Augusto Salvatto: “La IA nos obliga a repensarnos como humanos”

Un chico que empezó la primaria este año va a terminar la secundaria en 2038. Si una de las tareas de la educación es prepararlo para el trabajo, entonces una de las condiciones necesarias para ese objetivo sería anticipar qué profesiones, qué conocimientos, qué habilidades van a ser necesarias en aquel momento. Pero en los últimos tiempos, esa previsión se ha vuelto problemática: ya no podemos saber con certeza qué va a ocurrir en el corto plazo; muchísimo más difícil es proyectar un escenario a un futuro alejado.

El cambio y la incertidumbre son temas permanentes del ensayo Punto de Ebullición (Ed. Lea), de los hermanos Augusto y Mateo Salvatto, donde toman a la inteligencia artificial como el agente que acelera las transformaciones en el trabajo, la política, las relaciones personales, la educación.

Augusto Salvatto, licenciado en Ciencias Políticas y consultor en transformación digital, fue el invitado del nuevo episodio del podcast de Ticmas y, con el nuevo libro como marco, habló de los interrogantes que la tecnología plantea a nuestro presento y nuestro futuro. “Quizás la IA nos permita o nos obligue a repensarnos más seres como humanos”, dijo.

Algunas frases destacadas de la entrevista

• Tenemos que mejorar la conversación pública sobre la IA.
• Hay herramientas maravillosas que nos permiten hacer cosas muy interesantes, desde aprender a programar sin escribir código hasta hacer un buen análisis de datos. Eso no quiere decir que tengo delegar cognitivamente mi capacidad a una herramienta que hace todo.
• Debería ser casi una cuestión de Estado que todas las escuelas tengan un sistema de predicción de abandono escolar.
• La obsesión por creer que las cosas tienen que servirte para algo termina haciendo que enseñemos cosas que muy rápidamente quedan obsoletas.

Instituciones lentas, tecnología veloz

Para Salvatto, uno de los errores más frecuentes consiste en mirar la inteligencia artificial como si hubiera irrumpido de una manera súbita y pudiera explicar, por sí sola, todo lo que está cambiando. La IA es la confluencia de tecnologías que vienen desarrollándose desde hace décadas y se suma a procesos anteriores —la computación, la internet, la nube— que ya habían modificado la manera de producir, comunicarse y organizar el trabajo. La diferencia de esta “revolución” está en el ritmo que adquirió esa transformación.

Ese ritmo se vuelve especialmente visible cuando entra en contacto con instituciones que se mueven lentamente, que fueron concebidas para durar. La escuela, el Estado o las grandes organizaciones necesitan reglas, procedimientos y cierta estabilidad para funcionar; las prácticas sociales atravesadas por la tecnología, en cambio, pueden modificarse en pocos años o incluso en pocos meses. “Esta velocidad choca mucho contra las instituciones de la modernidad”, dijo.

Y, si bien la rigidez institucional puede ser un problema, su contrario tampoco garantiza mejores resultados: las organizaciones menos estables podrían ser más permeables a los cambios antes que las estructuras fuertemente burocratizadas, pero “el problema es la escala y la continuidad”. Cambiar rápido y sostener una transformación son capacidades diferentes.

Una conversación dominada por el miedo

La velocidad también afecta la manera en que se habla de inteligencia artificial. Cada nueva herramienta llega rodeada por anuncios que prometen una transformación definitiva —“¡Esto lo cambia todo!”— y por artículos con títulos catástrofe que intentan anticipar qué trabajos desaparecerán, qué profesiones dejarán de tener sentido o qué capacidades humanas podrán ser reemplazadas. Ese clima, para Salvatto, dificulta una lectura más precisa.

“La conversación pública alrededor de la inteligencia artificial está llevada adelante por miedos y por una gran incomprensión de lo que hace la tecnología”, dijo. Por ejemplo, ante la noticia de despidos masivos en grandes compañías, resulta tentador establecer una relación directa con la automatización, pero “en la mayoría de los casos hay reestructuraciones organizacionales que se tratan de endilgar a la inteligencia artificial”. Es, explicó, lo que se conoce como AI Washing: una estrategia para enmascarar detrás de la inteligencia artificial otro tipo de procesos que tienen causas diferentes.

