La Inteligencia Artificial está dejando de ser una tecnología exclusiva del ámbito tecnológico para convertirse en una herramienta presente en prácticamente todos los sectores profesionales.
Administradores, abogados, enfermeros, contadores, docentes, ingenieros, comunicadores, especialistas en marketing y profesionales de múltiples disciplinas ya pueden utilizar sistemas de IA para investigar, analizar información, elaborar documentos, crear contenidos, automatizar tareas y mejorar diferentes procesos de trabajo.
Ante esta realidad, surge una pregunta que va más allá de aprender a utilizar una determinada herramienta:
𝗬 𝘀𝗶 𝗹𝗮 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗱𝗲𝗯𝗶𝗲𝗿𝗮 𝗰𝗼𝗻𝘃𝗲𝗿𝘁𝗶𝗿𝘀𝗲 𝗲𝗻 𝘂𝗻 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝗻𝗶𝗱𝗼 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝗹 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝘆 𝗲𝗷𝗲𝗿𝗰𝗶𝗰𝗶𝗼 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹?
La respuesta parece ser cada vez más evidente.
La IA ya no pertenece solamente al ámbito tecnológico
Durante años, hablar de Inteligencia Artificial parecía estar relacionado principalmente con programación, robótica, ciencia de datos o grandes empresas tecnológicas.
Ese escenario está cambiando.
La expansión de las herramientas de IA generativa ha hecho que profesionales de diferentes especialidades puedan incorporar esta tecnología en actividades cotidianas sin necesidad de convertirse en programadores o especialistas en inteligencia artificial.
Un administrador puede utilizar IA para analizar información, estructurar documentos o apoyar procesos de planificación.
Un profesional de enfermería puede utilizarla para organizar información, desarrollar materiales educativos, apoyar procesos de investigación o agilizar determinadas tareas administrativas, respetando siempre los límites de su ejercicio profesional.
Un abogado puede utilizarla como apoyo para organizar información y desarrollar determinadas tareas de investigación jurídica.
Un docente puede emplearla para preparar materiales, actividades y recursos educativos.
Un profesional de marketing puede utilizarla para investigación, generación de contenidos, análisis y automatización.
La herramienta puede ser similar.
𝗟𝗼 𝗾𝘂𝗲 𝗰𝗮𝗺𝗯𝗶𝗮 𝗲𝘀 𝗹𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝗶𝗼́𝗻, 𝗲𝗹 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁𝗼, 𝗹𝗼𝘀 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝗼𝘀, 𝗹𝗼𝘀 𝗿𝗶𝗲𝘀𝗴𝗼𝘀 𝘆 𝗹𝗮 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮 𝗲𝗻 𝗾𝘂𝗲 𝘀𝗲 𝗮𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮 𝗹𝗮 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶́𝗮.
¿Qué significa que la IA sea transversal?
Hablar de transversalidad significa que determinados conocimientos y competencias no deberían limitarse a una profesión específica, sino incorporarse en diferentes áreas de formación y desempeño profesional.
Las competencias digitales son un claro ejemplo.
Hoy resulta difícil imaginar una formación profesional completamente desconectada de las tecnologías digitales. Algo similar comienza a ocurrir con la Inteligencia Artificial.
La IA no necesariamente debería convertirse en una carrera independiente para todos, ni tampoco en una asignatura idéntica para cada profesión.
𝗟𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝗹𝗶𝗱𝗮𝗱 𝗶𝗺𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮 𝗾𝘂𝗲 𝗰𝗶𝗲𝗿𝘁𝗮𝘀 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗲𝘁𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮𝘀 𝗯𝗮́𝘀𝗶𝗰𝗮𝘀 𝘀𝗼𝗯𝗿𝗲 𝗜𝗔 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗲𝗻 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗽𝗿𝗲𝗽𝗮𝗿𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗱𝗲 𝗹𝗼𝘀 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗮𝗰𝘁𝘂𝗮𝗹𝗶𝗱𝗮𝗱.
La aplicación concreta deberá adaptarse a cada disciplina.
No se trata solamente de aprender a utilizar ChatGPT
Uno de los riesgos de la formación en IA es reducirla al aprendizaje de determinadas plataformas.
