UNIR Revista
La inteligencia artificial trae un cambio cultural que redefine talento, formación y puestos de trabajo. En el Foro UNIR se detallaron las competencias técnicas y humanas que vuelven a los profesionales insustituibles frente a la automatización.
Los 7 puntos claves del Foro UNIR
- Trabajar con IA (democratización): La mayoría de los profesionales no programarán modelos, pero sí usarán la IA como copiloto para contenido, automatización y análisis. Esto exige propósito y método —no “magia”— y abre el acceso mediante low‑code y asistentes.
- Soft skills críticas: Pensamiento crítico, resolución de problemas, alfabetización de datos y ingeniería de prompts marcan la diferencia. La revisión humana evita alucinaciones y sesgos, y convierte respuestas en decisiones útiles.
- Fundamentos técnicos que perduran: Estadística, matemáticas, método científico y programación sostienen explicabilidad y rigor, independientemente de la herramienta del momento.
- Madurez analítica en cuatro niveles: Descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Con IA, se integran más variables y se afina la toma de decisiones, pasando de comprender el pasado a recomendar acciones.
- Ecosistema de roles: De infraestructura y ciberseguridad a estrategia y auditoría, pasando por análisis, desarrollo y documentación/LLM. La adopción requiere equipos complementarios y gobernanza.
- Riesgos y guardarraíles: Informes con citas falsas, deepfakes y shadow AI evidencian la necesidad de políticas internas, auditorías y validación humana sistemática.
- Itinerarios de formación aplicados: Entender modelos, mapear casos de uso y ejecutar proyectos prácticos. La oferta de UNIR en IA y Ciencia de Datos aterriza la teoría en resultados medibles para negocio, industria, finanzas y más.
Un mapa de habilidades para una nueva era
El Foro UNIR ‘Skills para desempeñarte en el entorno de la IA’ planteo un escenario tan exigente como esperanzador: la inteligencia artificial multiplica la productividad y abre nuevas oportunidades, pero coloca la vara de medir más alta en pensamiento crítico, capacidad de aprendizaje y criterios éticos.
La ponente principal, Angélica Partida‑Hanon, especialista en Data Science & AI en el sector financiero, sostuvo que vivimos “un momento único en la historia” en el que la IA “no solo es una herramienta tecnológica, sino un cambio de era” y que, aunque algunas tareas estarán automatizadas, “las habilidades humanas que la IA no puede replicar marcarán la diferencia”, destacó.
El encuentro fue conducido por Jorge Heili, director y presentador de los Foros UNIR, y contó, además de con Angélica Partida‑Hanon, Data Science & AI de Santander Corporate & Investment Banking; con Luis Miguel Garay, director del Área de Ciencias de la Computación y Tecnología de la ESIT (UNIR); y Óscar Fernández Mora, director del Grado de Ciencia de Datos de UNIR.
De “trabajar en IA” a “trabajar con IA”
Los expertos establecieron desde el principio dos grandes perfiles: quienes diseñan y programan los sistemas (especialistas en IA) y la mayoría de los profesionales que trabajan con IA como herramienta cotidiana. “No hace falta ser ingeniero para crear contenido, automatizar tareas o analizar datos básicos”, remarcó Partida‑Hanon, subrayando la democratización de la IA y el auge del low‑code y la programación asistida como palancas para que perfiles no técnicos puedan idear y ejecutar soluciones.
Si la IA genera respuestas con rapidez, el profesional aporta criterio: validar, contextualizar y decidir. Partida‑Hanon enumeró las soft skills críticas —pensamiento crítico, resolución de problemas, alfabetización de datos, ingeniería de prompts, supervisión humana, creatividad— y las vinculó a un riesgo real: la alucinación de modelos que devuelven respuestas fluidas pero incorrectas si no se revisan. “La calidad de nuestras preguntas determinará la calidad de las respuestas”, insistió.
La experta reivindicó los fundamentos técnicos que no caducan: estadística para comprender probabilidades y evaluar modelos; matemáticas e ingeniería como lenguaje de los algoritmos; método científico para observar, formular hipótesis y validar; y programación —cada vez más asistida— para convertir ideas en código operativo. Son pilares que permiten explicabilidad y evitan la “caja negra” que tanto preocupa en sistemas avanzados.
