Yunzhong, desde Aofeisi
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Cuando la IA comienza a remodelar las industrias, una escuela de negocios de primer nivel se está replanteando: ¿qué tipo de líder empresarial se necesitará realmente en el futuro?
La IA puede escribir código, hacer análisis, generar propuestas e incluso empezar a ejecutar tareas complejas de manera autónoma.
Pero hay una pregunta que parece no haberse resuelto nunca:
Cuando la IA da una respuesta, ¿quién decide si esa respuesta merece ser ejecutada?
Por ejemplo, una empresa necesita optimizar sus compras. La IA puede calcular simultáneamente las cotizaciones de los proveedores, los plazos de entrega, los costos de inventario y los beneficios esperados, y encontrar la solución óptima en sentido matemático entre decenas de combinaciones.
Pero si la opción de menor costo implica un aumento del riesgo en la cadena de suministro, o si la mejora de eficiencia de un departamento termina perjudicando el interés general de la empresa, ¿cómo se elige finalmente?
En julio de este año, un taller práctico de estrategia de IA del MBA de Antai de la Universidad de Jiao Tong llevó precisamente este tipo de decisión de compras al aula.
Los participantes fueron asignados a diferentes roles y, con la ayuda de modelos de gran escala y algoritmos de optimización, llevaron a cabo tres rondas de decisiones entre costos, eficiencia, riesgos y beneficios.
Lo interesante es que cuanto más potentes son las herramientas tecnológicas, más claros se vuelven los problemas de gestión.
Calcular la solución óptima es una cosa; convertirla en una decisión realmente ejecutable para la empresa es completamente otra.。
Quizá sea justamente esta una transformación del talento que está ocurriendo ahora que la IA entra en aguas profundas de la industria.
La IA es cada vez más fuerte, pero las empresas empiezan a pagar por otro tipo de capacidad
Veamos primero unos datos.
Según la encuesta global sobre IA de McKinsey de 2025, el 88% de los encuestados afirmó que su organización ya utiliza la IA de manera habitual en al menos una función del negocio.
Sin embargo, la proporción de quienes realmente han logrado un despliegue integral y a escala en toda la empresa es de apenas el 7%.
Entre «usar la IA» y «usar bien la IA» parece existir todavía un abismo.
Antes, cuando las empresas hablaban de IA, se centraban más en los parámetros de los modelos, la capacidad de razonamiento y los costos de cómputo.
Ahora, cada vez más preguntas apuntan al propio negocio:
¿Puede un Agent integrarse verdaderamente en los flujos de trabajo existentes? ¿Puede un sistema inteligente mejorar los indicadores del negocio? ¿Puede una solución de IA que parece muy avanzada generar realmente un retorno comercial sostenible?
Este cambio también está redefiniendo el valor del talento tecnológico.
Un fenómeno muy representativo es el auge del FDE.
FDE, es decir, Forward Deployed Engineer, ingeniero de despliegue en primera línea. A diferencia de los ingenieros tradicionales dedicados al desarrollo, este tipo de talento suele necesitar adentrarse en el terreno del cliente, comprender el negocio real y conectar los eslabones entre el despliegue tecnológico y la entrega de aplicaciones.
No solo necesitan entender de modelos y de ingeniería, sino también comprender los problemas de los clientes y las complejas restricciones de los procesos del negocio.
Dicho de otro modo,las empresas ya no solo necesitan personas que creen la tecnología, sino también personas que logren usarla realmente.。
Pero el FDE es solo parte del cambio.
Mirando más adelante, cuando la IA pase de ser una herramienta de apoyo a convertirse en un sistema de negocio, la implementación tecnológica implicará también ajustes en la estructura organizativa, asignación de recursos, decisiones estratégicas e incluso la reestructuración del modelo de negocio.
¿Vale la pena invertir en una solución de IA? Después de que un nuevo sistema entre en funcionamiento, ¿cómo se deben ajustar los puestos existentes? ¿Cómo deben colaborar las personas y los agentes? ¿Y cómo equilibrar la eficiencia y la seguridad, así como los beneficios a corto plazo y la competitividad a largo plazo?
