La inteligencia artificial ya no es solo una herramienta de apoyo: está transformando profesiones y obligando a las instituciones a rediseñar sus programas.

La nueva preparación académica no se limita a los saberes técnicos. Hoy exige alfabetización en IA, trabajo colaborativo en entornos digitales, pensamiento crítico, manejo ético de tecnología y capacidad para interpretar datos en tiempo real. Es un cambio de paradigma que se refleja en seis áreas clave —Minería, Agricultura, Salud, Logística, Negocios y Tecnología— donde surgen especializaciones inéditas y carreras que se reconfiguran al ritmo de la automatización y los datos.

Salud: Especialistas en telemedicina e IA clínica

Desde diagnósticos por imágenes asistidos por algoritmos hasta monitoreo remoto con dispositivos inteligentes, la inteligencia artificial comienza a integrarse en los procesos clínicos. Esta transformación alcanza de lleno la formación de carreras como Medicina, Enfermería, Kinesiología o Tecnología Médica, que hoy incorporan nuevas competencias.

Surgen así especializaciones en salud digital y telemedicina, análisis de datos clínicos o ética y regulación de algoritmos médicos. Estos perfiles no reemplazan la base clínica, sino que la amplifican, sumando habilidades para operar dispositivos inteligentes, implementar sistemas de atención remota e interpretar grandes volúmenes de datos biomédicos.

En la Universidad de Tarapacá ya se usan simuladores de alta fidelidad, realidad aumentada y módulos con IA para entrenar habilidades clínicas, junto con contenidos sobre ética digital y supervisión de algoritmos. “La formación en salud ya no puede concebirse sin el desarrollo de competencias digitales, tanto para el ejercicio clínico como para la investigación”, afirma Jenniffer Peralta, vicerrectora académica de la UTA.

El objetivo es formar profesionales capaces de mantener una actitud crítica y asegurar la humanización del cuidado en entornos cada vez más mediados por la tecnología.

Logística: Expertos en cadenas de suministro inteligentes

La revolución digital ha cambiado la forma en que se mueven los bienes, desde los centros de distribución hasta la última milla. El auge del comercio electrónico, la robotización de bodegas y la inteligencia artificial aplicada a la planificación logística han creado funciones que demandan técnicos y profesionales con alto dominio tecnológico.

Emergen perfiles como técnico en automatización y robots logísticos, operador de flotas autónomas, analista de cadena de suministro 4.0 o coordinador de última milla con manejo de dark stores y algoritmos de asignación dinámica. Ninguno de estos roles existía hace una década; hoy son esenciales.

En AIEP, las mallas de logística incorporan softwares de gestión de inventarios, plataformas de rutas, simuladores y análisis de datos. Desde 2025, todos los estudiantes cursan asignaturas en inteligencia artificial con certificación del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA).

Además, deben acreditar competencias en gemelos digitales, IoT y monitoreo predictivo. “La transformación digital obliga a rediseñar los perfiles de egreso, con una mirada sistémica, fuerte base tecnológica y capacidad de adaptación a entornos automatizados”, explica Lorena Baus Piva, directora de la Escuela de Administración y Gestión Empresarial de AIEP. La última milla, antes manual, hoy exige operadores capaces de interpretar algoritmos, gestionar información y optimizar flujos en escenarios cambiantes.

Negocios: Analistas en e-commerce, big data y marketing digital

En la era digital, el marketing, las ventas y la gestión comercial se apoyan cada vez más en algoritmos de personalización, motores de recomendación y análisis de comportamiento del consumidor. La demanda por perfiles con dominio en e-commerce, UX, big data y modelos de predicción crece con fuerza en Chile.

En la Universidad Adolfo Ibáñez se desarrollan programas que van desde la analítica avanzada hasta la automatización de procesos comerciales, con foco en su aplicación estratégica. “Trabajamos con casos reales y herramientas concretas para dotar a los estudiantes de criterios que les permitan diseñar experiencias personalizadas y tomar decisiones basadas en datos”, explica Juan Pablo Torres, vicedecano de postgrados de la UAI. Junto a las habilidades técnicas, añade, es clave desarrollar juicio ético para el uso responsable de la información.

