La inteligencia artificial amenaza con volver obsoletos los programas que sólo transmiten conocimiento. Las escuelas de negocios deben rediseñar sus másteres teniendo en cuenta que el valor ya no reside en ofrecer información accesible, y el máster sobrevive como el entorno esencial para cultivar la simbiosis entre personas y máquinas, donde el juicio humano resulta todavía insustituible.
En 2026 han empezado la educación primaria los primeros niños que nunca han vivido en un mundo sin inteligencia artificial (IA). Y este año saldrán al mercado laboral los primeros graduados universitarios que han cursado toda su carrera íntegramente con IA. David López, director de MBA de Esade, hace notar que estos serán los nuevos profesionales y empleados, y recuerda que los directivos de las compañías tendrán que liderar a estos nuevos profesionales que saben mucho más que ellos sobre inteligencia artificial.
Es un hecho que la IA ofrece un nuevo acceso al conocimiento, a la información, a los métodos del caso, a las experiencias, formación y aprendizaje que hasta ahora podían ser exclusivos de las escuelas de negocios. Esta democratización del conocimiento que genera superprofesionales puede provocar también una peligrosa sobredosis de autosuficiencia que lleva a muchos a decir: "¿Para qué voy a cursar un máster si la IA me da todas las respuestas y satisface todas mis inquietudes de formación y experiencia?".
Un máster pierde sentido cuando se vende como acceso de privilegio al conocimiento estandarizado; o si la escuela no ha hecho el trabajo duro, que es integrar la inteligencia artificial en el core, rediseñar la evaluación, formar, fijar políticas claras y conectar el aprendizaje con los empleadores y los proyectos reales. La IA no mata al máster; mata al programa cuyo valor era sólo transmitir información.
Nuevas estrategias
Ante esta amenaza, las escuelas de negocios que han pensado algún tipo de estrategia no están defendiendo el máster como "acceso a la información", sino como un entorno para aprender a usar la inteligencia artificial con criterio, señalización profesional y experiencia aplicada.
Marc Badia, director general asociado de IESE Business School y profesor ordinario del departamento de contabilidad y control, sostiene que el valor diferencial de una escuela de negocios no puede descansar únicamente en proporcionar información o respuestas, porque eso es cada vez más accesible. Lo verdaderamente valioso, según él, es el desarrollo del juicio práctico. Badia admite que las herramientas actuales son extraordinarias en predicción, pero introduce el elemento humano que considera insustituible: "Hay una parte de judgement, de prudencia, de sabiduría práctica, que es necesario desarrollar en el mundo de la empresa".
Badia añade que ese juicio práctico no se forma en el vacío. Se desarrolla en un entorno en el que conviven personas de culturas, experiencias y perfiles distintos. Así, menciona el contexto del MBA del IESE, con 60 nacionalidades y profesionales de backgrounds diversos, y sostiene que "el directivo del futuro deberá trabajar en una simbiosis entre personas y máquinas".
Badia concede que se pueden generar interacciones artificiales muy sofisticadas -la IA puede reproducir esa dimensión mediante simulaciones-, pero expresa sus dudas sobre si eso basta para sustituir la experiencia humana real. Afirma que "la naturaleza humana es social por naturaleza y la dirección de empresas es una actividad todavía muy humana, con mucha interacción".
El director general asociado de IESE Business School insiste en la dimensión humana y relacional del aprendizaje, y afirma que le cuesta pensar que uno renuncie a esta parte social: "Hace falta algo más que sólo hablar con máquinas".
Para Badia, una formación exclusivamente mediada por IA puede ser útil para ciertos perfiles técnicos o para tareas muy específicas, pero se queda corta para quien deba tratar con personas, dar dirección, ejercer criterio o incorporar una dimensión ética a sus decisiones. Por eso insiste en que "la parte relacional del trabajo es un ingrediente importante, y en la educación es necesario estar con los alumnos".
