El MIT es un lugar de paradojas. Fue, es y seguirá siendo
"el" lugar de referencia en temas de tecnología de avanzada.
Asimismo, MIT Media Lab -su laboratorio- es el faro que ilumina en muchos
aspectos el camino de la innovación tecnológica. Por otro lado, Cambridge -la
ciudad donde el MIT se aloja- es una de las ciudades más antiguas, señoriales y
patricias de los EE.UU., hogar de la Universidad de Harvard, y vecina de
Boston, posiblemente la localidad más tradicional de ese país, cuna de la
revolución americana, y una de las pocas con la cucarda de ser "más
antiguas que su propio país."
Por eso fue sorprendente que, en esa casa de estudios, cuna
de 75 premios Nobel vinculados a la ciencia, y donde conviven ingenieros,
nanotecnólogos, expertos en visualización de datos, investigadores y
diseñadores pioneros en las interfaces de la computación, se esté trabajando no
en la próxima frontera de la tecnología, sino en "inventar y reinventar
cómo los humanos experimentamos y podemos ser ayudados por la tecnología".
Entrar en contacto con expositores que incluyen al Premio
Nobel de economía Robert Solow, el director de robótica de Amazon; profesores
de Harvard, del MIT y de otras importantísimas universidades, el jefe de
asesores en tecnología de la Casa Blanca, algunos de los directores globales de
Microsoft; y numerosos investigadores líderes en el desarrollo de las más
importantes iniciativas de impresoras 3D, realidad aumentada, robótica e IA es
una oportunidad única para comprender el pensamiento y dirección de algunos de
los influenciadores globales más importantes.
Hay dos ejes claros: por un lado, el impacto de las
tecnologías exponenciales. Por el otro, los aspectos éticos y humanos. Porque
no está tan claro cómo convivirán saludablemente humanos y máquinas.
Un ejemplo claro: según el equipo de especialistas en
oncología de Harvard, el humano actuando sólo detecta el cáncer con un margen
de error del 3,5%; la IA sola con un margen del 7,5% y trabajando en conjunto
el margen es solo del 0,5%. Eso significa que en el futuro nadie va a ir al médico
si no tiene un sistema de detección con IA que lo acompañe. Y eso nos lleva a
un tema nuevo e imprevisto: antes había una distinción muy clara entre machine
learning, la robótica y la IA. Ahora todas estas disciplinas están integradas,
casi sin diferenciarse entre sí.
Según Joseph Aoun, Presidente de la Noreastern University,
la educación y la necesidad de modificarla es un tema central en este momento.
Los conceptos que Aoun presenta incluyen datos impresionantes, como el tiempo
de atención en clase de los alumnos, que tiene un límite de 10 minutos; la obsolescencia
de los títulos universitarios; y la necesidad de cambiar las formas de estudiar
y de aprender. "La clave es enfocar en aprender. La mayoría de los alumnos
y alumnas estudian y son máquinas de dar exámenes pero no aprenden casi nada",
dijo, mientras presentaba el concepto del "life-long learning", o sea
estudiar durante toda la vida. Las "nuevas alfabetizaciones", en
datos, machine learning, y coding son la llave al conocimiento del futuro.
Pero no todo se basa en teoría, tener la oportunidad de
probar robots de nueva generación, visores de realidad virtual y realidad
aumentada, y las impresoras 3D más avanzadas del mundo, es una experiencia que
a uno le permite tangibilizar el futuro que es presente.
Sin embargo, la principal conclusión es que precisamente la
tecnología no es el centro del futuro. Las personas son -somos- el centro. Y
para seguir siéndolo tenemos que trabajar -y luchar- para ganarnos un lugar, y
conservarlo.
Alejandro Melamed.
Consultor en innovación disruptiva de RRHH, autor de "El futuro del
trabajo y el trabajo del futuro"
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