El impacto que la inteligencia industrial tiene ya en todas las esferas de nuestra vida nos enfrenta a una curiosa paradoja: nunca había sido tan realizable demostrar lo que una persona es capaz de hacer con la tecnología pero, a la vez, nunca había sido tan difícil enterarse quién tiene positivamente talento. La IA —y en distinto la IA generativa— ha multiplicado las posibilidades de crear, programar, analizar o resolver problemas complejos, pero todavía ha puesto en evidencia una rendija incómoda: que los sistemas educativos y laborales siguen midiendo con reglas pensadas para otro tiempo. Una brecha que, para los expertos, se percibe cada día en aulas y empresas.. Seguir leyendo. ¿Puede la «ausencia de IA» convertirse en un sello de prestigio?. En un contexto de uso generalizado de la inteligencia industrial, empieza a largarse paso una pregunta quizá inesperada: ¿podría convertirse la partida de IA en un valía diferencial? Según la Universitat Oberta de Catalunya, crece el interés por identificar y distinguir los contenidos creados exclusivamente por personas, no como rechazo a la tecnología, sino como una forma de acrecentar la transparencia y la confianza. Diversos estudios citados por la UOC apuntan a que, aunque el uso de herramientas de IA es mayoritario, una parte significativa de la ciudadanía quiere enterarse cuándo un texto, una imagen o una obra cultural ha sido generada por una máquina y cuándo asegura a una autoría humana.. Ese debate ha empezado a traducirse en iniciativas concretas, como sellos o etiquetas que certifican que un contenido se ha producido sin apelar a inteligencia industrial. Desde la UOC se subraya que estos distintivos no buscan frenar la innovación, sino poner en valía lo humano en ámbitos donde el contexto, la intención o los títulos importan tanto como el resultado final. Según explica Alexandre López Borrull, profesor e investigador de los Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación de la institución catalana, la autoría humana podría convertirse en un criterio de calidad y prestigio añadido precisamente porque la IA ya es capaz de crear contenidos de forma masiva.
Pensamiento crítico, adaptabilidad, creatividad tecnológica… Las altas capacidades en IA están cambiando qué significa tener talento, pero los sistemas educativos y laborales no consiguen reconocerlo a tiempo
Feed MRSS-S Noticias
El impacto que la inteligencia industrial tiene ya en todas las esferas de nuestra vida nos enfrenta a una curiosa paradoja: nunca había sido tan realizable demostrar lo que una persona es capaz de hacer con la tecnología pero, a la vez, nunca había sido tan difícil enterarse quién tiene positivamente talento. La IA —y en distinto la IA generativa— ha multiplicado las posibilidades de crear, programar, analizar o resolver problemas complejos, pero todavía ha puesto en evidencia una rendija incómoda: que los sistemas educativos y laborales siguen midiendo con reglas pensadas para otro tiempo. Una brecha que, para los expertos, se percibe cada día en aulas y empresas.. Hay estudiantes que, por ejemplo, entienden cómo funciona una IA sin tener protagonizado un itinerario escolar brillante. O profesionales que no encajan en un currículum clásico, pero que son capaces de detectar errores, proponer soluciones inesperadas y ilustrarse solos lo que otros necesitan cursos enteros para aprovechar. Talentos, en uno y otro caso, que no siempre destacan en exámenes, entrevistas o procesos de selección, pero que, cuando tienen golpe a las herramientas adecuadas, obtienen resultados muy por encima de lo esperable.. Ese conjunto heterogéneo y difícil de clasificar empieza a describirse como altas capacidades en IA y TIC (Tecnologías de la Información y la Comunicación): habilidades avanzadas que combinan comprensión tecnológica, pensamiento crítico, creatividad y una gran adaptabilidad. El problema, señalan desde la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), es que siguen pasando desapercibidas encajado donde deberían detectarse antiguamente.. Más allá del dominio técnico, estas altas capacidades se manifiestan en formas de pensar y crear poco convencionales: personas capaces de explorar soluciones inesperadas, de combinar disciplinas distintas y de cuestionar el funcionamiento de una útil en emplazamiento de simplemente ajustarse a usarla. No se prostitución solo de enterarse programar o manejar plataformas digitales, sino de entender, imaginar y adaptar la tecnología a contextos nuevos, con una creatividad que no siempre encaja en los marcos académicos o profesionales tradicionales.. Talento innovador, pero fuera de plano. Cuando se acento de altas capacidades, el imaginario colectivo sigue anclado en la superdotación clásica: personas con unos cocientes intelectuales elevados, expedientes brillantes y un rendimiento escolar sostenido. Pero en el ámbito de la inteligencia industrial ese molde se queda francamente corto. Ese talento, adicionalmente, se expresa muchas veces a través de formas de creatividad difíciles de encajar y de evaluar con pruebas estandarizadas, pero que resultan muy valiosas cuando se prostitución de explorar usos nuevos de la tecnología o