La universidad, refugio y guardián del conocimiento vs. el apocalipsis de la IA

Durante las últimas semanas he tenido la sensación de que cada noticia sobre inteligencia artificial abre una pregunta nueva antes de que hayamos terminado de responder la anterior.

Primero discutimos si lxs estudiantes hacen trampa con IA. Después nos preguntamos qué sentido tienen los exámenes, las tareas y los ensayos cuando una máquina puede resolverlos en segundos. Casi inmediatamente comenzaron las conversaciones sobre empleos y profesiones que podrían desaparecer o transformarse. A ellas se sumaron las advertencias de quienes trabajan dentro de las propias empresas de IA sobre tecnologías cuyo desarrollo futuro todavía resulta incierto, las denuncias sobre el enorme consumo de energía y agua de los centros de datos y, esta misma semana, una controversia todavía más inquietante dentro de la comunidad académica, por supuesto, me refiero a la batalla de los matemáticos Tristan Buckmaster y Levent Alpöge contra Open AI por la resolución de las ecuaciones de Navier-Stokes, uno de los siete Problemas del Milenio establecidos por el Clay Mathematics Institute.

Con todo esto en el aire, vale la pena generar una reflexión sobre el rol de las universidades en un mundo que cada vez parece estar más inmerso en la inteligencia artificial. Mi hipótesis podría sonar paradójica, pero considero que hoy, más que nunca, las universidades no sólo son necesarias, sino indispensables. Me explico:

Pensemos primero en quienes están sentados hoy en nuestras aulas. Personas de entre 18-20 años a quienes les estamos pidiendo que elijan una profesión para construir buena parte de su vida adulta, quienes simultáneamente escuchan que la IA transformará el trabajo, que algunas profesiones desaparecerán, que otras todavía no existen y que muchas de las herramientas que aprenderá durante la carrera podrían quedar obsoletas pocos años después de graduarse, o incluso antes. ¿Y aún así nos extrañan sus niveles de ansiedad?

Sin embargo, no creo que la responsabilidad de la universidad frente a esta generación pueda limitarse a añadir una asignatura de IA al plan de estudios; tampoco podemos responder a la incertidumbre obligándolos a correr más rápido. Aprende Python. Ahora prompt engineering. Ahora análisis de datos. Ahora utiliza este modelo. No, ése ya quedó obsoleto; aprende el siguiente.

Si convertimos la universidad en una carrera permanente detrás de la última tecnología, probablemente siempre llegaremos tarde. Las universidades modifican sus programas lentamente por una razón: el conocimiento profundo necesita cierta estabilidad, misma que no debe confundirse con inmovilidad. Necesitamos estudiantes capaces de utilizar las tecnologías de su tiempo, por supuesto, pero necesitamos todavía más que puedan comprenderlas, cuestionarlas, decidir cuándo utilizarlas y reconocer cuándo no deberían hacerlo.

La universidad debería ser uno de los pocos lugares seguros donde una persona joven pueda escuchar algo distinto a “adáptate o quédate atrás”. Un espacio donde pueda equivocarse, discutir, cambiar de opinión, construir relaciones humanas, descubrir intereses que no sabía que tenía y comprender que su valor no depende exclusivamente de qué tan productiva sea para el mercado laboral. Estoy convencida de que uno de los mayores servicios que la universidad puede prestar en este tiempo de incertidumbre es precisamente enseñar que no conocer todavía la respuesta no equivale a haber fracasado. Nuestras universidades no son un Google con edificios a los cuales sólo vengas por respuestas.

No olvidemos que durante siglos una de las funciones fundamentales de la universidad fue conservar, organizar, producir y transmitir conocimiento. Los libros de los más respetados autores estaban en sus bibliotecas; en sus aulas podías encontrar a las personas expertas; sus laboratorios concentraban instrumentos difíciles de encontrar en otros lugares. Pero si hoy podemos escribir una pregunta desde el teléfono y recibir en segundos una explicación sobre fisiología cardiovascular, filosofía griega o física cuántica, podríamos concluir que la universidad pierde importancia.

Y por supuesto, yo sospecho exactamente lo contrario. Si bien es cierto que obtener información ya no es lo difícil, lo difícil es discernir entre la avalancha de datos, preguntarnos de dónde viene, cuál es la evidencia que la sustenta, quién eligió darle tal o cual enfoque, a qué intereses responden quienes participaron en su producción, en qué contexto es válido utilizarla y todavía más importante, quién va a responder si es que la información es equivocada.

