En por­ta­da

La cuar­ta re­vo­lu­ción in­dus­trial es un lla­ma­do, re­ta­dor y fas­ci­nan­te, a re­pen­sar el sis­te­ma edu­ca­ti­vo. An­te un fu­tu­ro in­cier­to que pro­me­te mu­chos cam­bios, la úni­ca cer­te­za es la ne­ce­si­dad de ciu­da­da­nos e ins­ti­tu­cio­nes ca­pa­ces de rein­ven­tar­se día tras día.

Educación (Colombia) - - CONTENIDO -

A prue­ba de ro­bots

Es tem­po­ra­da de des­pi­dos. En el ban­co Sber­bank, el más gran­de de Ru­sia y Eu­ro­pa Orien­tal, hay una sen­sa­ción de in­cer­ti­dum­bre des­de que el CEO de la em­pre­sa, Her­man Gref, anun­ció el plan de des­pe­dir pa­ra 2021 a 45.000 em­plea­dos, cer­ca del 15% de su ca­pi­tal hu­mano (pa­ra ha­cer­se una idea, es ca­si co­mo des­pe­dir a to­dos los em­plea­dos de los tres ban­cos más gran­des de Co­lom­bia). ¿La ra­zón? Lle­ga­ron los ro­bots.

Son más ba­ra­tos, pre­de­ci­bles y, en opi­nión del ban­co, pue­den ha­cer el mis­mo tra­ba­jo que ac­tual­men­te desa­rro­llan mu­chos em­plea­dos. Ya el gi­gan­te ru­so lo ha pues­to en prác­ti­ca con Anna, una ro­bot que des­de mar­zo ope­ra el con­tact cen­ter pa­ra clien­tes em­pre­sa­ria­les. Con un sis­te­ma de In­te­li­gen­cia Ar­ti­fi­cial (IA), escucha y res­pon­de pre­gun­tas co­mo la ubi­ca­ción del ATM más cer­cano y, en el fu­tu­ro, en­tre­ga­rá in­for­ma­ción del ba­lan­ce de cuen­ta y es­ta­do de pa­gos. Gra­cias a ella, el con­tact cen­ter, que ma­ne­ja unas 20.000 lla­ma­das al día, re­du­jo el tiem­po de ope­ra­ción a la mi­tad. Por es­to Sber­bank des­pi­dió cer­ca de 5.600 em­plea­dos en el se­gun­do se­mes­tre de es­te año.

En 2017 con­tra­ta­ron un equi­po de ro­bots-abo­ga­dos que era ca­paz de es­cri­bir de­man­das au­to­má­ti­cas, y sus­ti­tu­ye­ron el pues­to de 3.000 hu­ma­nos. En di­ciem­bre de ese año, Pro­mo­bot, otro soft­wa­re de IA, em­pe­zó a ha­cer la­bo­res de con­sul­to­ría de clien­tes. Se­gún ha di­cho Gref en dis­tin­tas en­tre­vis­tas, 98% de las de­ci­sio­nes de ex­ten­der un prés­ta­mo y 30% de en­tre­gar uno nue­vo a una em­pre­sa lo ha­ce un soft­wa­re in­te­li­gen­te.

Es­tá con­ven­ci­do de que ese es el fu­tu­ro, el mun­do del tra­ba­jo de la cuar­ta re­vo­lu­ción in­dus­trial, don­de el in­ter­net de las co­sas y la au­to­ma­ti­za­ción de las ta­reas hu­ma­nas le da­rán un gi­ro co­per­ni­cano a las re­la­cio­nes la­bo­ra­les, so­cia­les y eco­nó­mi­cas. Ver­dad no le fal­ta; hoy, las má­qui­nas es­cri­ben, identifican imá­ge­nes, ana­li­zan, to­man de­ci­sio­nes y (so­bre to­do) apren­den de ellas.

Eso pro­me­te cam­biar de­fi­ni­ti­va­men­te el ti­po de tra­ba­jos que desem­pe­ñan ac­tual­men­te las per­so­nas. Los tra­ba­ja­do­res del fu­tu­ro ten­drán que des­ta­car­se en un set muy dis­tin­to de com­pe­ten­cias. Un desafío gran­de, pe­ro pro­me­te­dor. La re­vo­lu­ción in­dus­trial sig­ni­fi­ca, tam­bién, la re­vo­lu­ción de la edu­ca­ción.

