Dos años más tarde, el equipo de investigadores de Stanford liderado por John McCarthy enfrentó una máquina a dos campeones de ajedrez rusos, perdiendo dos partidas, pero empatando otras dos. Una de las posibles respuestas a esta pregunta, según el investigador de la Universidad de Aalto Antti Ajanki, es que, en el entorno de los programas informáticos, los programadores automatizan tareas escribiendo programas, mientras que, en el entorno de la inteligencia artificial, es la computadora la que escribe el programa que se ajusta a los datos disponibles.

Esta última afirmación puede parecer exagerada; la aplicación de inteligencia artificial no escribe el programa desde cero, puesto que ha sido desarrollada por un programador, pero lo que sí hace es aprender patrones de modo autónomo, en función de datos que recibe y procesa. La inteligencia artificial aporta un gran valor a aquellas compañías que la utilizan de forma apropiada, incrementando la eficiencia y la calidad de sus operaciones, de una forma que implica cambios radicales en la gestión empresarial en todas sus áreas: logística, operaciones, marketing , ventas, finanzas, et c.

Algunos consideran que esta es una tecnología disruptiva, por la forma en la que está influyendo y cambiando un gran número de actividades empresariales, institucionales, científicas, tecnológicas y personales. Si McCarthy habló de inteligencia artificial por primera vez hace sesenta y cinco años, debe haber alguna razón por la que esta tecnología no haya irrumpido con fuerza hasta hace relativamente poco tiempo.

El motivo, entre otros, lo podemos encontrar en el hecho de que las aplicaciones de inteligencia artificial son más eficaces cuanto mayor es la cantidad y mejor la calidad de datos a procesar. El continuo incremento de la potencia de procesamiento de los ordenadores, la generalización del uso de Internet, la creación de una gran cantidad de bases de datos y el acceso a ellas han permitido los impresionantes avances de estas aplicaciones en los últimos años.

Aun así, las empresas que deseen implementar la inteligencia artificial en su día a día, se enfrentan a varios retos. Basura dentro, basura fuera. Este es un mantra habitual en la industria de la inteligencia artificial, que sugiere que unos datos de mala calidad, tras ser procesados por una aplicación de inteligencia artificial , ofrecen un resultado de mala calidad.

Cantidad y calidad no van de la mano, más bien están reñidas. Por lo tanto, un primer reto al que enfrentarse en el uso de datos es que, además de obtenerlos en cantidad suficiente, estos sean de calidad también suficiente.

Otra dificultad a la que puede enfrentarse la empresa a la hora de utilizar los datos es el hecho de que, frecuentemente, la información de la empresa está almacenada en silos, es decir, en repositorios de datos separados y no interconectados ni compatibles, y no está, por tanto, preparada para ser procesada por una aplicación de inteligencia artificial.

A todo ello, no se puede explotar eficazmente una aplicación de inteligencia artificial IA sin contar con una buena arquitectura de información AI. Dicho de otro modo, no hay buena IA sin una adecuada AI. En base a este método, es necesario modelar el conjunto de datos disponibles en una plataforma única y pasar sucesivamente por los cuatro escalones de la escalera:.

Los datos deben ser correctos y, a ser posible, sin sesgos. Es frecuente que una empresa joven carezca de una base de datos con la que utilizar una aplicación de IA. Lo mismo puede ocurrir con una compañía no tan joven, pero aún de reducido tamaño, o con empresas más veteranas y de mayor dimensión, por el simple hecho de que nadie en ellas se haya ocupado de recoger metódicamente datos de su actividad y su mercado, entre otros.

Estas posibles situaciones de escasez de datos impiden utilizar una aplicación de IA, pero, afortunadamente, para cada problema hay una solución: las empresas pueden comprar bases de datos de otras compañías y organizaciones naturalmente, en función del marco legal aplicable, que en Europa es desfavorable en comparación con Estados Unidos.

De hecho, existen empresas que actúan como intermediarias entre agentes que desean comprar o intercambiar datos.

Una cuestión citada en el tercer escalón de la escalera de inteligencia artificial —y controvertida— en relación a los datos es la presencia de sesgos, que puede generar resultados humana y socialmente injustos, como se ha podido comprobar en diversas ocasiones.

Es fácil culpar a la IA por ello, pero la culpa no es de la herramienta, sino de quien le da el peor uso. Si alimentamos una aplicación de IA con datos que contienen sesgos, el resultado será sesgado. No obstante, frecuentemente, el sesgo es difícil de prevenir, y suele detectarse después de procesar millones de datos.

En este aspecto, hay que reconocer que nuestra sociedad presenta sesgos indeseables, que quedan reflejados en los datos con los que alimentamos las aplicaciones de IA. Somos conscientes de ellos, los criticamos Por ello, hay que ser muy cuidadosos con la información y, aun así, analizar los resultados de su proceso, por si hay que rectificarlos.

