¿Logrará la Universidad sobrevivir al desembarco de la inteligencia artificial?
Los centros deberán elevar el listón cognitivo de los estudiantes, porque el profesional de éxito será el que supere a la máquina
Sam Altman, director general de Open AI, creadora de ChatGPT, comentó recientemente que “el coste de la inteligencia va camino de acercarse a cero”. Si en la Revolución Industrial el vapor y la electricidad redujeron la necesidad de fuerza física y abarataron la mano de obra, la inteligencia artificial (IA) hará lo mismo con el conocimiento, y a un ritmo mucho más rápido.
Hagamos el ejercicio de mirar al pasado para entender el futuro:
1. El hombre contra las máquinas. Con la Revolución Industrial se eliminaron millones de trabajos físicos. Sin embargo, algunas actividades siguieron requiriendo un mayor nivel de sofisticación, como, por ejemplo, la artesanía de alto nivel en las industrias textil y cerámica. En los próximos años, muchos trabajos intelectuales serán reemplazados por la IA. Los trabajos basados en procesos definidos con protocolos y reglas se prestarán, en cambio, al aprendizaje automático. La contabilidad, gran parte de las funciones de apoyo administrativo, legal y de back-office, y algunos elementos de codificación los acabarán haciendo las máquinas. Mientras los algoritmos se encargarán de los trabajos más básicos en campos como las finanzas, la ingeniería de software, la contabilidad, la logístico o la ingeniería. Sin embargo, sí prosperarán los profesionales que sean capaces de superar en calidad los resultados de las máquinas.
Por tanto, las universidades deben elevar drásticamente el listón cognitivo de los estudiantes. Menos acumular conocimientos y más metacognición: es decir, los fundamentos de la interacción con el conocimiento. El aprendizaje pasará de preocuparse por lo que uno sabe a cómo lo sabe: a formular mejores preguntas, entender con mayor profundidad los conceptos, detectar contradicciones, establecer relaciones entre teorías y evaluar el conocimiento que generan las máquinas. Estas habilidades no pueden enseñarse con libros ni en las aulas, sino con un enfoque más socrático: enseñar con grupos pequeños, debatir y aprovechar la IA como apoyo, no como sustituto cognitivo.
2. El hombre construye las máquinas. El auge de la industria hace 150 años se apoyó en la industria de la industria: la ingeniería de nuevos procesos de fabricación, materiales y formas de trabajar, y la fabricación de más máquinas. La IA dará lugar a muchos puestos de trabajo en la industria de la IA. Aunque todos nos hemos visto abrumados por la plasticidad de ChatGPT, habrá que diseñar muchas soluciones posteriores para aprovechar, gestionar y seguir desarrollando grandes modelos lingüísticos (LLM).
Harán falta expertos –en aprendizaje automático e IA, en ciencia cognitiva y en las tecnologías– que amplíen e integren los LLM. También en ética, derecho, política, privacidad o ciencia militar. Como sostienen Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb en Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence, la IA sólo alcanzará su potencial cuando pase de dar respuesta a retos puntuales y permita rediseñar los sistemas de principio a fin, lo que requerirá de graduados con un nuevo tipo de conocimiento
3. El hombre con las máquinas. Con la Revolución Industrial, innumerables puestos de trabajo se transformaron porque las nuevas máquinas aumentaron la productividad y redujeron la necesidad del esfuerzo físico. Manejar un tractor era mucho más fácil para un agricultor que un arado manual, por ejemplo. En el futuro, pocos trabajaremos sin un compañero algorítmico que haga gran parte del trabajo de conocimiento, lo que nos permitirá a la mayoría centrarnos en preguntas y decisiones de mayor nivel. Aunque seguirá siendo importante conocer los fundamentos de un trabajo, comprender cómo puede aprovecharse la IA, y también sus limitaciones, también lo será.
4. Empleos más allá de las máquinas. La Revolución Industrial dio origen la industria de servicios, que ahora representa más del 50% de la actividad económica en los países desarrollados. Los asombrosos aumentos de productividad generados se reinvirtieron en atender necesidades antes insatisfechas. A medida que la IA se haga cargo de una cantidad mayor de trabajo del conocimiento, las ganancias en productividad deben invertirse en responder a la necesidad humana de relacionarse con los demás. Por ejemplo, cuando la IA realice la diligencia debida en una posible adquisición de una empresa, ¿tendrá un líder el instinto, la inteligencia emocional y las herramientas necesarias para evaluar a las personas y la cultura de la empresa que piensa adquirir? Esto requiere habilidades totalmente diferentes: la capacidad de entender a las personas, de conectar y de generar confianza, y de incorporar el juicio, la empatía y la ética al trabajo. Tendremos que reordenar la economía para centrarnos en el trabajo centrado en el ser humano, como, por ejemplo, los profesores, los trabajadores sociales o los sanitarios, al tiempo que les proporcionemos los salarios adecuados, el respeto y el apoyo de los que a menudo carecen.
No hay duda de que este es un importante punto ciego en la educación superior, ya que nos centramos en las habilidades intelectuales y cognitivas mucho más que en la inteligencia social y emocional de nuestros estudiantes. Tenemos que ser más audaces en este ámbito, lo que requiere experiencias de aprendizaje que expongan a los alumnos a la vida real, con toda su complejidad.
En estos nuevos frentes, tendremos que pasar de evaluar lo que los estudiantes saben a lo que pueden hacer con lo que saben: un impulso para el movimiento de la educación basada en competencias y habilidades. Sin duda, la IA desempeñará su papel en esta transformación, pero creemos firmemente que solo tendrá éxito si la educación vuelve a situar las relaciones humanas en el centro.
Boris Walbaum / Paul J. LeBlanc son fundador y CEO de Forward College / Presidente de Southern New Hampshire University (SNHU) y del Consejo Académico de Forward College
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