David López explica que "las escuelas de negocios son los garantes de la parte cognitiva, de la captación y creación de ese conocimiento y de su desarrollo". El director de MBA de Esade recuerda un estudio del MIT que habla de la "deuda cognitiva", que se refiere a cuando una persona presenta como propio un resultado que en realidad ha producido la IA. Parece que sabe, analiza o razona más de lo que realmente sabe, analiza o razona por sí misma. A corto plazo, eso puede dar una ventaja o una apariencia de mayor rendimiento. Pero a largo plazo tiene poco recorrido, porque un uso intensivo y mal planteado de la IA puede debilitar capacidades básicas de la persona: analizar, construir escenarios, razonar con orden y ejercer juicio ético y profesional.
Rafif Srour, decana de programas de la School of Science & Technology de IE University, reconoce que en IE son conscientes de que la inteligencia artificial está transformando rápidamente el entorno profesional: "Estamos intentando incorporarla a nuestra propia estructura y a nuestros programas. Ya estamos empezando a ver sus efectos en nuestros alumnos, tanto de grado como de máster".
Srour añade que "con la IA y la automatización muchas industrias están sustituyendo procesos que antes realizaban perfiles júnior", y muestra su preocupación, porque "muchos de los puestos a los que acceden nuestros graduados al inicio de su carrera son precisamente empleos de entrada. Y esas tareas, que antes requerían incorporar talento joven, ahora en parte las puede asumir la inteligencia artificial".
Rafif Srour detecta un descenso en las oportunidades de empleo para este tipo de perfiles a escala general: "Las empresas se preguntan cada vez más por qué deberían invertir en contratar determinados perfiles iniciales si los sistemas automatizados ya pueden hacer parte de ese trabajo".
La decana de programas de la School of Science & Technology de IE University pronostica "un cambio en el tipo de programas que las universidades van a ofrecer. Por un lado, habrá másteres más técnicos, dirigidos a quienes no sólo quieran utilizar herramientas de IA, sino también comprenderlas a fondo, modificarlas y trabajar con su dimensión tecnológica. Por otro lado, crecerán los programas orientados a formar perfiles multidisciplinares, porque muchas organizaciones buscan profesionales que combinen conocimientos técnicos con visión de negocio, márketing y estrategia".
Srour no cree que los másteres hayan dejado de tener sentido ante las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial: "La IA es una herramienta, y estamos enseñando a nuestros alumnos a utilizarla, pero eso no sustituye capacidades como el pensamiento crítico, el análisis, la interpretación de casos, la toma de decisiones o el liderazgo".
Nuevas habilidades
Lo que cambia es el contenido de los programas. Srour explica que "si hay tareas que la IA ya realiza mejor que un alumno, tiene sentido reducir ese peso en el currículo y reforzar otras competencias más valiosas para el entorno empresarial, como la argumentación, el criterio, la capacidad analítica y el liderazgo".
David López destaca que en un MBA se forma a los futuros directores generales, directores de área, o miembros de consejos de administración: "No queremos que nuestro directivo sea un ingeniero, ni pretendemos convertirlo en matemático o en estadístico, pero necesitamos generar nuevas habilidades dentro de la IA para liderarla con éxito".
Una de estas habilidades es la alfabetización algorítmica que, según López, es la menos importante: "Esto quiere decir que nuestros directivos tienen que saber de algorítmica, pero no desde el punto de vista de los ingenieros, sino en lo que se refiere a los sesgos, a las opciones, al ecosistema, cómo funciona y cómo se hace... Necesitamos que lo entiendan en profundidad mucho más allá del prompting, que conozcan el uso de la IA y sobre todo su aplicación en la cadena de pensamiento".
La aplicación estratégica de la IA en las áreas de negocio es otra habilidad. López cree que en recursos humanos la IA puede ayudar a predecir el burnout de los empleados; en márketing ayuda a generar políticas de precios dinámicos; en operaciones se aplica a temas de predicción de la demanda; en legal, a compliance; en finanzas, a ajustes de ratios... "Esto es todavía más importante que la alfabetización algorítmica".
