– ¿La IA es una herramienta más o un punto de quiebre para el mundo educativo?
– Las tecnologías, en general, siempre son herramientas habilitadoras. Yo trabajé mucho tiempo en el mundo de la tecnología aplicada a la educación: suelen facilitar procesos, habilitarlos o hacer posibles cosas que de otro modo no lo serían, como llegar a situaciones remotas o sostener educación en línea, como ocurrió en la pandemia. La diferencia de la IA frente a otras tecnologías es el nivel de “instrucción”. Siempre digo que soy de una generación a la que le tocó la regla de cálculo y después la calculadora científica. Cuando yo iba a la universidad, tuve la suerte de conseguir una calculadora científica, que eran muy caras. Me dieron una que no funcionaba: la pude hacer andar y el profesor no nos dejaba usarla en clase. No se daba cuenta de que el avance iba hacia eso: que en el futuro se usarían calculadoras, simuladores y luego modelos cada vez más avanzados. Podemos hacer una analogía similar con la IA. Ya se está usando, y se va a usar cada vez más en el mundo del trabajo. Pero realiza procesos mentales más sofisticados que un simple cálculo matemático: analiza, resume, critica, etcétera. Habilidades del pensamiento que son fundamentales.
– Procesos fundamentales para el aprendizaje también….
– Exacto. Todavía no hay evidencia definitiva, porque faltan estudios más profundos, pero era algo que los docentes sospechaban y los propios estudiantes reportaban: decían que sentían que ahora no están aprendiendo lo suficiente. En términos más técnicos, por abusar de GPT los estudiantes hacen una “descarga cognitiva” en la IA y generan una “deuda cognitiva”. La descarga cognitiva siempre existió. Si hacías una lista para ir al supermercado, eso es una descarga: no memorizás todo, lo ponés en un papel. Usamos muchas tecnologías de ese tipo: la calculadora también es una descarga cognitiva. La diferencia ahora es que la descarga es de otro nivel, y por eso está causando una disrupción importante y un problema que puede ser grande en el futuro.
– Con respecto a la IA Generativa -la cognitiva-, ¿qué cosas le generan más expectativas y qué cosas más preocupación?
– Soy optimista con la tecnología, pero me gusta ser realista y entender qué está pasando. Y por eso ya empecé por lo negativo: por la deuda cognitiva, que es muy preocupante. También se habla mucho de ética y privacidad, y coincido en que son problemas. Tal vez se habla menos del sesgo cognitivo, que tiene que ver con que el algoritmo responde en base a estadística: ingiere millones de datos, de texto e imágenes, y te devuelve eso. ¿Qué pasa? Que “resucita” cosas que ya estaban en la red: comentarios misóginos, estereotipos (por ejemplo, si pedís “un director de empresa”, tiende a pensar en un hombre), sesgos por raza, etcétera. Otro tema es la “cámara de eco”. Hay estudios que muestran que cuando los estudiantes usan GPT son menos creativos: piden ejemplos, y como GPT suele presentarlos con cierto orden, todos se quedan con los primeros, que son los mismos. Eso genera un efecto parecido al de los buscadores y al de los algoritmos de recomendación en redes: las primeras respuestas se convierten en “las respuestas” y se arma un círculo vicioso.
– ¿Y aspectos positivos?
– Del lado positivo, hay posibilidades educativas que antes no eran factibles. Por ejemplo, crear un bot de preguntas y respuestas sobre un tema de una clase. Si tengo materiales bien desarrollados, hoy hay herramientas que en minutos lo generan y están disponiblen 24/7 para los estudiantes. También se puede personalizar el aprendizaje, ayudar en retroalimentación o incluso apoyar la evaluación. En el Tec de Monterrey, donde soy profesor, y en el Instituto para el Futuro de la Educación (IFE) que dirijo hemos decidido que, al menos hoy, esas herramientas no pueden funcionar si el docente no se hace cargo. El profesor tiene que estar y asumir la responsabilidad. La IA puede ayudar al estudiante y al profesor, pero con el profesor haciéndose cargo.
– ¿Cómo se implementaría?
