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#EsTendencia Estudiar ingeniería o matemáticas es un error, según un Premio Nobel en economía

Hemos hablado en numerosas ocasiones del "peligro" de la inteligencia artificial dentro del mercado laboral. Al igual que ha ocurrido en otros momentos de la historia, existe un peligro real de que la inteligencia artificial "destruya" algunos puestos de trabajo que han realizado los humanos.

A esta idea se ha sumado el Premio Nobel en Economía Christopher Pissarides, que actualmente trabaja como profesor de economía en la London School of Economics. Recientemente, esta eminencia de la economía ha defendido la idea de que ciertos trabajos relacionados con la ciencia y la tecnología están plantando su semilla de autodestrucción.


Ingeniería y matemáticas son carreras que corren riesgos

Y aunque esta eminencia en economía ha defendido el impacto positivo que va a generar la inteligencia artificial sobre el mercado laboral, expresa preocupación por profesiones concretas. Empieza afirmando que los empleos que requieren habilidades tradicionales y presenciales como los relacionados con la sanidad y la hostelería no van a tener riesgo de desaparecer.

Pero esto no ocurre con las profesiones STEM que si corren riesgo de desaparecer en un futuro, al estar sembrando su propia autodestrucción. De esta manera, la evolución que se está teniendo con la inteligencia artificial va a terminar sembrando el hecho de que llegue a un punto que sustituya a las habilidades que actualmente desarrollan los humanos.

Hace un especial llamamiento a los estudiantes de matemáticas o ingeniería, ya que afirma que estudiar estas materias pueden terminar siendo un error debido a la evolución de la inteligencia artificial. Obviamente, a día de hoy esto es algo que no se puede conocer 100%, y todavía queda mucho camino por recorrer para la inteligencia artificial hasta llegar a este punto de que sustituya a profesiones tan importantes como matemático o ingeniero.

Y es que para muchos la inteligencia artificial se ve actualmente como una mera ayuda para todas estas profesiones, sobre todo a la hora de gestionar datos. Pero todavía hay una gran dependencia de la presencia humana que tiene que estar supervisando y sobre todo entrenando a todos los modelos para que termine siendo lo más eficiente posibles en las tareas a desarrollar.




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