La alfabetización en inteligencia artificial es ahora ley: ignorarla es hacerlo bajo su propio riesgo

El tiempo de alfabetización en IA avanza. ¿Por qué debería actuar ahora? ¿Cuáles son los seis pilares de la alfabetización en IA y cómo puede aprovecharlos?

Introducción

2023 fue el año en que el mundo dio un giro hacia la IA . También fue el año en que comencé a desarrollar el curso Pragmatic AI . En el proceso, confirmé una vez más que al enseñar a otros, aprendemos nosotros mismos . Esto es lo que este viaje me enseñó sobre IA, alfabetización en IA, cursos de IA y conocimiento práctico. Dado que la alfabetización en IA se convertirá en un requisito reglamentario a partir de febrero de 2025, el momento de actuar es ahora.

La primera vez que me pidieron que “enseñara IA” a una organización, los requisitos eran tan vagos como las expectativas. El entusiasmo por la IA estaba en aumento, e incluso las organizaciones con un enfoque algo reticente a la innovación sentían que corrían el riesgo de quedarse atrás si no se ponían al día con lo que todos decían. La cosa se resumió en esto :

¿Cómo hacer que este tema complejo sea accesible para personas que no tienen ningún conocimiento técnico y una experiencia muy limitada en el uso de la tecnología en sí, pero que al mismo tiempo han estado expuestas a un aluvión de publicidad, desinformación y publicidad errónea sobre la IA?

¿Cómo disipar mitos, explicar conceptos clave, compartir casos de uso, proporcionar material para la reflexión y enseñar habilidades prácticas en un taller de medio día, haciendo que todo sea accesible, digerible, equilibrado y divertido?

Eso me obligó no solo a pensar mucho, sino también a invertir en encontrar y preparar el material adecuado. Fue mucho trabajo, pero la interacción y los comentarios hicieron que valiera la pena. Además, este ejercicio hizo avanzar mi propio conocimiento. Me vi obligado a sistematizar mi enfoque de la IA, expresarlo de una manera con la que la audiencia pudiera identificarse y hacerlo viable.

En ese caso, la parte práctica no fue muy útil. Nos limitamos a los criterios y técnicas para elegir y utilizar las herramientas GenAI, que es lo que la mayoría de la gente todavía asocia con la IA. El objetivo principal del curso era obtener suficiente información y exposición a la IA para evaluar si se justificaba una mayor inversión. Misión cumplida.

El caso de negocio para la alfabetización en IA

No estaba pensando específicamente en la alfabetización en inteligencia artificial mientras preparaba e impartía el curso inicial de IA pragmática, y probablemente tampoco lo estaba la organización. Nos centramos en hacer el trabajo, lo que significaba proporcionar a los alumnos los conocimientos y las habilidades que necesitaban. Para la mayoría de las personas, el término alfabetización en inteligencia artificial comenzó a recibir atención como consecuencia de la Ley de IA de la UE .

Las organizaciones tienden a empezar a pensar en el cumplimiento normativo una vez que se calma la situación y los requisitos se han definido claramente. La Ley de IA de la UE no había llegado a ese punto en 2023. Las primeras disposiciones de la Ley de IA de la UE entraron en vigor el 2 de febrero de 2025, y una de ellas es un requisito legal de alfabetización en IA.

El artículo 4 de la Ley de IA exige que "los proveedores e implementadores de sistemas de IA adoptarán medidas para garantizar, en la mayor medida posible, un nivel suficiente de alfabetización en IA de su personal y otras personas que se ocupen de la operación y el uso de sistemas de IA en su nombre, teniendo en cuenta sus conocimientos técnicos, experiencia, educación y formación y el contexto en el que se utilizarán los sistemas de IA, y considerando las personas o grupos de personas en las que se utilizarán los sistemas de IA".

