María Barceló Llauger, Directora del Executive Master in Digital Business en ESADE Madrid: "Hay que promover ecosistemas de IA entre grandes empresas y Start-Ups, realizar transferencias de conocimiento eficientes entre universidad y empresa, modernizar la educación y personalizar el aprendizaje porque estas son las palancas que nos van a permitir avanzar como sociedad y como individuos".

Ya no es una especulación científica ni un recurso temático para el cine y las series de ciencia ficción, la mal llamada inteligencia artificial es un conjunto de tecnologías y modelos de negocio que están comenzando a ser visibles tanto en el entorno diario, con Siri o Alexa, como en el mundo de la empresa y de la industria, con la robotización de procesos o el diagnóstico predictivo.

Lo cierto es que cuando pensamos en la inteligencia artificial (IA) lo identificamos con robots de apariencia más o menos humana, que piensan y hablan y, básicamente son más listos que nosotros. Y mientras pensamos esto, utilizamos el Google Translator (cuyo porcentaje de error es ya mínimo, parecido al humano), somos objeto de campañas de marketing en web muy personalizadas y basadas en nuestra propia navegación, o recibimos predicciones y recomendaciones en relación con nuestra salud, nuestras inversiones o nuestros hábitos de compra. Todos ellos son aplicaciones de IA.

Las tecnologías que forman parte de la IA, como el machine learning (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NPL) o la robótica (RPA y otros robots), están ya en una fase de desarrollo que permite que podamos identificar oportunidades de negocio y de innovación que aporten beneficios estratégicos claros en diferenciación, en eficiencia operativa o en reducción de costes en diferentes industrias y organizaciones.

Inteligencia artificial y educación

Si bien todos entendemos su impacto en sectores más industriales, como en automoción, o en sectores fuertemente digitalizados como el financiero, hay, sin embargo, otros sectores, muy intensivos en conocimiento y en mano de obra, como el de la educación, en el que también están surgiendo numerosas oportunidades. De hecho, se estima que para el 2035, el sector de la educación crecerá un 1,6 gracias a la IA, lo que es un dato relevante aunque sea poco comparado con el 3,4 en agricultura o el 4,6 de servicios financieros, según Accenture and Frontier Economics 2016.

Por tanto, podemos decir que la educación es un campo para la experimentación en iniciativas basadas en IA que puedan aportar mejoras claras en eficiencia operativa y en el diseño de modelos educativos. Ya hay chatbots para la matriculación en las universidades, como Lola en la Universidad de Murcia, que es un claro ejemplo de innovación educativa y de colaboración tecnológica entre la universidad y la empresa. También surgen plataformas inteligentes de tutoría formadas por la combinación hombre-máquina, en las que la máquina resuelve los problemas más sencillos y recurrentes, y deriva a las personas los temas complejos o incluso, plataformas inteligentes basadas en machine Learning para el autoaprendizaje. Y uno de los activos en los que se está trabajando actualmente es el de los profesores-robot que permiten la interacción para resolver dudas, ampliar la información recibida en aula o definir itinerarios específicos para adquirir una competencia determinada.

Sin duda, China es el país en el que la IA está llevando a modelos de uso en educación innovadores y, en ocasiones, también cuestionables desde una óptica europea. En este país, se utilizan escáneres en las escuelas para valorar la expresión facial de los alumnos y verificar su grado de atención e interés sobre la clase impartida. También están utilizando machine learning para corregir exámenes, en los que se alcanza un  un 92% de similitud con la evaluación hecha por profesores. Todo este conjunto de iniciativas, tanto enfocadas a la educación en la escuela como a la educación superior en universidades y escuelas de negocios van a empezar a generalizarse. Sin embargo, lo que falta es una reflexión más profunda sobre los mecanismos que relacionan el conocimiento y la formación con la empleabilidad.

En un mundo cada vez más automatizado y en constante cambio, es importante monitorizar aquellos puestos de trabajo, funciones y roles que van a desparecer o a evolucionar en los próximos años. Y que puede haber que sea más inteligente que relacionar los puestos de trabajo actuales con los de futuro a medio plazo, digamos diez años, y proporcionar un aprendizaje para la mejora o cambio de habilidades necesarias (reskilling o upskilling) de todas esas personas que se van a ver afectadas, al tiempo que se orienta el futuro profesional de los actuales estudiantes.

Ello supone entender el nuevo concepto de aprendizaje continuo a lo largo de la vida (lifelong learning) y aplicar políticas públicas que de verdad actúen en la mediación entre estudios y competencias, y la empleabilidad a medio plazo.

No es de extrañar que países como China estén liderando la inversión pública en IA, cuyo objetivo es llegar a 2030 con ciudadanos con ranking social asociado de cara a recibir préstamos, elegir estudios o acceder a viviendas. También USA, UK, Alemania o Francia y países como Finlandia o Eslovenia están invirtiendo en IA; una inversión que es, en ocasiones defensiva, en otras, prima la creación de riqueza o, simplemente, conservar o detentar el poder. Hay que destacar, entre otras inversiones, que solo el MIT en USA va a invertir 1 billón de dólares en IA en educación y parte de esa inversión se va a dedicar a la colaboración entre sus diversos centros de investigación. La inversión en IA puede generar beneficios en la educación, en la agricultura o en los sistemas nacionales de empleo y es ahí, donde en España debemos dar el salto para estar preparados y avanzar.

Es importante, generar políticas y modelos que promuevan la inversión en IA y contribuya a incrementar el PIB. Hay que promover ecosistemas de IA entre grandes empresas y Start-Ups, realizar transferencias de conocimiento eficientes entre universidad y empresa, modernizar la educación y personalizar el aprendizaje porque estas son las palancas que nos van a permitir avanzar como sociedad y como individuos.

 

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