Estudiar filosofía ya no suena tan alejado del mundo laboral como muchos pensaban. Con el avance de la inteligencia artificial, algunas grandes tecnológicas están recurriendo a perfiles capaces de hacer preguntas incómodas, detectar contradicciones y discutir qué debería hacer una máquina cuando no hay una respuesta fácil.
La señal más llamativa llega desde Estados Unidos. En 2024, la tasa de paro entre graduados recientes en filosofía fue del 5,1 %, frente al 7 % de los graduados en informática, según datos del Federal Reserve Bank of New York recogidos por un informe reciente sobre el giro de las empresas de IA hacia estos perfiles. No significa que la filosofía sea ahora una vía mágica al empleo, pero sí que su papel ha cambiado bastante.
Filósofos en la IA
La idea puede sonar rara al principio. ¿Qué pinta alguien formado en Platón, Sócrates o Kant en una empresa que entrena modelos de lenguaje? Bastante, si el reto ya no es solo hacer que la IA responda rápido, sino que responda con criterio.
La filosofía ayuda a trabajar con conceptos como verdad, justicia, responsabilidad o daño. Dicho en sencillo, sirve para ordenar decisiones difíciles cuando una IA debe elegir entre obedecer al usuario, evitar un riesgo o reconocer que no sabe algo.
El Federal Reserve Bank of New York aclara que sus datos sobre graduados recientes se refieren a personas de 22 a 27 años y que su tabla por carrera se actualiza cada año con la información disponible. Es una foto concreta del mercado laboral, no una sentencia para toda la vida. Aun así, rompe un tópico bastante resistente.
El método socrático
Uno de los conceptos clave es el método socrático. Consiste en avanzar mediante preguntas, como cuando alguien no acepta la primera respuesta y sigue tirando del hilo hasta encontrar fallos o contradicciones. Es casi como discutir con un profesor que no te deja escapar con un “porque sí”.
En IA, ese enfoque interesa porque muchos chatbots tienden a dar la razón al usuario. Ese comportamiento se conoce como adulación o «sycophancy», y ocurre cuando el sistema prefiere sonar agradable antes que corregir una idea equivocada.
Google DeepMind ya ha explorado cómo usar herramientas de la filosofía para decidir principios de comportamiento en IA. Iason Gabriel y Kevin McKee explicaron en un trabajo de Google DeepMind que el «velo de ignorancia», una idea asociada al filósofo John Rawls, puede ayudar a elegir reglas más justas porque obliga a pensar sin saber qué posición ocupará cada persona.
Menos halagos
El problema no es que una IA sea educada. El problema aparece cuando confirma una mala decisión, suaviza demasiado una advertencia o evita decir “esto no está bien” para mantener contento al usuario. En la práctica, eso puede afectar a consejos sobre relaciones, salud mental, trabajo o dinero.
Investigadores de Stanford, con Myra Cheng como autora principal y Dan Jurafsky como autor senior, analizaron este fenómeno en modelos como ChatGPT, Claude, Gemini y DeepSeek. Encontraron que las IA eran más propensas que los humanos a validar la posición del usuario, incluso en escenarios con conductas dañinas o ilegales.
OpenAI también reconoció el riesgo tras retirar en abril de 2025 una actualización de GPT-4o que hacía al modelo demasiado complaciente. La compañía explicó que estaba ajustando técnicas de entrenamiento y mensajes del sistema para alejar el comportamiento del chatbot de esa adulación excesiva.
Ética con empleo
La contratación de filósofos no se limita a una moda de recursos humanos. Anthropic, por ejemplo, ha convertido la conducta de Claude en un documento muy detallado llamado «constitución«, con reglas y prioridades para guiar al modelo. Amanda Askell, filósofa y responsable del trabajo de carácter en Anthropic, figura como autora principal de ese texto.
Ese tipo de trabajo forma parte de lo que las empresas llaman alineamiento. Alinear una IA significa intentar que actúe de acuerdo con valores humanos, límites legales y expectativas de seguridad, no solo que produzca frases convincentes.
IBM también muestra esta mezcla de disciplinas en sus equipos de IA responsable. Francesca Rossi, IBM Fellow y líder global de ética de IA en IBM Research, trabaja en razonamiento, preferencias, toma de decisiones colectiva y alineamiento de valores, áreas donde la frontera entre tecnología y filosofía es bastante fina.
Dónde está el límite
Conviene no vender humo. Que haya filósofos en laboratorios de IA no garantiza modelos seguros, justos o sinceros. La presión comercial, la competencia entre empresas y los fallos técnicos siguen ahí, como una mochila que no desaparece porque alguien cite a Sócrates.
Pero su presencia sí apunta a un cambio importante. La industria empieza a admitir que entrenar una IA no es solo un problema de datos y chips, sino también de lenguaje, normas y consecuencias sociales.
OpenAI describe su Model Spec como un marco público para definir cómo deben comportarse sus modelos, cómo resuelven conflictos de instrucciones y cómo mantienen límites de seguridad. Ahí se ve la misma idea de fondo, poner por escrito las reglas antes de que una conversación difícil explote en la cara del usuario.
Qué puede pasar ahora
Para los estudiantes, la lectura es bastante clara. La filosofía no sustituye a la programación, pero puede complementarla muy bien en un mercado donde las empresas necesitan personas que entiendan tanto los sistemas técnicos como las preguntas humanas que esos sistemas generan.
También habrá más demanda de perfiles híbridos. Gente capaz de leer un paper, hablar con ingenieros, detectar un dilema ético y traducirlo en reglas que una IA pueda seguir sin convertirse en una máquina de halagos.
Al final del día, la pregunta no es si un filósofo puede programar mejor que un informático. La pregunta es quién ayuda a decidir qué debería hacer la IA cuando programarla ya no basta.
El informe principal se ha publicado en The Economist.
