La Sociedad Digital interpela a la Universidad (II)

Escribe Eugenio Astigarraga

En la anterior entrada (ver aquí) se ponía de manifiesto la necesidad de repensar, replantearse el significado de qué es enseñar y qué es aprender en unos tiempos donde: las diversas tecnologías permiten el acceso a información de todo tipo; la comunicación y colaboración se pueden dar con cualquier persona de cualquier lugar; los contenidos siguen un ritmo de crecimiento exponencial y su accesibilidad es -en la mayoría de los casos- casi inmediata…

Pero no es solo el ámbito educativo el que debe ser repensado; el ámbito laboral, de la mano de la denominada Industria 4.0, anticipa un futuro que incidirá sobre toda la sociedad… y también (nuevamente) sobre la educación. Esta nueva etapa, que se sustenta y desarrolla en y a través de los sistemas ciberfísicos, que, parafraseando la definición que se hace desde Tecnalia, podemos definir como “aquellos sistemas que integran e incorporan tecnologías informáticas y de comunicación en todo tipo de dispositivos y objetos, a los que dotan de inteligencia”.

A este respecto, Friedman (2018) subraya que “hoy en día, cada vez más máquinas pueden hacer más cosas por encima del trabajo físico y cognitivo medio”; en esta línea, el trabajo de Elliot (2017), en el que analiza los logros estimados de los ordenadores en las pruebas PIAAC, muestra que al momento de realizarse la investigación, en comprensión lectora los ordenadores presentaban unos resultados que corresponderían a los de una persona de nivel 2-3 (sobre 5); en competencia matemática, si bien en niveles básicos presentan dificultades relacionadas con la interpretación de las imágenes, tienen un nivel estimado de 2-4 (sobre 5); y finalmente, en resolución de problemas, su nivel de desempeño estimado correspondería al de un adulto de nivel 2 (siendo el máximo 3).

Así pues, y si bien se trata de aproximaciones, podemos derivar que, de momento, las máquinas pueden desempeñar tareas que en la actualidad realizan las personas en niveles de desempeño medio-bajos. Ahora bien, en la misma investigación se apunta a que en una década (2026) los niveles de aprendizaje de las máquinas habrán mejorado notablemente, en particular en las competencias matemática y de resolución de problemas.

El trabajo presentado por Frey y Osborne (2013), en el que constataban que las posibilidades de automatización de los empleos en Estados Unidos eran de alrededor de un 47%, dio posteriormente paso a múltiples desarrollos semejantes en diferentes partes del mundo. Con ello, se ponía sobre la mesa una cuestión crucial cual es la de hasta qué punto la “automatización inteligente” de las máquinas -soportada en la robótica, la inteligencia artificial, el big data…- iba a generar un desempleo masivo, principalmente en las sociedades más industrializadas.

En el contexto español, un reciente trabajo (Doménech et al., 2018), señala que “hasta un 36% de los puestos de trabajo en España estaría en riesgo elevado de ser computarizado”. Tal como puede observarse en la figura adjunta, los trabajos que presentan una mayor probabilidad de automatización son: la agricultura, el comercio, el transporte, la hostelería, la industria manufacturera y las actividades financieras e inmobiliarias; por su parte, los que tienen una menor probabilidad de automatización son los relacionados con la educación, sanidad, servicios sociales, TIC, energía y actividades científico-técnicas.

Fuente: Doménech et al. (2018: 4)

Desde la perspectiva personal, presentan una mayor posibilidad de ver automatizado su empleo, aquellos trabajadores sin cargos de responsabilidad, con bajo nivel educativo y baja disposición a la formación permanente, o a adoptar nuevas formas de trabajo. Mientras que desde la perspectiva de género, las mujeres -al contar con una mayor presencia en ocupaciones cualificadas relacionadas con la salud o la educación- presentan un menor riesgo de ver sus empleos automatizados.

Y ya desde la perspectiva geográfica -evidentemente, condicionada por el tejido empresarial existente- las regiones con mayor riesgo de desempleo por la automatización de sus actividades son Murcia, Baleares y Canarias; en situación contraria, se encontrarían Madrid, Asturias y País Vasco.

