Puntos clave:
Este artículo apareció originalmente en el blog del Instituto Christensen y se vuelve a publicar aquí con permiso.
Clayton Christensen dijo una vez: “Si queremos desarrollar una teoría profunda para resolver los problemas intratables en nuestros dominios críticos para la sociedad… debemos aprender a meternos en la vida de lo que hace que la gente funcione.” He estado pensando en eso al contemplar cómo la inteligencia artificial generativa (GenAI) impactará en la educación, la fuerza laboral y más allá en el próximo año.
Al entrar en 2025, todavía estamos en medio del ciclo de hype de la IA. La mayoría de las conversaciones resaltan sus enormes capacidades revolucionarias. Pero cómo se está utilizando la IA y qué herramientas se escalan también es un reflejo de lo que nos impulsa: en qué priorizamos como sociedad, y en qué gastamos nuestros dólares, tiempo y atención. En otras palabras, las herramientas de IA que florezcan este año revelarán las verdaderas motivaciones tanto de individuos como de sistemas.
Con eso en mente, aunque la IA es un denominador común en la mayoría de las tendencias que estoy observando este año, son las motivaciones detrás de esas tendencias las que merecen un análisis más detallado.
1. Las evaluaciones innovadoras intentarán abrirse paso. Quizás los desarrollos más emocionantes en IA para la enseñanza y el aprendizaje podrían venir de modelos de evaluación novedosos que puedan ofrecer evaluaciones formativas y dinámicas de tareas de rendimiento a escala. Desde hace mucho tiempo hemos visto que la falta de inversión en diagnósticos, evaluaciones y políticas desactualizadas ha impedido que las escuelas adopten sistemas verdaderamente personalizados y basados en competencias. La pregunta no es si las nuevas tecnologías podrían superar eso, sino si nuestras políticas y prácticas pueden absorber el potencial de esas nuevas tecnologías en un sistema arraigado en pruebas sumativas de alto riesgo. Lo que hace que estos sistemas “funcionen” es una mezcla complicada de inercia y los desafíos políticos de implementar evaluaciones para el aprendizaje y la rendición de cuentas. El historial de superar esos desafíos no es bueno. Mientras ha habido insatisfacción durante mucho tiempo con las pruebas K-12 y una falta total de transparencia en los resultados de la educación postsecundaria, los pilotos federales de pruebas y rendición de cuentas en su mayoría han fracasado.
A medida que la IA inaugura nuevas posibilidades, los sistemas de rendición de cuentas federales y estatales lucharán con si permitir y cómo permitir enfoques de evaluación radicalmente diferentes para abrirse paso en sistemas heredados. Aunque es poco probable que haya una sola solución, estaré atento a los estados que den nuevos pasos en la prueba de sistemas innovadores de evaluación y rendición de cuentas impulsados por la IA.
2. Los bots de autoayuda se multiplicarán tanto en los mercados de consumo como en educación. Un video de Sal Khan instruyendo a GPT-4o para tutorar a su hijo se difundió ampliamente el año pasado. Pero mientras ese retrato de un padre, un bot y un estudiante resolviendo un problema juntos fue convincente, no estoy convencido de que se estén construyendo herramientas con la suposición central o la esperanza de que los usuarios estarán rodeados de apoyo humano.
En un nuevo informe que se publicará el 14 de enero de 2025, Anna Arsenault y yo examinamos cómo evolucionan las herramientas de navegación y orientación en la era de la IA. El mercado incipiente detrás de los bots de orientación está diciendo: está evolucionando para resolver brechas de información y consejos, pero está mucho menos centrado en brechas de conexión. En otras palabras, hay una mayor demanda de herramientas que ayuden a los estudiantes a ayudarse a sí mismos (con la ayuda de bots alegres y alentadores), en lugar de conectarlos con más ayuda humana (o humanos útiles) a escala.
Con una serie de nuevas herramientas de GenAI que ofrecen entrenamiento y apoyo bajo demanda, estamos entrando en una era en la que finalmente podemos superar las limitaciones de capital humano que han plagado durante mucho tiempo a los sistemas de orientación universitaria y profesional en las escuelas secundarias y la educación superior. Estudiamos este espacio en parte porque creemos que los dominios en educación y fuerza laboral donde nuestras proporciones de personal a estudiantes están más desequilibradas son donde el apoyo de la IA se escalará más rápido.
