Elegir qué estudiar siempre ha sido una decisión complicada, pero hoy lo es aún más: implica trabajar en un mercado laboral que cambiará antes de que muchos estudiantes se gradúen.
La digitalización, la automatización y la llegada de la inteligencia artificial están transformando el empleo a una velocidad increíble para estudiantes y profesores. Aparecen nuevos perfiles profesionales, otros se redefinen y algunas habilidades quedan obsoletas en pocos años.
En este contexto, ¿tiene sentido seguir liderando como lo hizo hace veinte o treinta años?
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Un modelo para un mercado que ya no existe
Durante décadas, las entrevistas individuales y las pruebas de interés han sido la base del asesoramiento académico. Estos instrumentos sirvieron para ayudar a los estudiantes a conocerse mejor a sí mismos y pensar en sus preferencias.
La desventaja es que fueron creados para un mercado laboral relativamente estable, donde las carreras eran más predecibles y lineales.
La realidad actual es diferente. El Informe sobre el futuro del empleo 2023 del Foro Económico Mundial advierte que en un futuro próximo, una parte importante de las habilidades actuales se transformarán o desaparecerán. La OCDE también enfatizó la necesidad de fortalecer los sistemas de gestión para adaptarse a un entorno en constante cambio.
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Sin embargo, en muchos centros educativos la orientación sigue centrándose en un momento concreto: elegir un bachillerato, elegir una carrera universitaria o decidirse por una determinada formación profesional. Como si elegir cada una de estas cosas significara algo inamovible, para toda la vida.
De elegir una profesión a aprender a tomar decisiones
Quizás sea un error en cómo entendemos la orientación. No se trata sólo de ayudar a “elegir bien”, sino de enseñar a tomar decisiones en situaciones de incertidumbre. Lo más probable es que esa decisión tenga que ser reconsiderada varias veces a lo largo de su vida.
Las trayectorias profesionales son hoy mucho más dinámicas: siguen cambios sectoriales, reconversión y especializaciones. El asesoramiento debe ir en conjunto con este proceso, en lugar de limitarse al diagnóstico inicial.
Aquí es donde la tecnología comienza a jugar un papel importante.
Inteligencia artificial como apoyo
La expansión de la inteligencia artificial en el ámbito educativo está creando nuevas oportunidades. Desde sistemas hasta aprendizaje personalizado y herramientas de análisis predictivo, estas herramientas son parte del debate académico y social actual.
En el campo del liderazgo académico, estas tecnologías permiten algo que antes era complicado: la intersección de grandes cantidades de información sobre empleo, habilidades y formación.
Permiten, por ejemplo:
Analiza miles de ofertas de trabajo para identificar nuevas habilidades.
Identificar qué habilidades se repiten en determinados sectores.
Comparar perfiles formativos con las necesidades reales del mercado.
Actualice las recomendaciones cuando las tendencias cambien.
Esto no significa que la máquina deba decidir por el alumno. Pero puede ofrecer información más precisa y actualizada para ayudar a tomar decisiones más informadas.
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Los modelos ya existen.
Este cambio no es sólo teórico. En varios países ya se están implementando sistemas que combinan datos sobre empleo y orientación profesional.
La red europea Europass ha evolucionado y ya no se limita a la creación de planes de estudio. Ahora, gracias a su integración con la clasificación europea ESCO (European Skills, Competences, Qualifications and Occupations), ofrece la posibilidad de investigar ocupaciones y competencias realmente alineadas con las demandas del mercado laboral.
En Estados Unidos, la plataforma pública O*NET, apoyada por el Departamento de Trabajo, organiza miles de ocupaciones en función de habilidades y tareas. Y eso lo convierte en una herramienta esencial para la orientación educativa y profesional.
En algunos países nórdicos y bálticos, los servicios públicos de empleo han incorporado herramientas digitales que permiten visualizar tendencias en diferentes sectores y analizar la empleabilidad de determinadas formaciones.
Herramientas para la orientación profesional
Pero la transformación no se limita a la esfera pública. En los últimos años han surgido plataformas digitales que utilizan el análisis de datos y la inteligencia artificial para unir los perfiles profesionales actuales con los perfiles aspiracionales. Estas herramientas vinculan información sobre experiencia, habilidades y tendencias del mercado para identificar brechas de capacitación y sugerir vías de desarrollo profesional.
A diferencia de los enfoques tradicionales, estos sistemas se centran no sólo en “lo que me gusta” sino en “lo que me falta” para alcanzar determinados objetivos profesionales. De este modo, las directrices pasan de ser un ejercicio introspectivo a un proceso basado en evidencia.
Todos estos modelos comparten una característica común: combinan el autoconocimiento con datos objetivos sobre el entorno laboral.
En la práctica, estas herramientas incluyen tanto plataformas públicas y gratuitas (como Europass u O*NET) como soluciones digitales privadas basadas en el análisis de datos. Estos incluyen sistemas de encuestas ocupacionales, analizadores de tendencias laborales y herramientas para identificar brechas de habilidades y recomendar planes de capacitación o cursos específicos.
Algunos están destinados a un uso individual, pero muchos podrían integrarse en centros educativos o servicios de orientación. Su valor no radica tanto en su acceso directo a los estudiantes, sino en su capacidad para complementar el trabajo del asesor con información actualizada y recomendaciones basadas en datos.
¿Cuál debería ser el nuevo modelo?
Si aceptamos que el mercado laboral está cambiando, el modelo de orientación académica también debe cambiar. Al menos en cuatro aspectos.
La orientación como proceso continuo, es decir, no limitado a un momento concreto, sino integrado en diferentes fases educativas. Por ejemplo, incluir sesiones de orientación en diferentes puntos del recorrido educativo (secundaria, universidad), revisar decisiones en función de nuevas habilidades adquiridas o cambios en el mercado laboral.
Integración de datos reales, ofreciendo información actualizada sobre habilidades y tendencias, no solo descripciones generales de profesiones. Una buena práctica en este sentido sería utilizar datos de portales de empleo o herramientas como ESCO u O*NET para identificar las competencias más demandadas en el mercado laboral en determinados sectores.
Centrarse en las competencias. Analizar qué sabe hacer el alumno y qué debe desarrollar para las diferentes opciones formativas u oportunidades profesionales. Por ejemplo, comparar los perfiles de los estudiantes (idiomas, habilidades digitales, habilidades analíticas) con los requisitos de un puesto específico, identificar brechas de formación y sugerir rutas de aprendizaje.
Fortalece el rol de los asesores, quienes pueden interpretar datos y contextualizar recomendaciones. También es útil para ayudar al alumno a decidir entre varias opciones de formación con resultados similares, teniendo en cuenta no sólo los datos del mercado, sino también su contexto personal, motivación y tolerancia al cambio.
La tecnología puede ofrecer diagnósticos y simulaciones. Pero aún es necesario el apoyo humano para integrar estas recomendaciones en la vida del estudiante.
Orientación en tiempos de incertidumbre
La inteligencia artificial no resuelve por sí sola el desafío del liderazgo académico. Pero nos hace pensar de nuevo.
En un mundo donde las profesiones evolucionan rápidamente, el liderazgo ya no se trata de señalar un destino fijo, sino de proporcionar herramientas para navegar en entornos cambiantes.
Ya no se trata de qué estudiar para ganarse la vida, sino de cómo construir una carrera que pueda adaptarse a lo que aún no sabemos.
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