En un panorama donde las tecnologías digitales y la IA están transformando la industria y la forma en que se crea valor, la manera en que trabajamos -y las competencias profesionales requeridas- también están evolucionando. El 17 de abril, la Dra. Lourdes Perea Muñoz, Vicerrectora de Asuntos Académicos de la Universidad y Profesora del Centro de Transformación Digital de la Facultad de Ingeniería, brindó una conferencia en Portugal sobre este eje en el contexto del CPSL: Conference on Production Systems and Logistics.

Durante la disertación reflexionó sobre el cambiante rol de las universidades, el significado del trabajo y las adaptaciones curriculares necesarias para preparar profesionales que puedan mantenerse relevantes y contribuir de manera significativa en un entorno definido por el cambio acelerado y la rápida obsolescencia del conocimiento técnico.

Consultamos a la Dra. Lourdes Perea, sobre los principales ejes de su conferencia, y compartimos su mirada sobre el impacto de la IA en la Educación Superior.

¿Cuál es tu visión sobre la incapacidad o lentitud -frecuentemente señalada por los medios- de las Universidades, en adaptarse a los cambios que presentan los avances tecnológicos?

Si bien adhiero a la necesidad de adaptación de las Universidades (enseño sobre la gestión de la transformación digital) considero que un planteo demasiado fatalista o en algún punto superficial, puede desviar la atención de lo verdaderamente importante: pensar dicha adaptación a la luz de su propósito.

Este mismo fenómeno lo veo en las empresas, percibo un gran temor de quedarse afuera, y eso hace que se piense primero en cómo adoptar la IA, que en para qué adoptar IA. Pero pienso que en el caso de la Universidad esto es aún más sensible que en el mundo de las empresas, porque la Universidad incluye actividades muy diversas y su misión es mucho más compleja.

Se habla de FOMO, ¿Qué es lo que produce ese efecto?

Todos estamos experimentando a nivel personal, la extraordinaria potencia que tienen estos modelos de IA generativa. El nivel de sofisticación de los resultados con esfuerzo casi nulo, el aumento de productividad, la calidad de producción de ciertas tareas, y la simplicidad con que podemos ampliar nuestras capacidades en cuestiones que no son nuestro core, nos pone en alerta y nos hace pensar en nuestra propia necesidad de adaptarnos. No sólo eso, sino además la capacidad de superación constante de la IA, basta encontrar alguna barrera o error, para que enseguida se desarrolle un nuevo modelo que parece haberlos superado.

Si además, ante nuestra perplejidad, buscamos a alguien muy cercano a la disciplina: especialistas en IA, ingenieros en informática o sistemas, especialistas que van por delante en estos temas, tampoco logran transmitirnos mucha paz, uno vuelve con más ansiedad, porque ellos mismos están anonadados.

Sin embargo, no es la misma experiencia cuando se quiere hacer a escala. De acuerdo a un estudio reciente del MIT, el 95% de los proyectos piloto de IA a nivel organización están fracasando. Pero… ¿por qué? Porque esa aparente simplicidad en el uso enmascara una redistribución de complejidad hacia otros ámbitos de la organización, que hace que el camino de obtener valor real se vuelva más arduo. Cuando estas soluciones se quieren implementar a nivel de la empresa, emergen una serie de necesidades de estructura y complejidades que desinflan esa ilusión de productividad inmediata. Surgen necesidades de nuevas áreas (como gobierno de datos, ingeniería de prompting, compliance); surge la necesidad de rediseñar flujos de trabajo donde humanos y co equipers cibernéticos interactúan, y se hace evidente la necesidad de desarrollar en las personas nuevas habilidades complementarias que permitan supervisar los resultados (no siempre correctos) de la IA. Se está viendo que la adopción y sobre todo la consecución de valor real en las empresas no estará exenta de muchas desilusiones en el camino.

¿Esto no significa que podemos quedarnos tranquilos?

