A hombros de la revolución digital, nuevas profesiones especializadas en tecnologías como el Big Data o la Inteligencia Artificial están floreciendo a un ritmo que el mercado laboral no es capaz de satisfacer. Con el fin de cerrar esta brecha, las empresas están ofreciendo a sus empleados formación para optimizar su desempeño (upskilling) o para reciclarlos en un nuevo puesto (reskilling). A continuación, descubre los beneficios de estas tendencias.

La formación a través de modalidades como el 'reskilling' o el 'upskilling' se torna clave en un entorno laboral cambiante.

El mercado de trabajo no está siendo capaz de mantener el ritmo de la revolución digital, así lo aseguran consultoras estratégicas como McKinsey & Company. Como consecuencia, en los próximos años nos encontraremos —de hecho, ya ocurre— con un déficit profesional para cubrir determinados puestos de trabajo que requieren de individuos con capacidades tecnológicas especializadas.

Sorprendidas por la Cuarta Revolución Industrial, las compañías han experimentado grandes cambios internos en los últimos años, renovando su cultura empresarial, digitalizándose y promoviendo la creatividad y la innovación entre sus empleados. Estos últimos, por su parte, se han visto obligados a abrazar el aprendizaje continuo (lifelong learning) para no quedarse descolgados del mercado laboral. Y es que la revolución digital impone una marcha demasiado exigente, creando continuamente nuevas profesiones y roles para los que faltan trabajadores con la formación adecuada.

Qué es el 'reskilling' y el 'upskilling'. Diferencias

Tecnologías como el Big Data, que permite a los expertos en este campo analizar datos masivos para encontrar soluciones novedosas, tienen cada vez mayor importancia para las empresas. Sin embargo, todavía no hay suficientes analistas de datos para satisfacer la demanda de los mercados. Y lo mismo sucede con otras tecnologías disruptivas como la Inteligencia Artificial o el Internet de las cosas. Aquí es donde el reskilling y el upskilling entran en juego para las empresas, dotando a los empleados de nuevos conocimientos para cubrir necesidades del negocio.

La diferencia entre ambos conceptos está en el objetivo de la formación: mientras el upskilling busca enseñar a un trabajador nuevas competencias para optimizar su desempeño; el reskilling, también conocido como reciclaje profesional, busca formar a un empleado para adaptarlo a un nuevo puesto en la empresa. En líneas generales, se dice que el primero crea trabajadores más especializados y el segundo más versátiles.

Objetivos del 'reskilling' y el 'upskilling'

Entre los principales beneficios de estos dos tipos de formación se encuentran:

  Combaten la brecha digital en el seno de la empresa y la hacen más competitiva.

  Reducen los procesos de selección y, en consecuencia, los periodos de adaptación.

  Ayudan a crear fidelidad y a retener el talento. Los empleados son conscientes de que la compañía invierte en ellos al mejorar su perfil profesional.

  Ofrecer una formación continua a la plantilla mejora la reputación corporativa.

  Contribuyen al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU, concretamente a los 8, 9 y 10.

  Promueven una cultura de empresa dinámica adaptada a un entorno en constante evolución.

De las 'soft skills' a las 'hards skills'

A la hora de formar a sus empleados, las empresas deben ocuparse tanto de las llamadas habilidades duras (hard skills) como de las habilidades blandas (soft skills). Las duras son aquellas habilidades técnicas de un trabajador que le permiten desempeñar una labor determinada, como el manejo de determinados softwares, mientras que las blandas se refieren a la inteligencia emocional, la capacidad de comunicación, la gestión del cambio y demás habilidades personales e interpersonales que ayudan a un trabajador a desenvolverse eficientemente en una empresa moderna.