Para cumplir con este requisito, "alfabetización en IA" significa habilidades, conocimientos y comprensión que permiten a los proveedores, implementadores y personas afectadas, teniendo en cuenta sus respectivos derechos y obligaciones en el contexto de la Ley de IA, realizar un despliegue informado de los sistemas de IA, así como adquirir conciencia sobre las oportunidades y los riesgos de la IA y el posible daño que puede causar (artículo 3 sub 56).

Esto puede sonar flexible o vago, según cómo se mire. Las conclusiones son que, en primer lugar, cualquier organización que construya o implemente sistemas de IA debe garantizar la alfabetización en IA para su fuerza laboral y, en segundo lugar, qué es exactamente la alfabetización en IA depende del contexto. Es posible que el mandato de la Ley de IA de la UE aún no sea directamente ejecutable, pero el tiempo avanza y es mejor adelantarse al cronograma de implementación.

El 82% de los líderes reconoce que sus empleados necesitan nuevas capacidades para prepararse para los avances de la IA, mientras que el 60% de los trabajadores admite que carecen de las habilidades necesarias para realizar su trabajo de manera eficaz. Según Gartner , “para 2027, más de la mitad de los directores de datos y análisis (CDAO) obtendrán financiación para programas de alfabetización de datos y alfabetización de IA”.

Los seis pilares de la alfabetización en IA

Si busca un marco definitivo para la alfabetización en IA, tiene sentido revisar la literatura. Almatrafi et.al estudiaron la conceptualización, los constructos y las iniciativas de implementación y evaluación de la alfabetización en IA publicadas entre 2019 y 2023. Como señalan, existen muchas definiciones diferentes de alfabetización en IA, según el dominio o el nivel de implementación.

Si bien las definiciones varían, la revisión de Alfabetización en IA identificó seis constructos clave de Alfabetización en IA en un total de 47 artículos: Reconocer, Conocer y Comprender, Usar y Aplicar, Evaluar, Crear y Navegar Éticamente.

Reconocimiento y comprensión

Reconocer se refiere a la capacidad de diferenciar entre herramientas tecnológicas que utilizan IA y aquellas que no. Esto se reduce a la pregunta "¿Qué es la IA?"

Conocer y comprender se refiere a la capacidad de comprender los conceptos y técnicas fundamentales de la IA. Esto implica adquirir habilidades, conocimientos y conceptos básicos que no requieren conocimientos previos. Por ejemplo, comprender cómo la IA procesa los datos de entrada a través de técnicas de aprendizaje automático para llegar al resultado.

Aplicación e implementación

Uso y aplicación . Este concepto se centra en el aspecto operativo, en concreto, en la capacidad de utilizar aplicaciones y herramientas de IA y la capacidad de aplicar e integrar conceptos de IA para llevar a cabo tareas. Esto también está relacionado con el papel de los seres humanos en la colaboración e interacción entre humanos e IA, las capacidades relacionadas con el trabajo y la capacidad de adaptar las herramientas de IA para lograr un objetivo.

Evaluación y ética

Evaluar . Esto implica la capacidad de analizar e interpretar de manera crítica los resultados de las aplicaciones de IA. Tener una comprensión integral de los aspectos técnicos de la IA permite a las personas examinar y formar opiniones informadas sobre sus interacciones con las tecnologías de IA.

Navegar de manera ética . Una persona con conocimientos de IA debe ser capaz de comprender y juzgar cuestiones éticas como la equidad, la responsabilidad, la transparencia, la ética, la seguridad, la privacidad, el empleo, la desinformación, la toma de decisiones éticas, la diversidad y los prejuicios.

Desarrollo y creación

Crear . Este concepto pone énfasis en la capacidad de un individuo para diseñar y codificar aplicaciones de IA. Algunos investigadores afirman que “crear” no se correlaciona con la alfabetización en IA y, por lo tanto, debería considerarse como un concepto independiente relacionado con esta. Pero este punto es realmente el más importante, como lo atestiguan tanto los hallazgos de la investigación como la experiencia en el campo.