Si hay algo que es seguro es que el nivel de adopción de IA seguirá en aumento y que cada vez habrá más aplicaciones y casos de uso. Como explica el Dr. Samila (IESE) esto se sigue de la lógica de que la IA implica una reducción en los costos de conocimiento generalistas: input fundamental en la economía del conocimiento, al igual que en su momento el vapor redujo el costo de la energía mecánica, input clave en la economía de la sociedad industrial. Lo esperable entonces es: que el uso de la IA siga en aumento; que se vayan encontrando nuevos casos de uso; que muchos trabajos actuales hoy ejercidos por humanos efectivamente van a ir paulatinamente reemplazándose; así cómo irán surgiendo otros; pero, por sobre todo que la competencia profesional va a depender en gran parte de nuevas habilidades humanas que complementen el potencial de la IA: habilidades metacognitivas (pensamiento analítico, sistémico, creativo), colaborativas (liderazgo) y éticas.

El futuro del trabajo no será puramente automatizado, ni puramente humano. Será un entramado de equipos híbridos, donde las personas deberán orquestar, supervisar y dar sentido a sistemas cada vez más inteligentes.

El verdadero desafío universitario

Está claro que las universidades al igual que las empresas pueden beneficiarse de la adopción de IA: los procesos de gestión pueden ser susceptibles de ser revisados a la luz de la IA, también las prácticas de enseñanza y la investigación. Pero a mi juicio, hay un desafío que es más central, que la mera adopción. Y ese desafío tiene que ver con la misión de la universidad.

Cuando se critica a la Universidad en general el foco está puesto en el gap existente entre la preparación actual de los alumnos y el mundo laboral. Pero esta visión reduce a la universidad a una mera certificadora de conocimientos. ¿Su misión es preparar sólo para la primera salida laboral? También lo es, pero no se agota ahí.

La Universidad, “es el lugar donde el conocimiento vive, interactúa y evoluciona” (cita de la profesora Zheng de Columbia, referenciando a los escritos de J. H. Newman). Y aquí, me quiero detener en los verbos que acompañan a la palabra conocimiento:

El conocimiento vive: toda disciplina tiene un dominio, una serie de metodologías y una comunidad de practicioners (académicos, investigadores, alumnos) que en su conjunto representan esa realidad viva. La IA afecta a las distintas disciplinas en diferentes partes, en algunos casos cambia su dominio específico y en otros sólo sus metodologías o sus herramientas. Es esa comunidad de expertos la que puede interpretar dónde esa disciplina se puede afectar y realizar los cambios necesarios, en el lugar donde dichos cambios se vuelven estructurales: los planes de estudio. Es en estos donde se define el recorrido de lo que significa “expertise” en una disciplina, y es a través de estos cómo se formará a los futuros miembros de la comunidad disciplinar.

El conocimiento interactúa: el conocimiento en sí, no es una realidad fragmentada, nosotros la fragmentamos en especialidades de modo de poder realizar avances y de poder comprehender en nuestra capacidad limitada. Pero la Universidad es el lugar donde las distintas disciplinas interactúan, logrando además de aportar avances a la sociedad, realizar una síntesis integrada. Es decir, ayudar a los alumnos a poder formular una interpretación del mundo y de la realidad que le de sentido. Si la transformación digital viene a aportar nuevas formas de creación de valor. ¿Cuál es el verdadero sentido de valor? ¿Es sólo más eficiencia, productividad? ¿Es una mejor experiencia para los empleados? ¿Es una solución a problemas sociales más complejos?

El conocimiento evoluciona: el conocimiento evoluciona sobre la base de avances intelectuales tal como mencionamos, pero también evoluciona por demandas sociales, muchas veces provocadas por las incidencias de los avances tecnológicos. Y esto lo que permite, es que el avance tecnológico no se desacople del sentido del avance para la humanidad. ¿Todo lo que se puede hacer debe realizarse? ¿O la evolución buscará realmente un progreso para la humanidad? La evolución del conocimiento no se puede dar al margen del sentido.

Por eso, además de conocimiento técnico, la Universidad también tiene por misión la formación de personas con sabiduría: esto es con capacidad de enjuiciamiento, discernimiento, con un profundo compromiso ético y también con liderazgo de tal manera de auto-conducirse y conducir a los demás hacia lo que es realmente bueno para la humanidad.