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Para adaptarnos al impacto de la IA generativa y aprovechar al máximo sus beneficios, debemos enfocarnos en desarrollar habilidades como:

1. Habilidades en IA y análisis de datos: Necesitamos comprender los conceptos básicos de la inteligencia artificial, tener habilidades en análisis de datos y el uso de herramientas tecnológicas relacionadas a analítica de datos, para poder aprovechar plenamente el potencial de la IA generativa.
2. Pensamiento crítico y resolución de problemas: A medida que la IA asuma tareas más rutinarias y repetitivas, debemos desarrollar habilidades en pensamiento crítico y resolución de problemas complejos. Esto nos permitirá abordar desafíos que requieren habilidades humanas únicas, como el razonamiento ético y la toma de decisiones basada en el contexto.
3. Creatividad y habilidades sociales: Aunque la IA generativa puede ayudar en la generación de contenido creativo, las personas seguirán desempeñando un papel crucial en la conceptualización y la dirección creativa. Además, las habilidades sociales, como la empatía y la comunicación efectiva, serán cada vez más valiosas en un entorno de trabajo colaborativo donde humanos y sistemas de IA trabajan juntos.
4. Aprendizaje continuo y adaptabilidad: Con la rápida evolución de la tecnología, los trabajadores deberán estar dispuestos a aprender de forma continua y adaptarse a los cambios. Esto implica tener una mentalidad de crecimiento y estar abiertos a adquirir nuevas habilidades y conocimientos a medida que la IA y otras tecnologías avanzan.

En cuanto a la preparación de la fuerza laboral en un entorno impulsado por la IA generativa, las empresas deben incorporar en sus planes de desarrollo:

1. Programas de capacitación en IA para que los colaboradores adquieran conocimientos y habilidades en el uso y aplicación de dicha tecnología en su trabajo.
2. Enfoque en habilidades complementarias: Los programas de desarrollo deben enfocarse en habilidades que complementen y trabajen en conjunto con la IA generativa, en lugar de competir directamente con ella. Esto implica identificar las áreas en las que los trabajadores pueden aportar un valor único y fomentar el desarrollo de esas habilidades.
3. Programas de upskilling y reskilling laboral: Es posible que algunas ocupaciones experimenten cambios significativos debido a la automatización impulsada por la IA generativa. En estos casos, es importante implementar programas para ayudar a los colaboradores a adquirir las habilidades necesarias para nuevas oportunidades laborales o roles actualizados.
4. Cultura de aprendizaje y adaptabilidad: Las organizaciones deben fomentar una cultura de aprendizaje continuo y adaptabilidad, donde los colaboradores se sientan apoyados y motivados para adquirir nuevas habilidades y adaptarse a los cambios tecnológicos. Esto puede incluir programas de mentoría, espacios de aprendizaje colaborativo y la promoción de la experimentación y la innovación.

En resumen, debemos desarrollar habilidades en IA y análisis de datos, pensamiento crítico, creatividad, habilidades sociales, aprendizaje continuo y adaptabilidad. Los procesos de capacitación y desarrollo de habilidades, deben repensarse para abordar las necesidades de preparación de la fuerza laboral en un entorno impulsado por la IA generativa. Ésta tecnología será un motor para elevar nuestra productividad en la creación de valor para el cliente, la empresa y la sociedad a la que servimos. Dejaremos atrás labores rutinarias para desarrollar un trabajo mucho más interesante, en un entorno que promueva la creatividad a través del trabajo colaborativo.

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El potencial del uso de la inteligencia artificial en la educación para mejorar el aprendizaje, ayudar a los docentes e impulsar un aprendizaje individualizado más efectivo es emocionante, pero también un poco desalentador. Incluso para tener una conversación inteligente sobre la IA en la educación, primero se deben superar los escenarios imaginarios de ciencia ficción de computadoras y robots que enseñan a nuestros hijos, reemplazan a los maestros y reducen el elemento humano de lo que es una actividad fundamentalmente humana.

Uno de los principales escritores sobre los beneficios de la inteligencia artificial en la educación, Matthew Lynch ( "Mi visión para el futuro de la inteligencia artificial en la educación" ), tiene cuidado de explorar los peligros potenciales junto con los beneficios, y escribe que "el uso de la IA en la educación es valioso de alguna manera, pero debemos estar muy atentos al monitorear su desarrollo y su papel general en nuestro mundo”.

