En todo el mundo angloparlante, las universidades están al borde del colapso. En los Estados Unidos, cerraron casi 100 universidades en los últimos dos años y el Proyecto 2025 propone cerrar el Departamento de Educación. En Inglaterra, al menos 67 universidades están reestructurando programas y recortando puestos de trabajo. En Australia, un informe federal reciente concluyó que sus universidades “no tienen la capacidad ni la capacidad para cumplir con lo que la nación necesita”. Y en Aotearoa Nueva Zelanda, el gobierno ha establecido dos grupos de trabajo para evaluar la salud de todo el sector universitario y científico.
Mientras tanto, la educación superior se ve cada vez más subyugada a la industria de la tecnología educativa. Las empresas de tecnología educativa venden hardware y software, a menudo construidos con inteligencia artificial, que afirman mejorar las operaciones de investigación y enseñanza de las universidades. Hoy en día, muchas universidades angloparlantes ya pagan por servicios de empresas de tecnología educativa como TurnItIn, Grammarly y Studiosity, todas las cuales utilizan IA en sus productos. Esto se suma a las licencias anuales que las universidades compran de empresas de software como servicio como Microsoft, Google y Adobe. Sus productos también contienen IA.
Debido a que estos productos de IA son tan costosos de crear y operar, las empresas de IA de Silicon Valley necesitan exprimir más dinero del sector universitario para obtener ganancias. Pero ¿cuánta IA necesita realmente las universidades de Silicon Valley?
El Sector de la IA Está Perdiendo Dinero
A pesar de toda la reciente atención sobre la IA generativa, el sector está luchando. Tomemos como ejemplo a la empresa matriz de ChatGPT, OpenAI. Espera perder $5 mil millones en 2024. Recientemente perdió a su director de tecnología, director de investigación y otro vicepresidente, y solo tres de sus once fundadores originales permanecen. En un esfuerzo por atraer más inversiones de capital de riesgo, OpenAI anunció recientemente planes para “reestructurar su negocio principal en una corporación de beneficio con fines de lucro”. Pero no está claro si OpenAI incluso tiene un producto rentable que vender.
OpenAI tiene alrededor de 10 millones de suscripciones ChatGPT. Pero la infraestructura de computación en la nube para entrenar y ejecutar la IA generativa es masiva, lo que dificulta a las empresas de IA obtener ganancias. En pocas palabras: Escalar la IA generativa es costoso. Tan costoso, de hecho, que algunos críticos especulan que la burbuja de la IA respaldada por capital de riesgo explotará y OpenAI fallará en los próximos años.
Para compensar los costos exorbitantes de operar la IA generativa a gran escala, OpenAI ha participado en grandes rondas de financiación de capital de riesgo. En su ronda más reciente, recaudó un récord de $6.6 mil millones. Eso es increíble, especialmente para una empresa cuyo modelo de negocio sigue siendo una propuesta perdedora: Actualmente, OpenAI gasta $2.35 para ganar un dólar. Pero en Silicon Valley, a menudo el plan de negocios importa menos que la historia. Y la historia que OpenAI vende a los inversores es el crecimiento. Ahí es donde entran las universidades.
Las Empresas de IA Necesitan a las Universidades
Las empresas de IA de Silicon Valley necesitan convencer a los líderes universitarios de que sus productos de IA son esenciales para ganar financiamiento externo para la investigación, escalar la capacidad de enseñanza y ahorrar dinero. Si tienen éxito, los críticos sugieren que esto podría equivaler a una “toma de control corporativa de la educación superior”. Actualmente, sin embargo, la educación superior todavía está luchando por resolver su relación con la IA. La Universidad Estatal de Arizona, que siempre ha sido pionera en tecnología educativa, ya anunció una asociación con OpenAI. Al mismo tiempo, el Centro de Análisis Cultural de la Universidad de Rutgers lanzó una nueva revista interdisciplinaria publicada por Duke University Press llamada Critical AI. Y la Asociación de Lenguas Modernas se asoció con la Conferencia sobre Composición Universitaria y Comunicación para publicar una serie de recomendaciones respaldadas por investigaciones para educadores que asignan tareas escritas en la era de la IA.
En la mayoría de las universidades, los académicos y administradores siguen divididos sobre las virtudes y vicios potenciales de la IA. Los primeros adoptantes ven ventajas para las universidades que integran la IA en sus sistemas de investigación y enseñanza en un esfuerzo por maximizar la eficiencia en tiempo, recursos, flujos de trabajo y resultados. Por otro lado, los investigadores han documentado los muchos problemas con el uso de tecnologías digitales impulsadas por IA en la educación, incluida la creciente desigualdad, los sesgos raciales y de género, la desinformación, los costos energéticos y la contribución al cambio climático, así como las violaciones de privacidad, derechos de autor, propiedad intelectual y soberanía de datos indígenas.
En este entorno dividido, las empresas de IA están lanzando una nueva curva a las universidades: clones de enseñanza de IA.