Existen numerosos casos en los que los resultados de las aplicaciones de IA presentan sesgos indeseables. La científica canadiense Joy Buolamwini, del MIT Media Lab, mientras preparaba un trabajo de investigación, descubrió que su rostro, de piel oscura, no era reconocido por una aplicación de IA de reconocimiento facial.

Para seguir trabajando con ella, debía utilizar una máscara blanca. Los desarrolladores de la misma, en su mayoría hombres de piel clara, obviaron alimentar la aplicación con imágenes de personas con otros tonos de piel, además de incluir, por cierto, también una menor proporción de rostros de mujer.

Esta discriminación —basura dentro— ocasionó un resultado sesgado —basura fuera—, tratándose de un ejemplo de total ausencia de rigor y sentido de la justicia en su desarrollo.

En otros casos, el sesgo puede no ser tan flagrante y aún persistir, a pesar de que se ponga mucha atención en evitarlo.

Por ejemplo, la empresa norteamericana Pymetrics ofrece a las organizaciones unos videojuegos impulsados por IA para ser utilizados en sus procesos de selección de personal. Una de las versiones de esta aplicación ofrece como opción elegir entre juegos diseñados para personas con daltonismo, TDAH o dislexia, puesto que la legislación norteamericana prohíbe la discriminación por discapacidad o trastornos concretos en estos procesos.

Si la selecciona, quedará clasificado como tal. Si no la selecciona, obtendrá, previsiblemente, un peor resultado en el uso del videojuego. Pymetrics afirma que, para impedir discriminaciones, no informa a la empresa de los casos en que se ha seleccionado una de estas tres adaptaciones, sino que solamente comunica la puntuación obtenida con el videojuego.

A pesar de ello, las dudas acerca del justo funcionamiento de esta herramienta pueden, lógicamente, persistir. Finalmente, el sesgo puede ser consecuencia de no haber usado una variedad y cantidad de datos suficient es. Supongamos que se quiere utilizar una aplicación de IA para analizar la incidencia de plagas en cultivos de una variedad de cereal determinada.

Para ello, se toman datos relativos a la altitud del terreno sobre el nivel del mar, la composición química del suelo, las temperaturas y la pluviosidad registradas, así como los abonos y plaguicidas empleados.

Pero se obvia tomar datos acerca de la humedad ambiental, la dirección y fuerza del viento y los fenómenos meteorológicos extremos. Además, los datos tomados pertenecen a pocas explotaciones.

Seguramente, el resultado obtenido será sesgado, al no haberse tenido en cuenta factores que pueden incidir en la presencia de plagas, y al no contar con una cantidad de datos sobre explotaciones suficientemente representativa de la realidad.

Particularmente creo que hay tres retos que son diferenciales respecto de otras tecnologías disruptivas y que considero imprescindible tener en cuenta en el modelo de gobierno de Big Data e IA:.

Llegan tiempos duros y más que nunca es hora de diferenciarse de nuestra competencia. Sea cual sea nuestra estrategia para hacerlo: la búsqueda del Customer Experience , la Excelencia en las Operaciones o la Innovación en Producto , gracias a la IA conseguiremos mejorar nuestro posicionamiento respecto de la competencia.

Las compañías que no incorporen la Inteligencia Artificial en sus procesos van a estar en clara desventaja respecto de aquellas que sí lo hagan, y ahora la batalla es por la supervivencia.

Basta con observar lo que está ocurriendo en el retail con el caso de Amazon. Una compañía que fundamentó su ventaja competitiva inicialmente en la recomendación de producto basada en IA y ahora domina el retail a escala planetaria gracias a su uso intensivo en todos sus procesos, especialmente en los logísticos.

Existen oportunidades latentes de aplicación de la IA en todos los procesos de una compañía, sea cual sea su negocio. Cada punto de decisión y cada tarea crítica puede suponer una mejora incremental gracias a su uso, que es lo que se conoce con el nombre de Decision Engineering.

De la misma forma, en cada interacción con el cliente existe una posibilidad de personalización que hasta ahora no nos habíamos planteado. Las recomendaciones personalizadas facilitan generar mayor conexión con el cliente y proponerle la opción que más se ajusta a sus expectativas.

La clave es un cambio de mindset en la organización. Conociendo las posibilidades que brinda la IA estamos en disposición de revisar los procesos con otra perspectiva para descubrir esas oportunidade. La capacidad de automatización inteligente de las tareas ha despertado reticencias entre determinados sectores.

Con frecuencia se relaciona la IA con destrucción de empleo, pero lo que no se suele ver es que la creación de empleo alrededor de la tecnología será muy superior en las empresas que la adopten y que la productividad y el crecimiento de las mismas será muy superior a la media. Las personas con conocimiento de los procesos clave de la compañía deben desempeñar un rol clave en el desarrollo de estas iniciativas relacionadas con la IA.

Una vez más, la clave en la adopción de la tecnología son las personas. Parecería que muy pocos. Un estudio de Horizon en Europa enfatiza los deficientes niveles de competencia digital de los niños y adolescentes europeos.