La tercera habilidad es el gobierno ético de la IA. López recuerda que no hay una legislación clara y que depende de los países. Se pregunta quién va a poner límites al uso de la IA en cada compañía y destaca la importancia del componente ético, humano, a la hora de poner esos límites manteniendo la competitividad: "En nuestro caso tenemos asignaturas como Rights of the Robots que nos permiten ver hasta qué punto un directivo debería poner su ética por encima del uso de la IA".
La cuarta habilidad es la cultura y el ritmo de adopción: "Usted quiere poner IA en su empresa, pero ¿se lo puede permitir? Tendrá un grupo de gente entusiasta que la usa intensivamente, a veces sin procedimiento, poniendo datos de la compañía en riesgo, tomando decisiones no supervisadas porque creen en sus propios resultados. Ni siquiera hacen el esfuerzo de contrastar lo que le ha dado un agente contra otro agente. Ese grupo convive con otro grupo de gente que la odia, la teme y no la quiere usar. Usted, como director general, debe conseguir que los entusiastas lo hagan bajo un orden y creen valor a la empresa, y que los que la odian se empoderen sin infantilizarlos, para poner un ritmo de adopción homogéneo y competitivo".
Valor en alza
Según el GMAC, del lado de la demanda los candidatos a cursar un programa de posgrado sí quieren IA: en 2024 el 46% dijo que quería aprender IA en escuelas de negocios, frente al 40% en 2023, y el 29% en 2022, y además piden experiencias prácticas con IA en clase.
Además, los empleadores siguen valorando la formación de posgrado en management: en 2025 el 99% seguía confiando en la capacidad de la graduate management education para preparar a los graduados; hoy priorizan resolución de problemas, pensamiento estratégico y comunicación, y a cinco años la habilidad que más sube es el uso de herramientas de inteligencia artificial.
La estrategia dominante ya no es añadir una asignatura suelta sobre inteligencia artificial, sino integrarla.
Entre las estrategias usadas está defender que, cuanto más potente es la IA, más valen las capacidades humanas. London Business School lo resume en torno al judgement del que hablaba Marc Badia: la IA procesa datos, pero carece de contexto, ética y empatía. También IMD ha rehecho parte de su propuesta alrededor de habilidades que la inteligencia artificial no puede reemplazar.
La Association to Advance Collegiate Schools of Business (AACSB) -que fija estándares de calidad para la educación en negocios y acredita escuelas de negocios en todo el mundo- advierte de que, cuando el conocimiento se convierte en algo fácilmente accesible y la IA entra con fuerza en la enseñanza, existe el riesgo de que el aprendizaje se vuelva más superficial y de que alumnos y profesores dependan demasiado de la herramienta. Por eso, el profesor deja de ser sólo quien transmite contenidos y pasa a organizar mejor el aprendizaje, orienta a los estudiantes y los acompaña más de cerca. En esa misma idea, London Business School recuerda que "el juicio humano no puede delegarse en una máquina".
La IA ofrece capacidad; el máster puede dar credencial, marca, visibilidad ante los reclutadores, prácticas e infraestructuras de colocación. Incluso una escuela como Wharton sigue explicando el valor del MBA full-time en términos de verano de prácticas y acceso a on-campus recruiting, algo que una herramienta por sí sola no ofrece.
Muchas escuelas están defendiendo que la presencialidad, la colaboración y el trabajo intercultural siguen siendo esenciales porque la dirección de empresas no es sólo análisis: es persuadir, coordinar, negociar y liderar personas.
El nuevo mundo
Rafif Srour recuerda que "ahora hay una herramienta que es capaz de hacer parte de las cosas que antes hacía tu equipo. Entonces, ¿cómo podemos actuar en un entorno en el que estamos hablando de agentes? Por ejemplo, desde un equipo de liderazgo, ¿cómo se puede liderar un equipo en el que hay que convivir con las personas, con los humanos que están trabajando, pero también con la IA, que ya asume una gran parte de esas tareas? ¿Cuál es la ética? Estamos trabajando en la ética del trabajo y en cómo se hace todo eso. También en cuál es la legalidad y cuál es la estructura de gobernanza".