Existe un gran debate -todavía sin consenso final- sobre si la destrucción de empleos debido a la automatización de los procesos productivos será suficientemente compensada por la creación de nuevos puestos de trabajo generados en la sociedad digital. Con todo, sí hay acuerdo en que esta cuarta revolución industrial incidirá en el ámbito laboral de tres maneras:

• Generando nuevos trabajos y profesiones, que demandarán nuevas competencias.
• Modificando la mayoría de las ocupaciones actuales, lo que demandará la adaptación de los trabajadores a las nuevas competencias requeridas.
• Haciendo desaparecer profesiones, lo que conllevará una reducción en la demanda de las competencias asociadas a ellas.

En paralelo a todo lo anterior, diversos autores como el mencionado Elliot (2017) o Autor y Dorn (2013) constatan la creciente polarización de los empleos, ya que aquellos que tienen una mayor dificultad de automatización se dan en los extremos; es decir, las tareas rutinarias -tanto físicas como cognitivas- que pueden ser automatizables corresponden a niveles competenciales medios. Dicho de otra manera, son los ámbitos afectivo-emocionales y los cognitivos complejos los que demandarán una mayor presencia humana en los contextos laborales. A este respecto, Friedman (2018) señala que “cada trabajo de clase media se ve empujado en tres direcciones a la vez: hacia arriba (requerirá más habilidad o un toque humano), hacia fuera (compite con más máquinas, robots o trabajadores de India o China), y hacia abajo (se quedará obsoleto más rápido que nunca)”.

Por tanto, cada vez con más evidencias, se va señalando que la propia naturaleza del trabajo -entendido desde la concepción y organización del trabajo de la era industrial- deberá cambiar (Fundación Telefónica, 2018; Loshkareva et al., 2018). Algunas características del “nuevo mundo del trabajo” serán:

• El trabajo humano se verá asistido por herramientas y soportes de la Inteligencia Artificial (inteligencia híbrida).
• El aprendizaje y desarrollo personal se dará en contextos de actividad colectiva, mediatizados -facilitados- por tecnologías (inteligencia híbrida colectiva), que requerirán -tanto para su desarrollo como para su control- de altas dosis de ética y humanismo.
• Los trabajos simples de ejecución de operaciones rutinarias serán automatizados, por lo que se demandará a los trabajadores niveles competenciales altos en ámbitos como la toma de decisiones, la creatividad, la colaboración, la comunicación, la resolución de problemas…
• Será necesario el aprendizaje permanente (y, a menudo, rápido) en ocupaciones y actividades que todavía no tienen nombre.
• Se trabajará por proyectos y disminuirán las jerarquías lineales, demandándose la participación activa de todos los trabajadores.
• Se utilizarán sistemas complejos, en los que, a menudo, será necesario trabajar con robots, a la par que los trabajos en realidad virtual y en realidad aumentada serán habituales.
• Cada persona deberá dotar de significado a su actividad, por lo que el trabajo será la manifestación de ese significado; ello conllevará tratar el trabajo como un espacio para el propio desarrollo y para realizarse individualmente en colaboración con otros.

Ahora bien, dado que no todas las personas trabajarán, o si lo hacen, puede que sea de manera intermitente, será necesario:

1. Asegurar una renta mínima a todas las personas por el hecho de serlas;
2. Extender el significado de trabajo a actividades que beneficien a la comunidad, la sociedad y al planeta en su conjunto.

En este contexto, es muy probable que la formación inicial, la formación básica, se estructure sobre el desarrollo de competencias como el pensamiento crítico, la creatividad, la colaboración, la resolución de problemas… en ambientes con alta presencia de la tecnología orientados al desarrollo de habilidades STEAM; trabajando en ecosistemas de aprendizaje abiertos, flexibles, situados para cada contexto o sociedad.

Por su parte, la Educación Superior puede presentar diferentes vías de desarrollo. Una orientada al mundo del trabajo, estructurada de manera flexible y ágil, de corta duración… y rápida caducidad, que llevará consigo la necesidad de adaptación y aprendizaje permanente. Otra más orientada al desarrollo personal y sociocomunitario, que podrá tener duraciones más largas y dinámicas diferentes. Finalmente, otra dirigida a la investigación, a la profundización en determinadas temáticas de interés para la persona y para la sociedad; esta a su vez, podrá tener variantes entre enfoques aplicados y enfoques de investigación básica, que se podrán retroalimentar entre sí. Entre todos ellos, cada individuo podrá ir configurando su desarrollo personal y profesional, (inter)actuando unas veces como discente y otras como docente. O quizás todo se desarrolle de una manera muy diferente, pero ¿está la universidad pensando en ello?

Tomado del Blog de Studia XXI con permiso de sus editores