Otro informe reciente, de EU Kids Online 9 , subraya que dos tercios de los niños británicos de entre 9 y 10 años saben sobre internet tanto como sus progenitores.

En lo que se refiere al conocimiento de la tecnología en la ciudadanía, también queda todavía mucho camino por recorrer. Una encuesta reciente de la Fundación Española de la Ciencia y la Tecnología FECYT 10 arroja resultados preocupantes: sólo un En vista de estos resultados, la Comisión Europea publicó en un Plan de acción de la educación digital , que incluye once acciones para fomentar el uso de la tecnología y el desarrollo de competencias tecnológicas a través de la educación.

El Plan señala tres prioridades: hacer un mejor uso de la tecnología digital para la enseñanza y el aprendizaje; desarrollar competencias y habilidades digitales de relevancia para la transformación digital; y mejorar los sistemas educativos a través del análisis de datos y procesos de previsión.

Desde un punto de vista formal, la educación obligatoria de muchos países del mundo —entre los que desgraciadamente no se encuentra España— ya incorpora en todas o algunas de sus etapas una asignatura troncal de Pensamiento Computacional. El concepto Pensamiento Computacional 11 hace referencia a los procesos mentales —humanos— que ayudan a formular los problemas de manera que un ordenador pueda operar con ellos y resolverlos.

Algo así como aprender a pensar como una máquina para poder utilizarla en la resolución de problemas, y de este modo conseguir que todos podamos beneficiarnos de la capacidad de los ordenadores para buscar soluciones óptimas. No es una idea nueva. El término fue empleado por primera vez por Seymour Papert en su libro de titulado Desafío a la mente: computadoras y educación.

Seymour era en aquel momento codirector con Marvin Minsky del laboratorio de Inteligencia Artificial de MIT y fue pionero del uso de los ordenadores en el aprendizaje de los niños.

Creó, entre otros, el lenguaje de programación Logo con fines educativos. Como asignatura, el Pensamiento Computacional abarca cinco áreas de conocimiento básicas en un contexto tecnológico, adaptadas a cada nivel educativo: los algoritmos, los datos, las redes, la programación y el hardware.

Existen ejemplos de currículos de Pensamiento Computacional de distintos países del mundo, que pueden tomarse como referencia [29, 33, 34]. Uno de los esfuerzos de mayor envergadura es probablemente el de Reino Unido, que incorpora un currículum de Pensamiento Computacional en todos los colegios a partir de los cinco años.

Además, hay programas específicos para atraer a las niñas a las ciencias y la tecnología. Es destacable igualmente la iniciativa lanzada en en EE. por el entonces presidente Barack Obama, dotada con de 4.

Uno de los mayores retos con respecto al éxito en la incorporación del Pensamiento Computacional en la educación obligatoria es la inversión ambiciosa en la necesaria formación al profesorado. En España existe un proyecto de ley educativa que incorpora el Pensamiento Computacional. Ojalá cuando estén leyendo este libro ya esté aprobada dicha ley.

Porque los sistemas educativos de otros países ya enseñan, entre otras cosas, a programar y a diseñar algoritmos, y a representar y analizar datos en los ordenadores. Los niños y niñas de esos países serán conscientes del valor de sus datos personales, entenderán cómo se comunican las máquinas entre sí y cómo funcionan el World Wide Web , los buscadores y las redes sociales.

A esos niños y a esas niñas se les están brindando oportunidades para desarrollar sus competencias digitales. Corremos el riesgo de que haya una élite minoritaria —y homogénea— de expertos que saben cómo funciona la tecnología y son capaces de crearla, erigiéndose así en constructores exclusivos de un futuro a su medida.

Mientras tanto, una gran masa de gente usará esa tecnología que otros han creado y quedará excluida —excepto como consumidores— de ese futuro tecnológico. Es importante destacar que la inacción no va a resolver la situación. Y deberíamos también poner en marcha acciones para fomentar vocaciones científico—tecnológicas entre nuestros jóvenes —dada la inmensa demanda anticipada en profesiones tecnológicas—, especialmente entre las chicas, ya que en el ámbito tecnológico hay una preocupante falta de diversidad de género.

Como veremos a continuación, la diversidad enriquece, tanto literal como metafóricamente. El mundo necesita más erudit s digitales , formarlos está en nuestras manos, como explico a continuación.

Ser erudito digital comporta poder apoyarse en la tecnología para desarrollar el propio potencial, y contribuir a desarrollar el potencial de la tecnología como herramienta para fomentar la creatividad, resolver problemas, crear oportunidades y, en general, mejorar la calidad de vida.

Ser erudito digital implica saber cómo distinguir entre el contenido veraz y el no veraz, poder contrastar contenidos digitales y crear nuevos contenidos propios.

Sin embargo, además de las capacidades técnicas será fundamental desarrollar la creatividad y los aspectos emocionales y sociales de nuestra inteligencia. Serán estas habilidades las que nos ayudarán a sacar el máximo partido de una tecnología que cada vez va a ser más potente —incluso superará nuestras habilidades—, y al mismo tiempo más adictiva.

