Michael Fung: “Solemos sobreestimar el impacto de la tecnología en el corto plazo y subestimarlo en el largo plazo”

Michael Fung ocupa un lugar central en la conversación educativa del Tecnológico de Monterrey: dirige el Institute for the Future of Education (IFE), el espacio desde el que el Tec impulsa investigación aplicada, debate públicamente y desarrolla vanguardias para mejorar la enseñanza y el aprendizaje. Antes trabajó en SkillsFuture Singapore, una agencia estatal orientada a formación y desarrollo de habilidades.

En el marco del IFE Conference, Fung respondió preguntas a la prensa. En el intercambio habló de tres estaciones que hoy marcan la agenda educativa de la región. Extraemos aquí las partes más salientes.

La expectativa desbordada de la inteligencia artificial

“Hay mucho hype alrededor de la inteligencia artificial”, dijo, luego de que Ticmas le pregunte cuándo, finalmente se daría la transformación tan anunciada y esperada. Enseguida lo ubicó en una lógica que, según él, ya se vio en otras oportunidades: “Esto se parece a otros ciclos de hype que vimos en el pasado”. A partir de ahí propuso una regla de lectura para momentos como este: “Solemos sobreestimar el impacto de una tecnología nueva en el corto plazo y, al mismo tiempo, subestimarlo en el largo plazo”.

Para explicarlo eligió un antecedente reciente, los MOOCs. Recordó que, cuando se volvieron populares, hubo pronósticos de que las universidades iban a desaparecer por completo. Trece o catorce años después de ese primer pico, las universidades siguen vivas y en buena forma. Pero los MOOCs todavía tienen un lugar en la educación, son efectivos en ciertos contextos y funcionan como complemento de los sistemas tradicionales.

Con esa misma prudencia llevó el argumento a la IA generativa y a su promesa más repetida. Describió la fantasía de época: “Va a reemplazar a todos los docentes en todas las escuelas, y cada persona va a tener un súper tutor, un súper agente”. Su opinión fue que “eso no va a pasar”. Al menos “no en la escala y con el alcance que las empresas de tecnología quieren que creamos”.

En lugar de discutir desde el entusiasmo o el miedo, planteó un criterio de trabajo: “Tenemos que guiarnos por investigación y por evidencia para entender el impacto de largo plazo de la IA”. Al tiempo que pidió “no inflar de manera irresponsable el impacto de la IA desde la ignorancia”. Ese sería el camino que ayude a tener más claridad y también más tranquilidad en un entorno que suele acelerarse.

La relevancia de las universidades

Fung propuso mirar al presente y futuro de la educación superior: cómo puede una universidad seguir siendo relevante cuando nadie sabe bien qué mundo viene. “Nuestro entorno está cambiando muy rápido”, dijo, y aclaró que la transformación no se explica solo por la IA: también cambian las habilidades —técnicas y blandas— que piden los empleadores. Y sumó un factor que, en estas conversaciones, a veces queda al margen: el entorno geopolítico cambió mucho, con efectos específicos, por ejemplo, en la movilidad estudiantil internacional.

Con este marco, propuso ya no mirar ni a veinte años, ni siquiera a cinco o diez: la pregunta no debería ser por el entorno sino por la capacidad de adaptación de las instituciones. Entonces señaló dos capacidades.

- La primera es el vínculo hacia afuera: estar mucho más conectados con la industria para saber qué está cambiando y qué impacto tendrá en las habilidades y competencias que los estudiantes necesitan. Esa información, dijo, ayuda a ordenar oferta educativa y diseño curricular.

- La segunda mira hacia adentro: ser flexibles y ágiles en las operaciones internas, para cambiar cómo se enseña y cómo aprenden los estudiantes a medida que cambia el entorno. En esa combinación apoyó su idea de vigencia: con esas capacidades, la universidad puede seguir siendo relevante para las necesidades cambiantes de la sociedad y la industria.

Brecha digital y desigualdad

¿Puede la tecnología volverse una frontera entre pobres y ricos? “Es muy probable”, respondió Fung, “si no hay intervenciones adicionales”. En su mirada, a medida que la IA se vuelve más accesible y más influyente, también crece la posibilidad de que solo algunos puedan aprovecharla de verdad. Los sectores con mayores recursos van a tener más acceso a tecnologías avanzadas que quienes viven en condiciones más desfavorables. Ese desbalance no se limita a la compra de dispositivos: también define quién aprende primero, quién experimenta más, quién se equivoca sin pagar costos tan altos, quién llega con ventajas al mundo del trabajo.

La brecha digital ya no pasa solo por conectividad o equipamiento, sino por qué tipo de acceso y con qué horizonte se integra esa tecnología en la escuela y en la universidad. Por eso pidió mantener la conciencia del problema incluso mientras crecen las conversaciones sobre IA y se multiplican los programas de capacitación: si el entusiasmo por “subirse” a la ola no contempla el punto de partida, el resultado puede ser una educación más desigual.

En ese punto, dijo que “la tecnología no es lo mismo que la educación” y que “dar robots y pantallas no conduce, por sí solo, a la educación”. Lo que queda flotando, en su respuesta, es la idea de que sin decisiones y políticas públicas que acompañen, la innovación puede volverse, sin quererlo, un privilegio.