Las universidades y el avance de las IA: presente y futuro próximo

Rodolfo López García- Profesor del departamento de filosofía de la Universidad del Valle -Cali

El 2023 se ha constitudo como el año en el que diferentes herramientas gratuitas y de pago que dicen ser potenciadas por IA (Inteligencia artificial), han entrado a jugar un papel importante en la asistencia de diferentes labores. El diseño, la programación, la generación de texto, entre otras tareas, son hoy en día asistidas por programas con el rotulo de IA.

Este texto expone algunas de las consecuencias que pueden derivar del uso de estas herramientas en las universidades, en el presente y el futuro próximo. También, se esbozarán algunas propuestas para la integración de las IA en las universidades, haciendo énfasis en la educación e investigación con IA. Cabe destacar que este texto es un experimento de escritura realizado con la asistencia de ChatGPT versión 3.5, en el que se presenta un escrito que fusiona generación de texto por IA y escritura humana, que ofrece un modelo de trabajo escrito integrado con esta herramienta. Es importante enfatizar que, los resultados obtenidos en las busquedas realizadas a ChatGPT, han sido de alguna forma modificados en su orden y con la adición de otras ideas, para una mayor cohesión textual y contextualización.

Comencemos, pues con nuestra temática. De acuerdo con la UNESCO (The United Nations Educational,  Scientific  and  Cultural  Organization),  se  pueden  establecer  tres  vínculos fundamentales entre la educación y la IA: (I) aprender sobre la IA, (II) aprender con la IA y (III) prepararse para la IA. El primer caso, trataría sobre su historia, técnicas, enfoques, desarrollos y discusiones sobre sus implementaciones y posibles avances. El segundo caso, trataría de su uso en las aulas y demás labores académicas. El tercer caso, trataría sobre la promoción de una actitud abierta a la comprensión de las repercusiones más inmediatas y posibles de la IA en la vida humana. Un cuarto vínculo que se puede establecer entre la educación y la IA es, como consecuencia del punto anterior, (IV) participar en las regulaciones necesarias para su implementación.

Conectemos estos cuatro puntos a la respuesta ofrecida por ChatGPT a la consulta sobre algunos de los posibles cambios que se requiere implementar en la educación universitaria tras el desarrollo de la IA en 2023. El asistente sugiere seis grandes cambios. De acuerdo con I y II, propone:

(1) Inclusión de la IA en el plan de estudios: se espera que las universidades incluyan la IA como parte integral de sus planes de estudios, ya sea en forma de cursos dedicados exclusivamente a la IA o integrando conceptos y aplicaciones de la IA en cursos existentes. En particular, el desarrollo de herramientas de IA para el aprendizaje de escritura técnica y la investigación en cada disciplina abre un camino para que la investigación y la innovación sean los objetivos centrales de la educación. Esto ayudaría a preparar a los

¹ Texto elaborado por Rodolfo López García PhD, profesor de los Departamentos de Filosofía y Artes Visuales y e la Universidad del Valle.

estudiantes para trabajar con la tecnología de la IA y aprovecharla en su futura carrera profesional.

1. Formación continua y desarrollo profesional: con la rápida evolución de la IA, se espera que los profesionales se mantengan actualizados en las últimas tendencias y avances. Por lo tanto, las universidades pueden ofrecer programas de formación continua y desarrollo profesional en IA para ayudar a los graduados y profesionales en activo a mantenerse al día con las últimas habilidades y conocimientos en el campo.

De acuerdo con II y III, propone:

1. Más programas de estudio interdisciplinarios y mayor integración entre los que ya existen: la IA tiene aplicaciones en una amplia gama de campos, como la medicina, la ingeniería, la economía, la educación, la agricultura, entre otros. Por lo tanto, se espera que las universidades integren cada vez más la IA en programas interdisciplinarios y desarrollen otros que la acojan desde el principio, permitiendo a los estudiantes comprender cómo la IA se aplica en contextos del mundo real y cómo puede incorporarse en industrias que acogen herramientas y técnicas de diferentes disciplinas.

De acuerdo con I, II, y III propone:

1. Actualización constante del currículo: la tecnología de la IA está en constante evolución, por lo que las universidades deben mantenerse actualizadas y revisar regularmente sus planes de estudio para asegurarse de que estén enseñando las últimas tendencias y avances en el campo de la IA. Esto podría implicar la incorporación de nuevos enfoques de aprendizaje automático, técnicas de procesamiento del lenguaje natural y otras tecnologías emergentes en el currículo.

De acuerdo con III, propone:

1. Enfoque en habilidades humanas: aunque la IA puede automatizar ciertas tareas, las habilidades humanas como la creatividad, el pensamiento crítico, la resolución de problemas, la inteligencia emocional y la ética se vuelven aún más importantes. Las universidades pueden adaptar sus programas de estudio para enfocarse en el desarrollo de estas habilidades, ya que son áreas donde los seres humanos tienen una ventaja comparativa sobre las máquinas.