Por ello, ser erudito digital requiere también desarrollar capacidad de autocontrol y sentido crítico. Son estas habilidades las que sirven de guía a la hora de discernir entre el uso apropiado y el no apropiado de la tecnología, entre el uso productivo, constructivo, y el que no es ni productivo ni constructivo.

Las habilidades y los conocimientos necesarios para los jóvenes de hoy deben ser enseñados, no se aprenden simplemente usando la tecnología. Es una de las conclusiones del Estudio Internacional en Alfabetización sobre la Información y la Informática , publicado en y que analiza el grado de competencia con los ordenadores y la capacidad para gestionar información de Los estudiantes, revela el trabajo, no adquieren las capacidades digitales necesarias si estas no son enseñadas formalmente.

En otras palabras, para contribuir realmente a la sociedad del futuro no basta con ser usuario de la tecnología. Ese es obviamente un primer paso para poder orientarse —¿sobrevivir? Para conseguir que nuestros jóvenes participen en el diseño del mundo que viene deberíamos enseñarles cómo funciona la tecnología, y además ayudarles a desarrollar un sentido crítico en su uso.

Una cosa es usar y consumir, y otra muy distinta conocer. Por ello propongo que dediquemos esfuerzos para fomentar una cultura de erudit s digitales. El concepto de erudición digital conlleva dimensiones tanto de conocimiento técnico de la tecnología, como de desarrollo de la creatividad, el pensamiento crítico y de herramientas emocionales y sociales para tomar decisiones, colaborar y contribuir en la sociedad del futuro.

Desde un punto de vista de los conocimientos técnicos, ser erudito digital implica conocer con detalle cómo funciona la tecnología que usamos en nuestro día a día, para poder crear a su vez nuevas herramientas que contribuyan al progreso y nos ayude a afrontar los retos globales.

La solución a problemas tan poco triviales como el calentamiento global, la crisis energética, el envejecimiento de la población o la brecha entre ricos y pobres tendrá en muchos casos un fuerte componente tecnológico, y de tecnología que aún no hemos inventado.

Ser erudit digital implica dominar el Pensamiento Computacional —como hemos descrito anteriormente, pero no únicamente—. La empatía, la paciencia, la perseverancia, la concentración mantenida en una tarea compleja, la tolerancia, la flexibilidad, la habilidad de gestionar el aburrimiento o de aceptar una gratificación a largo plazo son igualmente cualidades muy valiosas en el contexto actual.

Son, también, cualidades que difícilmente podemos desarrollar y cultivar con experiencias exclusivamente tecnológicas, diseñadas para gratificarnos inmediatamente y con frecuentes interrupciones.

Veamos algunas de ellas en más detalle. La gratificación a largo plazo se asocia con la capacidad de rechazar un premio inmediato pero pequeño, a cambio de conseguir otro mayor, más tarde.

En la literatura científica se han encontrado conexiones entre la capacidad para la gratificación a largo plazo y el éxito académico, la salud física y psicológica, y las habilidades sociales. La gratificación a largo plazo está asociada con la paciencia, el control de los impulsos, la fuerza de voluntad y el autocontrol, habilidades que forman parte de la función de autorregulación de las personas.

Según numerosos trabajos 13 , la gratificación a largo plazo es una habilidad con impacto positivo en nuestra vida, uno de los elementos que nos permite perseverar en tareas que no dan sus. La tecnología de hoy en día, con una cantidad ilimitada de estímulos altamente atractivos para nuestras neuronas, es como una golosina para nuestro cerebro.

Además, suele enfocarnos en el momento presente, el ahora, lo que aumenta nuestra susceptibilidad a la gratificación a corto plazo y nos hace más difícil pensar a largo plazo. Según el profesor emérito de psicología de la Universidad de Stanford, Philip Zimbardo, autor del libro La paradoja del tiempo: La nueva psicología del tiemp o, la tecnología está impactando nuestra percepción del tiempo y nuestra manera de pensar.

Desde un punto de vista psicológico lo ideal es encontrar un equilibrio entre tres horizontes temporales. Es importante mirar al futuro, porque eso nos motiva a perseverar en la obtención de objetivos a medio-largo plazo; también lo es mantener una perspectiva positiva del pasado, de manera que cuando reflexionemos sobre nuestra vida y hechos pasados tengamos una sensación placentera; y, finalmente, hay que incorporar una vivencia hedonista del presente, para poder disfrutar del momento, de los amigos y familiares.

Cada vez tenemos una relación más íntima e intensa con la tecnología, mirando constantemente nuestros dispositivos móviles, enviando y recibiendo mensajes, conectándonos a través de redes sociales y siendo interrumpidos por notificaciones cada vez más abundantes.

