Enseñar a juzgar las respuestas de la IA
La universidad debe enseñar a juzgar las respuestas de la IA
“La universidad tiene que estar liderada por personas con propósito y juicio, y potenciada por las máquinas en capacidad y alcance”. Es una de las conclusiones que ha dejado la conferencia “The Human-Led, Machine-Enabled University: Rethinking pedagogy, governance and societal impact in the age of AI”, a cargo de Leila Guerra, vicerrectora adjunta de Educación de la London School of Economics and Political Science (LSE), con la que IQS inauguró el pasado 5 de octubre el ciclo IQS-LSE Talks. El objetivo de esta iniciativa, compuesta de cuatro sesiones, es abordar con voces expertas de la prestigiosa institución londinense el impacto de la inteligencia artificial en cuatro ámbitos: educación, organizaciones, empleo y sociedad.
Guerra, que acumula más de 20 años en el desarrollo de estrategias, gestión del cambio, transformación organizativa e innovación en educación superior para instituciones como la LSE, el Imperial College de Londres o la Singapore Management University (SMU), fue la encargada de hablar sobre educación.
Cuando la respuesta deja de ser lo valioso
Ana tenía tres entregas la misma semana y recurrió a la inteligencia artificial para llegar a tiempo. Entregó, pero cuando le pidieron defender su trabajo no pudo: no recordaba nada de lo que había presentado. Con este ejemplo, Guerra ilustró el riesgo que más preocupa hoy a las universidades, que no es el plagio, sino que la tecnología acabe pensando en lugar del estudiante. Citó en este sentido un estudio del MIT Media Lab según el cual quienes escribieron un ensayo con ChatGPT mostraron hasta un 55 % menos de conectividad cerebral que quienes lo hicieron sin ayuda, además de más dificultades para recordar lo que acababan de escribir.
El problema de fondo explicó es que la IA ha convertido las respuestas en un bien abundante. Obtener una ya no tiene mérito. Lo que cuenta es lo que viene después: comprender por qué es correcta, saber cuándo aplicarla y asumir la responsabilidad de hacerlo. "¿Quién responde cuando pedimos a un agente que haga una tarea por nosotros?", reflexionó. De ahí su distinción entre la sustitución cognitiva, en la que la herramienta hace el trabajo por el estudiante, y la ampliación cognitiva, en la que expande lo que la propia persona es capaz de comprender, decidir y lograr.
Ese cambio obliga a las universidades a preguntarse para qué existen. Si no quieren quedar reducidas a máquinas de expedir títulos, proveedoras de contenidos o fábricas de competencias, sostuvo Guerra, deben reivindicar aquello que ninguna herramienta ofrece: la posibilidad de conocer a personas (networking), perspectiva, pensamiento crítico y crecimiento personal mediante la autoformación.
Velocidad con dirección
Guerra repasó cómo ha cambiado la mirada de las universidades sobre la IA. De amenaza asociada al plagio pasó a verse como una herramienta de eficiencia, capaz de automatizar la corrección o personalizar contenidos, y hoy se ha convertido en una carrera en la que cada institución define estrategias y estructuras sin que nadie sepa qué vendrá después. El riesgo, advirtió, es confundir rapidez con progreso. En este sentido, destacó la importancia de tener una dirección, y que esta no esté marcada solo por la tecnología, sino también por la capacidad de plantear las preguntas adecuadas y de medir las consecuencias. "Las disciplinas STEM importan, sin duda, pero este es el momento de las ciencias sociales".
Una vez se tiene dirección, ¿cómo construir una universidad human-led, machine-enabled? Guerra trazó una hoja de ruta en cuatro pasos. El primero consiste en decidir qué se delega y qué se conserva. La máquina puede asumir la práctica personalizada, el feedback inmediato o las simulaciones realistas, mientras que a las personas les corresponde decidir para qué sirve una tarea y responder de las decisiones, la mentoría y la ética, que es precisamente aquello por lo que la sociedad confía en las universidades. En segundo lugar, propuso repensar la pedagogía. “Un título universitario debería acreditar la capacidad de juicio en el análisis. En programación, por ejemplo, el estudiante ya no es quien produce el código, sino quien lo juzga”. Por lo tanto, defendió una evaluación centrada en el razonamiento más que en el resultado.
Para que el cambio alcance a toda la institución, la ponente sugirió, como tercer paso, una gobernanza estricta en el propósito y flexible en la práctica. Los principios son innegociables: ética, protección de datos, equidad en el acceso e integridad de la evaluación. Dentro de ellos, cada disciplina y cada aula debería tener libertad para decidir cómo usar la tecnología y los estudiantes deberían participar como partners en esta decisión. El último y cuarto paso mira hacia fuera. La universidad, defendió Guerra, debe dejar de ser un lugar por el que se pasa una sola vez en la vida y acompañar a las personas a lo largo de toda su trayectoria profesional. "Debemos evolucionar de la educación lineal al aprendizaje permanente. Si las universidades no mantienen abierto ese espacio, otros lo ocuparán", advirtió.
La próxima conversación del ciclo IQS-LSE Talks será el 18 de febrero con Youngjin Yoo, profesor de Sistemas de Información e Innovación de la LSE, quien abordará cómo la IA generativa está transformando el valor y las organizaciones.