Estas preguntas no pueden responderse únicamente con modelos más potentes. Apuntan a otro tipo de capacidad compuesta: la de comprender la lógica tecnológica, percibir las leyes de la industria, y además realizar juicios comerciales e impulsar transformaciones organizativas.
Por eso, la competencia por el talento en la era de la IA está rebasando los límites de los puestos tecnológicos tradicionales.
Cuando las capacidades técnicas son cada vez más fáciles de obtener, las habilidades para comprender problemas reales, organizar recursos complejos y crear valor comercial se vuelven, paradójicamente, más importantes。
Surge entonces la pregunta: ¿cómo se debe formar a este tipo de talento?
En la era de la IA, las escuelas de negocios también deben redefinirse
Un cambio interesante está ocurriendo en el sistema de formación del MBA de Antai de la Universidad Jiao Tong.
El 29 de julio de 2026, la Facultad de Economía y Gestión Antai de la Universidad Jiao Tong de Shanghái publicó la «Declaración de Antai sobre la formación de talento en negocios en la era de la IA», que responde de manera sistemática a los desafíos que la inteligencia artificial plantea a la educación empresarial.
Uno de los planteamientos que merece atención es el siguiente:El ser humano sigue siendo el sujeto de las decisiones y de la responsabilidad。
No se trata de una simple declaración sobre la relación entre humanos y máquinas.
Cuando la IA puede procesar rápidamente enormes cantidades de información y producir análisis profesionales, parte de los métodos de enseñanza tradicionales de las escuelas de negocios, centrados en la adquisición de conocimientos, el análisis de casos y la resolución estandarizada de problemas, inevitablemente se enfrentan a un impacto.
En el pasado, dominar más conocimientos de gestión solía significar tener una ventaja profesional más fuerte.
Pero hoy, la IA puede ofrecer en muy poco tiempo un análisis estratégico, un modelo financiero o un informe de investigación de mercado aparentemente completo.
Si el conocimiento en sí ya no constituye un umbral lo suficientemente alto, ¿qué debería enseñar entonces una escuela de negocios?
La dirección que propone el MBA de Antai de Jiao Tong,es pasar de transmitir conocimientos y métodos de resolución de problemas a formar capacidades para definir problemas, pensar de forma independiente, integrar sabios de distintas disciplinas y emitir juicios de valor。
Esto está en la misma línea que la idea de reforma de la educación empresarial impulsada por Chen Fangruo, decano de la Facultad de Economía y Gestión Antai de la Universidad Jiao Tong de Shanghái: dejar de considerar a los profesores meros transmisores de conocimientos y soluciones, y poner mayor énfasis en guiar a los estudiantes para que se enfrenten a problemas reales y formen su propio juicio en contextos complejos.
En realidad, el MBA de Antai de Jiao Tong no empieza ahora a prestar atención a la IA.
Ya en 2020, la facultad puso en marcha un programa de MBA en inteligencia artificial, explorando la convergencia entre la IA y la gestión empresarial.
Pero para 2026, la reforma claramente ya no se limita a ofrecer unos pocos cursos de IA.
El 16 de agosto, el MBA de Antai de Jiao Tong presentó oficialmente el sistema de formación de «talento de las cinco cadenas para la era inteligente».
Este sistema busca conectar cinco tipos de recursos y capacidades que antes estaban dispersos:
enlazar la inteligencia, enlazar la innovación científico-técnica, enlazar la industria, enlazar el mundo y enlazar con Jiao Tong。
Enlazar la inteligencia permite a los gestores comprender la lógica tecnológica y los límites de aplicación de la inteligencia artificial; enlazar la innovación científico-técnica impulsa la combinación de la tecnología de frontera con el emprendimiento y la innovación; enlazar la industria lleva el aprendizaje empresarial a escenarios empresariales reales; enlazar el mundo amplía la visión comercial global; y enlazar con Jiao Tong consiste en aprovechar aún más las ventajas interdisciplinarias de la Universidad Jiao Tong de Shanghái como universidad integral y de investigación.