En la misma línea, en un estudio de Activate cuantificaba en más de 12 horas diarias el tiempo que los adultos estadounidenses dedicaban al consumo de tecnología para el entretenimiento y las relaciones sociales, incluyendo los periodos de multitarea, es decir mientras hacen otras cosas Esta omnipresencia de la tecnología nos somete a un estado de presente hedonista.

Con nuestra atención secuestrada, permanecemos concentrados mayoritariamente —y a veces exclusivamente- en el ahora, lo que dificulta nuestra capacidad para encontrar el necesario equilibrio con las otras dos perspectivas temporales fundamentales en nuestra vida: el medio-largo plazo, y el pasado.

Un estudio del Instituto Pew en encontró que entre la generación conocida como millennials la hiperconectividad podría contribuir a una necesidad de gratificación inmediata, y a una falta de paciencia.

El estado de conexión permanente nos proporciona estímulos de manera casi inmediata, acelerando nuestro sentido del tiempo y fomentando la impaciencia cuando algo tarda más de unos segundos en suceder.

Otro elemento que fomenta nuestro foco en el ahora y en la gratificación inmediata es la incertidumbre sobre si recibiremos o no contenido relevante —un mensaje, un post en nuestro muro de Facebook, un Like en la última foto que hemos subido a Instagram, etcétera—.

Otro ejemplo de la efectividad de estas gratificaciones aleatorias son las máquinas de jugar en los casinos. Estudios con animales muestran que los premios aleatorios no solo motivan a los animales a realizar una cierta tarea, sino también a hacerla mejor que si reciben premios consistentemente cada vez que la hacen bien.

Por un lado, la tecnología nos hace enfocarnos en el presente y en las gratificaciones inmediatas; por otro, los estudios corroboran el valor y la importancia de la habilidad para aceptar gratificaciones a largo plazo.

Es importante ser conscientes de esta tensión, y fomentar actividades que refuercen la gratificación a largo plazo en todos nosotros, pero sobre todo en niños y adolescentes.

La atención humana es un bien escaso. En ese principio se basa el concepto de la economía de la atención, acuñado por Herbert Simon en y de nuevo de actualidad, teniendo en cuenta la capacidad de las nuevas tecnologías para confinar nuestra atención en el ahora. Una vez percibimos un objeto o contenido concreto le prestamos atención y, en función de lo percibido, decidimos cómo actuar.

Conforme tenemos acceso a más contenidos y aplicaciones, la atención humana se convierte en el factor limitante en el consumo de información. Además, esta lucha constante por reclamar nuestra atención nos hace caer en un estado de multitarea permanente, en el que nos dedicamos superficialmente a varias cosas a la vez, con cambios muy rápidos de atención de una cosa a otra.

De hecho, casi nos parece imposible hoy en día hacer una única cosa, sobre todo en el contexto tecnológico: vemos la televisión con el móvil en la mano, manteniendo varias conversaciones de texto a la vez o mirando contenidos en internet.

La tecnología nos hace sentir como superhéroes, capaces de hacer varias cosas a la vez. Pero ¿lo somos realmente? Numerosos estudios recientes han investigado el efecto de este estado constante de prestar atención a varios estímulos simultáneos.

Y los resultados no son alentadores. Un estudio de la Universidad de California en Irvine EE. con trabajadores en una oficina analizó el impacto de las interrupciones, y encontró que se tardaba al menos 25 minutos en recuperar el grado de productividad previo a la llamada, el email o la notificación correspondiente.

Otro estudio llevado a cabo por el Instituto de Psiquiatría de la Universidad de Londres observó que las personas distraídas por la tecnología experimentaban una disminución de su coeficiente intelectual superior al que tendrían si hubiesen consumido marihuana. Todos estos trabajos apuntan a que la aparente capacidad de hacer varias cosas a la vez, apoyada por la tecnología, es una ilusión: el cerebro procesa la información de manera lineal.

Además, el estado de multitarea casi permanente podría tener un impacto negativo en nuestra capacidad para enfocarnos en una única tarea durante largos periodos de tiempo, así como para el control emocional. Vivimos rodeados de tecnología que compite por atrapar nuestra atención.

Todos estos estímulos son muy atractivos para nuestro cerebro y por ello a menudo nos resulta difícil resistirnos. Sin embargo, es fundamental fomentar y cultivar la habilidad de concentrarse y sostener la atención en una única tarea, para conseguir una generación de erudit s digitales.

No obstante, no siempre encontramos estímulos lo bastante interesantes como para capturar nuestra atención. Y es entonces cuando sentimos aburrimiento. Con un teléfono siempre en nuestras manos, conectado y cargado de opciones para el entretenimiento y la comunicación, ¿estamos perdiendo la habilidad de estar aburridos?

Exploremos estas preguntas en la siguiente sección.

La ventaja es que en el caso de la IA, ésta puede contribuir en todas las áreas de la organización. Que la Inteligencia Artificial va a aportar un valor enorme a las compañías es algo indiscutible, sabemos ya que el momento es ahora y que el cómo es la clave.