¿A QUIÉ­NES VAN A RE­EM­PLA­ZAR?

La au­to­ma­ti­za­ción de las la­bo­res hu­ma­nas no es nue­va, pe­ro es­tá lle­gan­do a otro ni­vel. Pa­ra 2019, ha­brá 2,6 mi­llo­nes de ro­bots in­dus­tria­les en to­do el mun­do. Mu­chas fun­cio­nes me­cá­ni­cas en fá­bri­cas de en­sam­bla­je las desem­pe­ñan des­de ha­ce dé­ca­das. Pe­ro ya se es­tán mo­vien­do a to­do ti­po de sec­to­res. En las ins­ti­tu­cio­nes de edu­ca­ción su­pe­rior identifican es­tu­dian­tes en ries­go de de­ser­ción por me­dio del big da­ta. En el mun­do del ar­te, el soft­wa­re Wat­son Beat, de IBM, crea can­cio­nes au­tó­no­ma­men­te. Ya in­clu­so son ro­bots (tea­cher bots) los que le en­se­ñan a otros ro­bots a re­co­no­cer imá­ge­nes o ana­li­zar pa­tro­nes.

Se­gún el es­tu­dio “Jobs lost, jobs gai­ned: Work­for­ce tran­si­tions in a ti­me of au­to­ma­tion”, pu­bli­ca­do en 2017 por la fir­ma Mckin­sey & Co, has­ta 800 mi­llo­nes de per­so­nas (o 30% de la fuer­za la­bo­ral mun­dial) ten­drían que bus­car un nue­vo tra­ba­jo de aquí a 2030 por cul­pa de la au­to­ma­ti­za­ción, se­gún las tec­no­lo­gías pro­ba­das has­ta el mo­men­to. Ese es el es­ce­na­rio más ca­tas­tró­fi­co. “Aun­que la mi­tad de las ac­ti­vi­da­des la­bo­ra­les tie­ne el po­ten­cial de ser au­to­ma­ti­za­da por tec­no­lo­gías pro­ba­das ac­tual­men­te, la pro­por­ción de tra­ba­jos des­pla­za­dos se­rá pro­ba­ble­men­te más ba­ja por fac­to­res téc­ni­cos, eco­nó­mi­cos y so­cia­les que afec­tan su adop­ción”, ase­gu­ra el in­for­me.

El cálcu­lo es al­ta­men­te in­cier­to, y no hay ma­ne­ra de ase­gu­rar qué su­ce­de­rá en do­ce años. Di­fe­ren­tes me­to­do­lo­gías va­rían en sus es­ti­ma­dos –el es­tu­dio de Mckin­sey su­gie­re, en un es­ce­na­rio más ama­ble, que cam­bia­ría so­lo el 15% de la fuer­za la­bo­ral–. De­pen­de tam­bién de la re­gión. En Es­ta­dos Uni­dos, los pro­nós­ti­cos os­ci­lan en­tre un 7% y un 47% de em­pleos au­to­ma­ti­za­bles; en Ja­pón, en­tre 6% y 55%; en Bo­li­via, en­tre 2% y 41%. En cuan­to a Co­lom­bia, en­tre un 20% y 30%, se­gún De­loit­te.

De­pen­de así mis­mo del área la­bo­ral. El sec­tor financiero, por ejem­plo, tie­ne una pro­ba­bi­li­dad bas­tan­te al­ta de ro­bo­ti­zar­se. Lo que ocu­rrió en Sber­bank no es un ac­ci­den­te: Bank of Ame­ri­ca pa­só de te­ner 288.000 per­so­nas en 2010 a 204.000 es­te año; en Su­dá­fri­ca, el Ned­bank anun­ció el pa­sa­do mar­zo el des­pi­do de 3.000 tra­ba­ja­do­res; en Sue­cia, el Ban­co Nor­dea eli­mi­nó 6.000 pues­tos; en Ja­pón, el gru­po financiero Mit­su­bis­hi UFJ pla­nea sus­ti­tuir 9.500, ca­si lo mis­mo que el Ci­ti­group, que po­dría re­cor­tar 10.000 (la mi­tad de su equi­po de tec­no­lo­gía y ope­ra­cio­nes), se­gún el Fi­nan­cial Ti­mes. To­dos por la mis­ma ra­zón: au­to­ma­ti­za­ción de fun­cio­nes.

