En 2025, el CEO de Nvidia dijo que si hoy fuera un estudiante de 22 años, no elegiría estudios de software o programación, sino de ciencias físicas porque el futuro de las tecnologías de inteligencia artificial estará cada vez más vinculado al mundo real y no solo a algoritmos. Para él los trabajos del futuro, sobre todo los relacionados con robótica y automatización, pasan por saber de fuerzas, de dinámica y de causalidad: algo que no se aprende solo con código. 

Por su parte, Elon Musk se metió en una conversación en redes sociales sobre esto, y también dio su opinión: “Physics (with math)”, porque cree que es justo en la física, junto con las matemáticas, donde está el razonamiento profundo. No es la primera vez que Elon dice que el pensamiento basado en principios fundamentales (que es una forma de razonar de la física y las matemáticas), es la base para resolver problemas complejos en ingeniería y tecnología. 

Incluso Peter Diamandis anticipa también que el conocimiento tiende a ser prácticamente ilimitado y de coste marginal cero, mientras que las verdaderas barreras van a seguir estando en el mundo físico: en la energía, los materiales, en la infraestructura del mundo físico.

 

El mensaje que está detrás de todo esto es que la programación, aunque por supuesto sigue siendo útil, se está volviendo cada vez más fácil y automatizable con las herramientas de IA que pueden escribir y depurar código. Y por eso, la ventaja la van a tener aquellos que comprendan el mundo físico y matemático que esas herramientas deben modelar. Por ejemplo, para crear sistemas robóticos como vehículos autónomos o fabricación avanzada, no basta con saber programar: hay que entender cómo responden los materiales, cómo se integran los sistemas, etc. Es decir, que la programación puede automatizarse en muchos casos, pero comprender el mundo físico exige otro tipo de cualidades. 

Te puedes imaginar el impacto educativo que esto tiene: ya no se trata tanto de enseñar más lenguajes de programación, sino de formar mentes capaces de plantear problemas complejos, integrar conocimientos y responder a los retos del mundo físico y real. La programación seguirá teniendo valor pero no pasará de ser una habilidad práctica para implementar soluciones. En cambio, la capacidad científica será la que permitirá innovar y no sólo ejecutar. 

En resumen, la visión compartida de Elon Musk y Jensen Huang habla de una nueva tendencia bastante transformadora: la automatización de la IA relega las habilidades de programación a un nivel operativo, mientras que la capacidad de entender y modelar el mundo físico y matemático se convierte en una ventaja estratégica para los jóvenes. Para la orientación vocacional esto implica replantear recomendaciones: pasar de guiar en el simple uso de las tecnologías, a formar para entender los principios que las sustentan.

Así que, ya sabéis, las rutas académicas que combinan física y matemáticas, incluyendo cómo interactúan con la tecnología y la IA, serás las que más agguanten en el futuro mercado laboral. Si quieres conocer dónde encajas mejor en el futuro, te podemos ayudar.