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Más información sobre nuestra política de cookies. Particularmente creo que hay tres retos que son diferenciales respecto de otras tecnologías disruptivas y que considero imprescindible tener en cuenta en el modelo de gobierno de Big Data e IA: 1º ¿Cómo diseñar el portfolio de iniciativas?

Conociendo las posibilidades que brinda la IA estamos en disposición de revisar los procesos con otra perspectiva para descubrir esas oportunidade 2º ¿Cómo abordar la gestión del cambio?

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Pedro Ángel Montagut, gerente de soluciones digitales de Claro Colombia, afirma que la inteligencia artificial es una de las principales tendencias del momento, y que ayudará en a las empresas a interpretar el entorno, generar eficiencias y optimizar diferentes procesos.

Más Energía Sostenibilidad Premios Portafolio Revistas y Foros. Innovación 16 ene - p. Entre las tendencias 'tech' para este Reciba noticias de Portafolio desde Google News. guardar Ingrese o regístrese acá para guardar los artículos en su zona de usuario y leerlos cuando quiera.

Ha ocurrido un error al intentar guardar este artículo. Lo más leído 1. Su efecto se hará sentir en todos los ámbitos de actividad y tanto en el sector público como en el privado. Aplicada a los procesos de automatización, y como apoyo a la fuerza laboral, la Inteligencia Artificial impulsará la productividad, y de ahí su gran impacto económico.

Además, habrá una demanda creciente de productos y servicios enriquecidos con IA por parte de los consumidores. Norteamérica y China experimentarán los mayores beneficios, dada la concentración de la investigación, la innovación y el desarrollo de la Inteligencia Artificial en estas regiones.

Con respecto a la innovación en IA, un estudio reciente de Asgard y Roland Berger analiza la distribución de jóvenes empresas del sector en todo el planeta. En Europa, Londres es la segunda ciudad del mundo en número de empresas de IA, seguida de París en décima posición.

Otro informe, de Accenture y Frontier Economics, estima el crecimiento económico que diferentes países podrían tener si invirtiesen en IA y consiguiesen incorporar sus beneficios a la economía —en comparación con el crecimiento económico de base, sin la aportación de la Inteligencia Artificial—.

El modelo descrito en este informe estima que la Inteligencia Artificial tiene el potencial de duplicar las tasas de crecimiento de los 12 países estudiados, entre los que se encuentran EE. La Inteligencia Artificial nos permitirá disponer de una medicina de precisión personalizada, preventiva y predictiva; una educación a medida de cada uno, y permanente; ciudades inteligentes; una gestión más eficiente de los recursos; y una toma de decisiones más justa, transparente y basada en la evidencia.

Pero las nuevas herramientas vendrán acompañadas de cambios sociales profundos fruto de la Cuarta Revolución Industrial anteriormente descrita, incluyendo una transformación radical del mercado laboral y de las capacidades relevantes para el siglo XXI.

La economía española podría verse muy beneficiada del uso de sistemas de Inteligencia Artificial en multitud de sectores, entre ellos muchos de valor estructural como salud; el transporte; la energía; la agricultura; el turismo; el comercio electrónico; la banca; y la administración pública.

El mercado laboral sufrirá una transformación profunda. Pero no hay que olvidar que el desarrollo de tecnologías disruptivas con capacidad para transformar la sociedad ha conllevado históricamente la generación de empleo 3.

El progreso tecnológico asociado a la Cuarta Revolución Industrial está polarizando el mercado laboral. Si una tarea puede ser automatizada, lo será, total o parcialmente. Si la tecnología puede aumentar la eficiencia de un proceso, será necesario un menor número de trabajadores humanos para llevarlo a cabo.

En consecuencia, la demanda laboral está experimentando un sesgo en beneficio de habilidades profesionales especializadas, y en perjuicio de ocupaciones rutinarias y mecánicas. Esta tendencia permite pronosticar un cambio completo en la estructura ocupacional, una transformación que probablemente conlleve riesgos para la sociedad si no nos adaptarnos.

Según un estudio de McKinsey, un tercio de los nuevos puestos de trabajo creados en EE. en los últimos 25 años pertenecen a disciplinas que no existían anteriormente, en áreas como las tecnologías de la información, la fabricación de hardware, la creación de aplicaciones móviles o la gestión de sistemas tecnológicos.

Estos datos no implican necesariamente un aumento del desempleo. A escala global, un estudio reciente del Foro Económico Mundial 5 prevé un crecimiento neto de 58 millones de puestos de trabajo en como efecto de la IA. Es decir, se espera la desaparición de 75 millones de puestos de trabajo, sí, pero también la creación de millones.

La Comisión Europea 6 , por su parte, anticipa que hará falta cubrir entre La clave es que estas nuevas oportunidades laborales serán de naturaleza muy distinta a los puestos que se verán desplazados por la IA. Por ello, ¿estamos preparados, como sociedad, para suplir la demanda de nuevas ocupaciones derivadas de la IA?