Detrás hay un cambio importante en la lógica de formación:
Los líderes empresariales del futuro no pueden formarse únicamente dentro de una escuela de negocios。
Porque los problemas complejos del mundo real, a menudo, no tienen fronteras disciplinarias claras。
La transformación de la manufactura inteligente exige comprender simultáneamente la ingeniería técnica, la cadena de suministro y la gestión organizativa; el emprendimiento en IA requiere conectar el desarrollo de productos, el modelo de negocio, los recursos de capital y la demanda del mercado; y la expansión internacional de las empresas implica mercados globales, competencia tecnológica, organizaciones interculturales y decisiones de gestión.
Si el objetivo de la formación de talento es resolver estos problemas, las escuelas de negocios deben romper activamente sus propios límites.
Y la acumulación de la Universidad Jiao Tong de Shanghái en ingeniería, inteligencia artificial y otras disciplinas, junto con la investigación industrial, las finanzas tecnológicas y el ecosistema de antiguos alumnos que Antai ha desarrollado a lo largo del tiempo, constituyen precisamente la base para este tipo de formación interdisciplinaria del MBA de Antai de Jiao Tong.
Diez años de cocreación de 1000 escenarios de IA: no se trata solo de llevar la IA al aula
Además de las ideas, la reforma necesita encontrar puntos de aterrizaje concretos.
El plan anunciado en 2026 por el MBA de Antai de la Universidad Jiao Tong tiene bastante sabor a la industria de la IA:
Plan de co-creación de escenarios de IA 10×100 para cien industrias y mil empresas。
Según la planificación, en la próxima década, el MBA de Antai de la Universidad Jiao Tong creará conjuntamente con empresas de diversos sectores 1000 proyectos de investigación de IA aplicada en escenarios reales.
No se trata de 1000 ejercicios de clase en el sentido tradicional.
Su idea central es que los verdaderos desafíos comerciales de las empresas sean el punto de partida para la formación de talento.
En las escuelas de negocios tradicionales, la enseñanza basada en casos se suele construir sobre hechos empresariales que ya han ocurrido, y los estudiantes deben analizar por qué las empresas tuvieron éxito o fracasaron en su momento.
Y en un entorno donde la IA evoluciona rápidamente, muchas preguntas aún no tienen respuestas maduras.
¿Cómo puede una empresa manufacturera rediseñar sus procesos de producción impulsados por IA? ¿Qué etapas debería asumir un agente en el sector de servicios? ¿Cómo pasa una startup tecnológica del prototipo técnico a la comercialización?
Las empresas quizás estén buscando vías de solución para estos problemas.
Si se permite que estos problemas reales aún sin resolver entren en el aula, los estudiantes dejarán de ser meros analistas a posteriori y tendrán la oportunidad de convertirse en participantes del proceso de resolución del problema.
Para apoyar este modelo, la Universidad Jiao Tong de Shanghái también se unió a organizaciones industriales pertinentes, instituciones de investigación y facultades para impulsar la creación de la Alianza para la Formación de Talento en Negocios en la Era de la IA, promoviendo la sinergia entre planes de estudio, escenarios, recursos industriales y mecanismos de formación de talento.
Y para pasar de la planificación a la práctica, el MBA de Antai de la Universidad Jiao Tong ya ha logrado nuevos avances.
El 6 de septiembre de este año, la MBA Antai de la Universidad de Jiao Tong publicó la primera lista de escenarios de IA de "Cien industrias, mil empresas" junto con sus socios de construcción de ecosistemas, y firmó una alianza estratégica con la comunidad de aprendizaje de código abierto en IA Datawhale, lanzando simultáneamente el programa de formación especializada de talento FDE y publicando los cursos de práctica "IA+X" y los cursos selectos FDE.
Estas iniciativas conectarán aún más las necesidades empresariales, las capacidades tecnológicas y los casos prácticos con el programa MBA de Antai de la Universidad de Jiao Tong.