De acuerdo con III y IV, propone:

1. Énfasis en la ética y la responsabilidad: a medida que la IA se vuelve más omnipresente en la sociedad, se vuelve crucial abordar cuestiones éticas y de responsabilidad en su

desarrollo y uso. Las universidades pueden incorporar cursos y programas que aborden temas de ética y responsabilidad en la IA, ayudando a los estudiantes a comprender los desafíos éticos y sociales asociados con la implementación de la IA en diferentes contextos.

De este modo, el surgimiento de la IA en 2023 requerirá cambios en la educación universitaria para preparar a los estudiantes para trabajar con esta tecnología de manera ética y responsable, enfocándose en habilidades humanas como la investigación y la innovación, promoviendo nuevos programas de estudio interdisciplinarios y manteniéndose actualizados en un campo en constante evolución. No obstante, estos requerimientos no serán tan sencillos de implementar, pues se requiere de un esfuerzo por establecer la integración con estas herramientas, que requiere disciplina, planificación, constancia, mayor cohesión social para una evolución comunitaria integrada con estas, lo que supone la creación de canales de comunicación eficiente para su desarrollo.

El panorama en torno al desarrollo de las IA y su uso en las universidades se vislumbra de modo positivo y negativo. De acuerdo con ChatGPT, algunas de los aspectos positivos más esperados de su uso en las universidades son:

1. Automatización de tareas rutinarias: las IA pueden automatizar tareas rutinarias en la administración universitaria, como el procesamiento de solicitudes de admisión, la gestión de registros estudiantiles, la planificación de horarios y de organización. Para el caso de la organización redes internas, ayuda a mantener más cohesionada la universidad entre sus propias unidades y estamentos. Para el caso de las redes externas, ayudaría a establecer mejoras en los diversos intercambios que se dan con otras instituciones educativas locales y no locales. Esto libera tiempo y recursos para que el personal universitario se enfoque en actividades más estratégicas, de proyección y desarrollo.

1. Personalización del aprendizaje: las IA pueden adaptar el contenido educativo y las actividades de aprendizaje según las necesidades y preferencias de cada estudiante, lo que permite la personalización del aprendizaje. Esto puede mejorar la experiencia del estudiante, permitiéndoles aprender a su propio ritmo y estilo, y brindando retroalimentación en tiempo real.

1. Investigación asistida por IA: las IA pueden ayudar en la investigación universitaria al analizar grandes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones y tendencias, y asistir en la generación de hipótesis y diseño de experimentos. Esto puede acelerar el proceso de investigación y llevar a descubrimientos más rápidos y precisos.

1. Mejora en la eficiencia de la gestión de recursos: las IA pueden optimizar la gestión de recursos universitarios, como la programación de clases, la asignación de espacios y la gestión

del presupuesto. Esto puede ayudar a las universidades a utilizar sus recursos de manera más eficiente, reducir costos y mejorar la planificación.

Por otro lado, de acuerdo con ChatGPT, algunos de los aspectos negativos del uso de las IA en las universidades, pueden ser:

1. Cambios en el mercado laboral: el uso de las IA en la educación y la investigación universitaria también puede tener un impacto en el mercado laboral. Por ejemplo, la automatización de tareas rutinarias puede afectar a ciertos puestos de trabajo administrativos en la universidad.

1. Falta de personalización: aunque la IA puede ser utilizada para personalizar la educación, adaptando el contenido y la metodología de enseñanza a las necesidades individuales de los estudiantes, también puede tener limitaciones en su capacidad para comprender la complejidad de las necesidades humanas y emocionales. Esto podría resultar en una falta de personalización efectiva en la enseñanza, lo que podría afectar la calidad del aprendizaje.

1. Desplazamiento de empleos: la automatización impulsada por la IA en la educación y la investigación universitaria podría resultar en la disminución o desplazamiento de ciertos empleos. Por ejemplo, los sistemas de tutoría basados en IA podrían reemplazar a los tutores humanos, lo que podría tener un impacto negativo en el empleo de los profesionales de la educación. Esto podría generar preocupaciones sobre la pérdida de empleos y la falta de oportunidades para ciertos grupos de personas.

1. Dependencia tecnológica: la creciente dependencia de la IA en la educación y la investigación universitaria también puede tener consecuencias negativas en términos de la capacidad de los estudiantes e investigadores para desarrollar habilidades y conocimientos fundamentales sin depender de la tecnología. La sobre dependencia en la IA para la toma de decisiones o la generación de contenido podría disminuir la capacidad de los individuos para desarrollar habilidades críticas y pensamiento independiente.