Aprender a utilizar ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot u otras herramientas puede ser útil, pero las plataformas evolucionan rápidamente.
Una herramienta que hoy es relevante puede incorporar nuevas funciones mañana, ser reemplazada por otra o integrarse directamente en los sistemas que utilizan las organizaciones.
Por eso, una formación profesional en IA no debería depender exclusivamente de enseñar botones, funciones o herramientas.
Debe desarrollar la capacidad de comprender la tecnología y utilizarla para resolver necesidades concretas.
¿Qué competencias deberían formar parte de esta transversalidad?
La incorporación de la IA como contenido transversal debería contemplar, al menos, las siguientes competencias.
1. Alfabetización en Inteligencia Artificial
Todo profesional debería comprender qué es la IA, cuáles son sus principales aplicaciones, qué tipos de herramientas existen y cuáles son sus limitaciones.
No es necesario que todos sepan programar.
Sí es necesario que puedan comprender qué puede hacer una herramienta de IA, qué no puede hacer y cuándo resulta apropiado utilizarla.
2. Identificación de oportunidades de aplicación
Un profesional debería ser capaz de reconocer qué tareas y procesos de su actividad pueden beneficiarse de la IA.
Esto incluye actividades como:
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Redacción y revisión de documentos.
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Investigación y búsqueda de información.
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Análisis y síntesis.
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Elaboración de presentaciones.
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Generación de contenidos.
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Organización de información.
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Atención y comunicación.
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Automatización de tareas repetitivas.
-
Análisis de datos.
-
Generación y evaluación de ideas.
La competencia no está solamente en conocer herramientas, sino en 𝗶𝗱𝗲𝗻𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝗿 𝗱𝗼́𝗻𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗜𝗔 𝗽𝘂𝗲𝗱𝗲 𝗮𝗽𝗼𝗿𝘁𝗮𝗿 𝘃𝗮𝗹𝗼𝗿.
3. Interacción efectiva con sistemas de IA
Los profesionales también necesitan aprender a comunicarse adecuadamente con estos sistemas.
Esto incluye proporcionar contexto, establecer objetivos, definir restricciones, aportar información relevante, solicitar formatos específicos y realizar iteraciones para mejorar los resultados.
Más que memorizar fórmulas de prompting, se trata de aprender a convertir una necesidad profesional en una instrucción clara y útil.
4. Pensamiento crítico y evaluación de resultados
La IA puede producir respuestas incorrectas, incompletas o desactualizadas, incluso cuando parecen convincentes.
Por ello, una competencia fundamental será saber revisar, contrastar y validar la información generada.
𝗨𝘁𝗶𝗹𝗶𝘇𝗮𝗿 𝗜𝗔 𝗻𝗼 𝘀𝗶𝗴𝗻𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮 𝗿𝗲𝗻𝘂𝗻𝗰𝗶𝗮𝗿 𝗮𝗹 𝗰𝗿𝗶𝘁𝗲𝗿𝗶𝗼 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹.
Por el contrario, cuanto más importante sea una decisión, mayor deberá ser la capacidad humana para verificar y contextualizar los resultados.
5. Investigación y verificación de información
La IA también está transformando la investigación.
Los profesionales necesitan aprender a combinar sistemas de IA con buscadores, bases de datos, documentos institucionales, publicaciones académicas y otras fuentes confiables.
La IA puede ayudar a encontrar, organizar, comparar y comprender información, pero no debería eliminar la necesidad de verificarla.
6. Productividad y automatización
La siguiente etapa no consiste únicamente en hacer preguntas a una IA.
Los profesionales pueden comenzar a integrar diferentes herramientas dentro de flujos de trabajo.
Por ejemplo:
𝗜𝗻𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 → 𝗮𝗻𝗮́𝗹𝗶𝘀𝗶𝘀 → 𝗴𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 → 𝗿𝗲𝘃𝗶𝘀𝗶𝗼́𝗻 → 𝗮𝗹𝗺𝗮𝗰𝗲𝗻𝗮𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼 → 𝗰𝗼𝗺𝘂𝗻𝗶𝗰𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻
Esta capacidad permite pasar de utilizar la IA como una herramienta ocasional a incorporarla dentro de procesos profesionales recurrentes.