Es especialmente digno de mención que este sistema de formación del MBA de Antai de la Universidad Jiao Tong propone de manera destacada tres tipos de habilidades prácticas:
AI4O, FDE y OPC。
AI4O, es decir, AI for Operations, hace hincapié en utilizar la IA para comprender y optimizar las operaciones empresariales, logrando que la tecnología se traduzca realmente en eficiencia operativa y valor de negocio.
FDE se centra en la implementación práctica de la ingeniería y necesita poder adentrarse en el terreno de la industria para transformar los problemas de negocio en soluciones de IA entregables y verificables.
OPC, es decir, One Person Company, apunta a una nueva forma de emprendimiento y gestión potenciada por la IA, que enfatiza la capacidad de gestión full-stack desde el producto y el mercado hasta las operaciones.
Los tres se centran en escenarios diferentes, pero apuntan a un mismo problema:
¿Cómo crea realmente valor la tecnología de IA?
Desde la operación empresarial, pasando por el despliegue de proyectos de ingeniería, hasta la gestión emprendedora, lo que los nuevos talentos empresariales deben afrontar ya no son solo tareas únicas dentro de la tradicional división funcional del trabajo.
Esto también explica por qué la reforma del MBA de Antai de la Universidad Jiao Tong de Shanghái busca extender el aula hasta la primera línea de la industria, los parques de innovación científica y tecnológica, las bases de investigación y desarrollo y los laboratorios.
Después de todo, comprender el mecanismo de funcionamiento de un modelo y lograr que un proyecto de IA se materialice en una empresa real son dos desafíos diferentes.
La verdadera formación de capacidades necesita ser puesta a prueba en el terreno de la industria.
Una actualización sistemática que abarca desde los objetivos de formación hasta los mecanismos curriculares
Por supuesto, para que las escuelas de negocios se adapten verdaderamente a la era de la IA, no basta con unos pocos conceptos nuevos o con añadir algunas asignaturas.
El propio método de formación también necesita cambiar.
En esta ronda de reforma, el MBA de Antai de la Universidad de Jiao Tong lanzó al mismo tiempo una serie de ajustes de formación dirigidos a la promoción de 2027.
Entre ellos figuran:La duración de los estudios se unifica en 2 años, se aplica un sistema flexible de créditos de 40 a 50 créditos, y los cursos prácticos representan no menos de una cuarta parte del total de horas lectivas.。
En cuanto a la organización docente, el programa MBA a tiempo parcial de Antai de la Universidad Jiao Tong adopta el modelo de clases de fin de semana; el programa CLGO a tiempo completo imparte las clases en chino, con sesiones concentradas de 4 a 5 días al mes.
Detrás de estos cambios se encuentra una reflexión sobre la relación entre el ritmo del desarrollo profesional, las necesidades de aprendizaje y la práctica de la industria.
Para los gestores que ya están en primera línea de la industria, la necesidad más apremiante no es necesariamente abandonar temporalmente el escenario empresarial para recibir de manera concentrada una formación de conocimientos relativamente fija.
Lo que necesitan aún más es llevar los problemas de la industria que están viviendo al aula y, a su vez, regresar los nuevos métodos del aula a su trabajo y práctica.
Al mismo tiempo, el MBA de Antai de la Universidad de Jiao Tong continúa estableciendo orientaciones formativas en torno a las diferentes necesidades de desarrollo profesional.
El MBA en Inteligencia Artificial se centra más en la integración de la IA con la gestión empresarial; el MBA en Tecnología Financiera conecta la innovación tecnológica con los recursos financieros; el CLGO hace hincapié en la formación interdisciplinaria entre ingeniería y gestión de operaciones; y el IMBA se enfoca en la visión empresarial global y las capacidades de gestión internacional.
Por encima de las distintas orientaciones, lo compartido es el ecosistema de recursos de inteligencia, innovación tecnológica, industria y alcance global que el MBA de Antai de la Universidad de Jiao Tong expande continuamente.
Desde esta perspectiva, las reformas en la duración de los estudios, los créditos y los cursos no son solo cambios en el sistema docente.