De acuer­do con el in­for­me de Mckin­sey, “las ac­ti­vi­da­des más sus­cep­ti­bles son las que im­pli­can tra­ba­jo fí­si­co y las que se dan en am­bien­tes pre­de­ci­bles, co­mo ope­rar ma­qui­na­ria o pre­pa­rar co­mi­da rá­pi­da [...] La au­to­ma­ti­za­ción ten­drá un me­nor im­pac­to en los em­pleos con in­te­rac­cio­nes so­cia­les, don­de las má­qui­nas no pue­den desem­pe­ñar­se co­mo los hu­ma­nos por el mo­men­to”. Si le da cu­rio­si­dad, pue­de con­sul­tar la sus­cep­ti­bi­li­dad de au­to­ma­ti­za­ción de su ocu­pa­ción en

LOS NUE­VOS TRA­BA­JOS

Es­te ti­po de pro­nós­ti­cos fa­ta­lis­tas no son atí­pi­cos. Ha­ce 240 años, Ned Ludd, un obre­ro de Lei­ces­ters­hi­re, In­gla­te­rra, rom­pió dos tri­co­to­sas en un ata­que de fu­ria por las di­fi­cul­ta­des la­bo­ra­les que em­pe­za­ban a sen­tir los tra­ba­ja­do­res an­te el sur­gi­mien­to de es­tas má­qui­nas pa­ra te­jer. Hoy hay po­ca cla­ri­dad so­bre la au­ten­ti­ci­dad his­tó­ri­ca de es­te per­so­na­je, pe­ro a prin­ci­pios del si­glo XIX se con­vir­tió en el sím­bo­lo del mo­vi­mien­to lu­di­ta, que adop­tó su nom­bre y par­ti­ci­pó en ma­ni­fes­ta­cio­nes, dis­tur­bios y que­mas de fá­bri­cas y mo­li­nos en to­do el país.

Se­gún el In­for­me so­bre el desa­rro­llo mun­dial 2019 (WDR, por sus si­glas en in­glés), del Ban­co Mun­dial, so­bre “la na­tu­ra­le­za cam­bian­te del tra­ba­jo”: “No ha ha­bi­do un mo­men­to de la his­to­ria en que la hu­ma­ni­dad no es­té preo­cu­pa­da por dón­de lo lle­va­rá su ta­len­to pa­ra in­no­var. En el si­glo XIX, Karl Marx le preo­cu­pa­ba que ‘las má­qui­nas ac­túen co­mo una com­pe­ten­cia su­pe­rior al tra­ba­ja­dor’. John May­nard Key­nes ad­vir­tió en 1930 so­bre el des­em­pleo que sur­gi­ría de la tec­no­lo­gía. Sin em­bar­go, la in­no­va­ción ha me­jo­ra­do una y otra vez los es­tán­da­res de vi­da”.

Si se tie­ne en cuen­ta la evi­den­cia his­tó­ri­ca, la tec­no­lo­gía siem­pre ha ge­ne­ra­do más pues­tos la­bo­ra­les de los que ha des­trui­do. Des­de 1980, la in­tro­duc­ción del compu­tador por­tá­til creó 18,5 mi­llo­nes de tra­ba­jos, so­lo en Es­ta­dos Uni­dos. Y en Eu­ro­pa, la eco­no­mía de apps ha crea­do 1,6 mi­llo­nes. Un es­tu­dio de De­loit­te en­con­tró que en Reino Uni­do la IA ha des­trui­do 800 mil em­pleos des­de 2001, pe­ro pro­pi­cia­do 3,5 mi­llo­nes nue­vos. Ade­más, es­tos pa­gan en pro­me­dio 13.000 dó­la­res al año más. Con ca­da nue­va tec­no­lo­gía en la his­to­ria ha ocu­rri­do el mis­mo re­sul­ta­do.