Las consideraciones éticas son profundas, como lo son cuando se trata de utilizar inteligencia artificial en cualquier tipo de entorno. AI carece de la llamada "brújula moral". Entonces, por una forma de verlo, la programación de IA es "tan ética como su desarrollador", según TowardsDataScience, en un artículo sobre la ética de la IA que prescribe dos recomendaciones importantes para avanzar:

1. Necesitamos tener ética integrada en la idea de por qué se está desarrollando una determinada pieza de tecnología, equipada con IA.
2. Necesitamos monitorear/verificar/vigilar los resultados de esa tecnología específica para comprender completamente su comportamiento y asegurarnos de que no esté violando nuestra brújula moral (humana).

Existe un debate sólido en toda la comunidad tecnológica y más allá sobre la ética en inteligencia artificial y la mayoría de los programas universitarios están integrando cursos sobre ética de IA en su plan de estudios. Ahora que hemos identificado el elefante ético en la habitación, hablemos de las emocionantes posibilidades de la IA en la educación.

Los beneficios potenciales de la IA en la educación

Idealmente, escribe Lynch en The EdAdvocate , "la IA no resta valor a la instrucción en el aula, sino que la mejora de muchas maneras". Él resume cinco intrigantes ventajas potenciales de integrar la IA en la educación:

Personalización: “Puede ser abrumadoramente difícil para un maestro descubrir cómo satisfacer las necesidades de cada estudiante en su salón de clases. … Los sistemas de IA se adaptan fácilmente a las necesidades de aprendizaje individuales de cada estudiante y pueden enfocar la instrucción en función de sus fortalezas y debilidades”.

Tutoría: los sistemas de IA pueden "medir el estilo de aprendizaje de un estudiante y el conocimiento preexistente para brindar apoyo e instrucción personalizados".

Calificación: Claro, la IA puede ayudar a calificar los exámenes usando una clave de respuestas; pero también puede "recopilar datos sobre cómo se desempeñaron los estudiantes e incluso calificar evaluaciones más abstractas, como ensayos".

Comentarios sobre la calidad del curso: por ejemplo, si muchos estudiantes responden una pregunta incorrectamente, "la IA puede concentrarse en la información o los conceptos específicos que los estudiantes no tienen, para que los educadores puedan ofrecer mejoras específicas en materiales y métodos".

Comentarios significativos e inmediatos para los estudiantes: algunos estudiantes pueden ser tímidos a la hora de tomar riesgos o recibir comentarios críticos en el aula, pero "con la IA, los estudiantes pueden sentirse cómodos para cometer los errores necesarios para aprender y recibir los comentarios que necesitan para mejorar".

Gran parte del potencial previsto para la IA en la educación se centra en reducir el tiempo que los profesores dedican a tareas tediosas para liberar tiempo para tareas más significativas.

La automatización de las tareas administrativas también es uno de los cinco beneficios potenciales destacados por Bernard Marr, autor, futurista y asesor tecnológico que cita cifras que pronostican un crecimiento del 47,5 % entre 2017 y 2021 en el uso de la inteligencia artificial en la educación en los EE. UU.

En un video sobre el potencial de la IA en la educación , Marr explica por qué cree que la IA tiene un “impacto masivo” en la educación, enfatizando que “la IA no es una amenaza para los maestros; no está ahí para reemplazar a los maestros”, sino para brindar una mejor educación a nuestros hijos”. Él visualiza un futuro modelo híbrido que está diseñado para "sacar lo mejor de nuestros sistemas habilitados para inteligencia artificial y nuestros maestros". Marr describe el potencial de la IA para ayudar a nuestra educación a mejorar:

• Aprendizaje diferenciado e individualizado
• Automatización de tareas administrativas
• Tutoría y apoyo fuera del aula
• Acceso universal para todos los estudiantes

43 Ejemplos de IA en Educación

Inspirado por un desafío de "un maestro de la vieja escuela que piensa que la IA está arruinando la educación", Matthew Lynch revisa una amplia gama de temas en un artículo titulado "26 maneras en que la inteligencia artificial está transformando la educación para mejor". Por ejemplo:

Aprendizaje adaptativo: "Se utiliza para enseñar a los estudiantes habilidades básicas y avanzadas mediante la evaluación de su nivel de habilidad actual y la creación de una experiencia de instrucción guiada que los ayude a dominar".

