José Escamilla.
José Escamilla (IFE): “Tenemos que formar para un futuro del mercado laboral que todavía no conocemos”
El director asociado del Institute for the Future of Education del Tecnológico de Monterrey defiende una educación superior más ágil, conectada con el mundo laboral y basada en la experimentación y la medición de resultados.
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La inteligencia artificial está acelerando la transformación del mercado laboral y poniendo en cuestión algunas de las certezas sobre las que se ha construido la educación superior. Sin embargo, el mundo universitario todavía no parece ser plenamente consciente de la magnitud del impacto que la IA tendrá sobre la enseñanza, las profesiones y el propio papel de las instituciones educativas.
Mientras las empresas redefinen las competencias que buscan y la tecnología avanza a un ritmo difícil de seguir para los planes de estudio, las universidades se enfrentan a una pregunta esencial: ¿qué valor diferencial deben ofrecer en un mundo en el que cada vez es más fácil aprender por cuenta propia?
Para José Escamilla, director asociado del Institute for the Future of Education del Tecnológico de Monterrey, la respuesta pasa por una profunda transformación de las instituciones educativas. No se trata únicamente de incorporar inteligencia artificial a las aulas, sino de revisar cómo se enseña, cómo se evalúa, cómo se mide el impacto de la educación y cómo se prepara a los estudiantes para un mercado laboral en permanente evolución.
“Ya no podemos pensar en una educación precargada en los primeros 20 años de nuestra vida y luego ya no aprendemos. Ahora es una espiral en donde aprendemos, trabajamos, aprendemos mientras trabajamos, trabajamos mientras aprendemos y toda la vida estamos en ese ciclo”, explica Escamilla.
Uno de los principales retos de la educación superior es, a juicio de Escamilla, la escasa cultura de medición de los procesos de enseñanza y aprendizaje. Mientras la investigación ocupa tradicionalmente un papel central en la carrera académica, la evaluación de la calidad de la enseñanza no siempre ha recibido la misma atención.
Medir y volver a medir
El experto defiende que cualquier innovación educativa, utilice o no tecnología, debe someterse a una evaluación rigurosa. La metodología que aplican en el Institute for the Future of Education parte de un piloto que se mide, se mejora y vuelve a probarse antes de plantear su escalado. Y una vez que la innovación se extiende, los resultados deben seguir monitorizándose para comprobar que el impacto se mantiene.
“Probar y medir, probar y medir”, resume Escamilla como una de las claves para avanzar en un entorno tecnológico que cambia constantemente. La evaluación, además, no debería limitarse a los resultados académicos. Los resultados de aprendizaje deben combinarse con otros indicadores como la motivación y el compromiso de los estudiantes, su experiencia educativa, la carga de trabajo de los docentes y el bienestar psicosocial de los alumnos.
José Escamilla en una de las conferencias del IFE.
La llegada de la inteligencia artificial añade nuevas variables a esta ecuación. Escamilla advierte de la necesidad de analizar también sus posibles efectos sobre la salud mental, la privacidad y la autonomía de los estudiantes. Las herramientas de IA pueden convertirse en asistentes cada vez más presentes en la vida académica y personal, pero también pueden generar dependencia o reforzar determinados comportamientos. “Tenemos que medir esas consecuencias negativas y tener una serie de programas y herramientas de atención y de salud psicoemocional de los estudiantes”, señala.
La velocidad de evolución de la inteligencia artificial plantea uno de los mayores desafíos para las universidades. Los planes de estudio y los procesos de acreditación suelen requerir años para modificarse, mientras que las herramientas y las competencias demandadas por las empresas cambian en cuestión de meses.
“Es como si estuvieras apuntándole a un objetivo en movimiento. No es algo que está fijo”, explica Escamilla. Por eso mismo, considera que la universidad no puede limitarse a enseñar el manejo de herramientas concretas. Debe centrarse también en las competencias que permitan a los profesionales utilizar con éxito la IA en sus respectivas disciplinas, ya sean la ingeniería, la medicina, la arquitectura o cualquier otra profesión.
La relación con las empresas resulta, en este contexto, cada vez más importante. Escamilla pone como ejemplo los procesos de selección de algunas compañías tecnológicas, que ya no se limitan a comprobar si un candidato es capaz de resolver una tarea con ayuda de herramientas de IA. “También buscan comprobar si comprende el proceso, si puede explicar su razonamiento y si posee las competencias que hay detrás del resultado”, reflexiona.
Un escenario en el que defiende que la universidad observe estos cambios para adaptar sus programas pero también para identificar qué habilidades seguirán siendo relevantes aunque las herramientas evolucionen.