Cómo el aprendizaje práctico transforma la comprensión de la IA

Al analizar distintas iniciativas educativas, se han obtenido algunos hallazgos clave de la revisión de la alfabetización en IA. Lo que se destaca es el efecto del aprendizaje basado en proyectos y el desarrollo de aplicaciones. Este enfoque ha demostrado tener un efecto positivo significativo en las demás dimensiones de la alfabetización en IA, a saber, la comprensión, la evaluación de las aplicaciones de IA y la ética. Esto es de suma importancia.

Tras el éxito inicial del curso Pragmatic AI , me pidieron que lo impartiera en más organizaciones. El curso fue impartido y evaluado por alumnos de diferentes orígenes, objetivos y plazos: desde corporaciones hasta ONG, con una duración de 4 horas a 4 días, desde gerentes hasta abogados, creativos, emprendedores, personal de apoyo, consultores y ejecutivos.

Independientemente del contexto y la situación, dos puntos fueron constantes en mi experiencia y estuvieron presentes en todas las evaluaciones. En primer lugar, el aprecio que mostraron los alumnos por las partes prácticas del curso. En segundo lugar, la solicitud de incluir más partes prácticas. Hay numerosas anécdotas que podría compartir sobre las formas en que la exposición práctica promueve la alfabetización en IA.

Pensemos en la ocasión en que se pidió a los alumnos que crearan su propio modelo de IA para la clasificación de imágenes utilizando una herramienta sin código. Mientras que muchos tenían dificultades para acceder y evaluar el conjunto de datos, uno de los alumnos con mayor nivel técnico pudo utilizar la herramienta en un subconjunto del conjunto de datos.

Al ver lo lento que era el proceso de entrenamiento en su máquina y lo grande que era el conjunto de datos, el alumno sugirió lo siguiente: ¿qué pasaría si pudiéramos dividir el conjunto de datos entre los estudiantes? Un estudiante procesaría imágenes de la clase A y entrenaría un modelo, otro imágenes de la clase B, y así sucesivamente. Analizar cómo eso daría lugar a una multitud de modelos y determinar cómo completar el ejercicio fue una lección invaluable.

De la comprensión de la IA a la construcción con IA

Dado que los hallazgos enfatizan claramente la importancia de los enfoques de aprendizaje basados en proyectos, se esperaría que estos fueran fundamentales para los programas de alfabetización en IA. Sin embargo, esto está lejos de ser cierto. La mayoría de los esfuerzos estudiados en la revisión de alfabetización en IA se centraron en "Conocer y comprender". Luego, en segundo lugar, "Usar y aplicar", "Evaluar" y "Navegar éticamente", después de eso, "Reconocer" y, por último, "Crear".

La experiencia confirma estos hallazgos de la investigación. En los últimos meses, me he embarcado en un viaje de descubrimiento con acceso a algunas de las principales plataformas de educación en línea. El objetivo era investigar y evaluar lo que hay disponible en términos de programas de capacitación en IA. El alcance y el contexto son diferentes a los de la revisión de AI Literacy, pero algunas conclusiones coincidentes.

Si bien la revisión de AI Literacy incluyó capacitación dirigida a diversos públicos, lo que exploré fue una multitud de cursos de capacitación en línea dirigidos exclusivamente a profesionales. Los cursos variaban desde el nivel inicial hasta el avanzado. Lo que encontré aquí fue una marcada polarización.

Los cursos dirigidos a usuarios sin conocimientos técnicos eran en su mayoría variaciones de “Usar ChatGPT para X”. Los cursos dirigidos a usuarios técnicos eran en su mayoría variaciones de “Introducción a Y en Python”. Algunos de los cursos técnicos eran bastante buenos. La mayoría de los no técnicos variaban desde no muy buenos hasta francamente engañosos.