La IA puede generar respuestas extraordinariamente convincentes, pero una respuesta convincente no es necesariamente conocimiento. La universidad tiene entonces una responsabilidad que quizá habíamos olvidado mientras acumulábamos indicadores, acreditaciones y títulos: ser guardiana de las formas mediante las cuales una sociedad distingue entre una afirmación y una evidencia, entre una opinión y un argumento, entre una coincidencia y una explicación.

Al mismo tiempo, debemos ser consientes de que no sólo podemos custodiar el conocimiento, debemos seguir produciéndolo y hacer frente a uno de los debates que la IA, irónicamente ha colocado colocando frente a nosotros.

Y es que, durante años escuchamos que la tecnología nos permitiría hacer mejor aquello que hacemos los seres humanos, pero ahora empezamos a preguntarnos qué cosas seguirán siendo específicamente valiosas precisamente porque son humanas: la creatividad, el juicio, la empatía, la curiosidad, el sentido de responsabilidad, el pensamiento crítico, la capacidad de colaborar y de imaginar algo que todavía no existe, y, sobre todo, la ética.

Si bien, una IA puede generar cien soluciones, un ser humano tendría que poder decidir cuál vale la pena perseguir y preguntarse si debería realizarse, si traería consecuencias para otras personas y si el objetivo nos merece la pena como sociedad.

Por eso me preocupa que frente a la IA algunas voces respondan pidiendo reducir las humanidades “porque el mercado necesita tecnología”, porque es probable que necesitemos exactamente lo contrario. Si una ingeniera utilizará sistemas cada vez más poderosos necesitará indudablemente de filosofía y ética; un médico rodeado de algoritmos necesita comprender todavía mejor a las personas; un científico capaz de automatizar cientos de experimentos necesitará preguntarse cuáles debería realizar y si una periodista puede producir veinte textos en minutos, necesita saber distinguir cuál historia merece ser contada y qué consecuencias puede producir publicarla.

Con todo lo anterior, estoy convencida de que la IA no vuelve innecesaria la formación humana, por el contrario, la vuelve urgente. Y sin embargo, existe una presión enorme para que las universidades respondan inmediatamente a las necesidades laborales. Y tiene sentido, una institución que forma profesionales ignorando completamente el mundo al que se incorporarán tampoco está cumpliendo su responsabilidad. Pero hay una diferencia entre escuchar y subordinar la universidad al mercado laboral.

Las empresas necesitan determinadas competencias hoy, pero las y los jóvenes que tenemos frente a nosotrxs probablemente trabajarán durante décadas y si limitamos toda su formación alrededor de la herramienta que una empresa necesita en 2026, ¿qué ocurrirá cuando esa herramienta deje de existir en 2031?

La universidad tendría que ofrecer algo más duradero, es decir, fundamentos disciplinares sólidos, pensamiento crítico, creatividad, capacidad de aprendizaje, cultura científica, habilidades de comunicación y herramientas para adaptarse a problemas que todavía no conocemos. No tenemos que adiestrar a alguien solamente para conseguir su primer empleo, tenemos que prepararlo para vivir una vida entera en un mundo cambiante.

Por otro lado, no podemos seguir pensando en la educación como una escalera que comienza en el preescolar y termina con un título universitario; y es que que, si las tecnologías cambian, si las profesiones se transforman y si vivimos cada vez más años, una persona no puede depender durante décadas exclusivamente de aquello que aprendió entre los 18 y los 23 años. Por eso la educación a lo largo de la vida, o como aún se conoce en algunos espacios “educación continua” debería dejar de ser una actividad periférica de las universidades.

La Educación Continua fue entendida durante mucho tiempo casi como un complemento, con cursos, talleres o diplomados para quienes deseaban actualizarse después de terminar una carrera, pero estamos en un momento en que deberíamos pensarla de una manera mucho más ambiciosa. La educación continua puede convertirse en la gran puerta mediante la cual la universidad acompañe a las personas durante diferentes momentos de su vida.

Una médica puede regresar para aprender sobre inteligencia artificial aplicada al diagnóstico. Un periodista para comprender análisis de bases de datos. Una ingeniera para actualizarse en tecnologías que no existían cuando estudió. Una persona dedicada a un oficio para aprender herramientas digitales. Una campesina para conocer nuevas tecnologías productivas. Una emprendedora para desarrollar capacidades financieras. Una persona adulta mayor para alfabetizarse digitalmente.

