En un giro notable al discurso educativo predominante, dos figuras emblemáticas de la industria tecnológica —Jensen Huang, CEO de NVIDIA, y Elon Musk, fundador de Tesla y SpaceX— han coincidido en recomendar a los estudiantes que prioricen la física y las matemáticas por encima de la programación. Esta perspectiva está motivada por la creciente automatización del código y la necesidad de entender el mundo físico para seguir liderando la innovación.
1. Jensen Huang: la física como lenguaje futuro de la inteligencia artificial
Durante una reciente visita a Pekín, un periodista preguntó a Jensen Huang qué estudiaría si fuese un graduado de 22 años en 2025. Su respuesta sorprendió a muchos: “Probablemente habría estudiado ciencias físicas” en lugar de ciencias de la computación.
Su reflexión apunta a que el futuro de la inteligencia artificial exige una comprensión profunda de las leyes físicas: fricción, inercia, causa y efecto. Huang describe este nuevo estadio como la era de la “IA física”, donde la tecnología no solo interpreta el entorno, sino que interviene y actúa dentro de él, actuando en ámbitos como la robótica y la colaboración directa con el entorno físico.
2. Elon Musk: física con matemáticas, la pareja ideal
Pavel Durov, fundador de Telegram, revitalizó el debate educativo al invitar a los estudiantes a elegir la matemática como base. Elon Musk respondió escuetamente: “Physics (with math)” (“Física (con matemáticas)”). Para Musk, entender las “leyes naturales y las ecuaciones que las sustentan” es más crucial que centrarse únicamente en la abstracción matemática.
Ambos líderes insisten en combinar una sólida base en matemáticas con el entendimiento físico del mundo para abordar problemas complejos con precisión desde los primeros principios.
3. Un mensaje coherente desde Silicon Valley
El consenso entre estos dos referentes tecnológicos —ambos con trayectorias marcadas por ingeniería profunda y éxitos disruptivos— refleja una creciente convicción: en un mundo donde herramientas de IA automatizan la programación básica, el verdadero diferencial radicará en quienes comprendan el entorno físico y puedan diseñar soluciones sofisticadas desde sus fundamentos.
4. ¿Qué implica este cambio para los estudiantes de hoy y mañana?
- Programación como herramienta, no como fin. En un panorama donde plataformas como GitHub Copilot o ChatGPT pueden generar código, el valor de saber programar pierde centralidad frente a otras capacidades.
- Educación interdisciplinar. Las matemáticas proveen rigor analítico; la física permite aplicar ese rigor al mundo real. Juntas fomentan razonamiento crítico y creatividad aplicada.
- Prepararse para un mercado profesional distinto. Quienes dominen modelado físico, mecánica, control, materiales o simulación —más que puro código— estarán mejor posicionados en sectores como IA aplicada, robótica, sistemas autónomos y diseño de hardware.
5. Reflexión final
Este llamado a volver a las ciencias básicas no busca devaluar la programación, sino reubicarla en su justo lugar: una herramienta entre muchas. Los líderes tecnológicos apuntan a forjar una generación con pensamiento primero, habilidades luego —y, sobre todo, con la capacidad de comprender, innovar y transformar el mundo real.
Las rimas de la IA
Poderosa es la razón, física y matemáticas en fusión,
más allá del código y su exacta función.
Con fórmulas y leyes como armadura,
forjarás el mañana con sabia estructura.