IA y empleo: ¿Por qué la escuela debe priorizar las habilidades blandas?
El rápido avance de la inteligencia artificial generativa está impulsando a los educadores de K-12 a reevaluar fundamentalmente las competencias básicas que los estudiantes necesitarán para el futuro. Durante décadas, las carreras más lucrativas giraron cada vez más en torno a tareas intelectuales, particularmente en ciencia y tecnología. Sin embargo, con la adopción generalizada de la IA generativa, este paradigma está cambiando. Los empleadores ahora están señalando su intención de automatizar ciertos roles profesionales, lo que plantea preguntas sobre la demanda futura de trabajadores creativos y analíticos como los programadores informáticos, y la viabilidad de muchos puestos de nivel inicial dentro de la economía del conocimiento.
Este profundo cambio afecta no solo a la fuerza laboral, sino también a los maestros de K-12, quienes durante mucho tiempo se han centrado en preparar a los estudiantes para profesiones de cuello blanco. Las familias también están lidiando con la ansiedad sobre las habilidades que sus hijos requerirán en una economía permeada por la IA generativa. Como profesor de políticas educativas que ha investigado el impacto de la IA en el empleo, y como exmaestro de K-12, creo que la solución tanto para educadores como para padres reside en comprender lo que la IA no puede —y probablemente no podrá— hacer.
Las olas anteriores de automatización desplazaron principalmente trabajos rutinarios y manuales, amplificando así el potencial de ingresos del trabajo intelectualmente exigente. La IA generativa, sin embargo, opera de manera diferente. Sobresale en el reconocimiento de patrones, lo que le permite simular la codificación, escritura, dibujo y análisis de datos humanos. Esta capacidad hace que los niveles fundamentales de estas ocupaciones sean susceptibles a la automatización. Por el contrario, debido a que su producción se basa en patrones de datos existentes, la IA generativa tiene dificultades con los desafíos de razonamiento intrincados, y aún más con problemas complejos y de final abierto cuyas soluciones dependen de numerosas incógnitas. Además, no posee una comprensión innata del pensamiento o la emoción humana.
Esta distinción crítica sugiere que las “habilidades blandas” —los atributos que permiten una interacción humana efectiva y la autoconciencia— están a punto de volverse primordiales. Estas habilidades son integrales para resolver problemas complejos y colaborar con otros. Si bien cualidades como la conciencia y la amabilidad a menudo se consideran rasgos de personalidad, la investigación indica que son, de hecho, competencias emocionales desarrollables que se pueden enseñar.
La buena noticia es que estas habilidades blandas cruciales pueden integrarse sin problemas en la enseñanza de materias tradicionales como las matemáticas y la lectura, áreas por las que los maestros ya son responsables, utilizando técnicas pedagógicas familiares. Por ejemplo, los maestros a menudo usan “boletos de salida” al final de una lección —breves reflexiones escritas o preguntas sobre conceptos recién aprendidos—. Estos se pueden adaptar para ayudar a los estudiantes a perfeccionar sus competencias emocionales y sociales junto con su aprendizaje académico. Los maestros podrían ofrecer indicaciones que fomenten la reflexión sobre momentos de resiliencia intelectual, control emocional o comprensión interpersonal, como: “Describe un momento hoy en el que ayudaste a alguien”, o “Cuéntame sobre alguien que fue amable contigo hoy y cómo te mostró amabilidad”. Otra indicación efectiva podría ser: “Recuerda un momento esta semana en que aprendiste algo que te pareció increíblemente difícil. ¿Cómo superaste ese desafío?”
El objetivo principal de tales ejercicios va más allá de simplemente mejorar el estado de ánimo o el compromiso de los estudiantes, aunque estos son subproductos valiosos. El objetivo central es ayudar a los estudiantes a reconocer que sus respuestas emocionales a las circunstancias externas están dentro de su esfera de influencia. Se ha demostrado que una mayor conciencia de sus propias emociones predice la capacidad de los niños para manejar la frustración, anticipar y percibir las emociones de los demás, y colaborar sin problemas con sus compañeros. Todas estas son habilidades laborales vitales que, sin duda, aumentarán su valor con la proliferación de la IA generativa.