– Yo, por ejemplo, el año pasado creé un curso y decidí usar IA. Ya tenía experiencia haciendo cursos en línea y materiales, y fue muy interesante: no diría que me redujo el tiempo, pero sí siento que logré más calidad, mejor estructura y mayor alcance. En el curso declaré: “Usé IA en esto, pero yo me hago cargo de todo”. Y además propuse una posible respuesta a la descarga cognitiva: definir partes del curso donde pueden usar IA y partes que son “zonas libres de IA”. Y en las zonas donde usan IA, les pido una reflexión: qué aprendieron, cómo les sirvió la herramienta y qué harían distinto.
Desarrollar el músculo cognitivo
– Ahora, ¿qué pasa en la educación básica (escuelas primaria y secundaria) con este tema de la IA?
– Los hallazgos incipientes de investigación muestran que el uso intensivo en edades tempranas tiene un efecto más importante que en edades adultas, incluso en el desarrollo de habilidades cognitivas. Hay estudios de resonancia magnética: uno del MIT sugiere que las conexiones neuronales no se dan de la misma manera. Son estudios pequeños -por ejemplo, 64 personas, con ciertos grupos sociales- y no se pueden extrapolar sin cautela. Pero son consistentes con la intuición de los docentes y con reportes de los propios estudiantes. La edad importa y la intensidad importa. En ese estudio, los estudiantes que usaban más IA se volvían más “flojos” con el tiempo. Los seres humanos siempre buscamos el atajo: cuanto más usaban IA, más se apoyaban en ese atajo.
– Vuelvo a los riesgos: docentes automatizando tareas, alumnos automatizando respuestas, y un escenario donde termina “ChatGPT enseñándole a ChatGPT”, con docente y alumno cada vez más lejos de la enseñanza y el aprendizaje. ¿Existe ese riesgo en la educación básica?
– Sí. Hay muchas recomendaciones de organizaciones -en EE.UU. y en otros lugares- sobre limitar el uso de pantallas en jóvenes. Nadie te recomienda darle un teléfono a un niño como niñera, aunque en la práctica eso pasa. Y con la IA aparece además otro riesgo muy importante: la salud mental, que es clave. Te comparto una metáfora que uso mucho: descargar procesos cognitivos en la IA, sobre todo a ciertas edades, es como pagar la suscripción de un gimnasio y pedirle a otra persona que vaya al gimnasio por vos. Si querés desarrollar músculo, no sirve que alguien entrene por vos. Si querés desarrollar pensamiento crítico, no sirve “mandar a la IA” a pensar por vos.
– ¿Hay investigaciones que respalden esta situación?
– Lo que muestran hallazgos tempranos es que, cuando esas habilidades ya están desarrolladas, la IA sí puede impulsar el desempeño: amplía lo que sos capaz de hacer. Otra metáfora que ayuda a explicarlo: necesitamos tener una silla con dos escritorios: uno “analógico” y el otro “digital”. En mi escritorio analógico, dibujo y hago esquemas, etcétera. Y en el digital, luego trabajo eso, pero en forma digital: lo digitalizo y a lo mejor lo imprimo o creo un modelo 3D. Se ponen en juego dos modelos y libertades distintos. Se activan espacios en el área de la cognición que son totalmente distintos. Con la IA, tenemos que desarrollar ambos mundos y ser intencionales en cómo conviven. Por eso me preocupa mucho la descarga cognitiva: puede causar daño en el desarrollo. No digo que haya que evitar la IA en todas partes, sino graduar su uso con mucho cuidado.
– ¿Cómo aplicarlo entonces en la escuela?
– Ejemplos prácticos: usar IA para criticar. Pidámosle a la IA que responda esto; ahora critiquemos esa respuesta: por qué, qué alternativas hay, qué sesgos aparecen. También contrastar una respuesta de un experto humano con otra de la IA. Y volver a evaluaciones más difíciles de “tercerizar”, como las orales. Eso ayuda a recuperar control del proceso y verificar habilidades. Los docentes ya ven deterioros en la comunicación, por ejemplo.
– ¿Y en la universidad?
