El tema de la inteligencia artificial (IA) ha llegado al gran público a más tardar con la libre disponibilidad de los LLM. La conciencia de la importancia de la IA lleva mucho más tiempo creciendo en las empresas. La IA está posibilitando nuevos procesos de producción mucho más dirigidos por máquinas, aumentando la eficiencia en la logística, y también cambiando significativamente la base de información y las herramientas de la mayoría de los servicios. Sin embargo, el grado en que estas tecnologías cambiarán fundamentalmente el mundo del trabajo y el impacto en el mercado laboral es controvertido. Aunque está relativamente claro qué actividades individuales podrían ser asumidas por la IA en el futuro, en última instancia corresponde a las empresas y a los clientes decidir dónde quieren hacer uso de estas posibilidades. En primer lugar, sin embargo, es importante entender lo que la IA puede hacer ahora y lo que podrá hacer en un futuro próximo. Para poder evaluar esto, las empresas necesitan que sus empleados, o al menos algunos de ellos, tengan los conocimientos adecuados. Los conocimientos básicos relacionados con la IA pueden integrarse en los programas de formación profesional y de estudios, o transmitirse a los empleados existentes a través de cursos de formación continua.

Situación de las pequeñas y medianas empresas

Las grandes empresas hace tiempo que se han adaptado al uso de la IA y están probando procesos de trabajo preparados para el futuro que utilizan la IA en diversas formas (robótica o aprendizaje automático) y, por tanto, plantean diferentes exigencias a la mano de obra humana. El uso de la IA también es un tema de futuro clave para las pequeñas y medianas empresas, pero a menudo carecen de especialistas que puedan evaluar las posibilidades de la IA para su campo de actividad y dar los impulsos de desarrollo correspondientes. Dotar a los empleados de las competencias necesarias también es una preocupación importante desde el punto de vista de las empresas (Ulrich & Frank, 2021), pero no pueden lograrlo por sí solas. No se trata sólo de especialistas puros en IA, cuyo empleo difícilmente sería financieramente viable para las empresas más pequeñas y actualmente no parece rentable, sino de preparar a los trabajadores cualificados de la empresa para el uso de la IA. Para poder reaccionar rápidamente a los rapidísimos avances en el campo de la IA, se necesitan estrategias de cualificación que se dirijan tanto a los futuros especialistas como a los actuales. Por ello, el proyecto KI B³ - Incorporación de la inteligencia artificial a la formación profesional (FKZ: 21IV005F), financiado por el Ministerio Federal de Educación e Investigación alemán, ha desarrollado y probado tanto un módulo adicional para aprendices como diversos formatos de formación para especialistas experimentados (Achtenhagen et al., 2024).

Contenido y prioridades desde la perspectiva de las distintas partes interesadas

Dado que estas cualificaciones y formación adicionales deben tener un alcance limitado, un reto fundamental estriba en la selección de contenidos del vasto campo de conocimientos de la IA. En el proyecto KI B³, expertos en IA de la Universidad de Stuttgart se encargaron de estructurar un plan de estudios con sentido didáctico, pero al mismo tiempo hubo que tener en cuenta los intereses y sugerencias de los profesores y aprendices implicados. Por ello, se entrevistó a los profesores de los centros de formación profesional y se preguntó a los aprendices en una encuesta en línea. Ambos grupos destacan la importancia de un conocimiento básico general de la IA, con ámbitos de aplicación y ejemplos concretos, así como el tema del análisis de datos, los límites de la IA y las cuestiones éticas asociadas a la IA. Los alumnos también consideran especialmente importante el tema del aprendizaje automático (Rott et al., 2024). En consecuencia, estos temas se incluyeron como contenidos clave en los cursos de formación, que se impartieron como cursos semipresenciales en centros de formación profesional y a través de proveedores de formación continua. La evaluación de estos cursos mostró un claro éxito de aprendizaje y un alto nivel de satisfacción con el contenido y el diseño didáctico. Se hizo especial hincapié en la importancia de las reuniones presenciales de acompañamiento. El equilibrio adecuado entre conocimientos básicos y ejemplos y ejercicios de aplicación concreta en las oportunidades de aprendizaje también resultó ser fundamental para el éxito (véase también Petridou y Lao, 2024). Los alumnos criticaron la falta de ejemplos concretos de aplicación.

