Tecnologías emergentes

Por qué el uso ético de la IA requiere un sistema educativo inclusivo y preparado para el futuro

El uso ético de la IA requiere que las oportunidades de educación sean accesibles, justas y diversas.

El uso ético de la IA requiere que las oportunidades de educación sean accesibles, justas y diversas. Image: Unsplash/Giovanni Gagliardi

Hannah Rosenfeld
Specialist, Artificial Intelligence and Machine Learning, World Economic Forum
Danni Yu
Project Fellow, Artificial Intelligence and Machine Learning, World Economic Forum, Consultant, Boston Consulting Group
Abhishek Gupta
Partner Lead, World Economic Forum
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  • Los estudios demuestran que los grupos desfavorecidos son más susceptibles de ser desplazados de sus puestos de trabajo debido a la automatización.
  • Debemos abordar la cuestión fundamental de la educación en materia de IA y la mejora de las cualificaciones de grupos subrepresentados.
  • Las partes interesadas de los sectores público y privado pueden colaborar para garantizar un futuro equitativo para todos.

El reciente desarrollo de la inteligencia artificial (IA) generativa ha provocado un aumento de su adopción en una amplia gama de sectores, desde la sanidad al marketing. Pero con ella, existen numerosas pruebas del daño discriminatorio que las herramientas de IA pueden causar a grupos ya marginados a través de sesgos inconscientes en los algoritmos y falta de representación en los conjuntos de datos. La IA también puede tener diversas repercusiones en el empleo y la mano de obra, y los grupos marginados son más susceptibles a la pérdida o el desplazamiento de puestos de trabajo debido a la automatización.

El Informe sobre el Futuro de los Empleos 2023 del Foro Económico Mundial indica que se espera que el 44% de las competencias básicas de los trabajadores cambien en los próximos cinco años debido al aumento de las tareas realizadas por máquinas. En cuanto a la IA generativa, un estudio reciente realizado por OpenAI concluye que aproximadamente el 80 % de la población activa de EE. UU. verá afectada una parte de su trabajo por los GPT (Generative Pre-trained Transformer, un modelo lingüístico capaz de producir texto similar al humano) y alrededor del 19% de los trabajadores verá afectada una parte significativa de su trabajo.

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Los estudios también indican que es más probable que el impacto de la IA en el empleo y la mano de obra tenga consecuencias negativas para las mujeres, minorías raciales, indígenas y personas con bajos ingresos. Eric Brynjolfsson, director del Laboratorio de Economía Digital de Stanford, señaló que, si bien la automatización mediante IA puede aumentar la productividad y la riqueza, los beneficios van a parar de forma desproporcionada a quienes disponen de recursos que no se sustituyen fácilmente con la tecnología, es decir, activos, talentos o habilidades únicos. Puede producirse una espiral de marginación creciente en las comunidades ya desfavorecidas debido a su escasa alfabetización en IA.

La IA ética requiere una educación inclusivas

Hay varios factores en la confluencia del bienestar y la marginalidad, de los cuales la educación y el conocimiento son requisitos previos clave para mejorar el acceso al empleo y a las oportunidades empresariales.

Condiciones de marginalidad potencialmente afectadas por la IA/R
Condiciones de marginalidad potencialmente afectadas por la IA/R Image: Joachim von Braun & Heike Baumüller.

Con el rápido crecimiento del número de tareas que se automatizan y aumentan gracias a la IA, las oportunidades de empleo y negocio inevitablemente cambian y hacen que la capacidad de utilizar tecnologías de IA sea una cualificación vital. Sin embargo, el sistema actual de educación y formación es inadecuado para preparar a todo el mundo para este viaje transformador.

Es probable que los grupos con menos recursos se vean directa o indirectamente excluidos y marginados. Por ejemplo, los niños de las comunidades marginadas tienen menos acceso a las tecnologías avanzadas y a las oportunidades de educación en IA. Mientras sus compañeros con más altos ingresos tienen iPads y portátiles, empiezan a codificar juegos y aprenden los fundamentos de la IA, ellos no suelen tener este grado de exposición a las últimas tecnologías y planes de estudio.

Por lo tanto, el uso ético de la IA no sólo incluye la comprensión de las implicaciones sociales de la IA y el aprovechamiento del uso justo de los datos, sino que también implica oportunidades de educación y formación que sean accesibles, justas y diversas. Junto con los rápidos avances de la IA, los sistemas educativos deben seguir el ritmo de esta transformación para garantizar que los planes de estudios sean inclusivos y estén preparados para el futuro.

El uso ético de la IA no sólo incluye la comprensión de las implicaciones sociales de la IA y el aprovechamiento del uso justo de los datos, sino que también implica oportunidades de educación y formación que sean accesibles, justas y diversas.

La educación y la formación accesibles deben estar en la agenda nacional de la IA

Aunque las estrategias nacionales de IA ya incluyen un apartado sobre la recualificación y preparación de la mano de obra, deben poner énfasis en los sistemas públicos de educación. Deben enfatizar la mejora de la alfabetización pública en materia de IA, dedicando fondos a mejorar el sistema educativo público y la capacitación de los profesores de las escuelas públicas.

Las autoridades educativas deberían trabajar con las escuelas, los profesores y las comunidades para crear directrices prácticas y planes concretos para que los fundamentos de la IA y la alfabetización digital formen parte de los planes de estudios básicos. También es beneficioso introducir los fundamentos de la IA, la alfabetización digital, el pensamiento crítico y la innovación a los estudiantes en las primeras etapas de su educación, como por ejemplo durante su educación secundaria o incluso primaria.

Algunos ejemplos de cómo la educación en IA puede integrarse en las experiencias educativas:

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Importancia de las experiencias educativas integradoras

Para lograr una IA equitativa e integradora, es esencial que todos los que interactúan con esta tecnología la comprendan y colaboren eficazmente con ella y sean conscientes de las oportunidades y los riesgos que plantea su uso. Independientemente de la vía educativa por la que pasen los alumnos, una experiencia de aprendizaje inclusiva y adaptada es fundamental para mejorar la asimilación de conocimientos y evitar abandonos. Esto incluye consideraciones en el contexto de la educación en IA y la impartición de los contenidos. Por ejemplo:

  • Las experiencias deben diseñarse para garantizar la accesibilidad en la formación de quienes se enfrentan a barreras en la educación formal, como las personas con discapacidad, las personas con bajo nivel de alfabetización y los adultos mayores.
  • Los gobiernos y las instituciones deben reconocer los obstáculos en materia de recursos que dificultan la educación en IA entre los grupos desfavorecidos, como la falta de computadores y acceso a Internet, así como de apoyo financiero y ayudas para el cuidado de los niños.
  • Es importante comprender las diferencias en los entornos sociales y culturales de los alumnos, incluir diversas perspectivas en el contenido y utilizar ejemplos y estudios de casos con los que puedan relacionarse. Una forma de abordarlo es utilizando ejemplos, estudios de casos e ideas que reflejen una serie de experiencias y perspectivas de género, raza, cultura, etnia, orientación sexual, religión y edad, entre otras.

Aunque esperamos un futuro más rico y productivo con la IA, aún queda mucho para que todo el mundo esté equipado con los conocimientos y habilidades suficientes para aprovechar sus beneficios. A medida que se desarrolla la IA, es hora de actuar sobre sistemas educativos inclusivos y preparados para el futuro que allanen el camino hacia un futuro más equitativo.

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