7. Protección de datos y seguridad
La incorporación de IA también exige responsabilidad en el manejo de información.
Los profesionales deberían comprender aspectos básicos relacionados con:
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Datos personales.
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Información confidencial.
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Información institucional.
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Propiedad intelectual.
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Seguridad de cuentas.
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Uso de plataformas externas.
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Permisos y accesos.
La búsqueda de productividad no debería producirse a costa de poner en riesgo información sensible.
8. Ética y responsabilidad profesional
La transversalidad de la IA también debe incorporar una dimensión ética.
Es necesario comprender aspectos relacionados con sesgos, privacidad, autoría, propiedad intelectual, transparencia, trazabilidad y responsabilidad humana.
La intervención de una herramienta de IA no elimina la responsabilidad del profesional sobre el resultado final.
¿Debería ser un contenido transversal obligatorio?
Esta es probablemente una de las principales preguntas que deberían comenzar a plantearse universidades, institutos, colegios profesionales, empresas y entidades públicas.
𝗡𝗼 𝘀𝗲 𝘁𝗿𝗮𝘁𝗮 𝗱𝗲 𝗼𝗯𝗹𝗶𝗴𝗮𝗿 𝗮 𝘁𝗼𝗱𝗼𝘀 𝗹𝗼𝘀 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲𝘀 𝗮 𝘀𝗲𝗿 𝗲𝘀𝗽𝗲𝗰𝗶𝗮𝗹𝗶𝘀𝘁𝗮𝘀 𝗲𝗻 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹.
Se trata de que puedan comprenderla, utilizarla y evaluarla desde la perspectiva de su propia profesión.
Una formación transversal podría organizarse alrededor de ocho componentes:
-
Fundamentos y alfabetización en Inteligencia Artificial.
-
Uso práctico de herramientas de IA generativa.
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Interacción y prompting.
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Investigación, análisis y verificación de información.
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Productividad y automatización.
-
Protección de datos, seguridad y propiedad intelectual.
-
Ética, pensamiento crítico y responsabilidad.
-
Aplicación de IA a cada disciplina y entorno profesional.
El último punto es fundamental.
𝗟𝗮 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗻𝗼 𝗱𝗲𝗯𝗲𝗿𝗶́𝗮 𝗾𝘂𝗲𝗱𝗮𝗿𝘀𝗲 𝗲𝗻 𝗹𝗮 𝗜𝗔 𝗴𝗲𝗻𝗲́𝗿𝗶𝗰𝗮. 𝗗𝗲𝗯𝗲𝗿𝗶́𝗮 𝗿𝗲𝗹𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻𝗮𝗿𝘀𝗲 𝗰𝗼𝗻 𝗹𝗮𝘀 𝗻𝗲𝗰𝗲𝘀𝗶𝗱𝗮𝗱𝗲𝘀 𝗿𝗲𝗮𝗹𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗰𝗮𝗱𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝗶𝗼́𝗻.
De la formación tradicional a una formación profesional aumentada
Durante mucho tiempo, la formación profesional se estructuró alrededor de conocimientos técnicos y especializados.
Hoy, esa especialización continúa siendo indispensable, pero necesita complementarse con nuevas capacidades.
El profesional actual deberá combinar:
𝗖𝗼𝗻𝗼𝗰𝗶𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗱𝗲 𝘀𝘂 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝗶𝗼́𝗻 + 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗲𝘁𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮𝘀 𝗱𝗶𝗴𝗶𝘁𝗮𝗹𝗲𝘀 + 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗲𝘁𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮𝘀 𝗲𝗻 𝗜𝗔 + 𝗽𝗲𝗻𝘀𝗮𝗺𝗶𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗰𝗿𝗶́𝘁𝗶𝗰𝗼.
Esta combinación puede marcar una diferencia importante en la manera de trabajar, aprender y generar valor.
La IA no necesariamente reemplazará el conocimiento profesional. En muchos casos, lo que cambiará será la forma en que ese conocimiento se aplica.
Un profesional puede utilizar IA para generar un documento, pero necesita saber qué debe contener.