El cambio más profundo reside en que:la educación MBA está intentando pasar de una transmisión de conocimientos relativamente fija hacia una construcción continua de capacidades orientada a las necesidades reales de la industria.。
Y para juzgar si esta reforma tiene éxito, finalmente hay que volver al terreno de la industria.
¿Son los participantes capaces de identificar problemas de negocio que valga la pena resolver? ¿Pueden lograr que equipos interdisciplinarios colaboren de manera efectiva? ¿Pueden convertir las soluciones técnicas en resultados comerciales reales?
Estas capacidades no se forman automáticamente por haber escuchado un curso.
Deben forjarse a través de repetidas prácticas, juicios y análisis retrospectivos.
Esto también significa que las escuelas de negocios no solo necesitan comprender los últimos cambios tecnológicos, sino que además requieren recibir continuamente retroalimentación de la industria.
En la era de la IA, lo verdaderamente escaso podría ser «la persona que define los problemas».
Volviendo a la pregunta inicial.
La IA es cada vez más poderosa; ¿qué deberán hacer los líderes empresariales del futuro?
Quizás se pueda encontrar parte de la respuesta en aquel taller práctico de estrategia de IA del MBA de Antai de la Universidad de Jiao Tong.
Cuando los modelos ya son capaces de analizar datos complejos y comparar grandes cantidades de alternativas, lo que la persona realmente debe hacer es identificar los objetivos del negocio, comprender el costo de las distintas decisiones y elegir en medio de la incertidumbre.
Más crucial aún es lograr que esas decisiones sean aceptadas y ejecutadas por la organización, y que finalmente produzcan resultados.
La capacidad tecnológica determina lo que una empresa puede hacer, mientras que el juicio empresarial determina lo que debería hacer.
Hoy vemos que la IA está reduciendo las barreras de entrada al desarrollo de software, la producción de contenido, el diseño de productos e incluso al emprendimiento.
Pero una barrera baja no equivale a una baja complejidad.
Cuando cada vez más personas pueden, con ayuda de la IA, disponer de una capacidad productiva que antes requería un equipo completo, el valor de comprender las necesidades, organizar la colaboración, construir confianza y asumir responsabilidades se vuelve aún más destacado.
Para los profesionales de la tecnología, el ascenso profesional del futuro quizás no consista solo en pasar de ingeniero a un ingeniero más experimentado, sino también en pasar de resolver problemas técnicos a definir problemas de negocio, y de gestionar un proyecto a coordinar un escenario industrial completo.
Para los gestores empresariales, la IA ya no es una asignatura optativa que pueda delegarse al departamento técnico, sino que se está convirtiendo en una capacidad básica para comprender el funcionamiento de las empresas del futuro.
Esta es precisamente la cuestión de nuestra época a la que responde esta ronda de reformas formativas del MBA de Antai de la Universidad de Jiao Tong.
Desde la declaración de IA hasta el sistema de formación de las cinco cadenas, desde la cocreación de escenarios con cien industrias y mil empresas hasta los cursos prácticos de IA+X, y luego los ajustes sistemáticos de la duración de los estudios, los créditos y los mecanismos de formación, el MBA de Antai de la Universidad de Jiao Tong está intentando responder a una pregunta de más largo alcance:
cuando la tecnología evoluciona sin cesar, ¿qué tipo de personas debería formar una escuela de negocios para el futuro?
La respuesta no es que todos los gestores se conviertan en expertos en algoritmos, ni que cada uno persiga las herramientas de IA más recientes.
Sino formar un grupo de líderes empresariales polifacéticos que comprendan la innovación tecnológica y a la vez estén arraigados en la industria real, y que posean una visión global a la vez que sean capaces de emitir juicios independientes.
La IA puede proporcionar cada vez más respuestas,。
pero quien decide qué preguntas plantear, qué dirección elegir y quién asume la responsabilidad por el resultado final sigue siendo el ser humano.。
Quizás este sea el valor central que la educación empresarial en la era de la IA verdaderamente necesita proteger, y que más merece ser redefinido.
*Este artículo es publicado por QbitAI con autorización; las opiniones pertenecen exclusivamente al autor original.