La inteligencia artificial (IA) generativa está transformando el mundo laboral y educativo, pero más que una amenaza para los trabajadores, representa una oportunidad para evolucionar, según lo indican Pedro Wightman, profesor de nuestra Escuela de Ciencias e Ingeniería, y Andrés Bejarano, profesor de la Universidad de Purdue de Estados Unidos.
¿Cuántos empleos desaparecerán?, ¿qué tareas dejarán de requerir intervención humana?, ¿cuál será el papel del ser humano en un entorno donde las máquinas pueden escribir, analizar y crear? Para los académicos, la rápida adopción de herramientas de IA, particularmente aquellas basadas en modelos generativos, ha despertado preocupaciones comprensibles entre los trabajadores. Sin embargo, explican que la historia demuestra que, al igual que en anteriores revoluciones industriales, los trabajos no necesariamente desaparecen, sino que se transforman.
“Se requerirán menos personas para ciertas tareas, pero también surgirán nuevos roles. Lo esencial será aprender a trabajar con estas tecnologías de manera complementaria y estratégica”, dijo Wightman, al explicar que “el gran diferenciador entre quienes serán desplazados y quienes serán potenciados por la IA está en su capacidad para convivir y colaborar con estas herramientas. Aprender a usarlas no solo como apoyo, sino como una extensión de nuestras capacidades, será una ventaja crítica”.
Tres perfiles para un nuevo ecosistema
Los profesores proponen entender el uso de la IA desde una pirámide de alfabetización con tres niveles. El primero, son los usuarios de IA: la base más amplia. Son quienes usan herramientas como ChatGPT o Gemini para tareas cotidianas. Para ellos, el reto no es solo saber usarlas, sino usarlas con criterio: formular buenas preguntas, detectar sesgos e imprecisiones y respetar normas éticas.
El segundo lugar los desarrolladores de soluciones con IA. Son quienes integran la IA en productos, servicios o procesos, utilizando bibliotecas y APIs. Aquí se requieren competencias técnicas, pero también una visión crítica y ética de sus aplicaciones.
Finalmente, los investigadores en IA. En la cúspide están quienes mejoran los modelos existentes o crean nuevas metodologías. Su trabajo es esencial para avanzar hacia tecnologías más justas, transparentes y sostenibles.
Bejarano subraya una idea clave: “la IA no reemplaza a las personas por lo que puede hacer, sino por lo que ellas dejan de hacer. Si los humanos renuncian al aprendizaje, al juicio crítico o a la mejora continua, inevitablemente perderán terreno. En cambio, quienes comprendan cómo funciona la IA, cómo aprovecharla y cómo guiarla, tendrán una ventaja competitiva innegable”.
La calidad de los resultados de la IA sigue dependiendo, en gran medida, de la calidad de las personas que la usan. Formular preguntas vagas genera respuestas mediocres; una interacción bien informada puede producir un valor enorme, agregó el profesor de la Universidad de Purdue.
“El momento actual es tan desafiante como prometedor. La alfabetización en inteligencia artificial no es opcional: es una condición para participar activamente en el futuro del trabajo, de la educación y de la vida en sociedad. En este proceso, las universidades, las empresas, los gobiernos y cada ciudadano tienen un rol protagónico: aprender, adaptarse y liderar el cambio”, resaltó nuestro profesor Pedro Wightman.
Cabe señalar que Wightman y Bejarano han desarrollado metodologías para integrar la inteligencia artificial en el aula, especialmente en ciencias de la computación, con el objetivo de fortalecer habilidades como la comunicación, la planificación, el pensamiento crítico y el esfuerzo, permitiendo un uso más estratégico y transformador de la IA en la educación superior.
Las 5 dimensiones de la nueva alfabetización en inteligencia artificial
Ambos docentes advierten que la noción de alfabetización también está cambiando. Ya no basta con saber leer, escribir o manejar herramientas digitales básicas: hoy se requiere una alfabetización en inteligencia artificial (AI Literacy). Esto implica comprender cómo funciona la IA, para qué sirve, cuáles son sus límites, y cómo utilizarla de manera ética y efectiva.
Aunque este concepto surgió alrededor de 2016 entre investigadores europeos, ha cobrado una renovada importancia con la proliferación de herramientas de IA generativa accesibles desde cualquier dispositivo. Esta alfabetización, explican los académicos, debe abordar cinco dimensiones clave:
- Histórica: La IA no es nueva. Se originó en los años cincuenta como una rama de la computación, la matemática y la filosofía. Antes del auge actual, ya existían sistemas de automatización, recomendaciones, vigilancia y toma de decisiones que modificaron profundamente el consumo y la producción en múltiples sectores.
- Técnica: Aquí se trata de desmitificar la IA. No es necesario ser un experto, pero sí entender los principios básicos de cómo se entrenan los modelos con datos, y cómo esto afecta su comportamiento. Conocer las bases permite utilizar estas herramientas con mayor criterio.
- De desarrollo profesional: La IA debe ser vista como una herramienta para expandir y potenciar procesos humanos, no para sustituirlos. Esto aplica tanto en la educación como en el ámbito laboral.
- Ética: Su uso plantea múltiples preguntas. ¿Quién tiene acceso a estas tecnologías? ¿Qué impacto ambiental tiene su uso? ¿De dónde provienen los datos de entrenamiento? ¿Es justa y precisa la información generada? Wightman y Bejarano insisten en que estas cuestiones no pueden ignorarse.
- Cívica: La respuesta de la sociedad y de la industria ante la IA debe ser responsable. Un uso desmedido y acrítico puede llevar a sesgos y decisiones deshumanizadas, especialmente en ámbitos donde la empatía, la justicia y la equidad son fundamentales.