Tecnología de asistencia: la IA puede ayudar a los estudiantes con necesidades especiales a acceder a una educación más equitativa, por ejemplo, "leyendo pasajes a un estudiante con discapacidad visual".

Educación de la primera infancia: "La IA se está utilizando actualmente para impulsar juegos interactivos que enseñan a los niños habilidades académicas básicas y más".

Análisis de datos y aprendizaje: "Actualmente, los maestros y los administradores educativos utilizan la IA para analizar e interpretar datos", lo que les permite tomar decisiones mejor informadas.

Programación: ayudar a los administradores a programar cursos y a las personas a administrar sus horarios diarios, semanales, mensuales o anuales.

Gestión de instalaciones: la IA es eficaz para “supervisar el estado de los servicios de energía, Wi-Fi y agua; alertando a los trabajadores de administración de las instalaciones cuando surgen problemas”.

Gestión general de la escuela: la IA se utiliza actualmente para gestionar escuelas enteras, impulsando los sistemas de registros de los estudiantes, el transporte, la TI, el mantenimiento, la programación, la elaboración de presupuestos, etc.

Escritura : Lynch no solo afirma que la IA ya está trabajando para ayudar a los estudiantes a mejorar sus habilidades de escritura, sino que confiesa: "Actualmente estoy usando una aplicación de gramática y uso para ayudarme a escribir este artículo".

Al repasar su lista, Lynch también cita usos actuales de la IA en la educación que incluyen:

• Gestión del aula/comportamiento
• Planificación de las clases
• Aula Audiovisual
• Comunicación entre padres y maestros
• Aprendizaje de idiomas
• Preparación para la prueba
• Evaluación
• Sistemas de gestión del aprendizaje
• Gamificación para una mayor participación de los estudiantes
• Programación de Personal y Gestión de Suplentes
• Desarrollo profesional
• Transporte
• Mantenimiento
• Finanzas
• La seguridad cibernética
• Seguridad y proteccion

Ejemplos de cómo la inteligencia artificial se está utilizando actualmente en la educación superior incluyen:

• Detección de plagio
• Integridad del examen
• Chatbots para inscripción y retención
• Sistemas de gestión del aprendizaje
• Transcripción de conferencias de la facultad
• Foros de discusión en línea mejorados
• Análisis de las métricas de éxito de los estudiantes
• Investigación académica
• Campus Conectados

En términos de tecnologías específicas infundidas con IA que ahora se utilizan en la educación, la lista crece cada día. Aquí hay algunos:

• Thinkster Math : descrito por sus creadores como un “programa de tutoría de matemáticas que aprovecha la interacción humana y la inteligencia artificial innovadora para crear programas de aprendizaje personalizados”
• Jill Watson : una asistente de enseñanza virtual habilitada para IA presentada por el Instituto de Tecnología de Georgia en 2016
• Brainly : un sitio de redes sociales para preguntas en el aula
• Nuance : software de reconocimiento de voz utilizado por estudiantes y profesores; capaz de transcribir hasta 160 palabras por minuto; especialmente útil para estudiantes que tienen dificultades con la escritura o tienen necesidades de accesibilidad
• Cognii : productos basados ​​en IA, incluido un asistente de aprendizaje virtual, para instituciones de educación superior y K-12, así como organizaciones de capacitación corporativa
• KidSense : soluciones educativas de inteligencia artificial diseñadas para niños, incluida una herramienta de voz a texto con algoritmos creados para reconocer el habla, a veces más difícil de traducir, de los jóvenes estudiantes.
• Tecnologías de contenido : diseño instruccional y soluciones de aplicación de contenido impulsadas por motores de investigación de inteligencia artificial

Como explicó el director ejecutivo, el Dr. Scott Parfitt ( ver video ), Content Technologies Inc. desarrolla sistemas de aprendizaje de IA que se centran en “convertir grandes datos en información y la información en conocimiento”.

