¿Cómo usar IA en clase para desarrollar habilidades laborales?

Descubre cómo integrar la IA en educación superior para desarrollar pensamiento crítico, competencias laborales y preparar estudiantes para un mercado impulsado por la inteligencia artificial.

1. ¿Por qué la IA en educación superior es clave para preparar a los estudiantes para el mercado laboral?
2. ¿Cómo usar la IA en clase para desarrollar habilidades que el mercado laboral realmente valora?
   2.1 ¿Cómo diseñar actividades con IA en educación superior sin perder el aprendizaje profundo?
3. MyLab & Mastering: IA en educación superior para aprender hoy y trabajar mejor mañana

La mejor forma de utilizar la IA en educación superior para desarrollar habilidades laborales es integrarla dentro de experiencias de aprendizaje donde motive, y no sustituya, el razonamiento crítico del estudiante. Cuando la IA se emplea para practicar, analizar información, recibir retroalimentación y reflexionar sobre las propias decisiones, fortalece competencias como el pensamiento crítico, la creatividad, la resolución de problemas y el juicio profesional, todas ellas esenciales para un mercado laboral donde colaborar con sistemas inteligentes será parte del trabajo cotidiano.

Hoy, ingenieros, médicos, abogados, mercadólogos, administradores, diseñadores o docentes trabajan (o trabajarán muy pronto) junto a sistemas capaces de analizar información, generar contenido, identificar patrones y apoyar la toma de decisiones. En consecuencia, la IA en educación superior es una poderosa aliada para preparar a los estudiantes universitarios para el mercado laboral. El reto es incorporarla de forma que potencie el aprendizaje y prepare a los futuros profesionales para colaborar con estas tecnologías de manera ética, crítica y eficaz. Diversos estudios coinciden en que este cambio pedagógico es una de las prioridades más importantes para la educación superior en los próximos años (3).

De acuerdo con el AI in Higher Education Global Survey 2026 del Digital Education Council, el 88 % de los estudiantes y el 77 % de los docentes ya utilizan herramientas de IA en sus actividades académicas. No obstante, el mismo informe advierte que la adopción tecnológica ha avanzado mucho más rápido que la transformación pedagógica: mientras la IA ya forma parte de la vida universitaria, muchas instituciones todavía buscan la mejor manera de integrarla para fortalecer el aprendizaje, en lugar de convertirla en un simple atajo para completar tareas.

Actualmente, como docente tienes un papel estratégico en el diseño de experiencias de aprendizaje con IA, que enseñen a pensar, decidir y trabajar junto con el copiloto que será parte fundamental de su día a día.

¿Por qué la IA en educación superior es clave para preparar a los estudiantes para el mercado laboral?

Hablar de IA en educación superior significa reconocer que el paradigma profesional para el que se están formando los estudiantes ha cambiado mucho más rápido que el paradigma universitario. Hoy, prácticamente cualquier sector utiliza herramientas de inteligencia artificial para automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de información, generar contenido, apoyar diagnósticos o facilitar la toma de decisiones, mientras que en muchas instituciones educativas la discusión sigue siendo si se debería usar IA o no.

La IA ya no es una competencia exclusiva de especialistas en informática, sino una herramienta de trabajo transversal, y esto está modificando las expectativas de los empleadores. Esto no implica una sustitución masiva de trabajadores, sino la necesidad urgente de preparar a las personas para desempeñar nuevas funciones y colaborar eficazmente con estas tecnologías.

De acuerdo con numerosos autores, la educación superior debe asumir un papel activo en la formación de profesionales capaces de desenvolverse en una economía impulsada por la inteligencia artificial. Esto implica integrar la IA en los programas académicos, promover experiencias prácticas de aprendizaje y desarrollar tanto competencias técnicas como habilidades humanas y criterios éticos para su uso responsable (3).