Aunque estas herramientas individuales pueden producir ganancias importantes en los trayectos postsecundarios y profesionales de los estudiantes, podrían transformarse en la arquitectura de un sistema basado en búsquedas individuales en lugar de ayuda colectiva. En la práctica, me preocupa que las virtudes de la autoayuda, como el empoderamiento, la agencia y la autodeterminación, estén chocando con las realidades del mercado donde es probable que los bots se conviertan en un reemplazo, en lugar de un complemento, para la ayuda humana difícil de financiar.
Lo mismo está sucediendo a nivel macro en el mercado de los copilotos de IA. Mientras los copilotos prometen enormes ganancias de productividad, parecen atender a una larga tradición de individualismo rudo y una escasez de mentoría humana que la IA está lista para potenciar.
Estaré observando cómo evoluciona la investigación de eficacia en estas nuevas herramientas en el próximo año y abogando para que las escuelas exijan herramientas que aborden tanto las brechas de información como las de conexión con una visión más amplia hacia los apoyos y redes que los estudiantes necesitan para tener éxito.
3. La IA comenzará a desplazar nuestros lazos débiles. Los bots de autoayuda son solo un aspecto de una categoría mucho más grande de compañeros de IA que están ganando fuerza en los mercados de consumo.
Como he señalado anteriormente, los compañeros de IA están en un claro camino para interrumpir la conexión humana tal como la conocemos. Se adaptan a una de las cosas más fundamentales que nos impulsan a todos: nuestra necesidad profundamente arraigada de conectar. Los compañeros pueden ganar una posición en el mercado en medio de la soledad generalizada, ofreciendo una alternativa rápida y sin fricción a buscar la conexión humana. Pero la interrupción se trata de lo que sucede más allá de esa posición: las personas que ahora ven la compañía de IA como un contexto extranjero o incluso absurdo no esperarán las formas en que la tecnología mejora constantemente para satisfacer necesidades relacionales y sociales más complejas, optimizadas de manera similar a sus predecesores en las redes sociales para crear un compromiso continuo y pegajoso. Antes de que nos demos cuenta, muchos de nosotros tendremos relaciones con bots.
A medida que se pasa más tiempo conversando con bots, las personas invertirán menos tiempo en conversaciones humanas. Aunque eso eventualmente podría perturbar sus redes de amigos y familiares más cercanos, es más probable que reduzca drásticamente las redes de conocidos de lazos débiles de las personas. La investigación ha demostrado que una relación parasocial fuerte puede superar a una conexión humana débil en dimensiones como el apoyo emocional.
Nuevamente, esta es una historia clásica de interrupción porque las personas pueden no notar o echar de menos una disminución en sus lazos débiles a corto plazo. Pero a largo plazo, una disminución en los lazos débiles significa menos acceso a oportunidades para individuos y comunidades menos resilientes en su conjunto.
Con esta tendencia sutil pero preocupante en mente, continuaré rastreando cómo las herramientas evolucionan aún más en esta dirección y abogaré vigorosamente por una mayor transparencia y atención para salvaguardar todas las relaciones humanas, incluso nuestras conexiones más sueltas y aparentemente inconsecuentes.
4. Las universidades se verán obligadas a enfrentar la brecha de experiencia inminente. Si bien la IA tiene el potencial de revolucionar la forma en que las escuelas abordan la evaluación y el apoyo, también pone una mayor presión sobre lo que se espera que las escuelas hagan para preparar a los estudiantes para el mercado laboral. Como ha señalado el analista e inversor en educación y fuerza laboral Ryan Craig, los trabajos de nivel inicial requieren cada vez más (y paradójicamente) varios años de experiencia. Craig argumenta que incluso si los recién graduados tienen las habilidades requeridas para un trabajo, los empleadores hoy en día buscan más. “Experiencia” es un término vago pero es un proxy de habilidades aplicadas en contexto. También es un proxy, yo argumentaría, de habilidades aplicadas en un contexto social con profesionales que pueden dar fe de ti.
Con herramientas de GenAI que pueden superar a los recién graduados en una amplia gama de tareas, habrá aún menos margen en el sistema para que el talento temprano realice tareas básicas mientras aprenden y son mentorizados en el trabajo. A su vez, es probable que veamos a las empresas invertir menos en talento temprano y enfocar su energía de mentoría en menos y menos individuos seleccionados a dedo. Sectores enteros utilizarán diligentemente la IA para desbloquear eficiencias innovadoras, todo mientras reducen su canal de liderazgo a largo plazo.