detectar errores que otros pasan por stop.. En muchos casos, adicionalmente, estas capacidades se manifiestan a través de rasgos que el sistema educativo no siempre sabe adivinar adecuadamente: una esforzado tendencia a la hiperfocalización en temas de interés, una gran autonomía para ilustrarse por cuenta propia o facilidad para proponer soluciones creativas que se salen del guion previsto. Son perfiles que pueden profundizar durante horas en un problema concreto, explorar caminos alternativos o avanzar a su propio ritmo, siempre que encuentren un entorno que no penalice esa diferencia. En ese contexto, la tribu suele desempeñar un papel esencia como espacio de seguridad y extras, especialmente cuando la escuela no ofrece aún respuestas adaptadas.. “No estamos hablando solo de personas que saben usar herramientas de inteligencia artificial, sino que también entienden cómo funcionan, por qué fallan y cómo se pueden forzar para obtener mejores resultados”. La advertencia la hace Carles Gallel, profesor de los Estudios de Informática de la UOC, y resume adecuadamente el núcleo del debate. La IA —insiste— no piensa, sino que predice. Y precisamente por eso, la diferencia no está en quién la usa más rápido, sino en quién sabe cuestionarla.. Ese tipo de comprensión profunda no siempre se traduce en buenas notas ni en trayectorias académicas convencionales. Muchos de estos perfiles son autodidactas, otros presentan formas de formación no lineales, y algunos pertenecen a colectivos neurodivergentes (como personas con altas sensibilidades, con Trastorno por Adeudamiento de Atención e Hiperactividad (TDAH) o síndrome del espectro autista, por ejemplo) a los que el sistema educativo tradicional sigue teniendo dificultades para agregar. “El problema no es que no tengan talento —explica Gallel—, es que el modelo actual no está preparado para detectarlo ni para explotarlo”.. La paradoja se agrava porque la IA generativa actúa como un amplificador: no crea estas capacidades, pero las hace visibles. De pronto, quien sabe formular buenas preguntas, detectar incoherencias o combinar conocimientos de distintos ámbitos obtiene unos resultados espectaculares. El talento ya estaba ahí; ahora simplemente se nota más.. Cuando el sistema no sabe qué mirar. El desencaje empieza pronto. Aulas con ratios elevadas, metodologías homogéneas y evaluaciones centradas en la repetición de contenidos dejan poco ganancia para identificar habilidades que no se expresan de forma unificado. “Un profesor que tiene que atender a 20 o 30 alumnos a la vez, al final prepara la clase para un perfil medio”, señala Gallel. En ese contexto, quienes aprenden más rápido, de forma distinta o con intereses muy específicos tienden a aburrirse, desconectar o incluso crear conflicto.. La tecnología, paradójicamente, podría ser parte de la alternativa. No para sustituir al docente, sino para ayudar a detectar patrones, intereses y capacidades que hoy pasan inadvertidos. “Con los datos adecuados, sería posible diseñar itinerarios más personalizados, detectar abandonos tempranos o acompañar mejor a cada estudiante”, plantea. El problema es que el sistema aún no ha hecho esa transición de forma decidida.. Ese desencaje no desaparece al salir del cátedra. Se traslada, casi casto, al mercado sindical. Y ahí entra una segunda ojeada, la de Elena González-Blanco, experta en inteligencia industrial y profesora asociada e investigadora del CGC en IE University. Desde su experiencia entre la investigación y la empresa, el problema no es solo educativo, sino cultural.. “El mercado está cambiando tan rápido que a las propias empresas les cuesta estar al día”, explica. En ese contexto conviven, y a veces se confunden, perfiles muy distintos: desde los enormemente técnicos (que desarrollan modelos y algoritmos) hasta perfiles híbridos que, sin programar, son capaces de impulsar estrategias de negocio gracias a un uso innovador de la IA: “Estos últimos son probablemente los más difíciles de identificar, porque no encajan en un job description estándar: combinan el conocimiento del negocio con un dominio muy actualizado de la tecnología”. Y ahí vuelve a aparecer la invisibilidad: no porque falte el talento, sino porque no hay categorías claras para nombrarlo.. Ese problema de clasificación tiene mercadería muy concretos cuando estos perfiles llegan a la empresa. Está claro que la IA permite hoy hacer más cosas en menos tiempo, pero eso no significa necesariamente que se entienda mejor lo que se está haciendo. Porque producir rápido con una útil no equivale a enterarse usarla con criterio, ni a comprender sus límites o sus riesgos. En un mercado cada vez más presionado por la presteza y la productividad, el foco tiende a ponerse en el resultado visible, no siempre en el proceso ni en el razonamiento que hay detrás.. Para González-Blanco, aún es pronto para obtener a conclusiones cerradas. La prohijamiento de la inteligencia industrial, explica, no es solo un cambio tecnológico, sino un proceso de formación y de transformación cultural que todavía está en marcha en muchas organizaciones, y que no afecta solo a los perfiles más técnicos. “La clave está en combinar pensamiento