Hay, además, una paradoja. Parte de la dificultad para hablar de IA proviene de una comunicación que ya está organizada algorítmicamente: los contenidos compiten por atención y, en esa competencia, lo sencillo, alarmante o categórico suele circular mejor que aquello que necesita contexto. De allí que Salvatto encuentre una responsabilidad que excede tanto a periodistas como a especialistas y empresas. La forma en que se distribuye la información también condiciona la forma en que la interpretamos.

La educación frente a un futuro que ya no puede prometer

La escuela concentra buena parte de las tensiones que atraviesan el cambio. Salvatto distinguió allí una doble tensión simultánea. “Hay dos conversaciones para pensar: inteligencia artificial y educación.”

La primera es inmediata y obliga a tomar decisiones concretas: si los teléfonos deben entrar al aula, cuándo conviene permitir el uso de ChatGPT o herramientas similares, a partir de qué edad tiene sentido enseñar a trabajar con ellas. Son decisiones inevitables, aunque todavía no exista suficiente distancia para saber cuáles serán las mejores. “Probablemente la respuesta que tengamos hoy no vaya a ser perdurable”, reconoce. Quienes están a cargo de una institución educativa tienen que resolver ahora problemas cuya naturaleza puede haber cambiado cuando, dentro de algunos años, se evalúen las decisiones tomadas.

La segunda conversación es menos urgente, pero bastante más profunda, porque toca el propósito de la educación. Durante buena parte de la modernidad, el estudio estuvo asociado a la promesa de que aquello que se aprendía iba a servir para desarrollarse profesionalmente. Esa lógica supone que el futuro puede anticiparse con cierta precisión. Pero si la tecnología modifica las profesiones y las habilidades a una velocidad creciente, esa confianza empieza a debilitarse.

Salvatto, entonces, no planteaba que la educación deba desentenderse del trabajo. La pregunta es cuánto puede depender de él para definir qué merece ser enseñado. Si el criterio principal es la utilidad futura, un sistema educativo corre el riesgo de perseguir herramientas, lenguajes y conocimientos cuya vigencia puede durar menos que la propia trayectoria escolar. Por eso, recuperó dimensiones que suelen quedar fuera de una discusión dominada por las competencias laborales: “la belleza, el arte, el amor, la elevación del espíritu”. Son aprendizajes difíciles de justificar mediante una promesa de productividad y, justamente por eso, obligan a revisar la educación.

Cuándo debería entrar la IA al aula

Si a comienzos del siglo XXI nos preguntábamos cuándo darle una tablet a un chico y hace quince años la pregunta era sobre la telefonía celular, ahora el interrogante es sobre la inteligencia artificial. ¿En qué momento un estudiante puede entrar en contacto seguro con la IA? Salvato tiene una posición definida: “Yo no veo por qué un estudiante de primaria debería estar dialogando con un chat de inteligencia artificial”.

Pero a la vez establece una diferencia entre el uso de un alumno y el de la escuela. Un docente puede servirse de ella para preparar ejercicios, adaptar una actividad al interés particular de un estudiante o diseñar propuestas distintas para un mismo contenido. “Si yo sé que a tal alumno le gusta más los autos o el fútbol, quizá la personalización de darle un problema de Física o Matemática le interese más, probablemente tenga mejores resultados”.

La diferencia, entonces, está en la mediación. La IA puede formar parte del trabajo del docente mucho antes de convertirse en una herramienta de uso autónomo para el alumno. Para ese contacto directo, Salvatto considera razonable esperar “como mínimo hasta la escuela secundaria”. Es una propuesta cautelosa, pero que también tiene un anclaje histórico. Muchas veces la escuela enseñó tecnologías que parecían indispensables para el futuro, solo para ver pocos años después, que habían sido desplazadas por otras. Si la velocidad tecnológica aumenta, esa complejidad se vuelve todavía mayor.

La IA acelera las transformaciones que estaban en marcha y obliga a tomar decisiones mientras todavía se desconocen sus consecuencias. Es una incertidumbre que obliga a detenerse, a no correr detrás de cada novedad. También puede servir para recuperar preguntas que la confianza en un futuro previsible había permitido postergar: qué esperamos del trabajo, qué esperamos de las instituciones y, sobre todo, qué esperamos de la educación.

La entrevista completa con Augusto Salvatto está disponible en el podcast de Ticmas.