IA y el mundo del trabajo (Parte II)

Hace unas semanas atrás me encontré con esta imagen que me lleva a pensar nuevamente en el impacto de la #IA y la #robotización en la interacción hombre-máquina: 

Recordé lo que había leído en el último libro de Eduardo Levy Yeyati y Darío Judzikn: “La automatización reemplaza tareas que las personas realizan bastante bien con tecnologías”.

Es decir, la IA puede resolver situaciones propias de los humanos con instrucciones complejas, pero cuesta explicar lo que hacemos sin darnos cuenta: ¿cómo explicarle a un algoritmo, por ejemplo, el proceso de andar en bicicleta, atarse los cordones de las zapatillas, o subir una escalera?

La IAGenerativa marcó un punto de inflexión. Parecería que, a diferencia de la automatización tradicional, esta tecnología no viene a reemplazar la "fuerza física", sino las actividades que demandan del conocimiento y el desarrollo de capacidades muy propias de la inteligencia humana.  

Con la llegada de la IAGenerativa, Yuval Noah Harari, declaró que la IA ha venido a "hackear el sistema operativo de la humanidad", impactando directamente en las profesiones más sofisticadas.

Ante este panorama, surgen preguntas inevitables:

¿Existirá, en un futuro no muy lejano, algún/nos trabajos que sean realmente inmunes a la automatización?

En este contexto, los empleadores enfrentan desafíos como regulaciones desactualizadas y una cultura organizacional resistente al cambio, lo que suma complejidad a la situación. Según el informe del Observatorio de Innovación Educativa, "Retos de la transformación digital en universidades latinoamericanas", la adopción efectiva de estas tecnologías requiere una inversión significativa en la formación de talento y en la creación de políticas públicas que promuevan la inclusión digital​. Se valoran cada vez más las habilidades para liderar equipos híbridos -humanos y algoritmos- y la gestión de procesos automatizados.

En el post anterior, IA y el mundo del trabajo (Parte I) traíamos el libro Automatizados. Vida y trabajo en tiempos de inteligencia artificial y cuatro disparadores que los autores nos invitan a reflexionar en clave de interrogantes: 

• ¿Qué efecto tendrá la tecnología sobre la probabilidad de conseguir trabajos de calidad?

• ¿Qué herramienta de distribución de ingresos reemplazará el trabajo cuando este escasee?

• ¿Existe una trinchera del trabajo humano que sea inmune a la automatización?

• ¿Qué haremos con las horas de ocio a medida que se vayan acumulando?

Conforme la IA se integra en los procesos de toma de decisiones y ejecución de tareas, los futuros graduados se encontrarán con un mercado laboral en el que las habilidades cognitivas medias y básicas pueden estar cada vez más sustituidas por robots y algoritmos. Pero a su vez, los pronósticos apuntan a la apertura de espacios para la especialización en análisis crítico, creatividad, resolución de problemas complejos y gestión de equipos multidisciplinares.

Si la IA genera abundancia material, es decir, si las máquinas pueden producir casi todo lo que produce un ser humano a un bajo costo, lo que se vuelve escaso no es el producto, sino el componente humano detrás de él.

En esta entrevista, José María Lassalle aborda un tema que toma relevancia en tiempos de datos sintéticos y el mundo del trabajo: la Renta Básica Universal.

En un mundo donde se habla que la IA parece estar compitiendo con la creatividad, el conocimiento y hasta las decisiones, la automatización amenaza a empleos en diversos sectores hacia 2030. Esto plantea un dilema entre 2 escenarios:

👎 Escenario negativo: desempleo estructural, aumento de desigualdades.

👍 Escenario positivo: redistribución de tareas, reducción de jornada laboral, liberación de tiempo para la creatividad y el cuidado.

Si el trabajo deja de definirnos, ¿seremos capaces de reconfigurar nuestras vidas y encontrar un nuevo propósito en el ocio creativo?

¿Es entonces la Renta Básica Universal (RBU) una posible solución a un contexto de automatización? ¿Es una solución inevitable para garantizar seguridad material a todos los ciudadanos frente a la pérdida de empleos?

Coincido con Lassalle en que la clave está en construir un marco humanista que combine regulación, innovación y políticas redistributivas, y la RBU es una herramienta viable de implementar para sostener la dignidad humana, pero que debe insertarse dentro de un humanismo tecnológico cuyo objetivo sea garantizar que la tecnología siga estando al servicio de la humanidad y no al revés.

Para finalizar, sigue abierta la pregunta: ¿Cómo se logra entonces integrar un enfoque multidisciplinario en donde los educadores sean parte de los desarrollos de IA?  

Habitar la tecnología: de la aceptación pasiva a la intervención crítica

Y un día el modem dejó de tener señal. Y el problema no fue eléctrico: #PersonalFlow decidió cortar el servicio de Internet.

La interacción humano-máquina comenzó a través de “PiA”, el asistente virtual de Personal.

¿Solución?

“Para la solución definitiva, es necesario que coordinemos la cita, donde los técnicos te cambiarían el equipo por el servicio actual de Personal Flow en tu zona”

“...para mejorar la calidad de nuestros servicios y darte una solución definitiva, vamos a coordinar una visita técnica para migrar a fibra óptica (FTTH), que es la tecnología actual del servicio en la zona”.

Acordada la visita, el técnico llegó a mi domicilio con la misión de cambiar el modem y establecer la conexión del nuevo cableado. 

Ya en la terraza del edificio, encargado mediante, quedó confirmado: días antes habían pasado "otros técnicos" de #PersonalFlow a realizar una “limpieza de cableado”. Los cables estaban cortados, entre ellos, por supuesto el mío. 

No basta con aceptar pasivamente los relatos que prometen innovación y progreso, es fundamental cuestionarnos, analizar sus efectos y considerar a quién/quiénes beneficia realmente. 

Una afirmación que se escucha frecuentemente es que “las tecnologías no son ni buenas ni malas, depende del uso que le demos”. Y resulta una afirmación débil, pues las tecnologías son mucho más: son maneras de mirar, representar, entender y estar en el mundo. En particular, si nos detenemos en las tecnologías digitales, definen lo que somos y cómo nos relacionamos con los otros. 

En este sentido, las tecnologías resultan extensiones de los valores humanos, que responden a lógicas de eficiencia y progreso, pero que también reproducen y amplifican desigualdades sociales. Es necesario reconocer que las tecnologías que el mercado pone a disposición de la sociedad no nacen de forma espontánea o ingenua. Son producto de decisiones y estrategias que han conducido a un desarrollo -y fundamentalmente a una inversión- en una dirección en lugar de otras muchas posibles. Y aquí, un llamado punto de atención: como argumenta Langdon Winner, la tecnología no es neutral, sino que está inherentemente ligada a valores e intereses particulares. 

Con frecuencia, la tecnología se presenta como si llegara por sorpresa: el ejemplo más actual es la Inteligencia Artificial Generativa. Y una vez que su presencia está consumada, se nos exige buscar la forma de “aprovecharla”, aunque en su diseño nunca haya estado presente este objetivo. Nos encontramos ante una pérdida de nuestra agencia frente a dicha tecnología.

La agencia no consiste simplemente en usar tecnologías, sino en comprenderlas suficientemente como para poder decidir sobre ellas, transformarlas y evitar que “determinen” nuestras prácticas (Martin Parselis).

La conceptualización de lo digital como una doble fuerza motriz, entre lo físico y digital- en palabras de Alessandro Baricco-  define nuestra capacidad de intervención en relación con las tecnologías. 

Vuelvo al ejemplo del modem de fibra óptica de #PersonalFlow: la cuestión no es tecnología sí o tecnologías no, sino qué tecnologías diseñadas y producidas por quién, para qué, cómo y cuándo.

No necesitamos promesas tecnológicas, necesitamos poder intervenir en la construcción de espacios digitales que habitaremos, y no solo usarlos pasivamente.

Una tecnología crítica es aquella que hace visible su propia construcción social, política y técnica, permitiendo que las personas comprendan cómo funciona, cuestionen los valores que incorpora y participen en su transformación. Partiendo que el carácter crítico no reside exclusivamente en el “artefacto”, sino en la relación entre la tecnología con los usuarios, ampliando su capacidad de acción.

Es urgente entonces poner el foco en nuestra agencia, en el desarrollo de una cultura técnica que amplíe nuestra capacidad de agencia y que abra posibilidades de intervención sobre los sistemas tecnológicos. 

Finalmente, ser críticos, no es estar en contra de la tecnología. 

En lo personal, mi mayor preocupación (y ocupación)  es poder contribuir a formar ciudadanos capaces de comprender críticamente la tecnología.

La Universidad en la era del #dato: una transformación que ya no puede postergarse

La transformación digital de la Universidad no consiste solo en incorporar nuevas plataformas, automatizar trámites o digitalizar procesos administrativos. Supone, repensar cómo las instituciones producen, gestionan, interpretan y utilizan sus datos para mejorar la toma de decisiones, la enseñanza, la investigación y la experiencia de sus comunidades.

Los datos representan propiedades de objetos, hechos o conceptos, y por sí mismos suelen tener poca relevancia, pero cuando los procesamos y los analizamos estamos en condiciones de extraer información para, finalmente, generar conocimiento y comprensión. 

La transformación digital educativa no sólo consiste en incorporar tecnología. Consiste en desarrollar una cultura institucional capaz de mirar sus datos, comprenderlos críticamente y convertirlos en mejores decisiones.

Y este es precisamente el objetivo que se fija la analítica de datos: la extracción de conocimiento a partir de los datos disponibles. Un conocimiento que no se limita a explicar lo que ha ocurrido (análisis descriptivo), sino predictivo, e incluso, recomendar acciones concretas (análisis prescriptivo). 

En las últimas décadas se ha visto potenciado gracias a la gran cantidad de datos disponibles y la posibilidad de su almacenamiento, ya no solo de datos estructurados procedentes de las operaciones de las organizaciones, sino también los obtenidos a partir de una gran variedad de medios y formatos generados por nuestra actividad en internet, especialmente de las redes sociales, plataformas de contenido, comercio electrónico y búsqueda de información.

Se agrega también la gran capacidad de cómputo y la aparición de nuevas técnicas y herramientas de mano del aprendizaje automático o de la inteligencia artificial, lo que posibilita descubrir patrones y relaciones complejas entre los datos.

Transparencia y explicabilidad son requisitos fundamentales para asegurar que los datos utilizados en la toma de decisiones no sean incompletos, sesgados o de procedencia ilegítima. Con el aumento de la cantidad y diversificación de fuentes de datos, esta garantía se convierte en una tarea compleja. 

En tanto, la analítica de datos abre oportunidades muy concretas para la educación superior, como ser la detección de patrones de rendimiento académico, la anticipación de riesgos de abandono, la personalización de las trayectorias formativas, como también la contribución a la mejora de los procesos de gestión.

El informe “Tendencias TIC 360: Analítica de datos en la Universidad” (2023) plantea una idea central: sin una estrategia de datos sólida, la universidad corre el riesgo de quedarse en una digitalización superficial. Tener datos no alcanza. Es necesario contar con capacidades institucionales para transformarlos en información relevante, conocimiento útil y decisiones responsables.

Pero el desafío no es solamente técnico. La gestión del dato exige gobernanza, calidad, interoperabilidad, seguridad, privacidad, transparencia y explicabilidad. Requiere también de perfiles profesionales especializados, equipos interdisciplinarios y una cultura institucional capaz de integrar áreas académicas, administrativas, tecnológicas y de gestión.

En este sentido, la analítica de datos puede contribuir a hacer una universidad más eficiente, inclusiva y orientada al aprendizaje. Por ello, la pregunta “clave y estratégica” ya no es si las universidades deben trabajar con datos, sino cómo hacerlo de manera responsable. 

Preguntas cómo ¿Con qué modelos de gobernanza? ¿Con qué capacidades internas? ¿Con qué criterios hacer la selección de datos? ¿Con qué articulación entre tecnología, docencia, investigación y gestión? son claves plantearse al interior de una institución que elige decidir mejor a partir de los datos que tiene.