El es­tu­dio de Mckin­sey es­ti­ma que pa­ra 2030 la in­ver­sión en tec­no­lo­gía po­dría crear en­tre 20 y 50 mi­llo­nes de tra­ba­jos en el mun­do. Si a eso se le su­man los 280 que se pue­den ge­ne­rar en los pró­xi­mos diez años por el au­men­to del con­su­mo, prin­ci­pal­men­te en eco­no­mías emer­gen­tes, el im­pac­to de la au­to­ma­ti­za­ción no pa­re­ce tan gra­ve.

“Es difícil te­ner con­clu­sio­nes so­bre có­mo se­rán las ta­reas del fu­tu­ro”, se­ña­la Pao­lo Fal­co, eco­no­mis­ta de la Or­ga­ni­za­ción pa­ra la Coope­ra­ción y el Desa­rro­llo Eco­nó­mi­cos (Oc­de). “Es más fá­cil sa­ber cuá­les de las la­bo­res que rea­li­za­mos hoy se po­drán re­em­pla­zar. La tec­no­lo­gía crea­rá cien­tos de tra­ba­jos nue­vos de los que no te­ne­mos ni idea aho­ra”.

Sin em­bar­go, in­clu­so en los pa­no­ra­mas más tec­noop­ti­mis­tas, la ra­pi­dez del cam­bio pro­du­ce in­quie­tu­des. Una tran­si­ción abrup­ta, se­ña­la el es­tu­dio de Mckin­sey, re­sul­ta­ría en un cre­ci­mien­to sú­bi­to del des­em­pleo y en ma­yo­res iniqui­da­des.

Fren­te a es­ta po­si­bi­li­dad, es fun­da­men­tal desa­rro­llar una fuer­za la­bo­ral con más com­pe­ten­cias de al­ta com­ple­ji­dad in­te­lec­tual (co­mo aná­li­sis de da­tos y pen­sa­mien­to crí­ti­co) y com­pe­ten­cias so­cio­emo­cio­na­les (co­mo la so­cia­bi­li­dad, la re­si­lien­cia y la em­pa­tía). Es­tas son, a la vez, las más di­fí­ci­les de au­to­ma­ti­zar y las más trans­ver­sa­les, úti­les sin im­por­tar el cam­po la­bo­ral al que se de­di­que; es de­cir, don­de los em­plea­dos pue­den en­con­trar un va­lor agre­ga­do. Y, por otro la­do, una fuer­za la­bo­ral que pue­da adap­tar­se a los cam­bios más fá­cil­men­te, ac­tua­li­zar­se al mis­mo rit­mo que los avan­ces tec­no­ló­gi­cos.

ME­NOS HU­MA­NOS-RO­BOTS, MÁS HU­MA­NOS-HU­MA­NOS

En 2016, el The New York Ti­mes re­por­tó el ca­so de Sherry John­son, una geor­gia­na de 56 años que ha­bía per­di­do su tra­ba­jo por la au­to­ma­ti­za­ción. No una sino dos ve­ces. La pri­me­ra vez, en un pe­rió­di­co lo­cal en el pue­blo de Ma­riet­ta, don­de se en­car­ga­ba de ma­ne­jar las im­pre­so­ras. Lue­go en una fá­bri­ca de má­qui­nas mé­di­cas. An­tes de re­ti­rar­se, John­son ter­mi­nó tra­ba­jan­do en un re­fu­gio de ani­ma­les, el em­pleo que más fe­liz la hi­zo. Allá no po­día sus­ti­tuir­la un ro­bot, que no tie­ne có­mo “dar­les aten­ción y ca­ri­ño”.

Ra­zón no le fal­ta­ba. La ca­pa­ci­dad de re­la­cio­nar­nos so­cial­men­te (in­clu­so con los ani­ma­les) es una par­te in­dis­pen­sa­ble de las com­pe­ten­cias hu­ma­nas. Es tan im­por­tan­te que es fá­cil sub­es­ti­mar su re­le­van­cia en el mun­do la­bo­ral; pe­ro va­rios es­tu­dios han de­mos­tra­do la re­la­ción en­tre el ma­ne­jo com­por­ta­men­tal y la ob­ten­ción y re­ten­ción de em­pleos a lar­go pla­zo.

No en vano, el 79% de las ha­bi­li­da­des más de­man­da­das por las em­pre­sas es de ti­po so­cio­emo­cio­nal, de acuer­do con el do­cu­men­to de tra­ba­jo “Em­plo­yer Voi­ces, Em­plo­yer De­mands”, rea­li­za­do en 2016 por ana­lis­tas del Ban­co Mun­dial, el cual re­vi­só 24 es­tu­dios so­bre el te­ma.