Esto está produciendo una inmensa brecha de experiencia que los empleadores no están dispuestos a llenar y las universidades no están preparadas para abordar, dado que la mitad de los graduados terminan en trabajos que ni siquiera requieren un título. Me preocupa lo que esto significa para los graduados que ingresan al mercado laboral en los próximos años, pero soy optimista de que esta dinámica podría obligar a más instituciones de educación superior a adaptarse. El retorno de la inversión de un título ya estaba en cuestión, y estas dinámicas alimentarán aún más las preguntas de los estudiantes y las familias sobre el valor de la educación superior.
Adaptarse no será fácil. Incluso con defensores feroces y una clara necesidad, el “ganar y aprender” no se ha escalado, y la demanda de pasantías supera con creces la oferta. El aprendizaje integrado al trabajo a escala dependerá de que las universidades dediquen más esfuerzo a estructurar la experiencia estudiantil y de terceros dispuestos a asumir las tareas que ni la educación ni los empleadores están dispuestos o pueden absorber. Estaré observando modelos como Colabl, Backrs, Codeplay, Mentors in Tech y otros que trabajan para construir el “middleware” entre las escuelas y los empleadores para escalar el acceso a proyectos de trabajo significativos y experiencia laboral digna de incluir en el currículum.
5. Los distritos renovarán su enfoque en el niño completo y en los esfuerzos de movilidad económica. Esta es parte predicción, parte esperanza. A medida que las herramientas de IA comiencen a apoyar los desafíos inmediatos de los distritos, como el ausentismo y la competencia, estoy esperando ver si las escuelas comienzan a exigir herramientas que lleguen más lejos.
¿Qué impulsa a los distritos escolares en 2025? Antes de la pandemia, muchos distritos operaban bajo una ambiciosa estrella polar y aprovechaban una apertura más amplia en cuanto al alcance de su impacto, es decir, apoyar el desarrollo del niño completo y trabajar para asegurarse de que estaban sembrando las semillas para que los estudiantes más alejados de la oportunidad estuvieran en un camino hacia la movilidad ascendente. La pandemia hizo que esas ambiciones más amplias y elevadas parecieran utópicas en el mejor de los casos y absurdas en el peor. Las escuelas, con razón, tuvieron que enfocarse en indicadores prácticos como la asistencia, la competencia y la graduación.
Aunque los datos muestran que todavía estamos lejos de una recuperación completa, es posible que las mareas estén cambiando de manera que los líderes puedan adentrarse en visiones más audaces del futuro y pasar de la supervivencia al florecimiento.
Aunque soy moderadamente optimista de que estas prioridades clave pueden adquirir mayor relevancia, soy menos optimista de que estemos en un camino para perseguirlas de manera efectiva e integrada como se merecen. Tanto los esfuerzos para el niño completo como para la movilidad económica no están del todo ausentes de la estrategia del distrito, pero están altamente fragmentados, diluyendo así su alcance y eficacia. Si los distritos comienzan a tomarse más en serio estos objetivos, deberían seguir la investigación: los modelos integrados de apoyo estudiantil, que proporcionan apoyos individualizados a cada estudiante y mantienen a los educadores en el bucle de los servicios integrales, son mucho más efectivos que los apoyos más ad hoc entregados a través de estructuras federadas y departamentales. Y en el caso de promover la movilidad económica, si bien ciertamente hay entusiasmo por una mayor exposición y exploración de carreras, una serie de actividades relacionadas con la carrera no conducirá a vidas más llenas de opciones. El diseño de vida integrativo, un concepto más popular en la educación superior, debería informar cómo las escuelas construyen estos caminos, permitiendo a los estudiantes experimentar el mundo laboral, reflexionar sobre esas experiencias y refinar continuamente su sentido de propósito y posibles futuros. Este año estaré atento a los distritos que toman en serio estas estrategias más integradas en servicio de resultados más altos y duraderos.
Julia Freeland Fisher, Instituto Clayton Christensen
Julia Freeland Fisher es la Directora de Investigación en Educación en el Instituto Clayton Christensen. Dirige un equipo que educa a los responsables políticos y líderes comunitarios sobre el poder de la Innovación Disruptiva en las esferas de la educación K-12 y superior a través de su investigación.
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