Estos son justamente los aspectos complementarios a la IA que se pondrán en valor en el futuro. Los que, diferentes reportes del futuro laboral (como “El Futuro del Trabajo del WEF 2025”) señalan como capacidades del futuro: pensamiento analítico, sistémico, creativo, auto eficacia y liderazgo. Pero, al mismo tiempo, es lo que se pone en “jaque” si, atendiendo a los reclamos de una adaptabilidad ágil, las universidades se embarcan en una carrera por cambiar rápidamente sus planes de estudio en torno a las necesidades inmediatas del mercado laboral. El desarrollo de estas habilidades se apoya sobre la formación de conocimiento fundamentales de las disciplinas, humanos y también, se adquieren necesariamente a fuego lento a través del enriquecedor paso por las Universidades.

Y precisamente, es de esta manera a través de la cual la Universidad actúa en última instancia como generadora de cultura. Hablamos del futuro del trabajo, pero como decía el profesor Asla (Austral) el futuro todavía no existe, el futuro se construye por el actuar de las personas: personas libres. Por eso la Universidad mientras recorre su propio camino de adaptación al cambio, no debe rescindir su sentido último de misión al servicio de la sociedad y del bien común. La universidad se tiene que adaptar al cambio, pero, al mismo tiempo puede configurar el cambio.

¿Cómo estamos abordando esto en la Universidad Austral?

Diversos proyectos de nuestro plan estratégico apuntan coordinadamente a preparar a nuestros alumnos para este futuro.

Por un lado, la flexibilización de los planes de estudio. Desde este proyecto hemos buscado dotar a nuestros planes de estudio de una semi-estructuración que permita dos cosas:

Primero, separar conocimientos más fundacionales de las disciplinas: aquellos que no cambian y que permiten a los alumnos una comprensión profunda para poder adaptarse rápidamente a cambios tecnológicos y de la disciplina misma. Y una parte flexible, que permita la actualización constante de aquellos aspectos más herramentales o tecnológicos que en este contexto tienen cada vez un nivel de obsolescencia mayor.

El segundo aspecto que permite esta flexibilización es cierto espacio para trayectorias más personalizadas, de acuerdo a los intereses y aptitudes de nuestros alumnos, así como para un diálogo más interdisciplinar, es decir la posibilidad de cursar materias de otras carreras y poner en diálogo diferentes miradas.

Otro proyecto clave en este contexto, es el de virtudes intelectuales, conducido por el Instituto de Filosofía y en el que han participado más de 200 profesores. Este proyecto ha buscado hacer explícita la necesidad de la formación de virtudes que hacen al buen pensador. Estas virtudes son además la base para el desarrollo de las habilidades del futuro. A modo de ejemplo, si tomamos el pensamiento analítico, su desarrollo requiere además de conocimientos sólidos, ciertas virtudes como: rigurosidad, atención, profundidad y apertura mental. Y así sucesivamente podríamos ir conectando las distintas virtudes intelectuales con las distintas capacidades señaladas en el reporte del WEF.

Por otro lado, el fortalecimiento de las materias humanísticas de nuestro plan de estudios, aspecto clave para que nuestros alumnos puedan más allá de su propia disciplina generar una comprensión profunda y con sentido del mundo. Que sean capaces de preguntas profundas como el sentido del trabajo y de las empresas.

El programa de Vida Universitaria, con sus diferentes propuestas, la interdisciplinariedad que propone y las distintas actividades con el entorno de la Universidad. Muchas de ellas dirigidas al fortalecimiento de virtudes del comportamiento (honestidad, solidaridad) y a generar conciencia y compromiso social.

Y finalmente la explicitación de nuestro modelo educativo, que busca presentar de una manera coordinada como los distintos aspectos recientemente mencionados, se van alineando con el propósito de formar graduados con un perfil diferencial: excelentes profesionales y a la vez, excelentes personas que puedan ejercer un liderazgo humano, intelectual y social en su entorno.

Cabe mencionar también, que en paralelo a todo esto, desde las capacitaciones de profesores que ofrece la Dirección de Innovación, consideramos importante la formación de nuestros profesores en temas de IA, y la exploración a través de laboratorios de innovación, para ir logrando comprender mejor cómo la IA puede ayudar a potenciar las clases, evaluaciones y seguimiento de los alumnos siempre desde la óptica de nuestro modelo educativo.