Además, uno de los retos más importantes es desarrollar alfabetización en inteligencia artificial (AI literacy), misma que no equivale a escribir buenos prompts o conocer las funciones de una plataforma específica, sino que implica una comprensión más profunda sobre cómo funcionan estos sistemas, así como la capacidad de reconocer sus fortalezas y limitaciones, evaluar críticamente la calidad de sus respuestas y saber cuándo es apropiado utilizarlos dentro de cada disciplina profesional. Se trata de una capacidad que debería desarrollarse en todas las carreras universitarias, desde medicina y derecho hasta ingeniería, negocios, diseño o educación.

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¿Cómo usar la IA en clase para desarrollar habilidades que el mercado laboral realmente valora?

Cuando se preguntó a miles de docentes cuáles serán las competencias más importantes en la era de la inteligencia artificial, las respuestas no giraron en torno al dominio de nuevas plataformas, sino a la capacidad de conservar su propio razonamiento frente a las respuestas generadas por la IA (2).

Curiosamente, los propios estudiantes comparten esta preocupación. Aunque la mayoría reconoce que la IA les permite ahorrar tiempo y enfrentarse a tareas más complejas, dos de cada tres consideran que un uso inadecuado podría favorecer un aprendizaje superficial y disminuir su pensamiento crítico y su creatividad. Además, uno de cada cinco admite que ya le resulta más difícil resolver algunos problemas sin recurrir a estas herramientas.

La preocupación es legítima: si un sistema puede resumir un texto, resolver un problema matemático o redactar un ensayo en cuestión de segundos, ¿qué incentivo tiene el estudiante para aprender a hacerlo por sí mismo? Sin embargo, la evidencia más reciente sugiere que la pregunta correcta no es si la IA sustituirá determinadas capacidades, sino qué habilidades seguirán siendo exclusivamente humanas y cómo puede la universidad fortalecerlas (1).

Los docentes necesitan adaptarse antes que nadie: en lugar de competir con la inteligencia artificial proporcionando respuestas que una herramienta puede generar en segundos, hoy su principal aportación es diseñar experiencias donde los estudiantes tengan que interpretar información, cuestionar resultados, argumentar decisiones y aplicar conocimientos a situaciones reales. La IA puede acelerar ciertas tareas, pero sigue siendo el facilitador quien crea las condiciones para que ese tiempo liberado se convierta en oportunidades de aprendizaje más profundas. En cuanto a los estudiantes, un estudio reveló que cuando desarrollan una actitud crítica hacia la IA, comprenden sus posibilidades y limitaciones, y la utilizan para profundizar en los contenidos, muestran mayores niveles de motivación, comprensión y desarrollo de habilidades que quienes simplemente recurren a ella para automatizar tareas (1).

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¿Cómo diseñar actividades con IA en educación superior sin perder el aprendizaje profundo?

Un ensayo cuya única finalidad sea resumir información puede ser resuelto fácilmente por una IA generativa. En cambio, una actividad que exija interpretar evidencias, contrastar distintas perspectivas, justificar decisiones o aplicar conceptos a un problema real sigue requiriendo razonamiento humano.

El enfoque de la IA en educación debe ser el de convertirse en un acelerador cognitivo. Esto significa aprovechar su capacidad para generar un primer borrador, organizar información o plantear distintas alternativas, mientras que el verdadero trabajo intelectual recae en el estudiante. Algunas estrategias sencillas pueden marcar una gran diferencia:

• Pedir a los estudiantes que comparen una respuesta generada por IA con artículos científicos o fuentes confiables.
• Solicitar que identifiquen errores, sesgos o información incompleta en un texto elaborado por la IA.
• Utilizar la IA para generar distintas soluciones a un caso y pedir que justifiquen cuál es la más adecuada.
• Solicitar una reflexión sobre qué aportó la IA al proceso y qué decisiones siguieron dependiendo del criterio humano.
• Diseñar problemas abiertos donde no exista una única respuesta correcta y sea necesario argumentar cada decisión.

Todas estas actividades reproducen situaciones muy similares a las que encontrarán al incorporarse al mercado laboral. Esa combinación entre inteligencia humana e inteligencia artificial será, probablemente, una de las competencias más valiosas de los egresados en los próximos años.