Los maestros también pueden involucrar a los estudiantes en la resolución de “problemas desordenados” para los cuales las respuestas no se conocen de inmediato. Por ejemplo, a medida que los estudiantes de primaria aprenden a calcular perímetros o volúmenes, pueden trabajar en grupos para medir objetos grandes o de formas inusuales alrededor de la escuela. El énfasis no debe ser solo en la corrección de sus respuestas, sino en cómo enmarcaron y abordaron cada problema. Esta aplicación del conocimiento en el mundo real, a menudo denominada evaluación auténtica, se puede implementar en cualquier disciplina. Los ejemplos incluyen analizar las pendientes del suelo y los niveles de humedad en los terrenos de la escuela para proponer soluciones de paisajismo, crear y probar campañas de video para causas sociales, o reimaginar eventos históricos considerando cómo diferentes elecciones de liderazgo podrían haber alterado los resultados y sus implicaciones políticas modernas. Enseñar a los niños a desentrañar la complejidad les ayuda a distinguir entre buscar respuestas de libros de texto y explorar posibilidades cuando la solución óptima es incierta. Resolver problemas novedosos y complejos seguirá planteando desafíos significativos para la IA, no solo debido a los numerosos pasos e incógnitas involucrados, sino también porque la IA carece de nuestra comprensión intuitiva del contexto y la emoción humana. Incluso a largo plazo, innumerables variables que los humanos entienden instintivamente seguirán siendo difíciles de replicar para los algoritmos.
La preocupación más frecuente que escucho de los maestros con respecto a la tecnología es que los estudiantes usen la IA generativa para completar sus tareas. Este comportamiento no proviene de la malicia, sino de la naturaleza humana; nos impulsa la eficiencia y la recompensa, a menudo tomando atajos en tareas que parecen aburridas o desalentadoras para priorizar actividades más gratificantes. Sin embargo, cuando los estudiantes se encuentran en la fase crucial de desarrollo de nuevas habilidades, delegar el trabajo a la IA es un error significativo. Al hacer que los procesos lentos sean rápidos, la IA puede socavar inadvertidamente el aprendizaje, ya que la verdadera adquisición de habilidades a menudo requiere un esfuerzo sostenido a través de tareas desafiantes.
Por lo tanto, creo que los educadores deben salvaguardar el aula como un espacio donde las habilidades fundamentales se adquieren gradualmente, en colaboración con los compañeros. Para muchas lecciones, esto podría implicar revisar los métodos de aprendizaje tradicionales de la era pre-computadora, donde los estudiantes escribían tareas a mano o presentaban su trabajo oralmente, aprendiendo a anticipar y responder a diversos puntos de vista. Si se permite a los estudiantes usar herramientas de automatización digital, se les debe pedir que reflexionen profundamente sobre cómo las utilizaron, qué conocimientos obtuvieron y, lo que es crucial, qué habilidades no pudieron practicar —como la ortografía, la división larga o el formato de bibliografía— al delegar el trabajo a la herramienta.
Si bien nadie puede predecir definitivamente el futuro preciso del trabajo en una economía habilitada por la IA, y los expertos no están de acuerdo sobre qué habilidades aumentará o reemplazará la IA, las competencias fundamentales de matemáticas y lectura, sin duda, seguirán siendo importantes. Crucialmente, las habilidades innatamente humanas de autoconciencia e interacción social se volverán aún más vitales. Quizás la habilidad más crítica que las escuelas pueden impartir a los niños hoy es la autoconciencia para priorizar el aprendizaje genuino sobre los atajos, y abstenerse de delegar tareas a las máquinas hasta que sean capaces de realizar esas tareas por sí mismos. Además, la capacidad de colaborar eficazmente con otros para diseccionar y resolver problemas difíciles se volverá cada vez más indispensable. Una sociedad habilitada por la IA no será una sociedad desprovista de desafíos complejos. Incluso a medida que el mercado laboral se reconfigura, confío en que abundarán las oportunidades para aquellos que puedan trabajar eficazmente con otros para abordar los importantes desafíos que se avecinan.