Considero que no. Si no transformamos nuestros programas educativos, no lo lograremos. Es de vital importancia que invirtamos en la formación de profesionales cuyo trabajo va a verse afectado por el desarrollo de la Inteligencia Artificial, de manera que puedan seguir contribuyendo a la sociedad.

Estamos progresando hacia un modelo de aprendizaje continuo a lo largo de la vida, un modelo en el que cada persona actualiza y diversifica su carrera profesional de manera permanente. Gracias a la tecnología disponemos de sistemas de formación continua como los llamados cursos masivos en línea —MOOC en sus siglas en inglés—, que ofrecen, de manera escalable y económica, oportunidades de aprendizaje a cualquier persona desde cualquier lugar.

Deberíamos asegurarnos de que los profesionales pueden aprender tecnologías emergentes en sus ámbitos de actividad, y así continuar cumpliendo una función incluso —y especialmente— si sus áreas de competencia se ven afectadas por la automatización.

Esta necesidad de aprendizaje constante, consecuencia del cambio también incesante causado por el progreso tecnológico, puede ser difícil de gestionar desde un punto de vista emocional. Como bien sabemos, los humanos solemos ser resistentes al cambio, especialmente conforme envejecemos.

Deberíamos por tanto contemplar la posibilidad de que algún colectivo sea incapaz de adaptarse a la permanente necesidad de aprendizaje, lo que lo privaría de las herramientas necesarias para contribuir a la sociedad del mañana. Algunas soluciones propuestas son la creación de un salario básico universal o la provisión universal y gratuita de las necesidades básicas por parte de los gobiernos.

Más allá del mercado laboral, el desarrollo e implantación de una Inteligencia Artificial centrada en las personas debería resultar en un empoderamiento de la ciudadanía, de cada uno de nosotros. Una condición necesaria para este empoderamiento es el conocimiento.

Necesitamos invertir en educación formal e informal. De lo contrario será muy difícil, si no imposible, que como sociedad seamos capaces de tomar decisiones sobre tecnologías que no entendemos, y que en consecuencia frecuentemente tememos. Pero ¿dónde estamos? En el libro Los nativos digitales no existen 8 exploro estas preguntas en el capítulo Erudit s digitales , que enfatiza la necesidad de enseñar Pensamiento Computacional en la educación obligatoria, así como de desarrollar el pensamiento crítico, la creatividad y la inteligencia social y emocional.

Son habilidades que hoy descuidamos, y sin embargo cada vez van a resultar más importantes para nuestra salud mental y nuestra coexistencia pacífica y armoniosa con la tecnología, con otros humanos y con nuestro planeta.

El término alfabeto digital se refiere a quienes saben utilizar una amplia gama de dispositivos digitales, como teléfonos móviles, ordenadores, tabletas, etc.

Desde este punto de vista podríamos considerar que la gran mayoría de nuestros jóvenes, adolescentes y niños son hoy día alfabetos digitales. Este nivel de adopción de la tecnología es sin duda una buena noticia, ya que numerosos estudios corroboran el impacto positivo del acceso a la tecnología e internet en el desarrollo de un país.

Así pues, observando estas cifras podríamos pensar que las nuevas generaciones están plenamente preparadas para ser competentes en el mundo digital. Después de todo, son nativos digitales. Es fundamental no confundir el saber usar una tecnología con saber cómo funciona.

Y aunque nuestros hijos vivan enganchados a ella, tanto chicos como chicas, ¿cuántos de ellos saben cómo funciona esa tecnología alrededor de la cual gira su vida?

Parecería que muy pocos. Un estudio de Horizon en Europa enfatiza los deficientes niveles de competencia digital de los niños y adolescentes europeos. Otro informe reciente, de EU Kids Online 9 , subraya que dos tercios de los niños británicos de entre 9 y 10 años saben sobre internet tanto como sus progenitores.

En lo que se refiere al conocimiento de la tecnología en la ciudadanía, también queda todavía mucho camino por recorrer. Una encuesta reciente de la Fundación Española de la Ciencia y la Tecnología FECYT 10 arroja resultados preocupantes: sólo un En vista de estos resultados, la Comisión Europea publicó en un Plan de acción de la educación digital , que incluye once acciones para fomentar el uso de la tecnología y el desarrollo de competencias tecnológicas a través de la educación.

El Plan señala tres prioridades: hacer un mejor uso de la tecnología digital para la enseñanza y el aprendizaje; desarrollar competencias y habilidades digitales de relevancia para la transformación digital; y mejorar los sistemas educativos a través del análisis de datos y procesos de previsión.

Desde un punto de vista formal, la educación obligatoria de muchos países del mundo —entre los que desgraciadamente no se encuentra España— ya incorpora en todas o algunas de sus etapas una asignatura troncal de Pensamiento Computacional.

El concepto Pensamiento Computacional 11 hace referencia a los procesos mentales —humanos— que ayudan a formular los problemas de manera que un ordenador pueda operar con ellos y resolverlos.