– En educación superior el desafío es mayor porque la IA no solo cambia procesos de aprendizaje, tareas y evaluación: cambia lo que enseñamos como “contenido” y competencias. ¿Qué tiene que saber un médico del futuro que usará IA? ¿Qué debe saber una arquitecta? ¿Una abogada? ¿Un periodista? Es un cambio enorme. Y el futuro es incierto: el que afirma que sabe cómo va a ser el futuro de la IA está mintiendo. Hay muchos futuros posibles. El llamado es a profesores, educadores y sociedad: ser receptivos, comunicar, no ser alarmistas, y construir un futuro con beneficios de IA mitigando riesgos.
– Otro escenario negativo posible es que se genere más desigualdad, incluso “desigualdad cognitiva”: grupos de alumnos que aprenden con libros, leen, amplían la mente; y otros que aprende solo con una IA automatizada y sin pensamiento crítico…
– Ese riesgo amplifica algo que ya existe. Las familias de deciles más bajos muchas veces no tienen en casa el “capital cultural” o una red de apoyo. Yo soy primera generación universitaria: mis padres estudiaron hasta sexto de primaria. Tengo colegas con doctorado que crecieron en hogares donde el padre leía El Economista y le decían “leé este artículo”. En mi casa eso no existía. Ahí influyen conversaciones, recursos, redes. La escuela viene cumpliendo un rol de igualador social: desarrolla capacidades y criterios que muchas veces no aparecen en el hogar. Eso crea un círculo virtuoso: esos jóvenes luego transmiten más herramientas a su entorno y a sus hijos. Con la IA pasa algo parecido. Pero hoy hay padres de deciles altos que no tienen idea de sesgos, equidad o lo que está ocurriendo. Con lo que corremos el riesgo de reproducir ahora problemas en todos los sectores.
Un plan de estudio de 60 años
– Ustedes en el IFE ponen foco en “aprendizaje a lo largo de la vida”. ¿Qué significa este concepto y por qué para ustedes es importante?
– El aprendizaje a lo largo de la vida es la idea de que nacemos aprendiendo y morimos aprendiendo: aprendemos toda la vida. En el Instituto para el Futuro de la Educación nos enfocamos en educación superior y en aprendizaje a lo largo de la vida en adultos: es, de algún modo, la última milla del desarrollo del talento. Se vuelve mucho más importante ahora porque ya no podemos pensar en un modelo donde nos formamos en los primeros 20 años y luego no necesitamos formarnos más. Quizá a principios o mediados del siglo XX terminabas la universidad y no pensabas en volver a formarte. La medicina era una excepción: avanza rápido y exige formación continua. Hoy ese cambio acelerado del conocimiento ocurre en casi todas las disciplinas. No podemos pensar que al egresar ya no vas a tener que formarte. Y esos cambios implican a veces no solo cambiar de trabajo, sino cambiar de carrera: reinventarte a lo largo de la vida. Hay proyecciones del World Economic Forum que sugieren que en la próxima década alrededor del 50% de la población tendrá trabajos nuevos que hoy no existen o deberá cambiar de trabajo. Eso implica reentrenar a una enorme parte de la población.
– ¿Y eso es una función de las universidades?
– Ahí entra el rol de las universidades. Muchas todavía se ven como formadoras iniciales, pero esa mirada ya quedó atrás. La universidad tiene un rol de crear conocimiento, usar fuentes primarias y secundarias, y formar con ese conocimiento. Ese rol también debe extenderse al aprendizaje a lo largo de la vida. Muchas universidades dicen “tenemos educación continua”, pero a veces se la trata como de segunda clase: el grado y posgrado son “primera clase” y la educación continua queda como algo adicional, incluso como fuente de ingresos para subsidiar becas o investigación. Ahora tiene que ser del mismo nivel. La barrera entre educación formal y aprendizaje a lo largo de la vida tiene que empezar a difuminarse. En lugar de pensar en “ir a la universidad por un currículum de cuatro años”, deberíamos pensar en un “currículum de 60 años”: la universidad acompañando a egresados y comunidad a lo largo de su vida, con trayectorias en las que se alterna estudiar y trabajar, y se vuelve a estudiar, en una espiral de aprendizaje permanente.
– ¿Cómo imagina ese formato? ¿Cómo sigue el vínculo de la universidad con el estudiante después de graduado?
