3 prioridades para que la enseñanza superior pueda prepararse para la revolución de la IA generativa

Cada gran revolución tecnológica pone en marcha una revolución simultánea en el trabajo. Con el desarrollo de la agricultura organizada hace miles de años, los recolectores se establecieron en granjas. Durante la Revolución Industrial, las máquinas de vapor llevaron a esos agricultores a las fábricas. A finales del siglo XX, la llegada de PC cambió las máquinas por monitores y los tornos por laptops.

Ahora, con la aparición de la última oleada de inteligencia artificial (IA) generativa, la humanidad está a punto de embarcarse en un orden de funcionamiento totalmente nuevo.

El año pasado, la OCDE predijo que la IA "transformaría radicalmente" 1100 millones de puestos de trabajo en los próximos 10 años. Dadas las impresionantes nuevas tecnologías que han llegado desde entonces, ahora parece una estimación casi tímidamente conservadora. Sistemas como GPT-4 y Midjourney pueden crear poesía, código, trabajos de investigación, planos de diseño de interiores, sitios web y reseñas de libros. Pueden modelar estructuras proteínicas, evaluar reclamaciones de seguros y explicar conceptos científicos abstrusos en términos sencillos.

Estos sistemas son tan impresionantes que los profesionales del derecho, las finanzas e incluso las artes tiran nerviosos de sus cuellos blancos. Pocos días después de la llegada de GPT-4, Goldman Sachs publicó un informe en el que advertía de que los últimos sistemas de IA podrían automatizar una cuarta parte de todo el trabajo realizado en Estados Unidos y la eurozona, lo que costaría unos 300 millones de puestos de trabajo.

Aunque las revoluciones tecnológicas anteriores también transformaron el trabajo, esta vez es diferente, porque la IA lo está transformando a una velocidad totalmente distinta. A medida que se acelera la carrera por hacer que estos sistemas sean aún más potentes, la IA pronto aparecerá en todo, en todas partes y al mismo tiempo. Desde el desarrollo de terapias farmacológicas hasta el contenido de aplicaciones de entretenimiento, estos sistemas están reinventando sectores enteros. Para adaptarse a esta nueva economía, las personas tendrán que reinventar sus habilidades, sus carreras y, de hecho, la capacidad de decidir sobre sus vidas.

Tradicionalmente, las personas han recurrido a la educación superior para adquirir los conocimientos y habilidades necesarios para triunfar en el mundo tal y como existe. El reto actual es que, gracias a la IA, el mundo será radicalmente distinto mañana y pasado mañana. Por lo tanto, educar a las personas para la reinvención en este contexto fluido requerirá la reinvención de la propia educación superior. Podemos hacerlo mediante tres reformas fundamentales del modelo.

La enseñanza superior debe orientar el plan de estudios para tener en cuenta la prevalencia de la IA en el futuro. Basado en lo que yo llamo "humanismo", este plan de estudios debería incluir la alfabetización tecnológica, es decir, entender cómo funcionan las máquinas y cómo trabajar con ellas; la alfabetización en datos, que es la fluidez para interpretar y utilizar la información con la que opera la tecnología y que es generada por ella; y especialmente la alfabetización humana, que cultiva nuestra ventaja sobre la IA en rasgos claramente humanos como el espíritu empresarial, la ética, el liderazgo y la comprensión de los contextos interculturales.

La iniciativa "Educación 4.0" del Foro Económico Mundial también ha elaborado una útil taxonomía que hace hincapié en el desarrollo de habilidades y atributos menos propensos a la automatización. Se trata de competencias cognitivas, la creatividad; sociales, como la conciencia socioemocional; intrapersonales, como la curiosidad; y sociales, como la responsabilidad cívica. Los educadores deberían tomar nota de la necesidad de ayudar a los estudiantes a desarrollar también estas habilidades.

Los institutos y universidades deberían hacer más por exponer a los estudiantes a los cambios que la IA provoca en tiempo real, sobre todo cómo cambia los lugares de trabajo. A medida que la IA se vaya integrando en los distintos sectores, conducirá a la automatización de los puestos de trabajo y de las tareas que con mayor probabilidad realizarán los empleados principiantes o subalternos. Redacción de textos publicitarios, investigación jurídica, diseño gráfico sencillo, funciones administrativas... trabajos que solían ocupar a los empleados que iniciaban su carrera profesional serán realizados por menos personas, o ninguna. Así pues, una de las consecuencias del aumento de la IA será la evaporación de las oportunidades para que los jóvenes adquieran competencias básicas y asciendan la escala profesional. Las universidades, por tanto, tienen que darles un paso adelante.

Pueden hacerlo integrando conocimientos abstractos con experiencias vividas. Los programas de aprendizaje experiencial desarrollan conexiones significativas entre los alumnos, otras personas y el mundo cambiante, lo que les da ventaja sobre las máquinas. Y lo que es más, al sumergir a los alumnos en el lugar de trabajo de la IA, les permitimos adquirir competencias básicas y conocimientos del sector: aunque la IA estrecha el portal principal de entrada, los programas experienciales abren una puerta lateral profesional.

Dos días después de que Goldman Sachs publicara su ominoso informe, una carta abierta del Future of Life Institute pedía que se detuviera inmediatamente el entrenamiento de sistemas de IA más potentes que la GPT-4. Entre los firmantes figuran personalidades como Elon Musk y Steve Wozniak, cofundador de Apple. Pero los directores ejecutivos y los investigadores principales de las principales empresas que invierten en la carrera por acelerar la IA estuvieron notablemente ausentes.

A pesar de las amenazas de la automatización masiva y la desinformación, el poder y el alcance de la IA generativa seguirán creciendo.

Como resultado, la reinvención del lugar de trabajo por parte de la IA también será continua. Las personas tendrán que reinventar sus funciones para adelantarse a estas tecnologías en evolución, aprovechar al máximo sus puntos fuertes, adaptarse a sus puntos débiles y trabajar con ellas de forma productiva. Tendremos que actualizar y reciclar nuestras competencias de forma continua.

Esto tiene inmensas implicaciones para nuestro sistema educativo, por no hablar de cómo enfocamos el aprendizaje, los programas de formación de las empresas y la tecnología educativa. Para las universidades, esto significa un cambio fundamental de prioridades. En lugar de marginar el aprendizaje permanente a la periferia de sus operaciones, la enseñanza superior tendrá que situarlo en la vanguardia de su misión, atendiendo a los alumnos no tradicionales con programas personalizados adaptados a las cambiantes necesidades profesionales.

No hay forma de evitar la realidad de que la IA está reinventando el lugar de trabajo y, con ello, reinventando el trabajo que hacen las personas. La principal obligación de las universidades es servir a nuestros estudiantes ayudándoles a adaptarse a esta realidad mercurial y desconcertante, pero inmensamente apasionante. Podemos hacerlo, pero necesitaremos reinventarnos.