Algo así como aprender a pensar como una máquina para poder utilizarla en la resolución de problemas, y de este modo conseguir que todos podamos beneficiarnos de la capacidad de los ordenadores para buscar soluciones óptimas.

No es una idea nueva. El término fue empleado por primera vez por Seymour Papert en su libro de titulado Desafío a la mente: computadoras y educación. Seymour era en aquel momento codirector con Marvin Minsky del laboratorio de Inteligencia Artificial de MIT y fue pionero del uso de los ordenadores en el aprendizaje de los niños.

Creó, entre otros, el lenguaje de programación Logo con fines educativos. Como asignatura, el Pensamiento Computacional abarca cinco áreas de conocimiento básicas en un contexto tecnológico, adaptadas a cada nivel educativo: los algoritmos, los datos, las redes, la programación y el hardware.

Existen ejemplos de currículos de Pensamiento Computacional de distintos países del mundo, que pueden tomarse como referencia [29, 33, 34]. Uno de los esfuerzos de mayor envergadura es probablemente el de Reino Unido, que incorpora un currículum de Pensamiento Computacional en todos los colegios a partir de los cinco años.

Además, hay programas específicos para atraer a las niñas a las ciencias y la tecnología. Es destacable igualmente la iniciativa lanzada en en EE. por el entonces presidente Barack Obama, dotada con de 4. Uno de los mayores retos con respecto al éxito en la incorporación del Pensamiento Computacional en la educación obligatoria es la inversión ambiciosa en la necesaria formación al profesorado.

En España existe un proyecto de ley educativa que incorpora el Pensamiento Computacional. Ojalá cuando estén leyendo este libro ya esté aprobada dicha ley. Porque los sistemas educativos de otros países ya enseñan, entre otras cosas, a programar y a diseñar algoritmos, y a representar y analizar datos en los ordenadores.

Los niños y niñas de esos países serán conscientes del valor de sus datos personales, entenderán cómo se comunican las máquinas entre sí y cómo funcionan el World Wide Web , los buscadores y las redes sociales.

A esos niños y a esas niñas se les están brindando oportunidades para desarrollar sus competencias digitales. Corremos el riesgo de que haya una élite minoritaria —y homogénea— de expertos que saben cómo funciona la tecnología y son capaces de crearla, erigiéndose así en constructores exclusivos de un futuro a su medida.

Mientras tanto, una gran masa de gente usará esa tecnología que otros han creado y quedará excluida —excepto como consumidores— de ese futuro tecnológico. Es importante destacar que la inacción no va a resolver la situación.

Y deberíamos también poner en marcha acciones para fomentar vocaciones científico—tecnológicas entre nuestros jóvenes —dada la inmensa demanda anticipada en profesiones tecnológicas—, especialmente entre las chicas, ya que en el ámbito tecnológico hay una preocupante falta de diversidad de género.

Como veremos a continuación, la diversidad enriquece, tanto literal como metafóricamente. El mundo necesita más erudit s digitales , formarlos está en nuestras manos, como explico a continuación.

Ser erudito digital comporta poder apoyarse en la tecnología para desarrollar el propio potencial, y contribuir a desarrollar el potencial de la tecnología como herramienta para fomentar la creatividad, resolver problemas, crear oportunidades y, en general, mejorar la calidad de vida.

Ser erudito digital implica saber cómo distinguir entre el contenido veraz y el no veraz, poder contrastar contenidos digitales y crear nuevos contenidos propios. Sin embargo, además de las capacidades técnicas será fundamental desarrollar la creatividad y los aspectos emocionales y sociales de nuestra inteligencia.

Serán estas habilidades las que nos ayudarán a sacar el máximo partido de una tecnología que cada vez va a ser más potente —incluso superará nuestras habilidades—, y al mismo tiempo más adictiva.

Por ello, ser erudito digital requiere también desarrollar capacidad de autocontrol y sentido crítico. Son estas habilidades las que sirven de guía a la hora de discernir entre el uso apropiado y el no apropiado de la tecnología, entre el uso productivo, constructivo, y el que no es ni productivo ni constructivo.

Las habilidades y los conocimientos necesarios para los jóvenes de hoy deben ser enseñados, no se aprenden simplemente usando la tecnología. Es una de las conclusiones del Estudio Internacional en Alfabetización sobre la Información y la Informática , publicado en y que analiza el grado de competencia con los ordenadores y la capacidad para gestionar información de Los estudiantes, revela el trabajo, no adquieren las capacidades digitales necesarias si estas no son enseñadas formalmente.

En otras palabras, para contribuir realmente a la sociedad del futuro no basta con ser usuario de la tecnología. Ese es obviamente un primer paso para poder orientarse —¿sobrevivir? Para conseguir que nuestros jóvenes participen en el diseño del mundo que viene deberíamos enseñarles cómo funciona la tecnología, y además ayudarles a desarrollar un sentido crítico en su uso.

Una cosa es usar y consumir, y otra muy distinta conocer.