¿Qué inteligencia artificial queremos enseñar?

Ante el auge imparable de la inteligencia artificial, ante la riqueza de opciones de adopción y casos de uso disponibles, se produce una enorme demanda de formación en inteligencia artificial. una demanda de la que, por supuesto, no puedo dejar de alegrarme.

Es una reacción lógica de empresas e incluso individuos: si estamos ante una tecnología tan transformadora y tan disponible, debemos, como personas y como empresas, ponernos manos a la obra cuanto antes para conocerle y utilizarla

Existe, incluso, una demanda por parte de regulaciones como la AI Act que habla, aunque de forma algo borrosa, de alfabetización en IA.

Sin embargo, creo que con frecuencia, precisamente porque es una tecnología que todavía se está conociendo, no existe claridad en la demanda de formación, ni por parte de individuos ni de organizaciones, puede que muchas veces ni siquiera por parte de las propias entidades dedicadas a formación: escuelas de negocio, academias, universidades, etc.  

Y lo cierto es que es muy diferente no sólo el currículum a desarrollar, sino incluso el estilo y profundidad de una docencia en inteligencia artificial según el colectivo a que nos dirijamos, su punto de partida y sus expectativas.

Aunque muchas son las posibilidades, veo tres grandes currícula muy comunes, a saber:

• Inteligencia artificial para usuarios
• Inteligencia artificial para directivos
• Inteligencia artificial para desarrolladores 

Pero en realidad, las opciones son muchas y, aunque quizá, se trate de caso algo más particulares, voy a comentar otros dos:

• Inteligencia artificial para científicos de datos
• Inteligencia artificial para juristas

No voy a entrar en currícula detallados, pero sí brevemente voy a comentar qué se espera, o debería esperar, de una formación en cada una de estas visiones.

Inteligencia artificial para usuarios

Probablemente sea lo más demandado ahora mismo. Ante el auge de la inteligencia artificial generativa, ante lo sencillo que es utilizarla y ante las inmensas posibilidades que ofrece, una gran demanda cae en este campo: ¿Cómo utilizar la IA generativa en mi día a día?

Fundamentalmente se trata de formación muy práctica, con escasa teoría, en ingeniería de instrucciones ('prompt engineering') adornada con presentar diversas herramientas como, por supuesto, los chatbots generativos (ChatGPT, Gemini, Claude, etc) pero también otras herramientas algo más especializadas para crear presentaciones, videos, música, etc. Y todo ello aderezado con la identificación de muchos casos de uso, unos casos de uso normalmente centrados en el trabajo individual. 

Es una formación en cierto sentido superficial, pero muy útil en el día a día, muy demandada y muy bien recibida en general porque es, a la vez, útil y divertida.

Inteligencia artificial para directivos

Un currículm algo más heterogéneo y más difícil de centrar es la formación en inteligencia artificial para directivos. De nuevo, y como en el caso del colectivo anterior, los directivos, creo que de forma algo equivocada, huyen de la teoría, por lo que, aunque creo que se debe aportar algún fundamento, los contenidos suelen estar orientados a dónde y cómo aplicar la inteligencia artificial en la empresas.

Un peligro actualmente es centrarse sólo en las soluciones generativas cuando, en el ámbito de la empresa, siguen teniendo mucho peso e interés los modelos de machine learning más tradicionales usados en analítica inteligente y modelos predictivos y prescriptivos.

De nuevo, tienen mucho interés los casos de uso pero en este caso, se deben ver con una perspectiva algo más amplia e incluir, no sólo el empleo individual de herramientas generativas sino la aplicación corporativa de la inteligencia artifivial en materia de analítica y automatización.

Aunque no siempre los directivos (salvo que pertenezcan a un área de IT) están interesado en ello, creo que es bueno que conozcan, además, algo de los servicios ofrecidos en la nube, especialmente por hiper-escaladores y, en general el mercado de soluciones existentes.

A eso, añadir elementos importantes de gestión del dato, de gobernanza, de ética, de legislación y 'compliance'.

Inteligencia artificial para desarrolladores

Un perfil completamente diferente es el de los desarrolladores: personas técnicas que van a construir, 'con sus manos', soluciones de inteligencia artificial.

En este caso creo que precisan de algo más de teoría en cuanto a algoritmia y arquitectura. Por supuesto, es inexcusable el conocimiento de python (aunque puede ser interesante alguno otro lenguaje como R) y de las librerías que se utilizan en el ámbito del machine learning tradicional y para el uso de modelos generativos. 