Clones de Enseñanza de IA y sus Costos
Las organizaciones de IA ahora están promocionando el lanzamiento de “agentes de IA”. Los educadores pueden entrenar a estos agentes de IA en sus propios materiales de curso, transformándolos en clones de IA del instructor que pueden interactuar con los estudiantes las 24 horas, los 7 días de la semana. En un video promocional, un instructor elogia al agente de IA por ayudarlo a enseñar un curso con más de 800 estudiantes. Por supuesto, como he escrito en otro lugar, “otra forma de mejorar la enseñanza de un curso tan grande es contratar más profesores”. Aún así, no sorprende ver a las universidades interesadas en clones de enseñanza de IA dada la forma en que “la universidad misma se ha convertido en un servicio”.
Pero aquí está el problema: Aún no conocemos el costo total de los agentes de enseñanza de IA. Pueden ser gratuitos o baratos durante las fases de desarrollo y penetración en el mercado, pero los costos de la computación en la nube siguen siendo extremadamente altos. Un ingeniero senior me dice que, debido a estos costos, es probable que las empresas con productos de IA cambien en los próximos años de un modelo de suscripción a un modelo de precios por consumo. En otras palabras, después de que una masa crítica de instituciones se haya vuelto dependiente del software de suscripción con capacidades de IA, estas empresas intentarán cargar a los consumidores por su consumo de energía. Para las universidades que se hayan comprometido con los clones de enseñanza de IA, un cambio de precios de este tipo casi seguramente llevaría a un salto gigantesco en los costos. ¿Serán los clones de IA más baratos que los profesores entonces?
Además, están los costos ambientales. Las emisiones de Microsoft han aumentado un 30 por ciento debido a los centros de datos hambrientos de energía, lo que hace muy poco probable que cumplan su objetivo de ser climáticamente negativos para 2030. Muchas universidades también tienen como objetivo ser neutrales en carbono en los próximos años. Pero la cantidad de energía que se necesita para construir y operar una flota de clones de enseñanza de IA hace que tales metas verdes sean una fantasía. ¿Seguirán las universidades a Microsoft y incumplirán sus compromisos verdes para mantenerse al día con la carrera armamentista de la IA? Y si “la IA está empujando al mundo hacia una crisis energética”, ¿realmente vale la pena los costos financieros y ambientales reemplazar a los educadores con chatbots de IA?
Aunque muchos interesados en la universidad puedan simpatizar con estos argumentos que cuestionan el valor de la IA de Silicon Valley, el FOMO golpea con fuerza en un sector que enfrenta tanta inestabilidad financiera. He escuchado a algunos decir que perderse la IA se siente como perderse internet. Pero no estoy convencido de que esa sea la metáfora correcta. En su estado actual, la IA generativa convencional parece menos como internet y más como blockchain: es una locura tecnológica que consume energía que, a pesar de su potencial disruptivo hipotetizado, actualmente ofrece pocos productos útiles y poco valor a los inversores. La IA generativa solo parece ser una invención más grande que internet debido a la histeria de la IA promovida por la “nueva inteligencia artificial”, que tiene mucho que ganar de nuestra creencia colectiva en su potencial transformador.
IA Alternativa, IA Indígena
En lugar de adoptar rápidamente las nuevas herramientas de IA que las empresas de tecnología educativa imponen a las universidades, ¿qué pasaría si las universidades invirtieran activamente en alternativas de IA impulsadas por académicos o líderes de la comunidad local? En Aotearoa Nueva Zelanda, Te Hiku Media, que contribuye a la iniciativa de IA indígena, ofrece una alternativa provocadora.
Te Hiku Media es una organización de medios de comunicación de propiedad maorí que vio la necesidad de una herramienta de reconocimiento de voz en lengua maorí. En lugar de abogar por que las corporaciones multinacionales hagan que sus herramientas sean más inclusivas y accesibles para los hablantes maoríes, algo que habría expuesto a las comunidades indígenas a la explotación, Te Hiku Media construyó su propia herramienta de reconocimiento de voz mediante la recopilación de audio a través de sus redes comunitarias. Es crucial que Te Hiku Media se vea a sí misma como guardianes en lugar de propietarios de esta herramienta lingüística. Al priorizar la administración y la soberanía de datos indígenas, Te Hiku Media modela una forma de construir tecnologías de lenguaje generativo según ideologías diferentes, más justas, que las lógicas extractivas que dominan la tecnología educativa y sus herramientas de IA.
Te Hiku Media no es, por supuesto, la única organización tecnológica y mediática que ofrece alternativas innovadoras de las que las universidades podrían aprender y potencialmente colaborar. Aquí hay otras: Mijente, Media Justice, Allied Media Projects, Athena, Data for Black Lives, Our Data Bodies, May First Movement Technology, No Tech for Apartheid, 7amleh, Algorithmic Justice League y Data Workers ’Inquiry (tomo esta lista de la crítica incisiva de Ruha Benjamin a los “evangelistas de la IA” en LARB).
Por demasiado tiempo, la cola de la tecnología educativa ha movido al perro universitario. En la mayoría de los casos, esa relación ha beneficiado más a las empresas de tecnología educativa que a los estudiantes o investigadores universitarios. Pero las universidades tienen la oportunidad de cambiar esa relación ahora, antes de que los sistemas de IA de Silicon Valley se arraiguen en la educación superior. Mientras que los evangelistas de la IA quieren que creamos que sus propias herramientas de IA son inevitables y necesarias, Benjamin nos recuerda que “sí tenemos una opción… hay otros mundos”.
Collin Bjork es profesor titular de inglés y estudios de medios en la Universidad Massey en Aotearoa Nueva Zelanda.