– Implica que la universidad esté mucho más cerca de sus egresados: entender dónde están, qué necesitan, cómo están en empleabilidad, y también necesidades “a lo ancho de la vida”: propósito, intereses, crecimiento personal. Y conectar eso con las necesidades del entorno laboral. A veces las universidades incluso pueden tener una mirada más de avanzada que las empresas sobre hacia dónde van las cosas. Con esa conexión, se puede crear una oferta propia, pero también una oferta curada de otras fuentes: ninguna universidad tiene que ser “todóloga”. La idea es proponer trayectorias pertinentes para su comunidad y su región. En México, por ejemplo, podría alinearse con áreas prioritarias de un plan de desarrollo nacional o regional, o con necesidades de ciertas industrias. Y además integrar ese componente de ciudadanía y crecimiento humano, no solo empleo.
Habilidades más duras que blandas
– Además suele haber desacople entre lo que se aprende en la universidad y lo que luego necesita la industria. ¿Cómo tender puentes?
– Hay un debate frecuente. Algunos sostienen: “La universidad forma ciudadanos, por eso nuestra relevancia”. Yo diría: primero, demostremos que realmente desarrollamos pensamiento crítico. Muchas universidades no hacen nada explícito para desarrollarlo y medirlo. No pueden decirte “este egresado salió con tal nivel de pensamiento crítico”. No digo que no ocurra, pero falta intencionalidad. Y hoy, con la IA, esa intencionalidad es todavía más necesaria. Además, formar ciudadanos también implica dar valor a la sociedad: tener un buen trabajo y una vida con herramientas. Si preguntás a egresados, una de sus principales preocupaciones es la empleabilidad. Entonces la conexión con el mundo laboral debe ser más intencional. En el Instituto trabajamos con una iniciativa llamada Shaping Skills: una herramienta que, usando IA, permite identificar perfiles laborales más demandados en una industria y la taxonomía de competencias asociada. Lo hicimos en México con dos industrias: automotriz (México es el quinto fabricante de autos del mundo) y tecnologías de información. ¿Cómo funciona? Descargamos de la web vacantes de empleo de múltiples fuentes, cada 15 días; las procesamos con IA; y podemos ver tendencias: puestos que crecen o caen en demanda, habilidades más o menos demandadas, y líneas de tiempo. También hacemos el mismo análisis para Silicon Valley, como referencia de futuro en TIC. Eso permite comparar regiones (Guadalajara, Monterrey, Ciudad de México) y hacer benchmark con un mercado más avanzado. Algo muy interesante: en ambos casos, entre las diez habilidades más demandadas, cinco o seis no son disciplinares, sino transversales. Por ejemplo, comunicación. Pensemos en un perfil típico de Tecnología de la Información: si no tiene comunicación, empatía y trabajo en equipo, no puede conectar con usuarios ni con otros equipos. A veces es más importante eso que saber Python. Por eso a las “soft skills” yo prefiero llamarlas power skills: no son “blandas”, son claves y perdurables. Con la IA, desarrollar estas habilidades se vuelve imprescindible. Tenemos reportes públicos sobre esto, y podríamos incluso hacerlo para Argentina en el futuro. También hay que reconocer que los ciclos universitarios son largos. En México, podés tardar un año en diseñar un currículum, otro en aprobarlo, cuatro en graduar la primera cohorte, y más tiempo en que maduren profesionalmente: pasan ocho años, y el mundo cambia rápido. Es inevitable. Por eso hay que volver a las universidades más responsivas: ciclos más cortos, currículos más flexibles, y usar la libertad de cátedra para actualizar contenidos sin perder la esencia del título.
– También se habla de microcredenciales (trayectos educativos muy cortos acreditados por las universidades), pero es difícil de implementar.
– Es difícil por la historia y el modo en que toman decisiones las universidades: son lentas, con cuerpos colegiados. Pero hay que buscar caminos, porque hay un sentido de urgencia: cambiar para seguir siendo relevantes. El mundo avanza más rápido, incluso que muchas empresas tecnológicas. Hablé con gente de MercadoLibre acá: contaban que tienen un área importante para desarrollar profesionales técnicos porque lo que llega desde el mercado -y desde universidades- no siempre trae toda la formación que necesitan. Hay modelos para conectar más con la industria: prácticas, pasantías, proyectos con problemas reales. Y usar esos contextos para desarrollar también habilidades transversales: trabajar con equipos distintos, lenguajes distintos, realidades distintas.
