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Un especialista de Oxford plantea que el desafío no es encontrar habilidades que la inteligencia artificial nunca pueda reemplazar, sino aprender a pensar, trabajar y estudiar con ella… y también sin ella.
La escena ya es bastante común. Un estudiante tiene que hacer un trabajo práctico, abre ChatGPT, escribe una pregunta y en pocos segundos obtiene un texto que probablemente le hubiera llevado una tarde completa redactar. Y entonces aparece inevitablemente la discusión: ¿hay que impedir que use inteligencia artificial o enseñarle a utilizarla?
Daniel Susskind propone una tercera respuesta: las dos cosas.
Economista, escritor y uno de los investigadores que desde hace años estudian cómo la tecnología está modificando el trabajo y las profesiones, Susskind publicó este domingo 6 de septiembre un ensayo en The Guardian en el que reflexiona sobre algo que, además de investigador, le toca personalmente: es padre de tres hijos y se pregunta qué deberían aprender los chicos para desenvolverse en un mundo atravesado por la inteligencia artificial.
La pregunta también estaba en el centro del material que dio origen a esta nota: si nadie puede saber con certeza qué será capaz de hacer la IA dentro de cinco o diez años, ¿tiene sentido intentar preparar a los estudiantes buscando habilidades supuestamente “a prueba de automatización”?
El problema de intentar adivinar el futuro
Durante años, por ejemplo, aprender programación fue presentado como una especie de pasaporte hacia el empleo del futuro.
La lógica parecía impecable: vivimos rodeados de computadoras, por lo tanto habrá que aprender a programarlas.
El problema es que apareció la inteligencia artificial generativa y escribir código se convirtió precisamente en una de las tareas en las que estos sistemas avanzaron con enorme rapidez.
Eso no significa que aprender programación haya sido inútil. La conclusión que plantea Susskind es otra: resulta muy difícil saber qué habilidad concreta permanecerá fuera del alcance de las máquinas durante las próximas décadas.
Por eso propone cambiar la pregunta.
En vez de preguntarnos “¿qué tenemos que enseñar porque la IA no podrá hacerlo?”, comenzar a pensar qué necesita saber una persona para desenvolverse en un mundo en el que las máquinas podrán hacer cada vez más cosas.
Y ahí aparece una de las ideas más interesantes de su planteo.
Con IA y sin IA
Susskind la resume con cuatro palabras: “teach both, test both”.
Podríamos traducirlo como: enseñar las dos cosas y evaluar las dos cosas.
El ejemplo que utiliza es sencillo. Cuando aparecieron las calculadoras, las escuelas no dejaron de enseñar matemática. Los alumnos continuaron aprendiendo a calcular, pero además comenzaron a utilizar una herramienta que les permitía resolver problemas más complejos.
Con la inteligencia artificial debería suceder algo parecido.
Un alumno debería ser capaz, por ejemplo, de redactar un texto, interpretar información, argumentar o resolver determinados problemas sin asistencia de una IA.
Pero también debería aprender a utilizar ChatGPT, Gemini u otras herramientas para investigar mejor, contrastar información, encontrar puntos débiles en un razonamiento o explorar soluciones que por sí solo quizás no había considerado.
No son capacidades enfrentadas.
Son dos capacidades distintas.
Saber antes de preguntar
Hay además una aparente paradoja.
Si ChatGPT puede escribir, resumir, traducir, programar y explicar prácticamente cualquier tema, podría parecer que en el futuro necesitaremos saber menos.
Susskind sostiene exactamente lo contrario.
Cuanto mejores sean estas herramientas y más convincentes sean sus respuestas, más importante será que la persona que las utiliza tenga conocimientos suficientes para determinar cuándo la máquina está acertando y cuándo está diciendo cualquier cosa.
Porque hay un problema difícil de esquivar: resulta complicado controlar correctamente un trabajo que no entendemos.
Podemos pedirle a una IA que redacte un texto sobre historia, revise un cálculo o analice determinada información. Pero si no tenemos una base mínima sobre ese tema, ¿cómo sabemos que la respuesta es correcta?
La alfabetización, la matemática, la capacidad de leer críticamente, argumentar, hacerse buenas preguntas y verificar información podrían entonces volverse más importantes, no menos.
¿Y qué carrera tendrá futuro?
Es probablemente una de las preguntas que más se hacen hoy estudiantes y familias.
¿Qué conviene estudiar para no ser reemplazado por una inteligencia artificial?
Susskind considera que buscar una profesión completamente inmune a la tecnología puede ser una estrategia equivocada.
Su trabajo académico está precisamente centrado en el impacto de la tecnología y la IA sobre el empleo y la sociedad. Actualmente ocupa posiciones de investigación vinculadas con Oxford, King’s College London y el Stanford Digital Economy Lab, además de integrar un panel de expertos del gobierno británico sobre inteligencia artificial y futuro del trabajo.
En lugar de perseguir una lista de “empleos seguros”, su propuesta apunta a otra dirección: aprender a resolver problemas importantes utilizando las mejores herramientas disponibles.
La diferencia puede parecer pequeña, pero cambia bastante la conversación.
Ya no sería:
“¿Qué carrera tengo que elegir para que una máquina no pueda reemplazarme?”
Sino:
“¿Qué problemas quiero aprender a resolver y cómo puedo utilizar estas nuevas herramientas para hacerlo mejor?”
El desafío no es hacer lo mismo más rápido
Hay otra cuestión todavía más interesante.
Muchos de los usos actuales de la inteligencia artificial consisten simplemente en acelerar tareas que ya hacíamos antes.
“Escribime este mail”.
“Resumime este documento”.
“Armame esta presentación”.
“Corregime este texto”.
Son usos válidos y tremendamente útiles.
Pero quizás representan apenas la primera etapa.
Susskind plantea que el verdadero potencial aparece cuando estas herramientas permiten intentar cosas que antes eran demasiado difíciles, caras o complejas.
Y ahí está probablemente una de las preguntas más interesantes que deja esta discusión, tanto para estudiantes como para docentes, trabajadores, profesionales y empresas:
ahora que contamos con una herramienta capaz de ayudarnos a investigar, escribir, programar, analizar y crear, ¿qué podemos intentar hacer que antes ni siquiera nos hubiéramos animado a empezar?
La inteligencia artificial seguirá cambiando. Las herramientas que hoy parecen extraordinarias probablemente serán habituales dentro de pocos años.
Por eso quizás el desafío educativo no consista en enseñarles a los chicos a competir contra las máquinas.
Consista en algo bastante más difícil: que puedan pensar por sí mismos, entender lo que hacen, cuestionar las respuestas que reciben y, al mismo tiempo, aprender a aprovechar una tecnología que puede multiplicar enormemente lo que son capaces de hacer.
Ni prohibirla.
Ni entregarle todo.
Aprender con IA. Y aprender también sin ella.
Esa puede ser una de las habilidades más importantes de todas.
Leer el artículo original de Daniel Susskind en The Guardian
Diego L. Roveretti
Periodista/Capacitador
Ha desarrollado capacitaciones orientadas al uso práctico de IA generativa en distintos ámbitos profesionales (CGCET, CPCSE, FEPUT, Círculo Médico del Sur, Colegio de Farmacéuticos y diversas empresas) con especial foco en la redacción, organización de información, análisis de documentos, comunicación clara, automatización de tareas y criterios de uso responsable.
Su trabajo se centra en acercar la inteligencia artificial a profesionales no especializados en tecnología, con una mirada práctica, accesible y crítica, poniendo énfasis en sus posibilidades concretas, sus límites, los cuidados necesarios y la importancia del criterio humano en cada decisión.
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