El hallazgo más sorprendente de mi investigación fue el hecho de que los usuarios no técnicos no son considerados capaces de poner en práctica nada que no sea la creación de grandes modelos de lenguaje. Sin embargo, mi experiencia demuestra lo contrario. Aunque intentar enseñar a los usuarios empresariales a codificar en Python puede no tener sentido, hay formas de hacer que practiquen los conceptos básicos que son a la vez intuitivos y útiles.

Ese también fue un hallazgo clave del estudio sobre alfabetización en inteligencia artificial. El conocimiento de programación no parece ser un requisito previo para aprender conceptos de inteligencia artificial. Niños de tan solo tres años pueden entender conceptos de inteligencia artificial. El hecho de que alguien no sepa programar no significa que no pueda pensar.

Por qué la formación actual en IA no les conviene a los líderes empresariales

Con un número cada vez mayor de implementaciones de proyectos de IA, incluso los profesionales más experimentados necesitan reorientarse hacia los matices del desarrollo de la IA para poder gestionarla y aplicarla. Los ejecutivos, gerentes y consultores son grupos demográficos de especial interés, lo que demuestra una creciente demanda de ir más allá de la comprensión de los fundamentos de la IA. Los emprendedores y creativos están adoptando la IA para aumentar su productividad.

La mejor manera de aprender es haciendo, y este debería ser un principio rector para todos los grupos demográficos. El desarrollo de una comprensión profunda de la IA debería basarse en la comprensión y exploración de diferentes tipos de datos, análisis, ciencia de datos, gestión de datos y prácticas y herramientas de gobernanza. Estos temas no se incluyen en los cursos de formación en IA para profesionales o se tratan parcialmente en cursos separados.

Igualmente impresionante es el predominio casi absoluto de la IA generativa en los cursos educativos. Menos del 10% de los cursos que revisé incluían módulos centrados en enfoques no relacionados con la IA generativa. En cuanto a los enfoques no relacionados con el aprendizaje automático, eran literalmente inexistentes. En realidad, la IA es mucho más que eso.

Tanto para programadores como para no programadores, la mayoría de los cursos tenían algo en común: una dependencia excesiva de soluciones específicas, en particular ChatGPT y la API de OpenAI. Esto es algo comprensible, pero no necesariamente sensato.

La implementación y la práctica requieren el uso de soluciones específicas, y ChatGPT y la API de OpenAI son probablemente las que la mayoría de las personas reconocerían. Pero eso no necesariamente las convierte en la mejor opción para cursos educativos, por varias razones. Al menos para los programadores, existen alternativas y capas de abstracción que se utilizan en algunos cursos, como Python genérico, PyTorch y Keras.

La revisión de esta amplia gama de cursos proporcionó información valiosa. Algunos cursos fueron diseñados cuidadosamente, con videos ilustrativos para explicar el tema. Otros simplemente dieron acceso a un documento de texto simple. Algunos cursos tenían ejercicios (por lo general, exámenes de opción múltiple) incorporados en el programa de estudios. Muchos cursos orientados a la codificación también incluyen módulos de laboratorio, donde se les pide a los estudiantes que completen tareas específicas.

Sin embargo, ninguno de los cursos ofrece un enfoque holístico adaptado a las necesidades de los grupos demográficos profesionales más dinámicos y creativos, un enfoque que va más allá de las recetas básicas, los fragmentos fragmentados y la jerga técnica.

Uniéndolo todo

La combinación de los hallazgos de la revisión de AI Literacy y las ideas y la experiencia que he adquirido al desarrollar y gestionar proyectos de IA, revisar y tomar cursos de IA y los comentarios que he recibido en los talleres de Pragmatic AI son una base sólida para un curso holístico que satisfaga las necesidades de los estudiantes.

En el seguimiento de este artículo se profundizará más en la alfabetización en IA y se compartirá un plan de acción para desarrollarla mediante:

• Proporcionar un marco de evaluación de habilidades
• Describir las estrategias de desarrollo del equipo
• Detallando un programa holístico de alfabetización en IA
• Compartiendo historias de éxito

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