¿Que enseñar en la era de la Inteligencia Artificial?
Claudio Rama
En el 2018, Paul Daugherty y James Wilson, publicaron un interesante libro disruptivo sobre el impacto que tendría la inteligencia artificial en el mundo de los negocios.
En “Humanos + maquinas, reimaginando el trabajo en la era de la Inteligencia Artificial” (Harvard Press), más allá de análisis e situaciones y cambios, plantearon anticipadamente la enorme transformación asociada a la nueva ola digital centrada en la inteligencia artificial (IA) y la cuarta revolución industrial. Su eje es que esta revolución industrial en curso se apoyará dominantemente en la IA, como mecanismo de articulación entre máquina y humanos, entre conocimientos y trabajo.
Su enfoque concibe una mirada histórica de sucesivas, complejas y cambiantes interacciones complementarias entre “máquinas y humanos” que asume una nueva característica y que al tiempo permitirá –y obligará- a aumentar las competencias y capacidades humanas. Su concepto es que “máquina y humanos” no son adversarios sino socios en toda la historia, propendiendo a desmontar una visión equivocada de que la inteligencia artificial incluyendo los avances en robótica y chat o bots digitales, van a reemplazar el trabajo humano en casi todas las industrias. A diferencia su enfoque se centra en la simbiosis que ha existido en los requisitos para su continuación, mostrando el enorme poder de las nuevas tecnologías en el aumento de los requerimientos de capacidades humanas complementarias o articuladas a los procesos de trabajo impulsados por las tecnologías. Su análisis deriva en los desafíos de los sistemas educativos para poder responder y articularse a esos impulsos de tecnologías más complejas y a preparar a las personas para una nueva articulación hombre-máquina en los tiempos de la inteligencia artificial.
El libro de estos investigadores y emprendedores, se centra en la existencia de una relación histórica y simbiótica entre las tecnologías y las personas, con áreas de tareas que se apoyan exclusivamente en actividades humanas, áreas de tareas que se realizan por las máquinas y zonas intermedias e híbridas en el cual conviven en distinta proporción actividades humanas y de las máquinas. Ello ha ido cambiando asociado a los cambios tecnológicos y del conocimiento con la creación de mayores niveles de eficiencia, productividad y calidad,-y por ende ingresos- ya que muchas actividades han podido lograr hacerse con una menor proporción de trabajo y mayor proporción de conocimiento. Esta mirada de complementación entre el trabajo y la máquina deriva del enfoque de la existencia de una curva de sustitución de factores entre conocimiento, trabajo, capital y recursos, que se constituye en el marco tradicional derivado de la economía clásica y que desde los años 70 ha integrado al conocimiento como el factor de producción dominante. Es una concepción centrada en la existencia de un proceso continuo de diferenciación de tareas derivado de la propia evolución de los conocimientos y las tecnologías, y que a su vez impone cambios permanentes en los niveles de formación educativos. Así visto, son dinámicas continuas adaptativas, pero que a su vez están marcados por la existencia de ciclos tecnológicos.
El estudio analiza como el campo de la inteligencia artificial nació en 1956 cuando un pequeño grupo de científicos y especialistas en computación debatieron la posibilidad de que las máquinas pudieran imitar inteligentemente a los humanos. Partiendo de la existencia del conocido método científico de Descartes desde hace varios siglos como la base de la creación de los conocimientos, la respuesta era que la IA requería realizar los mismos procesos de dicho método centrado.
El ciclo de programación se centraba en observaciones, preguntas, formulación de hipótesis, diseño de experimentos para testear dichas predicciones o hipótesis, análisis de las repuestas buscando parámetros comunes, prueba de dichas hipótesis y a partir de allí formulación de teorías y entrega de respuestas acertadas, se constituía en el basamento de la IA. En esta línea la programación desarrolló caminos de trabajo y por ende de aprendizaje y creatividad humanos, que pudieran ser modelados matemáticamente y a partir de allí que fueran reaplicados por las máquinas.
En el contexto de la sociedad digital, la informática, los sensores, internet, las redes y especialmente las grandes bases de datos dieron viabilidad y sustentación a estos paradigmas. Así, los procesos de observación científica y análisis realizados por la llamada inteligencia artificial sobre grandes bases de datos planteó automáticamente la posibilidad de crear hipótesis con basamento estadístico y científico. En este contexto la inteligencia artificial analiza situaciones sobre grandes cantidades de datos y parámetros que además las personas no logramos identificar, incluso por no ajustarse a los estándares aceptados, lo cual permite que las máquinas casi actúan como si tuvieran intuiciones humanas. Ese ciclo, está actualmente impulsando la innovación y la creatividad de los algoritmos que conforman un enorme desafío para las organizaciones y las personas, pero especialmente para sus competencias y para los sistemas educativos.
La educación en un tiempo se estructuró como mecanismo de transferencia de saberes desde los padres a los hijos y rápidamente de las sociedades pasadas a las siguientes. Posteriormente se ha comenzado a proyectar como una actividad de autoaprendizaje centrado en la investigación como mecanismo de creación de conocimiento. Sin embargo, en la perspectiva de la expansión de inteligencia artificial, la educación requiere ser re-conceptualizada. Ello no sólo al buscar ser una enseñanza apoyada y apalancada con la inteligencia artificial, sino en la necesidad de preguntarnos cuáles serán las tareas y actividades que van a ser efectivamente realizadas por los humanos en los entornos laborales futuros estructurados por la inteligencia artificial y cuáles serán las competencias que requiera la realización de estso trabajos en simbiosis y articulación con la inteligencia artificial. Daugherty y Wilson, consideran a partir de un análisis de múltiples casos de empresas y actividades, que la inteligencia artificial permite a los trabajadores ser más humanos en el marco de un proceso continuo de adaptación y recomposición, pero con la incertidumbre de cuáles serán las tareas más eficientes realizadas por humanos y cuales por las máquinas. Su enfoque focaliza que las actividades de liderazgo, empatía, creación y evaluación serán dominantemente humanas, en tanto que las actividades de adaptación, predicción, relación y transacción serán actividades en donde el rol de las máquinas será dominante.
Al tiempo en un territorio común, compartido y en disputa, algunas tareas como entrenamiento, explicación y sustentación serán híbridas con más actividad humana, y las de incrementar, interactuar y representar, también híbridas pero con mayor apoyo en las máquinas. La educación y su enfoque por competencias profesionales sin duda hoy no puede dejar de lado los potenciales impactos de la inteligencia artificial.