In­clu­so en Co­lom­bia, don­de el im­pac­to de la cuar­ta re­vo­lu­ción in­dus­trial ha si­do me­nos fuer­te que en otros paí­ses, los em­plea­do­res es­tán ur­gi­dos de esas com­pe­ten­cias. Se­gún un es­tu­dio rea­li­za­do por Man­po­wer­group en 2017, “los lí­de­res em­pre­sa­ria­les es­tán bus­can­do gen­te con ca­pa­ci­dad de li­de­raz­go y co­mu­ni­ca­ción oral y es­cri­ta; con in­te­li­gen­cia emo­cio­nal, que no pe­leen por cual­quier co­sa, pe­ro que se­pan de­fen­der su pun­to de vis­ta ama­ble y co­rrec­ta­men­te; y, es­pe­cial­men­te, con fle­xi­bi­li­dad cog­ni­ti­va, que ten­gan la cu­rio­si­dad y la fa­ci­li­dad de apren­der, des­apren­der y reapren­der”, di­jo Juan Da­vid Tous, ge­ren­te de co­mu­ni­ca­cio­nes de es­ta mul­ti­na­cio­nal en Co­lom­bia.

¿Qué ex­pli­ca la cre­cien­te im­por­tan­cia de las com­pe­ten­cias so­cio­emo­cio­na­les en el mer­ca­do la­bo­ral? Se­gún el do­cu­men­to del Ban­co Mun­dial, “que las compu­tado­ras to­da­vía son muy ma­las pa­ra si­mu­lar la in­ter­ac­ción hu­ma­na. Leer la men­te de otros y reac­cio­nar es un pro­ce­so in­cons­cien­te, desa­rro­lla­do por mi­les de años de evo­lu­ción. En el am­bien­te la­bo­ral, es fun­da­men­tal que las per­so­nas sean ca­pa­ces de tra­ba­jar en equi­po, re­sal­tar las ven­ta­jas in­di­vi­dua­les y de adap­tar­se a los cam­bios. Esa in­ter­ac­ción ru­ti­na­ria es el nú­cleo de la ven­ta­ja hu­ma­na so­bre las má­qui­nas”.

Las com­pe­ten­cias so­cio­emo­cio­na­les tie­nen otra ven­ta­ja más: son trans­ver­sa­les. Son ca­si igual de úti­les en cual­quier cam­po la­bo­ral. Sherry John­son no ne­ce­si­tó reapren­der un nue­vo set de com­pe­ten­cias pa­ra in­cor­po­rar­se a un nue­vo tra­ba­jo.

Di­fe­ren­tes com­pe­ten­cias blan­das pe­san más en dis­tin­tas la­bo­res. Se­gún el es­tu­dio “So­cial and Emo­tio­nal Skills”, de la Oc­de, las com­pe­ten­cias que me­jor pre­di­cen el buen desem­pe­ño la­bo­ral y el sa­la­rio son: la per­sis­ten­cia, el au­to­con­trol, la con­fia­bi­li­dad y la orien­ta­ción al lo­gro. La ex­tro­ver­sión es bue­na pa­ra pre­de­cir el desem­pe­ño en tra­ba­jos ge­ren­cia­les y en ven­tas. La re­gu­la­ción emo­cio­nal es es­pe­cial­men­te im­por­tan­te en tra­ba­jos con fe­chas de en­tre­ga y al­to ni­vel de es­trés, y la aper­tu­ra a la ex­pe­rien­cia pa­ra tra­ba­jos cien­tí­fi­cos.

Un da­to in­te­re­san­te es que las ha­bi­li­da­des so­cio­emo­cio­na­les son “en­tre 2,5 y cua­tro ve­ces más im­por­tan­tes que las cog­ni­ti­vas pa­ra per­so­nas de ba­jos in­gre­sos”; es­to se­ña­la su re­le­van­cia co­mo vehícu­lo de mo­vi­li­dad so­cial.