Srour cree que ya nos estamos enfrentando a un entorno de trabajo muy distinto, y hay que pasar a un entorno de trabajo en el que se debe entrenar a los alumnos sobre cómo pueden afrontar esto de una forma global: la ética, qué es lo que se hace, cómo entender el output, cómo tomar una decisión, cuál es la parte humana y cuál es la parte en la que un debe tomar una decisión, porque estas herramientas ya están tomando la decisión en nuestro lugar".
La decana de programas de la School of Science & Technology de IE University concluye que está muy bien ser pro-inteligencia artificial o pro-tecnología, y acercarla a los alumnos, pero también hay que valorar la faceta humana: "Involucramos a todo nuestro staff, que se interesa por cómo la inteligencia artificial nos puede ayudar a mejorar los procesos o el día a día y la interacción con alumnos. Hay muchos proyectos en marcha en los que los miembros del staff están siendo pioneers y champions de la IA, pero eso no quita para nada el aspecto humano ni la toma de decisiones. Cuando esta herramienta es más poderosa es cuando tenemos que tener más cuidado a la hora de automatizar completamente el sistema. Si uno se pregunta qué es la inteligencia artificial, la respuesta es que se trata de una función matemática que estamos entrenando con muchos datos, y esos datos están generados por seres humanos. Y hay muchos fallos y sesgos. Cuando se deja que estas herramientas tomen decisiones con los datos que tenemos, hay que tener mucho cuidado".
Gobernar la IA con estrategia
Lo que están haciendo muchas escuelas de negocios de referencia no es competir con la IA en acceso a la información, sino empaquetar alrededor de la IA activos que un alumno no obtiene sólo usando una herramienta: currículo guiado, criterio, proyectos reales, 'feedback' experto, pares, red de contactos, señal ante los empleadores y gobernanza responsable.
- Wharton convierte la IA en una especialización formal, no en un añadido decorativo. No se trata sólo de enseñar 'prompts' sino de combinar comprensión técnica de métodos y comprensión del impacto económico, legal, social y ético de la IA. Wharton vende algo que ChatGPT no ofrece por sí mismo: una ruta estructurada para pasar de usuario a directivo capaz de entender, evaluar y gobernar sistemas de IA.
- El programa 'AI for Boards' de Insead se centra en supervisión de estrategia, riesgo, ética y 'readiness' organizativa. Muestra que el valor de la formación no está en saber usar un 'chatbot', sino en aprender a hacer las preguntas correctas, y a gobernar riesgos.
- Harvard Business School ha integrado 'Data Science & AI for Leaders' en el currículo requerido del primer año del MBA. Apuesta por usar la IA dentro de un entorno pedagógico supervisado, en el que el alumno no sólo obtiene un 'output', sino que recibe diseño instruccional, 'feedback', seguimiento docente y entrenamiento para traducir análisis en decisiones.
- MIT Sloan ha creado el 'Generative AI Lab'. Se trata de ir a un programa para trabajar con problemas reales, clientes y proyectos reales, no sólo para aprender herramientas. La IA sola ayuda a prototipar, pero no da una experiencia de 'action learning', ni la disciplina de contrastar hipótesis con empresas, ni el entrenamiento para presentar valor a los 'stakeholders'.
- London Business School está siguiendo una estrategia de "enseñar más sobre IA, enseñar con IA, investigar sobre ella y utilizarla en la forma de operar". LBS vende un entorno en el que el alumno no sólo aprende a usar IA. Esta se integra en docencia, investigación, conexión empresarial y plataforma institucional. El posgrado es un lugar para aprender cómo liderar con IA dentro de organizaciones reales.
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