Reconocido por fundar la consultora Education Futures –que presta asesorías a gobiernos y centros de formación en el desarrollo de sistemas educativos–, John Moravec lleva años estudiando el impacto de las nuevas tecnologías en los lugares de enseñanza. Famoso por acuñar el término “knowmads” (nómadas del conocimiento), este investigador estadounidense sostiene que el sistema educativo necesita cambiar para adaptarse al mundo moderno. Esto, en el contexto del cierre masivo de universidades que enfrenta Estados Unidos desde hace años.

El año pasado, de la mano de una coalición internacional de investigadores, Moravec impulsó el Manifiesto 25: una lista de compromisos para transformar la educación. Ahora, con la publicación de su libro Construir una rebelión positiva: crear nuevos futuros educativos, este experto reunió una serie de ensayos alineados con sus planteamientos.

En el prólogo de su libro señala que “el sistema educativo fue creado para un mundo que ya no existe”, ¿cómo describiría el escenario que enfrentan las universidades actualmente?

Creo que lo fundamental es transmitir esa sensación de urgencia, porque vemos que nuestro sistema educativo es realmente anticuado. La gente necesita algo distinto y los gobiernos están tomando rumbos diferentes. Creo que el cambio más significativo que observamos es que tanto las universidades como los gobiernos ahora comprenden que la educación opera en un estado de inestabilidad permanente. Tenemos la inteligencia artificial, la crisis climática, los cambios demográficos, los movimientos migratorios, la volatilidad del mercado laboral y la desconfianza en las instituciones. Todo esto obliga a los sistemas educativos a adaptarse. Y el problema central radica en que muchos sistemas siguen adaptándose solo superficialmente. Aunque vemos más políticas y más mecanismos de cumplimiento normativo, no equivalen a las innovaciones que necesitamos realmente.

¿Por qué la IA representa un problema tan grande para las universidades?

Hay muchos, pero considero que el principal es que desplaza el conocimiento centrado en el ser humano y ese núcleo del saber que las universidades suelen reivindicar como propio. Y creo que esto se debe en gran medida a una confusión que se tiene respecto a la diferencia entre información y conocimiento. Los datos son fragmentos aislados a partir de los cuales podemos generar información. El conocimiento surge cuando creamos un significado personal a partir de esa información, y la innovación aparece cuando pasamos a la acción basándonos en ella. Así pues, los sistemas de IA son, en realidad, meros sistemas de datos que presentan sus resultados como si fueran información. No hay conocimiento. No hay un proceso de pensamiento real, al menos por ahora. Sin embargo, estas tecnologías están avanzando tanto y el ritmo de cambio se está acelerando de tal manera que esta situación no tardará mucho en dejar de ser una cuestión del futuro lejano. El problema actual de las universidades es que preparan a los estudiantes para carreras que existían antes de la IA, y todavía están tratando de asimilar todo esto. Si miramos cinco años atrás, todo el mundo decía: “Hay que aprender a programar”. Y ahora les decimos a las personas exactamente lo contrario: “No lo hagan. Las máquinas se encargarán de eso por ustedes”. Lo que las universidades deben hacer es centrarse en aquello que realmente ayuda a los humanos a ser más humanos. Hemos hablado mucho del desarrollo de habilidades blandas: tener buenas competencias interpersonales, saber trabajar con los demás, colaborar y tener un conocimiento profundo en un área que se pueda aplicar según el contexto para resolver nuevos problemas. Todo ello frente a la mera transmisión de información o conocimientos.

¿Y qué están haciendo las universidades para afrontar la IA?

Las universidades todavía no saben qué hacer con ella. Creo que por eso vemos políticas que cambian constantemente de rumbo dentro de las instituciones. He visto más adaptaciones según cada programa académico que a nivel de toda la universidad. Creo que se están dando cuenta de que, sencillamente, no pueden controlar esto ni en los trabajos que entregan los estudiantes. Y la realidad es que los profesores también la utilizan. Soy editor de una revista académica y no te imaginas la cantidad de contenido generado por IA que recibo de personas que supuestamente están investigando o cursando doctorados. Todo el campo está cambiando. Ahora mismo recuerda un poco al Lejano Oeste.

¿Podría dar algún ejemplo?

