¿Por qué es necesario formar profesionales en la era de la IA?, por Omar Manky

Por Omar Manky, investigador del Centro de Investigación de la Universidad del Pacífico (CIUP)

La escena ya no es ciencia ficción. Una abogada termina de revisar un contrato. Un par de días después envía la factura junto a una nota escueta: "Todo en orden". Lo notable es que el cliente ya había firmado ese documento, generado por una inteligencia artificial (IA) en apenas quince minutos. La abogada factura por supervisar, no por redactar desde cero.

Un nuevo rostro del mundo laboral. Desarrolladores de software experimentados prefieren colaborar con IA porque produce códigos más limpios y rápidos que un programador junior. Se comienza a cuestionar el modelo de cobro por horas de los estudios legales, ahora que la revisión de contratos, una tarea que consumía cientos de horas de jóvenes asistentes, puede resumirse a minutos gracias a la tecnología. Algunos colegas míos se encuentran buscando nuevas tareas para sus asistentes junior, cuyos antiguos trabajos –resumir textos, clasificar datos, incluso realizar análisis estadísticos básicos– ahora pueden realizarse casi instantáneamente.

El impacto, aunque incipiente a nivel local, sigue una tendencia que parece clara. En grandes firmas legales, la estructura sostenida por el trabajo repetitivo de los abogados junior, parece tambalear. JPMorgan, planea ahorrar 360,000 horas de trabajo humano de revisión de contratos en una tarea de segundos mediante IA. La precisión también mejora: un abogado experimentado detecta riesgos con un 85% de acierto, mientras que ciertas IA alcanzan el 94%. En el ámbito académico, ya se no dedican horas a muchas tareas mecánicas; las máquinas lo hacen mejor, más rápido y sin costo aparente. Muchos observamos este cambio desde una posición privilegiada y contradictoria: enseñamos a estudiantes habilidades que podrían ser obsoletas cuando se gradúen, mientras que uno mismo utiliza estas herramientas para mejorar su productividad.

Esto nos podría llevar a una paradoja estructural: necesitamos más expertos para supervisar y guiar a máquinas inteligentes, pero aún limitadas, pero estas erosionan el camino que solía seguirse para formar expertos. Un estudiante mío recientemente me confesó que usaba ChatGPT para redactar sus primeros borradores, y luego los "humanizaba" con su voz. ¿Está saltándose un aprendizaje esencial o simplemente adaptándose antes que nosotros? ¿Cómo aprenderán las nuevas generaciones si desaparecen estas tareas básicas? ¿Cómo desarrollar el juicio crítico necesario para validar resultados generados si todo lo leído es producido por IAs?

Así, la viabilidad a largo plazo de las trayectorias profesionales, al menos tal como las conocíamos, quedaría en entredicho. Algunas organizaciones ensayan estrategias adaptativas, aunque sin duda el camino será complicado, lleno de errores. En las grietas, podemos vislumbrar posibles reconfiguraciones: abogados dedicando menos tiempo a la burocracia documental y más a la negociación estratégica; desarrolladores centrados en arquitecturas innovadoras en lugar de código repetitivo; investigadores concentrados en análisis sustantivos y útiles para la sociedad.

Pero no hay garantía de que esta transición resulte en estructuras laborales más equitativas o humanizadas. Más bien, es probable que entremos pronto a un periodo complicado de transición, donde quienes ya controlan recursos y tecnología amplíen aún más su ventaja, dejando atrás a los que apenas comienzan a prepararse para este nuevo escenario. ¿Estamos preparando a nuestros estudiantes para navegar esta transición o equipándolos para un mundo que no existirá cuando se gradúen? Mientras nuestras autoridades políticas se distraen en escándalos diarios y algunos rectores celebran la ausencia de controles universitarios, la ola tecnológica avanza silenciosamente, poniendo en jaque profesiones enteras sin políticas que gestionen una transformación inevitable.