Y ninguna de ellas necesita cursar otra licenciatura de cinco años. La universidad puede encontrarse con ellas durante semanas, meses o determinados momentos de su vida, generando una relación más estrecha entre universidad y sociedad.

Pero para que esto ocurra, la educación continua tampoco puede convertirse exclusivamente en un catálogo de cursos rentables, al contrario, debe responder a necesidades sociales, regionales, científicas, culturales y profesionales; llegar a públicos que tradicionalmente no pisan un campus universitario y reconocer que el conocimiento no circula en una sola dirección.

Permíteme comentarte, estimado lector o lectora, que todas estas reflexiones surgieron por el debate con el que iniciamos esta columna: la batalla de los matemáticos contra Open AI, que algunos han llamado el escándalo del siglo; y es que pareciera que este suceso marcará un hito en la definición del conocimiento, mismo que durante siglos se consideró como el fruto de reflexiones y pensamientos colectivos, pero cuando añadimos a la ecuación el procesamiento de millones de datos en un tiempo récord, sin obviar los millones de dólares en inversión para que una empresa pueda “presumir” lo que sus agentes son capaces de hacer, es válido cuestionarnos si esto sigue siendo o no, conocimiento humano.

Todavía sabemos muy poco sobre hacia dónde nos llevará la inteligencia artificial. No sabemos con certeza qué capacidades desarrollarán los próximos modelos, ni sus efectos sobre el empleo; al mismo tiempo, no hemos resuelto los problemas de propiedad intelectual ni cómo regularlos. Aunque sí estamos muy seguros de los costos ambientales que implicará expandir masivamente los centros de datos.

Si a esto añadimos las declaraciones de Jacob Coxon, tras renunciar a Anthropic después de haber trabajado durante años en investigación de pretraining entre OpenAI y Anthropic y acusar que ambas compañías están inmersas en una carrera hacia sistemas capaces de mejorar sucesivamente a otros sistemas de IA, sin disponer todavía de garantías suficientes para controlarlos, llegando a vaticinar que en una década la IA destruirá a la humanidad, ¿debemos preguntarnos si es hora de detener el avance de la IA y sucumbir a narrativas apocalípticas?

Considero que no, pero, desde las universidades sí debemos abrir el debate científico y humanista al señalar y reconocer los efectos que podrían afectar a millones de personas, sin caer en tecnofobia, pero sí desde la prudencia y la responsabilidad social, porque es muy probable que las controversias en torno a la generación del conocimiento, como el que protagonizaron las matemáticas esta semana, sean cada vez más frecuentes.

Y es que si durante siglos el conocimiento científico se ha construido como una conversación acumulativa entre personas, generaciones, aparición y perfeccionamiento de herramientas, y, de pronto una empresa que puede disponer simultáneamente de una capacidad computacional gigantesca y poner cientos de agentes artificiales a explorar un problema en paralelo, lo que para un grupo de matemáticos puede significar meses o años de trabajo, para una infraestructura de ese tamaño puede convertirse en una carrera de días, cabe la pregunta de ¿quién podrá competir para producir el conocimiento del futuro?

¿Acaso un investigador universitario con una buena idea, una estudiante de doctorado con años de trabajo, un laboratorio público? ¿O una compañía capaz de invertir millones en capacidad computacional para poner cientos de agentes a perseguir simultáneamente la misma respuesta?

Y aunque pudiera sonar deslumbrante, ya Francis Bacon nos dejó claro que knowledge is power, y si en tiempos pasados, el conocimiento ha sido mercancía del capitalismo, en estos tiempos que corren, no dejan de impactar declaraciones del uso indiscriminado y antiético de las tecnologías por parte de las empresas, que no tendrían reparos poner en peligro a la humanidad, si con ello ganan millones para una oligarquía, dejando en el desastre a la mayoría.

En resumen, considero que la función más importante de la universidad en tiempos de IA no está convertirse en una fábrica que adapta a personas a la última demanda del mercado, sino preservar un espacio donde producir conocimiento tenga sentido, donde aprender dure toda la vida, donde podamos formar seres humanos capaces de convivir con la incertidumbre y donde todavía tengamos tiempo para preguntarnos no sólo qué podemos saber, sino qué queremos hacer con aquello que sabemos.

No podemos dejar que las empresas que pueden pagar por la tecnología del momento decidan lo que la IA puede pensar por nosotrxs, por el contrario, debemos tomar la responsabilidad de reflexionar en las consecuencias de que nosotrxs, los humanos, dejemos de pensar.

Por ello, y como en todos nuestros encuentros, le invito a re-pensar la ciencia.