La historia nos muestra una y otra vez que las nuevas tecnologías tienen el potencial de modelar nuestro comportamiento. La inteligencia artificial generativa ha irrumpido con fuerza hace año y medio, prometiendo un gran impacto económico. Aunque llevará tiempo visualizar completamente sus beneficios, se espera que añada billones de dólares en productividad a la economía global.

Se estima que alrededor del 75% de su valor potencial se encuentra en áreas como operaciones con clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e investigación y desarrollo. El impacto es transversal en todos los sectores industriales.

La inteligencia artificial generativa probablemente tenga el mayor impacto en el trabajo del conocimiento, especialmente en actividades que involucran la toma de decisiones y la colaboración, anteriormente con el menor potencial de automatización.

Este cambio plantea desafíos significativos, como la necesidad de desarrollar nuevas habilidades y replantear procesos empresariales y públicos.1

Nos sentimos interpelados en gestionar simultáneamente los posibles aspectos positivos y negativos de la tecnología.

La gestión responsable de esta tecnología es crucial. Preocupa la posible infracción de propiedad intelectual, la privacidad de los datos y la imparcialidad de las respuestas generadas. Además, existe el riesgo de aumento de ciberataques y emisiones de carbono.

¿Infringirá la propiedad intelectual debido a “plagio” en los datos de entrenamiento utilizados para crear modelos? Por ejemplo, infracciones en materiales con derechos de autor, marcas registradas, patentes. Las organizaciones deberían comprender los datos utilizados para el entrenamiento y cómo se aplican las salidas de la herramienta.

¿Serán precisas las respuestas que producen los modelos como GPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI? ¿Será justo o sesgado el contenido que la IA generativa crea de forma no deseada por los usuarios, al producir contenido que refleje estereotipos dañinos?

Desde el impacto ambiental podrían aumentar las emisiones de carbono, ya que el entrenamiento de un modelo de lenguaje grande puede emitir alrededor de 315 toneladas de dióxido de carbono. 2

Desde el punto de vista organizacional, la IA generativa podría afectar significativamente la fuerza laboral, impactando en forma desproporcionadamente negativa en grupos específicos.

En el ámbito educativo, los procesos de enseñanza - aprendizaje se pueden beneficiar de estos cambios. El desafío es la capacidad de adaptarnos como docentes, involucrando diferentes actores que puedan aportar visiones constructivas desde diversas perspectivas, experiencias y conocimientos para avanzar. En las primeras etapas es importante “jugar” y experimentar, supervisando los resultados obtenidos a medida que vayamos adquiriendo mayor confianza, seguridad y agilidad. Adquirir el conocimiento sobre cómo hacer un buen prompt e interactuar eficientemente con ChatGPT siendo a su vez conscientes de sus limitaciones, como los sesgos en los datos. 3

Nuestra función como docentes adquiere ahora un valor mayor que nunca. Por un lado, en la importancia de formular las preguntas correctas y cuestionar la veracidad de las respuestas, verificándolas con hechos. Por otro, apoyar a nuestros estudiantes en el aprendizaje de afrontar la incertidumbre, la complejidad y el cambio. Y la mejor herramienta para lograrlo es el pensamiento crítico: la evaluación de la información y los argumentos, la identificación de supuestos, el cuestionamiento del statu quo y la reflexión sobre los contextos personales, sociales y culturales en el pensamiento.

Aunque los miedos iniciales pueden llevar a un mayor control, es más constructivo centrarse en las oportunidades que ofrece la IA generativa. Trabajar junto a los estudiantes para analizar críticamente la información proporcionada por estas herramientas.

Estas actividades implican por parte del docente diseñar tareas que promuevan la construcción de conocimiento de manera significativa, contextualizada y compleja.

Empresas, formuladores de políticas, consumidores y ciudadanos pueden trabajar juntos para asegurar que la IA generativa cumpla su promesa de crear un valor significativo mientras limita su potencial para perturbar vidas y medios de vida. El momento de actuar es ahora.

1: Mc Kinsey & Company, junio 2023, The economic potential of generative AI The next productivity frontier. Considerations for business and society.

2: “A future that works: Automation, employment, and productivity,” McKinsey Global Institute, January 12, 2017).

3: Mireia Ribera, Oliver Díaz Montesdeoca, enero de 2024. Ediciones Octaedro, S.L. Universitat de Barcelona. Institut de Desenvolupament Professional (IDP/ICE). ISBN: 978-84-19900-58-6.