El debate universitario
– En la Argentina hoy el principal debate universitario pasa por el financiamiento ¿qué recomendación daría a quienes dirigen las políticas públicas?
– El problema de financiamiento existe en muchos países, no solo en Argentina. Quizás ahí sea más radical; no tengo suficiente conocimiento para afirmarlo. Pero globalmente hay presiones para financiar salud, pensiones y otros temas, y eso reduce recursos para educación. Una línea importante es diversificar fuentes de ingresos. Buscar otras fuentes para sostener la labor universitaria. Y desarrollar una mentalidad de “emprendedor interno”: no para ser socio de una empresa, sino para crear cosas, innovar y adaptarse, porque ya no va a llegar el dinero como antes. Con esto no digo que las decisiones del gobierno argentino estén bien o mal: no lo sé. Sí creo que se requiere financiamiento para tener universidades decentes. Pero también hay oportunidades de eficiencia interna. Y un eje que me gustaría proponer es cómo impulsar más innovación en las universidades desde la política pública. Una vía interesante sería crear programas de financiamiento con incentivos financieros vinculados al compromiso con el éxito del estudiante. ¿Qué es “éxito del estudiante”? Que ingresa, le va bien en el trayecto, se gradúa y logra empleabilidad. El ideal sería que de cada 100 que entran, 100 estén empleados uno o dos años después de graduarse. Ese sería el indicador. Sé que es casi imposible, porque la deserción es multifactorial y no todo depende de la universidad. Pero tampoco hacemos lo suficiente. Leí un libro reciente sobre un restaurante -Hospitalidad irracional, de Will Guidara- que me dejó una idea: ellos lograron ser el mejor restaurante del mundo porque hacían lo imposible para que la experiencia fuera extraordinaria. Yo propongo algo parecido: si ingresan estudiantes con brechas, no alcanza con decir “les dimos la oportunidad”. No. Hay que ser “irrazonables”: hacer todo lo posible para que tengan éxito, se integren, cierren brechas y logren oportunidades reales. Eso es comprometerse con el éxito del estudiante.
– La inclusión significa acompañarlo, no solo invitarlo…
– Exacto. En universidades públicas y privadas, muchas veces se cree que incluir es permitir ingresar o dar becas. Pero inclusión real es acompañamiento. En el Tec tenemos un programa llamado Líderes del Mañana, para estudiantes de deciles más bajos. Es competitivo y selectivo, pero sabemos que llegan con brechas. ¿Qué hacemos? Los agrupamos, evaluamos brechas (conocimientos, habilidades, incluso habilidades sociales por venir de otros contextos) y trabajamos la integración: que se sientan parte de la comunidad, porque si no se sienten miembros, eso impacta mucho. Y hay prácticas docentes nefastas: todavía hoy hay profesores que el primer día dicen en un auditorio “hoy hay 150, de ustedes 50 se van a graduar”. Eso debería estar prohibido. Hay estudios que muestran que ese tipo de mensaje disminuye las probabilidades de que los estudiantes terminen. En Stanford hicieron un estudio donde a algunos les dijeron que estaban “condicionados” y a otros no: solo decirlo genera un efecto que afecta el desempeño (algo parecido al efecto Pigmalión). Y acá hay algo central: no hablamos solo de alumnos que desertan. Hablamos de vidas truncadas: gente que concluye “no sirvo”, “no puedo con la universidad”, cuando en realidad muchas veces es una cuestión de desigualdad de oportunidades y brechas acumuladas históricamente.
El inesperado camino del ingeniero que terminó como líder educativo
Ingeniero en sistemas computacionales y doctor en Inteligencia Artificial, el mexicano José Escamilla llegó al mundo de la educación, y se convirtió en un referente global en tecnología educativa, casi por casualidad. En realidad, por una necesidad interna que sintió en un momento de su trayectoria profesional.
