado y sudoroso Ballmer cantó aquello de "Developers, developers, developers!" sin parar. La empresa trataba de volver atraer talento con ese discurso, pero en realidad esa labor había sido intensa años antes. 

Contratar recién graduados le funcionó muy bien a Microsoft. Steven Sinofsky, que lideró el desarrollo de Windows 7, contaba en Twitter cómo Microsoft llegó a ser lo que era gracias a su estrategia de contratar a recién graduados —incluso si no habían terminado la carrera—. El desarrollo de Office, por ejemplo, se nutrió especialmente de estos jóvenes, pero aquella estrategia se detuvo. Como explica Sinofsky "Los "tiempos oscuros" se acentuaron por un parón obligado en la contratación de recién graduados, y las consecuencias se notaron cinco años más tarde". 

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