Para ilustrar el uso de IA con datos, Partida‑Hanon propuso una escalera de madurez: descriptivo (qué ha ocurrido), diagnóstico (por qué ocurrió), predictivo (qué es probable que ocurra) y prescriptivo (cómo actuar). Con IA, el salto está en integrar más variables y afinar escenarios para pasar de mirar el pasado a recomendar acciones. El ejemplo citado fue la subida de tipos de interés tras la inflación post‑COVID y la guerra en Ucrania: un ciclo que combinó datos históricos, causalidad, previsión de escenarios y recomendaciones para contener la presión inflacionaria.
Foro UNIR identificó un ecosistema de perfiles en este entorno y que va a más como las infraestructuras y ciberseguridad, que garantízan un entorno seguro y eficiente; la ingeniería y el desarrollo, que diseñan y entrenan modelos; el análisis y modelado, que extraen valor de la información; el lenguaje y la documentación, que optimizan interacción natural y trazabilidad; la comunicación y divulgación, capaces de acercar la IA a equipos y ciudadanía; y estrategia y auditoría, con marcos éticos, cumplimiento y riesgos.
Los participantes en el evento lanzaron una alerta a tener muy en cuenta: el uso irresponsable de modelos generativos puede colarse en informes con citas falsas o referencias inexistentes si no hay guardarraíles y validación humana. “El sistema prioriza generar respuestas rápidas y fluidas; por eso hay que revisar”, apuntó Partida‑Hanon al analizar un caso reciente que ilustra los peligros de la documentación generada sin control.
‘Deepfakes’: cuando el ojo no experto ya no distingue
Entre los riesgos más comentados, los deepfakes ocuparon lugar central: contenidos de vídeo, audio y fotografía que simulan hechos que nunca ocurrieron. En el foro se destacó la paradoja de que el público antes detectaba con facilidad lo generado por IA. En cambio, hoy, el refinamiento de las herramientas hace difícil separar lo real de lo fabricado. De ahí el auge de roles de auditoría e identificación y la necesidad de políticas internas contra, por ejemplo, el shadow AI (uso en la sombra sin normas), o cuestiones relacionadas con agendas institucionales y regulatorias que se debaten en múltiples foros y Administraciones.
Luis Miguel Garay ligó la formación al mercado laboral: todas las funciones —desde marketing y finanzas hasta psicología o deporte— demandan conocimiento profundo de IA aplicado a casos de uso reales. “No se trata de hacer un curso de dos semanas y aprender una herramienta que mañana cambia”, advirtió. “Se trata de entender cómo funcionan los modelos, qué aportan y cómo integrarlos en procesos y decisiones”. Garay puso como ejemplo la oferta académica de UNIR —grados y múltiples másteres oficiales y de formación permanente en IA y Ciencia de Datos— que aterrizan la tecnología en proyectos prácticos de riesgo en banca, eficiencia industrial y people analytics, entre otros.
De la fascinación al criterio
Para el director del Grado de Ciencia de Datos, Óscar Fernández Mora, la IA generativa es ya “el nuevo internet” en términos de adopción transversal. “Me costaría entender a alguien que hoy diga que no trabaja con internet; con la IA pasa ya lo mismo”.
Fernández Mora subrayó la necesidad de dominar los riesgos (alucinaciones, sesgos), comprender los fundamentos (regresión, modelos básicos) y, luego, capitalizar la productividad. “Según te familiarizas y te formas, el impacto en innovación es casi inmediato”, dijo. La conclusión es que programar ya no está vetado a los no técnicos gracias al lenguaje natural y asistentes inteligentes; aun así, el criterio humano sigue siendo decisivo para que el código y los contenidos sirvan en el mundo real.
Partida‑Hanon compartióen el encuentro su tránsito desde la biología y la bioquímica al sector financiero. Para esta especialista, la competencia en datos fue el puente que le permitió adquirir conocimiento en tiempo récord y aplicarlo luego con rigor. “Entiendes matemáticas, estadística y aplicas bien los modelos: da igual que sean biología, matemáticas o finanzas”, resumió, sintetizando la transferencia de habilidades que hoy acelera carreras y favorece movilidad entre sectores.
Qué espera la empresa y qué ofrece la universidad
Por su parte, Garay insistió en la doble vía que viven las organizaciones: contratar nuevos perfiles tecnológicos y, sobre todo, recualificar a los equipos actuales. Para el director del Área de Ciencias de la Computación y Tecnología de la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología (ESIT) de UNIR la mayoría de las funciones necesitan transformarse y aprender a usar IA con impacto.
