Conclusiones clave:
Los estudiantes universitarios están abandonando las carreras de ciencias de la computación y estadística al ritmo más rápido registrado, según un análisis de Goldman Sachs, mientras la amenaza del desplazamiento laboral impulsado por la IA redefine las decisiones académicas más rápido que cualquier transición tecnológica anterior.
La matrícula en ciencias de la computación y programación informática cayó más del 10% en el año académico 2025-26, mientras que los programas de atención médica e ingeniería aumentaron aproximadamente un 3% en promedio, según una investigación de Goldman Sachs publicada el lunes. El cambio representa la primera evidencia estadísticamente significativa de que los estudiantes están reconfigurando sus decisiones académicas en respuesta al ataque de la IA contra el trabajo administrativo de nivel inicial, y podría estar ocurriendo más rápido que cualquier reajuste previo impulsado por la tecnología.
"Históricamente, estos ajustes han tomado algunos años, reflejando tanto el tiempo necesario para que los estudiantes observen los resultados del mercado laboral entre sus compañeros graduados como la dificultad de revertir decisiones importantes tomadas en los primeros años universitarios", señaló Pierfrancesco Mei, economista de Goldman Sachs, en el informe. "Pero el ajuste actual podría estar desarrollándose más rápidamente, dada la mayor relevancia de la disrupción de la IA".
La metodología de Goldman es más rigurosa que las encuestas y anécdotas que han dominado el debate. En lugar de preguntar a los estudiantes cómo se sienten acerca de la IA, los investigadores mapearon dónde terminaron trabajando realmente los graduados recientes de más de 180 carreras, utilizando datos de la Encuesta de la Comunidad Estadounidense correspondientes a 2022 hasta 2024. Luego ponderaron la puntuación de riesgo de automatización por IA de cada ocupación en más de 300 categorías laborales para producir un índice de riesgo de desplazamiento a nivel de carrera, fundamentado en resultados reales del mercado laboral.
Las clasificaciones son contundentes. Los métodos cuantitativos y de gestión, las ciencias de la computación, y la estadística y las ciencias de la decisión presentan el mayor riesgo de desplazamiento. Farmacia, enfermería y los campos relacionados con la educación se encuentran entre los más seguros. Las carreras que alimentan los servicios profesionales y empresariales (consultoría, finanzas, derecho) también se sitúan en territorio de riesgo elevado. Antes del año académico 2024-25, no existía correlación entre el riesgo de IA y los patrones de matrícula en los datos.
Los datos detrás del éxodo
El panorama más amplio del mercado laboral respalda la ansiedad. La tasa de desempleo de los recién graduados universitarios ha divergido marcadamente al alza respecto del promedio general de la fuerza laboral desde 2024, un patrón que históricamente solo surge durante las recesiones. Esta vez, el culpable es la automatización y no una desaceleración económica. Goldman estima que la IA está eliminando aproximadamente 11.000 empleos al mes en EE.UU., y la generación Z soporta una parte desproporcionada del impacto.
Una encuesta de Gallup y la Fundación Lumina citada en el informe de Goldman reveló que aproximadamente el 42% de los estudiantes de licenciatura han reconsiderado su especialidad debido a la IA, y cerca de la mitad considera activamente el impacto de la IA en el mercado laboral al tomar sus decisiones. Una encuesta separada de abril mostró que aproximadamente el 70% de los estudiantes universitarios consideran ahora la IA como una amenaza para sus perspectivas laborales.
El cambio también coincide con una creciente "brecha de experiencia" en la que la IA está eliminando simultáneamente los empleos de nivel inicial y las pasantías que antes servían como puerta de entrada a ellos, dejando a los nuevos graduados con menos oportunidades para construir las credenciales que exigen los empleadores. Los datos de matrícula de Goldman son la respuesta conductual a esa presión: estudiantes que observan cómo sus pares mayores luchan y cambian de rumbo antes de graduarse para enfrentarse al mismo muro.
Hacia dónde se dirigen los estudiantes y qué significa para los inversores
La atención médica y la ingeniería, los dos campos que ganan más estudiantes, ofrecen menor exposición a la IA y un crecimiento laboral más sólido. Sin embargo, los programas de enfermería tienen capacidad limitada, y los programas de ingeniería requieren de cuatro a cinco años para traducirse en oferta laboral. El despliegue de infraestructura de IA también está generando demanda de roles tradicionales de cuello azul, desde la construcción de centros de datos hasta la instalación de sistemas eléctricos, creando un polo de crecimiento laboral distinto del trabajo intelectual de cuello blanco que está siendo desplazado.
La conclusión de Goldman es cautelosamente optimista. En línea con investigaciones previas de la firma sobre transiciones tecnológicas pasadas (el auge de la computación personal, internet y la ola de deslocalización), los trabajadores jóvenes se han adaptado históricamente con mayor flexibilidad que los mayores, reorientándose hacia la demanda laboral antes de que el desplazamiento se materialice por completo. La mayor vulnerabilidad, según el informe, recae en los trabajadores ya atrapados en ocupaciones de alto riesgo con capacidad limitada para recapacitarse.
Para los inversores, los datos señalan posibles cambios a largo plazo en la oferta laboral. Los proveedores de educación con fines de lucro y los operadores de bootcamps centrados en codificación y habilidades tecnológicas enfrentan vientos en contra a medida que la demanda de esos programas se debilita. Los proveedores de educación en atención médica y las empresas de contratación industrial podrían beneficiarse a medida que los estudiantes y trabajadores se orienten hacia campos a prueba de IA. Mientras tanto, las empresas que dependen del talento tecnológico de nivel inicial podrían enfrentar un suministro más reducido en los próximos años, a medida que menos graduados salgan de los programas de ciencias de la computación.
Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