1. Falta de transparencia y explicabilidad: la opacidad de los algoritmos de IA utilizados en la educación y la investigación universitaria puede ser una preocupación. Si los sistemas de IA no son transparentes ni explicables, los estudiantes, investigadores, profesores y administrativos pueden tener dificultades para entender cómo se toman las decisiones y cómo funcionan los sistemas. Esto podría generar desconfianza y falta de comprensión sobre cómo se utilizan los datos y la IA en estos contextos.

1. Desafíos éticos y de privacidad: el uso de IA en la universidad también plantea desafíos éticos y de privacidad. Por ejemplo, la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos de personal y estudiantes por parte de las IA puede plantear preocupaciones sobre la privacidad y

la seguridad de los datos, como en su filtración o el acceso no autorizado. Además, la toma de decisiones automatizada basada en algoritmos puede plantear preocupaciones éticas sobre la imparcialidad, la discriminación y la equidad. Este es el caso del sesgo algorítmico, donde los datos utilizados para entrenar los algoritmos tienen sesgos inherentes, lo que puede resultar en discriminación o desigualdad en la educación. Por ejemplo, si un algoritmo de selección de estudiantes utiliza datos de admisiones anteriores que reflejan sesgos de género o raza, el algoritmo puede perpetuar estos sesgos y llevar a una discriminación injusta en el proceso de selección.

En general, aunque las IA tienen el potencial de mejorar la educación, investigación y administración universitaria, en muchos aspectos es importante abordar y mitigar las posibles consecuencias negativas para garantizar un uso ético, transparente y responsable de estas. Para alcanzar estos objetivos, es primordial que las universidades, engeneral, comiencen a tener un papel participativo en el desarrollo de las IA. Esto ha de compeler a que, desde ahora, el personal que las conforma, incluyendo a sus estudiantes, empiecen a capacitarse (teniendo como base los aspectos mencionados en los puntos I, II, III y IV), con el fin de obtener unos estándares mínimos en el conocimiento y manejo de las IA.

Esto, en primera instancia, llevará a identificar más rápidamente, con qué herramientas comenzar a trabajar de acuerdo con las necesidades. Estas capacitaciones deben, entonces, gradualmente llevar a entender cada vez más, cómo trabajar con estas herramientas, cómo funcionan y aquello que hacen por nosotros de modo veloz y automático. Todo esto ha de compeler, con apoyo de la universidad,  a  institucionalizar  canales  de  comunicación  con  miras  a  establecer  una retroalimentación constante con sus desarrolladores, con miras a establecer mejoras en las herramientas y crear otras.

Aunque muchas tareas terminaran siendo realizadas con la ayuda de las IA, el conocimiento de cómo se hacen las tareas que les ha sido designadas, como parte de las capacitaciones para su manejo, brinda más criterios para evaluar su desempeño, dando lugar a un uso más eficiente de los canales de comunicación con los desarrolladores. Así, con una integración eficiente entre humanos y las IA, se espera lograr y mantener mejoras en el aprendizaje, la investigación, el trabajo administrativo y colaborativo. El uso de estos recursos, siempre que se empleen como asistentes en el trabajo realizado por humanos, permite corregir con mayor eficiencia, cualquier anomalía en sus operaciones. De esto deriva que su trabajo completamente autónomo e independiente sea indeseable. Además, un monitoreo constante por parte de sus usuarios da mayores garantías de un uso responsable.

Puede esperarse, entonces, que un trabajo integrado, constante y organizado con las IA, estructure nuevas unidades de trabajo para su control y gestión de acuerdo con su contexto de uso, demandando la creación de nuevos puestos de trabajo en áreas emergentes, como el monitoreo de IA, la programación de IA, la ética de la IA y la interpretación de datos. Una menor integración

con estas herramientas, o una integración descuidada, pueden acarrear consecuencias negativas como las ya mencionadas en los puntos a-f, pues no solo reduce áreas de trabajo relacionadas a su uso, sino que reduce la capacidad del personal administrativo, estudiantes e investigadores, en aprovechar al máximo sus potencialidades, en particular, de no establecer y mantener una beneficiosa evolución integrativa de las partes.

Las IA han llegado para quedarse, pero si queremos que su uso no afecte nuestras vidas, debemos esforzarnos en mantener una integración responsable y permanente, un panorama muy distinto de quienes piensan que han llegado para dejarnos sin trabajo y convertirnos en individuos perniciosos, un efecto que, de llegarse a presentar, será resultado de un manejo inadecuado y negligente de estas herramientas. Lo cierto es que, para que nuestra calidad de vida aumente como resultado de su uso, se hace prioritaria una mayor preparación, a la que conocemos hoy en día, en las áreas

donde serán empleadas.