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MyLab & Mastering: IA en educación superior para aprender hoy y trabajar mejor mañana

Como docente, el reto no es prohibir la IA ni dejar que tus estudiantes la usen sin estructura. Es diseñar el contexto en el que la IA los haga pensar más, no menos. MyLab & Mastering fueron construidos exactamente para eso.

Aunque muchos docentes comprenden que el objetivo es ofrecer experiencias de aprendizaje donde los alumnos puedan desarrollar el criterio y las habilidades necesarias para utilizar la IA con sentido profesional, la pregunta práctica sigue siendo: ¿cómo incorporar la IA sin perder el control del proceso de enseñanza ni comprometer la calidad académica?

La respuesta está en utilizar entornos de aprendizaje donde la inteligencia artificial haya sido diseñada con un propósito pedagógico. A diferencia de las herramientas de IA generativa de uso general, que responden prácticamente cualquier consulta sin conocer el contexto educativo del estudiante, plataformas como MyLab + AI Study Tool & Mastering + AI Study Tool integran un copiloto versátil dentro de un recorrido de aprendizaje estructurado. Su función no es entregar respuestas, sino acompañar al estudiante mientras practica, identifica sus áreas de oportunidad y desarrolla una comprensión más profunda de los contenidos.

MyLab y Mastering son plataformas de aprendizaje digital de Pearson diseñadas para acompañar el proceso de enseñanza y aprendizaje en distintas disciplinas de educación superior. A través de contenidos especializados, actividades prácticas, evaluaciones, simulaciones y herramientas de seguimiento, permiten a los docentes crear experiencias de aprendizaje más activas y personalizadas. Sobre esta base pedagógica se integra AI Study Tool, una herramienta de inteligencia artificial que acompaña al estudiante durante su proceso de aprendizaje sin sustituir el papel del docente ni el desarrollo de su propio razonamiento.

Este enfoque reproduce la forma en que la inteligencia artificial ya se utiliza en cada vez más empresas. En muchas organizaciones, la IA propone alternativas, agiliza procesos o facilita el acceso a información, pero las decisiones finales siguen dependiendo del criterio del profesional. Aprender en un entorno donde la IA cumple ese mismo papel ayuda a que los estudiantes desarrollen desde la universidad una relación más crítica, eficiente y responsable con estas tecnologías.

MyLab + AI Study Tool & Mastering + AI Study Tool permiten que tus estudiantes:

• Practiquen de manera constante hasta dominar conceptos complejos.
• Reciban orientación inmediata cuando encuentren dificultades, sin esperar la siguiente sesión de clase.
• Identifiquen errores y comprendan por qué una respuesta es correcta o incorrecta.
• Desarrollen autonomía para enfrentar nuevos retos de aprendizaje.
• Fortalezcan habilidades de análisis, resolución de problemas y toma de decisiones mediante actividades estructuradas.

Al final, ese es el verdadero objetivo del enfoque Learning to Earning. No se trata únicamente de que los estudiantes aprendan una asignatura o dominen una herramienta tecnológica, sino de que egresen con la capacidad de colaborar eficazmente con la inteligencia artificial en los escenarios profesionales que encontrarán durante toda su trayectoria laboral.

¿Quieres integrar la IA en tus clases de forma que desarrolle el criterio de tus estudiantes, no que lo reemplace? Conoce cómo MyLab & Mastering con AI Study Tool te ayudan a diseñar esas experiencias desde hoy.

REFERENCIAS

Carmi, G. (2025). Learning with Generative AI: An empirical study of students in higher education. Education Sciences, 15(12), 1696. https://doi.org/10.3390/educsci15121696

Digital Education Council. (2026). AI in Higher Education Global Survey 2026. Digital Education Council.

Fagun, O. (2025). Role of higher education in preparing graduates for artificial intelligence-driven careers. International Journal of Research and Innovation in Social Science, 9(Special Issue on Education), 3587–3596. https://doi.org/10.47772/IJRISS.2025.903SEDU0262