En el foro se recordó que UNIR ya cuenta con más de una treintena de másteres oficiales en la ESIT y programas específicos en inteligencia artificial para negocio, finanzas, procesos industriales y ciencia del comportamiento, entre otros, con itinerarios que evitan quedarse en la teoría y aterrizan en casos prácticos y reales tutorizados por profesionales en activo.
Jorge Heili, Luis Miguel Garay y Óscar Fernández Mora.
¿Qué debe hacer un profesional para volverse insustituible cuando la IA produce análisis, códigos o contenidos en unos pocos segundos? Óscar Fernández Mora matizó que la IA automatizará tareas y condicionará ciertos perfiles, pero emergerán nuevas funciones —gobierno del dato, ética, AI Trust, auditoría algorítmica— como ya sucedió al convertirse las compañías en data‑driven. “La IA es la armadura de Iron Man; siempre necesita un Tony Stark dentro”, afirmó. Es decir, una persona que maneje, supervise y decida sobre la tecnología.
Luis Miguel Garay respondió a la inquietud sobre si la IA evolucionará hacia objetivos independientes, propios de la IA: hoy simula procesos cognitivos, pero sigue ligada a lo que el ser humano decide construir con ella. Lanzó, además, un mensaje positivo: estamos ante una oportunidad enorme para los profesionales, si aceptan el reto de formarse y salir de su zona de confort. “Como dijo Picasso, todo lo que podamos imaginar se puede hacer”. Con la IA, como en el arte del genio malagueño, todo pasa por aprender y experimentar.
Itinerario práctico para no técnicos
¿Por dónde empezar si no tienes perfil de ingeniería? El foro dibujó un camino realista:
- Fundamentos de IA y datos: conceptos básicos de estadística, probabilidad, tipos de modelos.
- Herramientas generativas y asistidas: copilotos, low‑code y análisis básico.
- Casos de uso de tu sector: mapear procesos, identificar puntos de mejora con IA, medir impacto.
- Ética, sesgos y explicabilidad: normas internas, revisión humana, documentación.
- Proyecto viable: MVP con datos reales, iteración, métricas.
Este itinerario coincide con la oferta académica modular de UNIR en IA aplicada a negocio, industria, finanzas y comportamiento, con docentes que aterrizan conocimientos en proyectos y evaluación de riesgos, y con grados como Ciencia de Datos para quienes sí desean una base científica completa.
“Haz lo que quieras, pero hazlo con IA”, señaló Fernández Mora al referirse a la implantación de agentes en grandes organizaciones. “Es un imperativo cultural que ya permea entrevistas, planes de formación y transformación interna. La IA no sustituye al docente, al analista o al estratega; los potencia si hay método, control pedagógico o gobernanza responsable”, reiteró. Esa es, quizás, la mejor síntesis del foro: la IA amplifica el talento cuando el talento sabe dónde ponerla a trabajar.
La nueva frontera no está en memorizar herramientas —cambian demasiado rápido— sino en aprender principios, auditar resultados y aplicar con propósito. Pensamiento crítico, alfabetización de datos, ingeniería de prompts y ética son hoy el núcleo duro de la empleabilidad. El resto —lenguajes, frameworks, interfaces— vendrá y se irá. Lo que permanece es la capacidad humana de preguntar mejor, conectar ideas y tomar decisiones. “No te reemplazará la IA, sino quien sepa trabajar con ella”, concluyeron los expertos.
Los mensajes principales de los expertos
Angélica Partida‑Hanon:
- “La IA no es solo tecnología, es un cambio de era que nos obliga a repensar talento, trabajo y futuro”.
- “Las soft skills (pensamiento crítico, creatividad, ética y prompts) marcarán la diferencia; la calidad de la pregunta define la calidad de la respuesta”.
Luis Miguel Garay:
- “No sirve un curso de dos semanas. Hay que entender cómo funcionan los modelos y aterrizarlos en casos de uso real”.
- “La IA es una oportunidad enorme si aceptamos el reto de formarnos y movernos de la zona de confort”.
Óscar Fernández Mora:
- “La IA generativa es el nuevo internet: su adopción transversal exige dominar riesgos y fundamentos”.
- “La IA es la armadura de Iron Man; siempre necesita un Tony Stark que la maneje, supervise y decida”.
Jorge Heili:
- “La pregunta clave es cómo formar a perfiles no técnicos para que trabajen con IA y ganen empleabilidad”.
- “El foro conecta la demanda de las empresas con itinerarios concretos de maestrías y proyectos prácticos”.
- Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología
