¿Cómo debería transformarse la educación superior ante el avance de la inteligencia artificial?
Rolando Roncancio-Rachid (R. R.): La inteligencia artificial nos obliga a hacernos una pregunta mucho más profunda que cómo incorporar una nueva tecnología al aula: ¿para qué educamos y qué tipo de personas queremos formar?
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Si entendemos la educación simplemente como transmisión de información, estamos frente a una tecnología que puede acceder, procesar y generar esa información en segundos. Pero eso no hace menos importante el conocimiento. Por el contrario, hace mucho más importante saber qué hacer con él, tener criterio para interpretarlo y ser capaces de convertirlo en soluciones para problemas reales.
Por eso creo que la transformación de la educación superior debe ocurrir en varios niveles. Tenemos que avanzar hacia un aprendizaje mucho más experiencial, conectado desde el comienzo con los desafíos de las empresas, las comunidades y el país. Tenemos que asumir también que la formación ya no termina con la entrega de un título: en un entorno en el que el conocimiento y las habilidades cambian rápidamente, aprender a aprender se convierte quizás en la competencia más importante.
Contrario a algunas predicciones, creo que los títulos universitarios continuarán siendo relevantes durante mucho tiempo y probablemente cobrarán aún mayor vigencia. En un entorno caracterizado por la abundancia de información y por ofertas de calidad incierta, un título universitario seguirá siendo una señal de rigor, trayectoria y confianza.
¿Cómo deberían las universidades incorporar la IA para que su uso responda a un propósito educativo y contribuya realmente a mejorar la calidad del aprendizaje?
R. R.: Hay algo que debemos evitar: incorporar inteligencia artificial simplemente porque podemos hacerlo. La tecnología no puede definir el propósito de la educación; debe ponerse al servicio de ese propósito.
Para responder a esa pregunta, podemos pensar en tres posibilidades: complementar, aumentar o automatizar. La inteligencia artificial puede encargarse de algunas tareas y liberar tiempo para otras más importantes.
Pero hay algo que no podemos automatizar: el aprendizaje mismo. Aprender implica preguntarse, equivocarse, contrastar, experimentar, relacionarse con otros y construir criterio.
Por eso, el éxito no se mide por cuánta inteligencia artificial utiliza una universidad, sino por cuánto mejor aprenden sus estudiantes gracias a ella.
¿Qué capacidades humanas serán cada vez más importantes en una educación atravesada por la IA?
R. R.: Las capacidades técnicas seguirán siendo importantes, por supuesto. Pero muchas cambiarán rápidamente y algunas podrán ser aumentadas o automatizadas. Por eso van a adquirir todavía más valor el pensamiento crítico, el criterio, la creatividad, la empatía, la capacidad de negociación, el liderazgo y la capacidad de aprender permanentemente.
Y agregaría algo que para nosotros es esencial: la capacidad de servir. Una organización no innova simplemente porque tenga mejor tecnología. Innova cuando entiende profundamente a las personas y utiliza sus capacidades para responder mejor a sus necesidades.
Por eso no creo que el gran desafío de nuestros profesores, estudiantes; y de nosotros como universidad, sea competir contra la inteligencia artificial. El desafío es aprender a trabajar con ella mientras desarrollan mucho más plenamente aquello que los hace humanos.
¿Cómo está cambiando la IA las formas de enseñar y aprender en la universidad?
R. R.: Cuando un estudiante puede obtener en segundos un resumen, una explicación o incluso una primera solución a un problema, el valor del profesor ya no puede estar simplemente en transmitir información. Su papel se vuelve mucho más interesante: diseñar experiencias de aprendizaje, hacer buenas preguntas, acompañar, desafiar el pensamiento y ayudar al estudiante a desarrollar criterio. Suelo decir que ser profesor es el mejor trabajo del mundo, y la IA tiene la capacidad de hacerlo mucho más apasionante.
Y también cambia el papel del estudiante. Ya no basta con recordar y reproducir información. Necesitamos que sea capaz de contrastarla, argumentar, experimentar, trabajar con otros, tomar decisiones y utilizar el conocimiento para resolver problemas reales.
Además, la adaptatividad abre una gran oportunidad para personalizar la educación. La IA permite ajustar los ritmos, las rutas de aprendizaje, los apoyos, el nivel de desafío y la retroalimentación a las necesidades de cada estudiante. Esto hace posible una personalización a mayor escala, sin reemplazar el acompañamiento, el criterio y la relación del profesor con cada estudiante.
Eso también requiere una relación diferente entre universidad y organizaciones. Las empresas, el Estado y las comunidades no pueden ser solamente receptores de nuestros graduados. Pueden convertirse en coformadores, planteando retos reales y participando en experiencias de aprendizaje desde etapas tempranas.
Así mismo, aunque parezca contradictorio, en una educación cada vez más atravesada por la tecnología, los buenos campus y las buenas instalaciones físicas, tanto en colegios como en universidades, serán aún más importantes. Los espacios físicos de calidad adquieren mayor valor como lugares para el encuentro, la colaboración, la experimentación y la construcción de comunidad.
¿Qué riesgos plantea la IA para una formación ética y humanista, y cómo pueden enfrentarlos las universidades?
R. R.: Naturalmente hay riesgos relacionados con la privacidad, los sesgos, la desinformación, la propiedad intelectual o la dependencia tecnológica, y las universidades tenemos la responsabilidad de formar a nuestros estudiantes para comprenderlos.
Podemos pedirle a la inteligencia artificial que sintetice información, que nos proponga alternativas o que nos ayude a analizar un problema. Pero si sistemáticamente le delegamos también la pregunta profunda, el razonamiento, el juicio y la decisión, podemos terminar utilizando herramientas cada vez más inteligentes mientras nosotros ejercitamos cada vez menos nuestra propia inteligencia.
El gran reto es, por tanto, educar para el juicio humano: formar la capacidad de definir bien los problemas, valorar alternativas, discernir cuándo confiar en la IA, decidir en contextos de incertidumbre y responder por las consecuencias. La IA debe ampliar ese juicio, no sustituirlo.
Por eso la respuesta no puede ser simplemente regular el uso de la IA. Tenemos que enseñar a utilizar estas herramientas con libertad y responsabilidad. Que un estudiante se pregunte: ¿puedo confiar en esta respuesta?, ¿qué información falta?, ¿qué sesgos puede contener?, ¿qué consecuencias puede tener mi decisión?, ¿quién responde finalmente por ella?
¿Cómo pueden las universidades incorporar la IA para potenciar las capacidades de estudiantes y profesores sin desplazar a la persona del centro de la educación?
R. R.: Hay un concepto de Ethan Mollick, profesor de Wharton, que me parece especialmente útil: la co-inteligencia.
En la Universidad hemos llevado esa reflexión a una premisa: prácticamente cualquier tarea puede ser complementada, aumentada o automatizada con inteligencia artificial. La decisión importante está en determinar cuál de esas tres cosas tiene sentido hacer y para qué.
Eso exige criterio. Habrá tareas que tiene todo el sentido automatizar. En otras querremos utilizar la IA para aumentar las capacidades de un profesor, un investigador o un estudiante. Y habrá experiencias que debemos preservar precisamente porque recorrerlas forma parte del desarrollo de la persona.
A eso lo llamamos humanismo aumentado: no utilizar la tecnología para hacer prescindible al ser humano, sino para permitirle desarrollar mejor sus capacidades.
Por eso, nuestro horizonte no es una universidad con más inteligencia artificial y menos humanidad. Es una universidad en la que la inteligencia artificial nos permita aprender mejor, pensar mejor, crear más y, sobre todo, servir más y mejor.