Resumen de La demanda de educación superior ante el cambio tecnológico y la inteligencia artificial

José Ignacio Conde Ruiz, Juan José Ganuza Fernández , Manu García, Carlos Victoria Lanzón

• español

  Este artículo analiza, utilizando datos españoles, el impacto que el cambio tecnológico y la inteligencia artificial pueden tener sobre la demanda de estudios universitarios. Se parte de un análisis retrospectivo de la evolución de la demanda en las últimas tres décadas. Después, partiendo de la literatura académica que analiza el grado de exposición de cada ocupación al cambio tecnológico y utilizando los patrones de empleabilidad de los distintos grados universitarios, se elaboran tres índices (índice RTI, routine task intensity), índice de exposición a la inteligencia artificial (IA) e índice de exposición al software) para cada grado. Los índices elaborados, basados en la exposición de los grados al cambio tecnológico de los distintos grados universitarios, son muy informativos para explicar tanto las salidas laborales como el salario esperado de sus egresados. Los índices pueden ser utilizados para mejorar el diseño de los estudios universitarios y también como indicadores de en qué grados es esperable una mayor demanda en el futuro. Finalmente, utilizando microdatos del proceso de admisión de la Comunidad de Madrid donde los estudiantes revelan sus preferencias, se diseña otro indicador para ordenar los grados según la demanda insatisfecha.

• English

  This article explores the impact that technological change and artificial intelligence may have on the demand for university studies, using Spanish data. It begins with a retrospective analysis of the evolution of demand over the last three decades. Then, based on the academic literature that analyzes the degree of exposure of each occupation to technological change and the employability patterns of different university degrees, three indexes are developed for each degree:

  (RTI index (Routine Task Intensity), index of exposure to Artificial Intelligence (AI) and index of software exposure). These indexes, based on the exposure to technological change of the different university degrees, are very informative to explain both the job prospects and the expected salary of their graduates. The indexes can be used to improve the design of university courses and as indicators of which degrees are likely to be in greater demand in the future. Finally, using microdata from the Community of Madrid enrollment process, where students indicate their preferences, another indicator is designed to rank degrees according to unsatisfied demand