Deberían conocer también las plataformas en la nube y alguna comunidad, muy especialmente Hugging Face.

Probablemente también sea conveniente formación en gobierno del datos y en las pruebas y evaluación de modelos.

Y, quizá, se debería comenzar a comentar elementos de 'vibe coding' o desarrollo software asistidopor inteligencia artificial.

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Creo que, aunque de una forma simplificada, estos son los tres grandes perfiles, pero, por supuesto, la formación se puede y debe adaptar a diferentes colectivos, diferentes expectativas y diferentes puntos de partida. Y, un poco en esa línea, voy a comentar otros dos perfiles posibles.

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Inteligencia artificial para científicos de datos

Se trata de un perfil parecido al de desarrollador, pero, en aquellas empresas que distinguen entre los ingenieros de datos (más próximos a la pelea con los datos y al desarrollo) y los científicos de datos, más próximos a los modelos propiamente dichos y al negocio, la formación de este colectivo, puede diferir ligeramente.

Por ejemplo, puede poner más énfasis el conocimiento de los diferentes modelos y algoritmos de machine learning y cuándo aplicarlos así como todo lo relativo a la evaluación de los modelos. Deben ponerse énfasis también en aquella parte de las plataformas orientadas a la selección de modelos con especial interés en que conozcan los posibilidades de Auto ML.

Quizá, en este colectivo, pueda ser interesante también poner algo más de foco en los aspectos de responsabilidad y ética, y alguna pincelada de 'compliance'.

Adicionalmente, y aunque adaptado a cada caso, dado que los científicos de datos se orientan a las necesidades del negocio, puede ser bueno una formación específica en vocabulario, aspectos sectoriales y particularidades del sector o área funcional a que se dirigen sus modelos. Por ejemplo, podría ser relevante la formación en marketing digital.

Inteligencia artificial para juristas

Un colectivo muy interesado en la inteligencia artificial es el de los juristas. En este caso, podrían recibir una formación similar a la de directivos cuando lo que buscan es la aplicación en su bufette o empresa, pero cuando los distingo como colectivo es pensando en una formación orientada a aplicar las regulaciones sobre IA o a orientar a sus clientes en los mecanismos de protección y 'compliance'.

En este aspecto, por supuesto, deberían recibir formación, si no la tienen ya, en las regulaciones existentes, notoriamente en Europa en RGPD y AI Act.

Pero sería muy conveniente una formación algo más teórica sobre fundamentos de inteligencia artificial, sobre cómo funcionan y manejan los datos los algoritmos tanto de machine learning tradicional como lo s generativos.

Igualmente, deberían recibir formación en gobernanza de datos y de sistemas de inteligencia artificial y en normativa como el estándar ISO 42001.

Muchas otras opciones

No se acaban aquí, las opciones, pudieran existir formaciones mixtas o dedicadas a aspectos particulares como la ciberseguridad, pero creo que lo dibujado más arriba traza un poco las opciones existentes y, sobre todo, destaca, que es lo que en el fondo pretendía con el post, que no es realista ni practico hablar de formación o alfabetización en inteligencia artificial sin más, sino que debemos saber de dónde partimos, a que colectivo nos dirigimos y que necesitamos realmente que sepan de la inteligencia artificial.

Conclusiones

Es muy necesario hoy en día formarnos, individualmente y como organizaciones en inteligencia artificial, pero a la hora de realizar una demanda de formación, conviene 'centrar el tiro' y saber qué pretendemos realmente.

Inteligencia artificial, capacidades y las tres olas hacia el desempleo

Mucho se discute sobre si la digitalización en general, y la automatización de tareas cognitivas por parte de la inteligencia artificial en particular, tendrán o no un impacto estructural neto en el empleo o no, es decir, si crearán o no un desempleo estructural, masivo e inevitable.

Inteligencia artificial y empleo neto

Lo cierto es que, como suelo contar en cursos y charlas, hay posiciones, o más bien opiniones, encontradas. Hay informes emitidos por entidades reputadas como el World Economic Forum o McKinsey que presentan visiones diferentes.

Unos piensan que sí, que con las tecnologías digitales en general, y la inteligencia artificial en particular, se automatizarán tantas y tantas tareas que, simplemente, no se necesitará trabajo, trabajo humano me refiero, en cantidad suficiente como para dar empleo a la población en edad de trabajar.

