Hace 5 Hs
Qué conviene estudiar.
La inteligencia artificial de OpenAI, ChatGPT, recomienda a los futuros profesionales apostar por titulaciones con alta demanda laboral y buen recorrido salarial, y evitar aquellas que puedan verse más afectadas por la automatización si no cuentan con una especialización clara.
La decisión de qué estudiar sigue siendo una de las más importantes para miles de alumnos que se preparan para la universidad. Vocación, tradición familiar y empleabilidad pesan en la balanza. Pero en 2026 hay un nuevo factor: el impacto de la tecnología en el mercado laboral.
La IA no prohíbe carreras, advierte sobre riesgos
Cuando se consulta a ChatGPT sobre qué carreras “no hay que estudiar”, la respuesta no es tajante. No existen titulaciones inútiles por sí mismas. Lo que la IA señala son tendencias: qué perfiles junior realizan tareas más repetitivas, predecibles y, por tanto, más automatizables.
Organismos internacionales como el World Economic Forum vienen alertando de que los empleos administrativos y de apoyo rutinario están entre los que más podrían reducirse por el avance tecnológico.
Con este contexto, estas son tres carreras que la IA suele señalar como más expuestas si se cursan sin especialización.
1. Administración y Dirección de Empresas
Administración y Dirección de Empresas aparece como un grado excesivamente generalista si no se complementa con una especialización. El problema no es el título en sí, sino salir al mercado con un perfil “de todo un poco”.
Muchos egresados optan a puestos de apoyo operativo donde la automatización avanza con rapidez: gestión básica, reporting estándar o tareas administrativas digitalizadas.
La recomendación no es evitar ADE, sino convertirla en un perfil con apellido: analítica de datos, finanzas corporativas, procesos, marketing digital orientado a rendimiento o producto tecnológico. Las empresas buscan perfiles capaces de interpretar datos y trabajar con herramientas digitales, no solo conocimientos teóricos de gestión.
2. Finanzas y Contabilidad
Durante años fue una apuesta segura: todas las empresas necesitan controlar cuentas, impuestos y cierres. Sin embargo, una parte creciente del trabajo base se está automatizando.
Conciliaciones, reportes financieros, control presupuestario o determinadas tareas de auditoría ya se realizan con software avanzado e inteligencia artificial. La implantación tecnológica en reporting financiero se está acelerando y muchas funciones junior podrían transformarse en los próximos años.
Aquí la clave vuelve a ser el enfoque: Big Data aplicado a finanzas, gestión de riesgos, control interno, cumplimiento normativo o gobierno del dato son áreas donde el criterio humano sigue siendo decisivo.
3. Derecho
Derecho mantiene una demanda estructural y seguirá siendo necesario. Pero la IA advierte de un punto concreto: muchas tareas iniciales en despachos son documentales y repetitivas.
Revisión de contratos, búsqueda de jurisprudencia o generación de escritos estándar ya pueden realizarse con herramientas tecnológicas. El sector legal está integrando soluciones de automatización para ganar eficiencia.
Por eso, la recomendación no es abandonar la carrera, sino orientarla hacia especialidades con mayor proyección: protección de datos, ciberseguridad, compliance, regulación digital o derecho tecnológico.
La conclusión: no es la carrera, es la especialización
La inteligencia artificial no afirma que estas carreras “no sirvan”. Lo que señala es que estudiarlas sin una orientación clara puede situar al graduado en el tramo del mercado más expuesto a la automatización.
En 2026, la diferencia no la marca solo el título, sino la capacidad de especializarse, adaptarse y trabajar con tecnología en lugar de competir contra ella.
Si estás eligiendo grado, el mensaje es claro: no pienses solo en qué estudiar, sino en cómo vas a diferenciarte desde el primer año. Esa estrategia pesa más que cualquier ranking.
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