Resulta que, cuando había terminado su doctorado sobre IA en Francia, regresó a México y lo contrataron en el Tecnológico de Monterrey (la universidad que lo había formado) para que dirija el centro de IA que habían creado recientemente, donde se empezaba a dictar un posgrado sobre esa disciplina.
“Me di cuenta de que no sabía de educación y que no estaba haciendo bien mi trabajo. Les dije a mis estudiantes (que iban a ser los profesores) que si no aprendíamos más sobre educación, lo que vamos a hacer no va a servir de nada. Entonces nos inscribimos en dos cursos de la Maestría en Educación: en Teorías de Aprendizaje y Procesos Cognitivos. Ni siquiera consulté con nadie y la verdad que debí haberlo hecho, pero sentía la necesidad”, le cuenta a Clarín.
Y ocurrió que a la entonces decana de la Facultad de Educación le llamó mucho la atención el perfil de estos extraños ingenieros que cursaban materias de educación y lo mandó a llamar para ofrecerle la dirección de una nueva maestría que estaban creando en ese momento: la de Tecnología Educativa.
Escamilla reunía (en una sola persona) los conocimientos de ingeniería e IA más la motivación por aprender sobre educación. Perfil ideal para el puesto.
Lo que siguió fue una evolución casi natural, a medida que el mundo de la tecnología educativa avanzaba. En 2020 Escamilla creó el Instituto para el Futuro de la Educación (IFE) en el mismo Tec de Monterrey, que tiene por misión hacer investigación sobre estas herramientas, pero con impacto en las aulas. La semana pasada, el IFE organizó una multitudinaria conferencia internacional sobre este tema .
Aunque el vínculo de Escamilla con la educación parece que viene desde antes, mucho antes. El experto le cuenta a Clarín que creció en una familia humilde de Monterrey, en la que ni su padre ni su madre habían terminado la primaria, porque tuvieron que salir a trabajar. Pero que en su casa siempre se valoró la educación, dice. A punto tal que el padre terminó la primaria de adulto, y se recibió casi al mismo tiempo que él y su hermano se graduaban en la universidad.
Por entonces, Escamilla estaba bien lejos del mundo académico. “Si cuando me recibí de ingeniero un mago con una bola de cristal me hubiera dicho tú vas a dedicarte a la educación y vas a estar haciendo estas cosas, no le hubiera pagado ni 10 pesos”, dice ahora.
Pero la vida te da sorpresas. Especialmente si, como en este caso, la educación siempre jugó para su lado.
Al toque
Un proyecto: El futuro de las universidades.
Un desafío: Cambiar la cultura de las personas.
Un sueño: Mejorar la vida de millones de personas.
Un recuerdo: mi padre.
Una sociedad que admires: La gente que trabaja en Humanidades.
Una persona que admires: Los luchadores sociales.
Un libro: Tecnópolis. La rendición de la cultura a la tecnología.
Una comida: Carne asada.
Una bebida: Cerveza de jengibre.
Un placer: Esquiar.
Una serie: Star Trek. La original.
Itinerario
Ingeniero en sistemas computacionales del Tecnológico de Monterrey, con una Maestría y Doctorado en Inteligencia Artificial del Instituto Politécnico de Grenoble (Francia), José Escamilla tiene una larga trayectoria en el mundo de las tecnologías educativas. Ha trabajado en el uso de tecnologías en educación, inteligencia artificial, educación online y diversos proyectos de innovación educativa.
Fue director de TecLabs – Reinventando la educación, el área de innovación disruptiva del Tecnológico de Monterrey, Decano de la Escuela de Graduados en Educación y Director de Innovación Educativa.
Ahora es el director asociado del Instituto para el Futuro de la Educación del Tec de Monterrey, cuyo propósito es generar, transferir y difundir el conocimiento aplicable sobre innovación educativa.
También es presidente del Global Higher Education and Research (GHEAR) Global Challenge Steering Group del Worldwide Universities Network; miembro del International advisory committee of the Institute for Ethical AI in Education, el Digital Credentials Leadership Council, y del Coursera Council. Publica los podcast Edutrends sobre tendencias en educación y escribe sobre innovación educativa y uso de tecnología en educación superior y aprendizaje para la vida.