Otros piensan que, aunque se producirá la destrucción de ciertos empleos, puede que muchos empleos, también se crearán necesidades nuevas, y empleos nuevos, y que el balance neto será positivo. Este segundo grupo se apoya en el hecho de que, en el pasado, así ha sucedido con otras revoluciones tecnológicas.

De manera muy breve, mi opinión es que, simplemente, no sabemos lo que va a ocurrir, pero de lo que no cabe duda es que algunos empleos se destruirán y algunos se crearán, y que habrá ganadores y perdedores, a nivel tanto de empresas como de personas, por lo que debemos estar muy atentos, monitorizando de manera continua y actuando.

En el libro 'The singularity is nearer' de Ray Kurzweil, cuya lectura finalicé no hace mucho, se menciona un planteamiento que, más allá de que pueda estar de acuerdo o no, me ha parecido interesante.

Este planteamiento se debe a personas como Erik Brynjolfsson, citado por Kurzweil, quienes piensan que esta revolución tecnológica es diferente a todas las anteriores y que tendrá un efecto neto de destrucción de empleo.

Formación y capacidades ante una revolución tecnológica

Ante una revolución tecnológica, desde un punto de vista laboral, de empleabilidad o de gestión del talento, una de las razonables y casi inevitables opciones en la formación, formación en conocimiento o habilidades, las famosas 'skills', que nos permitan adaptarnos para usar las nuevas tecnologías o procesos, o para adquirir capacidades nuevas valiosas cuando las que a lo mejor teníamos han dejado de ser necesarias o de estar valoradas.

Y, más allá de las innegables incertidumbres, o quizá por ellas mismas, mi actitud personal, y mi consejo para cualquier profesional, es estar muy atento y adaptarse y formarse de manera continua.

Las tres olas

Bueno, el caso es que el planteamiento, bastante pesimista hay que decirlo, pero que me ha parecido interesante, es la idea de las tres olas, tres olas que recogen el impacto de las tecnologías en las capacidades y en el tipo de empleo demandado.

Y las tres olas que se mencionan, son;

• 'deskilling': En esta ola, las tecnologías producen una simplificación de las tareas, requiriendo menos conocimientos y habilidades humanas. En el libro se menciona cómo para llevar un carro de caballos se necesitaban muchas más capacidades que para conducir un automóvil, que sería la tecnología sustitutiva. Con la introducción de automóviles, En conjunto, la sociedad es más eficiente y productiva, pero tiende a llevar a empleos menos cualificados y peor pagados.


• 'upskilling': Opera justo en sentido contrario y, según el autor, tiende a seguir a la ola anterior. En este caso, y siguiendo con el caso de la conducción, se nos indica cómo el uso de sistemas de navegación implica aprender a manejar unas tecnologías electrónica antes no existentes y demandando nuevas capacidades. La consecuencia para el empleo es que, si, se crean empleos más cualificados y mejor pagados... pero en menor cantidad.


• 'nonskilling': Esta es la ola final, y la más temible. En este caso es que, simplemente, no se necesitan capacidades humanas. El ejemplo que se propone, para rematar el caso de la conducción, es el de los vehículos autónomos. La tecnología, pues, es capaz de asumir completamente la tarea. Y lo que se argumenta es que la inteligencia artificial tiene una capacidad no vista hasta ahora para sacar a los humanos de la ecuación. Sí que se nos hace la advertencia de que tarea no es lo mismo que profesión por lo que, en algunos casos, la asunción completa de tareas por una tecnología como la inteligencia artificial, lo que llevaría es más bien a, manteniendo la profesión, pivotar el foco de ésta hacia otras tareas, unas tareas que, en general, serán más cualificadas y retornando en cierto modo hacia el 'upskilling'.

En cualquier caso, no parece ser una visión muy optimista de cara al empleo futuro.

Conclusiones

Sigo pensando que, en el fondo, nadie sabe si las tecnologías digitales, y muy especialmente la inteligencia artificial, producirán un desempleo masivo y estructural, pero el peligro, sobre todo si se considera a nivel individual o de empresa, es real.