Puede obtener un análisis, pero necesita comprender su significado.
Puede generar una propuesta, pero necesita conocer el contexto.
Puede automatizar una tarea, pero debe saber si realmente conviene automatizarla.
𝗟𝗮 𝘁𝗲𝗰𝗻𝗼𝗹𝗼𝗴𝗶́𝗮 𝗽𝘂𝗲𝗱𝗲 𝗮𝗺𝗽𝗹𝗶𝗮𝗿 𝗹𝗮𝘀 𝗰𝗮𝗽𝗮𝗰𝗶𝗱𝗮𝗱𝗲𝘀 𝗱𝗲𝗹 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹, 𝗽𝗲𝗿𝗼 𝗻𝗼 𝘀𝘂𝘀𝘁𝗶𝘁𝘂𝘆𝗲 𝘀𝘂 𝗰𝗿𝗶𝘁𝗲𝗿𝗶𝗼.
El reto para las instituciones educativas y profesionales
La transformación tecnológica plantea un reto que no corresponde únicamente a los profesionales.
También interpela a las instituciones responsables de formar, actualizar y acreditar competencias.
Universidades, institutos, colegios profesionales, empresas y entidades públicas necesitan preguntarse si sus programas de capacitación y actualización están respondiendo a las nuevas condiciones del entorno laboral.
No se trata simplemente de agregar un curso de IA al catálogo.
El verdadero desafío consiste en 𝗶𝗻𝗰𝗼𝗿𝗽𝗼𝗿𝗮𝗿 𝗹𝗮 𝗜𝗔 𝗱𝗲 𝗺𝗮𝗻𝗲𝗿𝗮 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝗹, 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁𝘂𝗮𝗹𝗶𝘇𝗮𝗱𝗮 𝘆 𝗿𝗲𝗹𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻𝗮𝗱𝗮 𝗰𝗼𝗻 𝗹𝗮 𝗿𝗲𝗮𝗹𝗶𝗱𝗮𝗱 𝗱𝗲 𝗰𝗮𝗱𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝗶𝗼́𝗻.
La formación debe acompañar la transformación mientras esta ocurre, no esperar a que el cambio tecnológico termine.
La transversalidad de la IA será parte del nuevo perfil profesional
La pregunta ya no debería ser únicamente si un profesional sabe utilizar inteligencia artificial.
La pregunta empieza a ser mucho más amplia:
𝗟𝗼𝗴𝗿𝗮𝗿 𝗾𝘂𝗲 𝗹𝗮 𝗜𝗔 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗲 𝗽𝗮𝗿𝘁𝗲 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗰𝘂𝗹𝘁𝘂𝗿𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝘆 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮 𝗲𝗻 𝗾𝘂𝗲 𝗮𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗲𝗺𝗼𝘀, 𝘁𝗿𝗮𝗯𝗮𝗷𝗮𝗺𝗼𝘀 𝘆 𝗿𝗲𝘀𝗼𝗹𝘃𝗲𝗺𝗼𝘀 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝗮𝘀.
La Inteligencia Artificial no debería entenderse solamente como una nueva herramienta tecnológica.
Debe comenzar a entenderse como una competencia transversal que, adaptada a cada disciplina, puede formar parte del perfil del profesional contemporáneo.
Porque el objetivo no es que todos los profesionales se conviertan en especialistas en IA.
𝗘𝗹 𝗼𝗯𝗷𝗲𝘁𝗶𝘃𝗼 𝗲𝘀 𝗾𝘂𝗲 𝗹𝗼𝘀 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹𝗲𝘀 𝗮𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗮𝗻 𝗮 𝘂𝘁𝗶𝗹𝗶𝘇𝗮𝗿 𝗹𝗮 𝗜𝗔 𝗽𝗮𝗿𝗮 𝗲𝗷𝗲𝗿𝗰𝗲𝗿 𝗺𝗲𝗷𝗼𝗿 𝘀𝘂 𝗽𝗿𝗼𝗽𝗶𝗮 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝗶𝗼́𝗻.
Ese puede ser uno de los grandes desafíos de la formación profesional en los próximos años.
Comentanos, ¿tú que opinas al respecto?