En este escenario surgen perfiles como especialista en e-commerce y omnicanalidad, diseñador de experiencia de cliente con IA, analista de inventario y cadena de suministro inteligente o gerente de transformación digital. Todos responden a un mismo fenómeno: la fusión entre lo tecnológico y lo comercial, donde los datos ya no solo describen lo que ocurre, sino que permiten anticipar, personalizar y decidir en tiempo real.

Tecnología: Ingenieros en ciberseguridad, automatización y cloud

La irrupción de la inteligencia artificial generativa, la automatización avanzada y el aprendizaje automático ha abierto espacio a perfiles que hace pocos años no existían. Surgen especializaciones como ingeniero en prompt, desarrollador de IA y machine learning, especialista en integración de IA en negocios, responsable de ética y gobernanza o analista de ciberseguridad con IA.

Estas funciones responden a desafíos concretos: diseñar instrucciones precisas para IA generativa, entrenar algoritmos que aprenden por sí mismos, adaptar sistemas inteligentes a empresas no tecnológicas, garantizar un uso ético y proteger entornos digitales con defensas automatizadas.

Aunque aún no existen carreras con esos nombres, estos perfiles comienzan a perfilarse dentro de programas como Ingeniería Civil Informática, Ingeniería de Datos o Técnico en Programación. En la Universidad Técnica Federico Santa María, la formación base incluye Análisis de Datos, Aprendizaje Automático, Ciberseguridad y Ética Profesional. “La formación en informática no puede centrarse solo en lo técnico: los profesionales deben comprender cómo sus decisiones impactan en las personas, las organizaciones y la sociedad”, subraya Andrés Fuentes, vicerrector académico de la Universidad Técnica Federico Santa María (USM). Desde los primeros años, se promueve una mirada crítica sobre el uso de IA y automatización, formando profesionales que programan con conciencia social en un entorno que evoluciona sin pausa.

Minería 4.0: Operadores remotos y analistas de datos

La minería es uno de los sectores que más rápido ha incorporado tecnologías de automatización, sensores y vehículos autónomos, marcando un giro que obliga a repensar la formación profesional desde el pregrado. Carreras como Ingeniería en Minas, Civil o Ambiental han debido abrir espacio a nuevas especializaciones vinculadas a la digitalización de procesos, generando rutas emergentes en automatización minera, ciencia de datos aplicada a la extracción, operación de equipos autonomizados, robótica y mantenimiento predictivo.

También aparecen perfiles híbridos, como ingenieros ambientales con dominio en inteligencia artificial, capaces de cruzar sostenibilidad con análisis de datos en tiempo real.

En la Universidad Católica del Norte, por ejemplo, las mallas de Ingeniería Civil de Minas ya incluyen asignaturas en automatización industrial, control inteligente, IoT y TIC aplicadas a faenas, junto con electivos en ciencia de datos y ciberseguridad. Los proyectos de título y prácticas profesionales se realizan directamente en colaboración con compañías mineras, enfrentando desafíos reales de digitalización y sostenibilidad. “Estos ajustes buscan alinear los perfiles de egreso con las nuevas demandas de la industria, integrando tanto competencias técnicas como transversales”, resume Aldo Quelopana, académico del Departamento de Ingeniería de Minas de la UCN.

Agricultura: Ingenieros en agricultura de precisión y gestión de datos

La agricultura enfrenta el desafío de producir más con menos, en un contexto de cambio climático, escasez hídrica y menor disponibilidad de mano de obra. La digitalización del campo —con sensores, drones, tractores autónomos e inteligencia artificial predictiva— está creando un nuevo ecosistema productivo, donde el análisis de datos es tan decisivo como el conocimiento agronómico tradicional.

Este giro redefine los perfiles de formación desde el nivel técnico al universitario, con rutas emergentes como técnico en agricultura de precisión, analista de datos agroalimentarios, operador de maquinaria autónoma o especialista en gestión de riego inteligente. Son especializaciones que nacen dentro de carreras como Técnico Agrícola o Agronomía, sumando competencias en operación de tecnologías inteligentes, SIG y análisis de datos climáticos y de mercado.

En la Universidad de Talca se pilotea un módulo de innovación tecnológica que integra sensores remotos, plataformas satelitales y aplicaciones en campo. “Este módulo representa una innovación en nuestra formación de pregrado”, explica Samuel Ortega Farías. No obstante, advierte una brecha: “La principal limitación para la innovación tecnológica es la falta de agrónomos con competencia en tecnología satelital y drones”.