Conviene fijarse en lo que hacen instituciones como el MIT o Harvard. Han adoptado un enfoque más progresista en estos temas. En mi opinión, el mejor enfoque es reconocer que estas herramientas cambian constantemente. Por eso, intentar controlarlas resulta inútil. Sin embargo, considero necesaria la divulgación transparente de su uso. Existen programas que exigen mostrar el proceso de trabajo. Es algo parecido a cuando se resuelven problemas matemáticos complejos: hay que mostrar cómo se llegó a la respuesta, porque hay gente que simplemente pide “escríbeme un trabajo”, copia y pega el resultado, y lo que obtiene es basura. Pero si se adopta un enfoque más dialogante, un intercambio de ida y vuelta en el que dices: “No, esto no es lo que busco; quiero estas ideas”, entonces creo que funciona. En cambio, utilizar estas herramientas para realizar la investigación principal me parece una mala idea, ya que nos llevaría a un escenario en el que nadie lee artículos académicos. La gente simplemente confiaría en que la IA haga el trabajo, lo cual tendría consecuencias muy negativas. Y es algo que estoy viendo suceder: personas que, sencillamente, han dejado de leer artículos académicos. Eso me parece realmente peligroso. Así, el enfoque debe centrarse en la transparencia, pero también en crear nuevos hábitos para la producción académica o intelectual.

Un problema para las universidades es que los estudiantes utilicen la IA para hacer trampa…

Es la misma conversación que tuvimos hace 40 años, cuando los estudiantes empezaron a llevar calculadoras a clase para realizar sus tareas. La gente entró en pánico. Vivimos lo mismo con los ordenadores portátiles y los iPads. El mayor problema es que si estamos enseñando cosas que la IA puede hacer, y que hace mejor, no deberíamos estar enseñando eso; deberíamos enseñar cosas distintas. Las tareas deberían centrarse en aspectos que no se pueden resolver simplemente pidiéndole a ChatGPT que los haga por ti al instante. Los estudiantes son capaces de generar respuestas mediante la IA que contestan a las preguntas planteadas. A mí eso me parece bien, porque es lo que ocurrirá en el mundo real cuando la gente intente, sencillamente, salir adelante. Lo que las universidades deben hacer es transformar sus planes de estudio y sus enfoques de manera profunda. Tal vez así no necesitemos usar la IA, o bien la usemos para resolver problemas distintos.

En Education Futures ofrecen asesorías a gobiernos y ministerios de Educación. ¿Cuál es la principal recomendación que ofrecen a estas entidades actualmente?

Uno de los desafíos es lograr que los gobiernos y ministerios adopten una perspectiva orientada al futuro, ya que a menudo solo intentan sobrevivir hasta las próximas elecciones. Así que, cuando se trata de pensar en la educación más allá del año 2030, todavía no están en esa etapa. Lo que plantean es: “Díganme qué debemos hacer ahora mismo para actuar”. “¿Qué necesitamos en cuanto a apoyo tecnológico para la educación?. ¿Qué debemos hacer respecto a la inteligencia artificial?”. Pero no estamos llegando a conversaciones más profundas, como por ejemplo: ¿cómo puede la inteligencia artificial fomentar el desarrollo de habilidades más humanas? Lo que observamos en muchos ministerios es la necesidad de explicar lo que sucede hoy en términos muy sencillos y, al mismo tiempo, traducirlo en propuestas de políticas concretas. Por eso, parte de mi trabajo consiste en asesorar a los ministerios, pero también en promover ideas a través de publicaciones. En un par de semanas voy a lanzar un informe técnico titulado Unprepared: Education Beyond 2030. Es un poco desalentador, pero la intención es que funcione como un documento que genere cierto impacto y diga: “Oigan, nadie está realmente preparado para esto”

¿Y cuál es el principal síntoma de este problema?

Hay algo que me parece realmente triste, que observo especialmente en Estados Unidos. Creo que el mayor problema que tenemos en la educación es que la hemos diseñado para que sea demasiado perfecta. Podemos hablar de todos sus problemas, pero, en realidad, hemos creado un sistema que resulta excesivamente perfecto. Existe para perpetuarse a sí mismo. Es una maquinaria en la que resulta sumamente difícil cambiar cualquier cosa. El resultado es que terminamos con instituciones de educación superior que prefieren cerrar antes que cambiar o adaptarse. Por eso veo que muchas universidades están cerrando. Prefieren cerrar antes que cambiar.