En un giro sorprendente, la percepción pública sobre las carreras de ciencias de la computación ha cambiado drásticamente en los últimos años. Pese a que, hasta hace poco, se consideraban un refugio seguro ante crisis económicas, hoy enfrentan un panorama marcado por la incertidumbre estructural. Universidades que solían enfrentarse a una sobrecarga de estudiantes ahora observan a sus egresados contentos con recibir una sola oferta de empleo.
El cambio no se debe solo a los avances en inteligencia artificial, aunque esta ha sido un catalizador significativo. La saturación del mercado se produce luego de un aumento exponencial en las matrículas entre 2016 y 2022, creando generaciones de graduados que ingresan al mercado laboral en un periodo de desaceleración económica. Además, las herramientas de IA generativa han transformado las tareas dentro del desarrollo de software, disminuyendo la necesidad de perfiles júnior dedicados únicamente a la implementación.
Las empresas están reconfigurándose, optando por estructuras más delgadas y externalizando tareas no esenciales. La primacía ya no reside simplemente en la capacidad de programar, sino en la habilidad para resolver problemas con productos que generen impacto tangible. La demanda actual se orienta hacia perfiles con capacidades múltiples y especializados, capaces de integrar IA con datos y operar sistemas eficientemente.
En los campus universitarios, estas tendencias ya son evidentes. Los procesos de selección para prácticas y empleos de entrada están tomando más tiempo y se han vuelto más exigentes desde el punto de vista técnico. Los empleadores buscan candidatos con conocimientos en arquitectura, datos y producto además de habilidades algorítmicas, priorizando perfiles “T-shaped” que combinen una amplia base de conocimiento con especializaciones valiosas para el negocio.
A pesar de estos desafíos, la informática no ha perdido su valor; más bien, se ha transformado. Persisten áreas de gran importancia, como los fundamentos en estructuras de datos, ciencia de datos aplicada, ingeniería de producto, plataformas y operaciones, así como seguridad. No obstante, se advierte una tendencia hacia la comodificación de tareas repetitivas sin contexto.
Los estudiantes deben adaptarse a este nuevo escenario aprendiendo a trabajar con inteligencia artificial, desarrollando portafolios que demuestren su capacidad para generar impacto y ampliando su base de habilidades en combinación con otros dominios. Las universidades, por su parte, tienen el reto de reforzar sus programas comunes en áreas clave y fomentar proyectos interdisciplinares que trasciendan lo académico. Las empresas, asimismo, deben ajustar sus procesos de evaluación para reflejar tareas más realistas y centradas en la integración de IA.
En esta nueva era, las narrativas deben corregirse. La IA no elimina empleos, sino que potencia la redefinición de roles hacia la integración y operación. El valor ya no reside solo en saber cómo programar, sino en aplicar la tecnología para resolver problemas reales con juicio y responsabilidad. Así, el desafío es volver a construir sobre estos cimientos, diseñando un futuro en el que la informática recupere su esencia de innovación y solución.
El enfoque debe estar en crear una canasta de habilidades equilibrada y operativa, permitiendo explotar el potencial de la tecnología. Así, lejos de ser una amenaza, el nuevo panorama presenta una oportunidad: la de volver a hacer de las ciencias de la computación un motor de cambio positivo para la sociedad.
