Desde el lanzamiento público de ChatGPT a finales de 2022, la inteligencia artificial ha pasado de la relativa oscuridad a casi la omnipresencia. La tasa de adopción de herramientas de IA generativa ha superado la de las computadoras personales y de internet. Existe un optimismo generalizado de que, por un lado, la IA generará crecimiento económico, estimulará la innovación y elevará el papel del trabajo humano quintesencial. Por otro lado, hay una ansiedad palpable de que la IA perturbará la economía a través de la automatización de la fuerza laboral y exacerbará las desigualdades preexistentes.
La historia muestra que la educación y la formación son factores clave para resistir la volatilidad económica. Sin embargo, no está del todo claro cómo los proveedores de educación postsecundaria pueden equipar a los estudiantes con los recursos que necesitan para prosperar en una fuerza laboral cada vez más impulsada por la IA.
Aquí, en el Centro de Investigación y Oportunidades Educativas de la Universidad de Tennessee, Knoxville, estamos liderando un estudio de tres años en colaboración con la Junta de Regentes de Tennessee, Advance CTE y la Asociación para la Educación Técnica y Profesional para explorar este mismo tema. Hasta ahora, hemos entrevistado a más de 20 expertos en IA, economía laboral, educación técnica y profesional (CTE) y desarrollo de la fuerza laboral. Aquí hay tres cosas que debes saber.
La IA generativa es el presente, no el futuro.
En primer lugar, la IA no es algo nuevo. ChatGPT sigue cautivando la atención debido a su sorprendente capacidad para razonar, escribir y hablar como un humano. Sin embargo, la ciencia de desarrollar máquinas y sistemas para imitar funciones humanas ha existido durante décadas. Muchas personas están escuchando sobre aprendizaje automático por primera vez, pero ha impulsado sus recomendaciones de Netflix durante años. Dicho esto, la IA generativa representa un avance, un gran avance. El aprendizaje automático simple no puede componer un concierto, escribir y depurar código informático o generar una lista de compras para tu familia. La IA generativa puede hacer todas estas cosas y mucho más. Ciertamente se siente futurista, pero no lo es; la IA es el presente. Y la IA generativa del presente no es la IA del mañana.
Nuestras entrevistas con expertos han dejado claro que nadie sabe dónde estará la IA en 15, 10 o incluso cinco años, pero el consenso predice que el ritmo del cambio será dramático. ¿Cómo pueden los estudiantes, los proveedores de educación y los empleadores mantenerse al día?
En primer lugar, no podemos obsesionarnos con herramientas, aplicaciones o casos de uso específicos. La solución no es simplemente incorporar ChatGPT en el aula, aunque este es un buen punto de partida. Estamos en un vehículo en movimiento; nuestra atención debe estar en el paisaje circundante, no en los objetos que pasan. Necesitamos políticas educativas que promuevan la eficiencia organizativa, incentiven la innovación y fortalezcan las asociaciones público-privadas. Necesitamos un liderazgo educativo centrado en los procesos, la infraestructura y los recursos necesarios para implementar rápidamente tecnologías, romper los silos disciplinarios y garantizar la protección de los estudiantes. Necesitamos un desarrollo profesional y una formación sistemáticos y sostenidos para el profesorado en ejercicio, y necesitamos replantearnos cómo preparamos y contratamos nuevo personal docente. En resumen, necesitamos centrarnos en construir instituciones y aulas más ágiles, más adaptables, menos compartimentadas y menos reactivas porque la IA generativa tal como la conocemos no es el futuro; la IA es un presagio de lo que está por venir.
Enfócate en las habilidades, no en los trabajos.
Es sumamente difícil predecir qué ocupaciones individuales serán impactadas, positiva o negativamente, por la IA. Simplemente no podemos saber con certeza si los cirujanos o los matarifes están en mayor riesgo de automatización impulsada por la IA. No solo es una conjetura, sino que también es un pensamiento erróneo, basado en una mala comprensión de cómo la tecnología impacta el trabajo. Las tareas constituyen trabajos, los trabajos constituyen ocupaciones y las ocupaciones constituyen industrias. Las lecciones de innovaciones tecnológicas anteriores nos dicen que las tecnologías actúan directamente sobre las tareas y solo indirectamente sobre las ocupaciones. Si, por ejemplo, la habilidad humana requerida para completar una serie de tareas relacionadas con el trabajo puede ser sustituida por máquinas inteligentes, la composición de habilidades de la ocupación cambiará. Una ocupación entera puede ser eliminada si un porcentaje suficientemente alto de las habilidades puede ser automatizado por máquinas. Dicho esto, también es igualmente cierto (y probable) que las nuevas tecnologías pueden cambiar la composición de habilidades de una ocupación de una manera que realmente aumenta la demanda de trabajadores humanos. Los cambios en la demanda de habilidades en el mercado laboral incluso pueden generar trabajos completamente nuevos. El punto es que el enfoque tradicional de pensar en la educación en términos de carreras, cursos y titulaciones perjudica a los estudiantes.