Sin embargo, las herramientas de IA no sólo fueron objeto de aprendizaje, sino que también se utilizaron para diseñar los entornos de aprendizaje. Para ello se desarrolló, entre otras cosas, un chatbot capaz de responder a las preguntas de los alumnos sobre los contenidos y temas del curso. Los resultados iniciales indican un alto nivel de aceptación del chatbot, aunque su uso es todavía cauteloso. Es probable que los alumnos necesiten acostumbrarse al uso proactivo de este tipo de herramientas de IA e interiorizarlas como un recurso disponible.

Desafíos

La crítica a la falta de referencia a la (propia) práctica profesional, que surgió en la investigación, revela un reto clave. El hecho de que los cursos de formación se ofrecieran a través de escuelas de formación profesional y proveedores de formación implicaba una falta de implicación directa en la vida laboral cotidiana de los alumnos. Esto requeriría una mayor implicación de las empresas o de los respectivos supervisores o formadores en las actividades de formación. Una alternativa podrían ser las denominadas fábricas de aprendizaje, que simulan condiciones de producción y trabajo que aún no se han implantado en las respectivas empresas (Merkel et al., 2017).

Hasta ahora, la oferta ha sido aprovechada principalmente por aprendices y trabajadores cualificados especialmente capaces. Sin embargo, el alto grado de autodirección que se exige a los alumnos en un entorno de aprendizaje virtual, así como el exigente contenido del curso, podrían abrumar rápidamente a los alumnos más débiles. Un proyecto recientemente puesto en marcha está investigando cómo puede utilizarse la IA en el entorno de aprendizaje para ayudar a este grupo objetivo en particular. Otro reto particular son las cuestiones éticas y las restricciones a la privacidad, que imponen límites estrictos a las estrategias de aprendizaje adaptativo y personalizado.

Referencias

Rott, K. J., Lao, L., Petridou, E. & Schmidt-Hertha, B. (2022). Needs and requirements for an additional AI qualification during dual vocational training: results from studies of apprentices and teachers. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2022, 100102. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100102

Merkel, L., Atug, J., Merhar, L., Schultz, C., Braunreuther, S., & Reinhart, G. (2017). Teaching smart production: An insight into the learning factory for cyber-physical production systems (lvp). Procedia Manufacturing 9, 269 -274. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.04.034

Ulrich, P. & Frank, V. (2021). Relevance and adoption of AI technologies in German SMEs - results from survey-based research. Procedia Compututer Science 192, 2152-2159, https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.08.228

Achtenhagen, C., Rott, K. J. & Zühlke, A. (2024). Die Entwicklung von neuen Bildungsabschlüssen. Ein Making-of aus dem InnoVET-Projekt KI B³. berufsbildung. Zeitschrift für Theorie-Praxis-Dialog 78(2), 21-25. 10.3278/BB2402W007

Petridou, E., & Lao, L. (2024). Identifying challenges and best practices for implementing AI additional qualifications in vocational and continuing education: a mixed methods analysis. International Journal of Lifelong Education43(4), 385–400. https://doi.org/10.1080/02601370.2024.2351076

Nota biográfica

El Dr. Bernhard Schmidt-Hertha es profesor titular de Educación General e Investigación Educativa en (Alemania). Sus principales áreas de investigación son el aprendizaje en la tercera edad, las transiciones, la formación profesional, el abandono escolar o los medios digitales en la educación. Es coeditor de tres revistas académicas y miembro de la junta directiva de la Asociación Alemana de Investigación Educativa. En 2009 puso en marcha la Red Europea sobre Educación y Aprendizaje de Adultos Mayores (ELOA), que sigue activa.