LA GE­NE­RA­CIÓN DE LOS DA­TOS

Cier­tas com­pe­ten­cias téc­ni­cas de al­to ni­vel tam­bién se­rán muy im­por­tan­tes en el mun­do la­bo­ral. Dos de ellas se es­tán po­si­cio­nan­do co­mo las más so­li­ci­ta­das: pro­gra­ma­ción y aná­li­sis de da­tos.

Sal­vo las re­la­cio­na­das con Mar­ke­ting y Aná­li­sis de Ne­go­cios, In­ge­nie­ría Eléc­tri­ca y Di­se­ño Au­to­mo­triz, las 25 com­pe­ten­cias du­ras más re­que­ri­das por em­plea­do­res en el mun­do im­pli­can al­gún gra­do de co­no­ci­mien­to de es­tas, se­gún un es­tu­dio de Lin­ke­din pu­bli­ca­do el pa­sa­do ene­ro. Pa­ra ha­cer­se una idea de ha­cia dón­de es­tá yen­do el mun­do, las cin­co más de­man­da­das son Compu­tación en la Nu­be, Mi­ne­ría de Da­tos, Ad­mi­nis­tra­ción de las Tec­no­lo­gías de la In­for­ma­ción y Desa­rro­llo Web.

De he­cho, un in­for­me de Bur­ning Glass­door Tech­no­lo­gies y Ora­cle Aca­demy su­gie­re que la mi­tad de los tra­ba­jos en el pri­mer cuar­til de in­gre­sos (más

de 57.000 dó­la­res al año) re­quie­re co­no­ci­mien­to de pro­gra­ma­ción. Y, sin em­bar­go, so­lo 18% de es­tos po­si­cio­nes exi­gían un tí­tu­lo en Cien­cias Compu­tacio­na­les, lo que ha­ce pen­sar que, con­for­me avan­za el mun­do di­gi­tal, el len­gua­je de la pro­gra­ma­ción se vuel­ve una com­pe­ten­cia trans­ver­sal, más allá de la In­ge­nie­ría de Sis­te­mas.

No es un ac­ci­den­te que Har­vard ten­ga cur­so de Pro­gra­ma­ción pa­ra Abo­ga­dos, en el que los fu­tu­ros ju­ris­tas apren­den a ha­cer “lobby con aná­li­sis de da­tos, au­to­ma­ti­zar li­ti­gios en ma­sa e in­ves­ti­gar de ma­ne­ra on­li­ne”, y que el Im­pe­rial Co­lle­ge de Lon­dres ofrez­ca uno en “Len­gua­je de Pro­gra­ma­ción pa­ra

Mé­di­cos”. O que paí­ses co­mo Reino Uni­do, Ar­gen­ti­na y Sin­ga­pur in­clu­yan la pro­gra­ma­ción en sus ba­ses cu­rri­cu­la­res pa­ra pri­ma­ria y ba­chi­lle­ra­to.

Sin em­bar­go, pa­ra Pao­lo Fal­co, es­tas de na­da sir­ven sin crea­ti­vi­dad. “Hay ta­reas muy es­pe­cia­li­za­das que hoy son re­le­van­tes. Pe­ro pa­sa lo mis­mo que en la pro­gra­ma­ción, que se pen­sa­ba era de al­to ni­vel téc­ni­co e im­po­si­ble de au­to­ma­ti­zar, y des­cu­bri­mos que tam­bién la pue­den ha­cer las má­qui­nas.el ni­vel téc­ni­co no es su­fi­cien­te; tie­ne que ser acom­pa­ña­do del la­do crea­ti­vo”.

Co­mo se­ña­la el eco­no­mis­ta ita­liano, sin crea­ti­vi­dad in­clu­so el co­no­ci­mien­to al­ta­men­te téc­ni­co pue­de caer en desuso. Se­gún un es­tu­dio de De­ming y Ka­deem No­ray de 2018, el al­to re­torno eco­nó­mi­co de las ca­rre­ras aplicadas en STEM (por las si­glas en in­glés de Cien­cia, Tec­no­lo­gía, In­ge­nie­ría y Ma­te­má­ti­cas) dis­mi­nu­ye, en pro­me­dio, un 50% en la pri­me­ra dé­ca­da de vi­da la­bo­ral, pues sus co­no­ci­mien­tos que­dan ob­so­le­tos. Mu­chos pro­fe­sio­na­les, in­clu­so, ter­mi­nan aban­do­nan­do esa área de tra­ba­jo.