Por tanto, renuevo mi apuesta de monitorizar constantemente el panorama tecnológico y laboral, para detectar y entender las tendencias y cómo nos afectan o nos pueden afectar, y un reforzamiento de capacidades y habilidades que nos permitan adaptarnos y seguir siendo valiosos en el mundo laboral, un esfuerzo que, además, no podemos delegar en nuestra empresa o en el estado: somos los interesados en primera persona en nuestra capacitación y nuestra empleabilidad.

Asumamos, pues, el timón de nuestra carrera profesional, quizá amenazada, y tomemos decisiones y acciones responsables.

Mi Actividad: Mentoring de proyectos fin de máster en EOI

Desde Junio de este año hasta primeros de Noviembre he estado ejerciendo de mentor de dos proyectos fin de máster. Ambos proyectos correspondían al Máster de Dirección de Empresas Tecnológicas e Industriales impartido en EOI y en el que tuve la oportunidad de participar como profesor de dos asignaturas ('Gestión de la Tecnología e Innovación tecnológica' por un lado y 'Productos y servicios digitales' por otro) y ponente en la fase presencial hablando de 'La Transformación Digital como innovación. Gestión de un Programa de Transformación'.

Cada proyecto era trabajado por un grupo de cinco alumnos durante un plazo de unos cinco meses y en él se definía de forma completa el modelo de negocio desde todas sus perspectivas (comercial, operativa, financiera, etc). El trabajo culminó con una presentación y defensa finales ante un tribunal.

En ambos casos se trató de proyectos de emprendimiento, de creación de nuevas empresas. En el primer caso, se trataba de una consultora en transformación digital especializada en sector turístico y en el otro de una plataforma accesible mediante Apps para conectar al público general con la información de centros comerciales. En ambos casos el mercado objetivo era latinoamericano, con foco en República Dominicana.

El mentoring de este tipo de proyectos es una actividad de tipo formativo pero muy diferente a la impartición de clases y cursos. En este caso mi papel ha sido más de dinamizador y de apoyo que de instructor directo y mucho menos director del trabajo. Un equilibro entre la ayuda y el dejar hacer interesante aunque no siempre fácil de mantener.

Una actividad, en cualquier caso, interesante, bonita y que supone, quizá, un punto de conexión entre la formación en aula y la realidad empresarial.

Tendré, espero, más oportunidades de mentorizar este tipo de proyectos de innovación y emprendimiento.

Artículos de este blog relacionados:

• Mi Actividad: Máster en Dirección de Empresas Tecnológicas e Industriales en EOI

Colaboración: "Nodos brillantes: talento individual frente a inteligencia colectiva" en 'Think Big'

Tras un largo periodo de tiempo desde la primera ocasión, vuelvo a colaborar con Think Big, blog corporativo de Telefónica.

Y lo hago con un artículo que llevaba meses deseando escribir y que se titula ''Nodos brillantes: talento individual frente a inteligencia colectiva" una reflexión, casi un alegato, sobre el papel del individuo, el talento y el desarrollo personal y profesional en medio del mundo hiperconectado actual y de la entronización de la inteligencia colectiva.

¿Por qué no te animas a leerlo?

Lo encontrarás siguiendo este enlace.

El fin de los expertos

Que el mundo cambia cada vez más rápido es de sobra conocido.

Que los conocimientos se quedan obsoletos es un corolario de lo anterior. No sólo eso, es algo que seguramente todos comprobamos empíricamente, en nuestro día a día, al menos si se desarrolla la actividad en sectores tan dinámicos como el tecnológico, aunque no creo que sea privativo del mismo.

Esto lleva como consecuencia, y parafraseando parcialmente a la reina de corazones de 'Alicia en el pais de las maravillas', que si queremos mantenernos en el mismo nivel de preparación debemos formarnos cada vez más, aprender y aprender sólo para seguir siendo unos profesionales válidos.

Si además, se aspira a la excelencia... el reto de aprendizaje es fenomenal.

Esto es lo que de alguna manera nos recuerda Brian Solís al principio de su libro 'The end of business as usual' cuando afirma:

change is happening so fast it is impossible to be an expert. We're all students, literally learning something new every day.

Viene a ser el fin de los expertos. Imposible saberlo todo. Necesario aprender mucho. Conocimiento y aprendizaje en continuo movimiento. Sin alcanzar nunca la sabiduría...pero persiguiéndola sin cesar.

No hay mucho más que añadir. Sólo ser conscientes...y actuar en consecuencia.

Aprender, aprender y aprender.

Sin duda difícil. Sin duda interesante.