crítico desde el lado del negocio con personas que entiendan bien la tecnología y su evolución”, señala. La IA, insiste, no funciona como una alternativa cibernética ni como un trocha de productividad: “No es un ‘corta y pega’, sino que exige un ejercicio constante de interpretación, de cuestionamiento y de ajuste para que realmente amplifique la inteligencia humana”, añade.. Al igual que ocurre en el cátedra, todavía en la empresa la velocidad puede ocultar capacidades más profundas. Poder manejar herramientas avanzadas no garantiza enterarse cuándo no usarlas, cómo contrastar sus resultados o en qué contextos pueden introducir sesgos o errores. Y, sin bloqueo, esas habilidades —menos visibles o medibles— son las que marcan la diferencia cuando la tecnología deja de ser un apoyo puntual y se integra en la toma de decisiones.. El peligro, por lo tanto, es que se amplíe la brecha entre quienes utilizan la inteligencia industrial de forma acrítica y quienes desarrollan una relación más reflexiva con ella: “Estar al día en IA requiere curiosidad, formación continua y la capacidad de salir de la zona de confort”, apunta González-Blanco. Pero no todos parten del mismo punto ni cuentan con los mismos fortuna para hacerlo, y ahí el papel de las empresas resulta cardinal.. Como ocurre todavía en el sistema educativo, el talento no siempre se pierde por error de capacidad, sino porque no se reconoce ni se valora a tiempo: se prostitución de perfiles que no encajan en descripciones de puesto unificado, que no responden a trayectorias lineales o que combinan competencias técnicas y de negocio de forma poco convencional, y que por eso siguen quedando fuera del radar. A veces se reenganchan más tarde, a pulvínulo de autoformación o formación adentro de la propia empresa, pero otras, simplemente, se diluyen.. Un combate que ya no es tecnológico. Reconocer estas capacidades no es solo una cuestión de ecuanimidad educativa o de inclusión sindical: es todavía una cuestión estratégica, como coinciden las distintas miradas que atraviesan este debate. En un contexto en el que la inteligencia industrial se integra de forma acelerada en el formación, el trabajo y la toma de decisiones, empieza a perfilarse una idea clara: la diferencia no la marcará quién domine antiguamente una útil concreta, sino quién sea capaz de entenderla, cuestionarla y adaptarse a su progreso constante.. Ese es el punto en el que confluyen educación y empresa. Por un banda, la menester de sistemas capaces de detectar talento más allá del perfil medio; por otro, el combate de ilustrarse a reconocerlo y desarrollarlo todavía en el ámbito sindical. Y, en uno y otro casos, la aprieto compartida de no confundir velocidad con criterio ni productividad con comprensión.. La IA ha hecho visibles habilidades que antiguamente permanecían en segundo plano. Por eso, el desafío que asoma ahora no es tanto tecnológico como humano: enterarse inspeccionar a tiempo quién puede pensar con la tecnología y no solo usarla. De ello dependerá no solo el futuro profesional de muchas personas, sino todavía la capacidad colectiva de innovar sin dejar talento detrás.. En un contexto de uso generalizado de la inteligencia industrial, empieza a largarse paso una pregunta quizá inesperada: ¿podría convertirse la partida de IA en un valía diferencial? Según la Universitat Oberta de Catalunya, crece el interés por identificar y distinguir los contenidos creados exclusivamente por personas, no como rechazo a la tecnología, sino como una forma de acrecentar la transparencia y la confianza. Diversos estudios citados por la UOC apuntan a que, aunque el uso de herramientas de IA es mayoritario, una parte significativa de la ciudadanía quiere enterarse cuándo un texto, una imagen o una obra cultural ha sido generada por una máquina y cuándo asegura a una autoría humana.. Ese debate ha empezado a traducirse en iniciativas concretas, como sellos o etiquetas que certifican que un contenido se ha producido sin apelar a inteligencia industrial. Desde la UOC se subraya que estos distintivos no buscan frenar la innovación, sino poner en valía lo humano en ámbitos donde el contexto, la intención o los títulos importan tanto como el resultado final. Según explica Alexandre López Borrull, profesor e investigador de los Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación de la institución catalana, la autoría humana podría convertirse en un criterio de calidad y prestigio añadido precisamente porque la IA ya es capaz de crear contenidos de forma masiva.. Formaciones recomendadas. Máster Universitario en Necesidades Educativas Especiales (UNIE). Máster Universitario en Inteligencia Artificial (VIU). Máster en Intervención Social, Educación y Diversidad en TEA y TDAH (Edeca). Curso de programación en Python con Inteligencia Artificial, Deep Learning y Machine Learning (MUSK). Máster de Formación Permanente en Inteligencia Artificial para la Ciencia del Comportamiento (UNIR). Máster en Aplicaciones de Inteligencia Artificial en Sanidad (CEMP). Postgrado en Inteligencia Artificial generativa para creadores de contenido (IEBS). Máster en Neuroeducación y optimización de capacidades (ISEP)