De ahí la im­por­tan­cia de ha­cer las fa­mo­sa con­ver­sión de las ca­rre­ras STEM (agre­gán­do­le un nue­vo com­po­nen­te fun­da­men­tal: el Ar­te).

RE­PEN­SAR EL SIS­TE­MA

“Un te­ma im­por­tan­te de re­sal­tar”, se­ña­la Fal­co, “es que ha­bla­mos de com­pe­ten­cias blan­das por­que son las que ne­ce­si­ta­mos hoy”. Con­si­de­ra­mos que se­rán im­por­tan­tes en el fu­tu­ro, por lo que mues­tran los avan­ces tec­no­ló­gi­cos de pun­ta has­ta el mo­men­to. Pe­ro quién sa­be cuá­les se­rán las que re­que­ri­re­mos ma­ña­na. Aún con to­dos los es­tu­dios so­bre el te­ma, es im­por­tan­te re­cor­dar que el fu­tu­ro de la cuar­ta re­vo­lu­ción in­dus­trial es in­cier­to. En es­te sen­ti­do, lo pri­me­ro, di­ce el eco­no­mis­ta ita­liano, es im­ple­men­tar un sis­te­ma de adap­ta­bi­li­dad y fle­xi­bi­li­dad de la edu­ca­ción, in­clu­so an­tes de pen­sar qué com­pe­ten­cias en­se­ñar.

“De­be­mos cam­biar lo que ve­ni­mos ha­cien­do”, di­ce Ma­rit­za Ron­dón, rec­to­ra de la Uni­ver­si­dad Coo­pe­ra­ti­va de Co­lom­bia. “Ne­ce­si­ta­mos pa­sar de mo­de­los ma­si­vos de edu­ca­ción a for­mas más per­so­na­li­za­das, que es lo que es­tán pi­dien­do los jó­ve­nes. Se re­quie­re una edu­ca­ción más fle­xi­ble, al rit­mo de ca­da quién; que re­co­noz­ca los sa­be­res de los alum­nos. Si lo apren­dió en la uni­ver­si­dad de la vi­da, ¡qué im­por­ta!”

En ese sen­ti­do, to­da­vía le fal­ta mu­cho al sis­te­ma edu­ca­ti­vo. En las ins­ti­tu­cio­nes de edu­ca­ción su­pe­rior en Co­lom­bia, aún no hay me­ca­nis­mos pa­ra re­co­no­cer el co­no­ci­mien­to in­for­mal de los es­tu­dian­tes, al­go im­por­tan­te pa­ra re­ci­bir a quie­nes es­tán in­tere­sa­dos en es­tu­diar y pro­vie­nen de ru­tas no tra­di­cio­na­les.

El mun­do to­da­vía no tie­ne las con­di­cio­nes ne­ce­sa­rias pa­ra uni­ver­sa­li­zar el apren­di­za­je. “Un es­tu­dio de la Oc­de pró­xi­mo a sa­lir mues­tra que los paí­ses es­tán po­co pre­pa­ra­dos pa­ra el apren­di­za­je du­ran­te la vi­da. Hay es­tu­dios so­bre el te­ma, pe­ro po­cos pro­gra­mas com­pro­ba­bles”, di­ce Fal­co.

Ese es un úl­ti­mo com­po­nen­te fun­da­men­tal. Ma­ña­na, cuan­do un ro­bot ven­ga a sus­ti­tuir el tra­ba­jo de abo­ga­dos, con­ta­do­res o eje­cu­ti­vos de cuen­ta en el ban­co más gran­de de Ru­sia –o, pa­ra ese efec­to, en cual­quier otro lu­gar del mun­do–, la idea no es que los re­em­pla­ce un re­cién egre­sa­do más pre­pa­ra­do, sino que los mis­mos em­plea­dos pue­dan vol­ver al sis­te­ma pa­ra apren­der y rein­ven­tar­se. Es­tá en las ma­nos del sis­te­ma edu­ca­ti­vo evi­tar la ca­tás­tro­fe que sig­ni­fi­ca­ría lo con­tra­rio. Una res­pon­sa­bi­li­dad bas­tan­te de­li­ca­da.

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