Por el contrario, nuestro enfoque debe estar en las habilidades que adquieren los estudiantes, independientemente de la disciplina o la vía de grado. Una respuesta predecible al aumento de la IA es dirigir a más estudiantes hacia carreras STEM y otros supuestos programas listos para la IA. Pero nuestras conversaciones, junto con la investigación existente, sugieren que los estudiantes pueden beneficiarse igualmente de especializarse en estudios liberales o historia del arte siempre que estén equipados con habilidades demandadas que no pueden (todavía) ser sustituidas por máquinas inteligentes.
No podemos permitir que las disciplinas “posean” ciertas habilidades. Cada estudiante, en todas las áreas de estudio, debe estar equipado con habilidades técnicas y transferibles. Las habilidades técnicas permiten a los estudiantes desempeñar tareas específicas de una ocupación. Las habilidades transferibles, como el pensamiento crítico, la adaptabilidad y la creatividad, trascienden las ocupaciones y las tecnologías y posicionan a los estudiantes para el “trabajo del futuro”. Para fomentar esta transición, necesitamos enfoques innovadores para empaquetar y brindar educación y formación. Los líderes institucionales pueden ayudar equipando al profesorado con recursos de desarrollo profesional e incentivos para romper los silos disciplinarios. También necesitamos reconsiderar los enfoques actuales de evaluación a nivel institucional y de cursos. Los acreditadores pueden ayudar empujando a las instituciones a pensar más allá de las métricas tradicionales de efectividad institucional.
La IA en sí misma es una habilidad, y una que necesitas tener.
De nuestras conversaciones con expertos, una realización es evidente: hay pocos sectores de la fuerza laboral que quedarán inalterados por la IA. Claro, la IA no puede (todavía) destapar un desagüe, tomar fotos de boda, instalar o reparar motores de avión, podar árboles o crear un entorno de salón de clases de jardín de infantes acogedor. Pero la IA cambiará, si no lo ha hecho ya, las formas en que se realizan estos trabajos. Por ejemplo, el software impulsado por IA puede analizar datos de sistemas de plomería para predecir problemas, como fugas de agua, antes de que ocurran. Las herramientas de IA también pueden analizar sistemas de aeronaves, sensores y registros de mantenimiento para predecir las necesidades de mantenimiento de la aeronave antes de que se conviertan en peligrosas, minimizando el tiempo de inactividad de la aeronave. Ahora hay un caso de uso viable de IA para cada industria. El factor clave para prosperar en la economía de la IA es, por lo tanto, la capacidad de utilizar la IA de manera efectiva y crítica independientemente de la ocupación o industria de uno.
La IA es buena, pero aún no es perfecta. Los trabajos aún requieren supervisión humana. Discernir la calidad de las fuentes o sintetizar puntos de vista contradictorios para tomar decisiones significativas siguen siendo habilidades únicas de los humanos que atraviesan todas las ocupaciones e industrias. Para prosperar en el presente y futuro del trabajo, debemos abrazar y fomentar este conjunto de habilidades mientras colaboramos de manera efectiva con la tecnología de IA. Esta colaboración efectiva en sí misma es una habilidad.
Para impulsar este cambio de paradigma, necesitamos que los responsables de políticas a nivel federal y estatal prioricen la privacidad y seguridad de los usuarios de IA para que las herramientas puedan ser confiables y desplegadas rápidamente en las aulas de todo el país. También es imperativo que hagamos una inversión generacional en investigación aplicada en la interacción humano-IA para que podamos identificar y escalar las mejores prácticas. En el aula, los estudiantes necesitan una exposición y experiencia integral con la IA al principio y al final de sus programas. Es una habilidad valiosa trabajar bien con otros, y en la era moderna, es igualmente necesario trabajar bien con las máquinas. Parafraseando a Jensen Huang, el CEO de Nvidia: los estudiantes no van a perder sus trabajos por la IA; perderán sus trabajos frente a alguien que use la IA.
Cameron Sublett es profesor asociado y director del Centro de Investigación y Oportunidades Educativas de la Universidad de Tennessee, Knoxville. Lauren Mason es una investigadora senior asociada en el Centro de Investigación y Oportunidades Educativas.