“Enviamos un motor, comienza a leer a la velocidad de la luz todos los artículos que puede leer. Ha aprendido su propio material”, dice Parfitt. Las soluciones centradas en la educación de la compañía incluyen:

• Palitt: diseñado para ayudar a los instructores a crear fácilmente "su propia serie de conferencias, programa de estudios o libro de texto personalizado"
• Cram101: tecnología de inteligencia artificial que puede "convertir cualquier libro de texto en una guía de estudio inteligente completa con resúmenes de capítulos, pruebas de práctica ilimitadas de verdadero-falso y opción múltiple y tarjetas didácticas, todo detallado en un libro de texto específico, número de ISBN, autor y capítulo".
• JustTheFacts101: diseñado para funcionar como el equivalente de IA de un marcador amarillo antiguo, resaltando y generando instantáneamente resúmenes específicos de libros y capítulos

IA en Educación [Inclusión y Acceso Universal]

Bernard Marr explica que las herramientas de IA pueden mejorar la inclusión y el acceso universal a la educación de varias maneras, entre ellas:

• Ayudar a "hacer que las aulas globales estén disponibles para todos, incluidos aquellos que hablan diferentes idiomas o que pueden tener discapacidades visuales o auditivas".
• Crear acceso para "estudiantes que tal vez no puedan asistir a la escuela debido a una enfermedad"
• Sirviendo mejor a "estudiantes que requieren aprender en un nivel diferente o en un tema en particular que no está disponible en su propia escuela"

En general, se espera que la IA finalmente ayude a los educadores a lograr un progreso continuo al abordar la amplia gama de factores físicos, cognitivos, académicos, sociales y emocionales que pueden afectar el aprendizaje de los estudiantes y garantizar que todos los estudiantes tengan las mismas oportunidades en la educación, independientemente de su condición social. clase, raza, género, sexualidad, origen étnico o discapacidades físicas y mentales.

IA en Educación [Aprendizaje Individualizado]

También existe un optimismo considerable en torno a la idea de que, a medida que la inteligencia artificial se convierta en una parte más integral del aula, los maestros estarán mejor equipados para ofrecer una experiencia de aprendizaje individualizada para cada estudiante.

Según un artículo de The Atlantic, ( "La inteligencia artificial promete una educación personalizada para todos" ), la inteligencia artificial tiene el potencial de "mejorar las habilidades de los maestros humanos para adaptar las lecciones a cada estudiante sin desviar su horario de clases", eliminando la necesidad de los educadores de "enseñar a la mitad", como sucede a menudo cuando sus estudiantes tienen una variedad de niveles de habilidad y habilidades de aprendizaje.

Rose Luckin, profesora de diseño centrado en el aprendizaje en el University College London, es citada diciendo que, “El verdadero poder de la inteligencia artificial para la educación está en la forma en que podemos usarla para procesar grandes cantidades de datos sobre estudiantes, sobre maestros , sobre las interacciones de enseñanza y aprendizaje”. En última instancia, la IA puede "ayudar a los maestros a comprender a sus alumnos de manera más precisa y efectiva".

El futuro de la IA en la educación

Aunque sigue habiendo un debate generalizado sobre los pros y los contras de implementar la tecnología de IA en el campo de la educación, incluidas las preocupaciones sobre la despersonalización y las consideraciones éticas citadas anteriormente, existe un consenso emergente de que la extraordinaria variedad de beneficios actuales y futuros traerá El dia.

Este informe sobre la inteligencia artificial en la educación fue desarrollado por el innovador programa en línea de Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial Aplicada de la Universidad de San Diego , un líder intelectual de la industria de la IA y socio educativo.

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