La respuesta de los profesores ante la inteligencia artificial es desigual. Algunos la ven como una oportunidad para automatizar tareas y liberar tiempo para actividades de mayor valor; otros muestran una oposición más clara. Entre ambos extremos se encuentra una mayoría que reconoce tanto sus posibilidades como sus riesgos. El problema, según Escamilla, es que muchos docentes carecen todavía de un marco de referencia claro que les permita saber cuándo y cómo utilizar estas herramientas.
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“Hay mucha confusión e incertidumbre y eso provoca una serie de reacciones”, explica. En algunos casos, puede traducirse en usos poco recomendables; en otros, en rechazo o resistencia al cambio. Ante esta situación, las universidades tienen la responsabilidad de formar a sus docentes y estudiantes para que sean usuarios críticos y responsables de la tecnología, tanto dentro como fuera de la institución.
Para los equipos directivos, su recomendación es recuperar el sentido de urgencia que las instituciones demostraron durante la pandemia. La experiencia del COVID-19 demostró que las universidades podían cambiar a gran velocidad cuando las circunstancias lo exigían.
“Estamos en un momento histórico de transición en el que tenemos que responder de forma rápida”, afirma. Su propuesta pasa por dedicar tiempo específico a la inteligencia artificial en los órganos de dirección, incentivar que los profesores desarrollen pilotos y compartan los resultados y fomentar la colaboración entre instituciones.
“Las universidades tendemos a ser muy prescriptivas y tenemos como una parálisis por análisis. Queremos tener todo muy bien definido para hacerlo y a veces nos tardamos mucho en hacer estos pilotos”, señala.
Más allá de la IA, el Institute for the Future of Education identifica un debate de fondo: cuál será la relevancia de la universidad en el futuro. La cuestión se plantea especialmente en relación con la empleabilidad. Si cada vez es más sencillo acceder a conocimiento y desarrollar determinadas capacidades con ayuda de herramientas digitales, ¿qué valor diferencial aporta una formación universitaria?
El debate también afecta a la producción de conocimiento, en un momento en el que las empresas desarrollan investigación e innovación a gran velocidad, y al impacto que las universidades generan en sus comunidades y territorios. Escamilla considera que las instituciones no pueden ignorar estas preguntas y que, por fin, la empleabilidad debería formar parte de la conversación universitaria.
La universidad del futuro
La universidad del futuro, por tanto, no será necesariamente igual en todas partes. Algunas instituciones estarán más enfocadas en la investigación; otras, en la empleabilidad, el acceso, la innovación o el impacto en su comunidad. El objetivo no debe ser que todas sean iguales sino que sean capaces de definir con claridad cuál es su valor diferencial y medir si realmente lo están consiguiendo.
El Institute for the Future of Education trabaja en un modelo de madurez para analizar cómo pueden evolucionar las universidades. El modelo contempla diferentes dimensiones relacionadas con la enseñanza y el aprendizaje, la investigación, el impacto social, la sostenibilidad y los elementos que permiten a las instituciones avanzar, como la tecnología y una gobernanza más ágil.
La universidad del futuro, según Escamilla, será aquella capaz de utilizar metodologías basadas en la ciencia y la evidencia, incorporar tecnologías como la IA para mejorar la experiencia de los estudiantes y medir de forma más precisa su impacto.
También deberá prestar una atención creciente al retorno de la inversión educativa y a la trayectoria de sus graduados. “Me imagino universidades que tengan más foco en la empleabilidad, más foco en el impacto, que midan el retorno de inversión y que sean rápidas para moverse”, apunta.
En paralelo, la educación superior tendrá que formar parte de ecosistemas más amplios de desarrollo de habilidades, en los que colaboren gobiernos, empresas, universidades y otros proveedores de formación. El objetivo será conectar las necesidades de talento de cada región con las oportunidades de aprendizaje y empleo.
En este escenario, la educación deja de ser una etapa cerrada y se convierte en un proceso permanente. La universidad ya no puede limitarse a preparar a una persona para los primeros años de su carrera profesional. Tiene que ayudarle a seguir aprendiendo durante toda su vida. "La inteligencia artificial puede acelerar este cambio, pero también obliga a las instituciones a hacerse preguntas más profundas sobre su propia función”, afirma.
La cuestión no es únicamente cómo utilizar la tecnología, sino cómo garantizar que la educación superior sigue aportando valor en un mundo en el que el conocimiento es cada vez más accesible.
Para Escamilla, la respuesta pasa por universidades capaces de adaptarse, medir su impacto y mantenerse conectadas con la sociedad y el mercado laboral. Instituciones que no esperen a tener todas las respuestas antes de empezar a experimentar y que entiendan que, en un entorno de cambio permanente, aprender a adaptarse es ya una de las competencias más importantes.
