Cuando un sistema universitario líder desafía a un precedente centenario en nombre de la eficiencia, otras universidades seguirán su paso. El sistema de la Universidad de Carolina del Norte tiene empezó a solicitar propuestas para programas de grado de 90 créditos-reducido de los 120 tradicionales- que ofrece a sus múltiples instituciones subvenciones de planificación de hasta 20.000 dólares.
Aunque la UNC no es el único sistema público que sigue este camino, la propuesta de la UNC señala, sin embargo, un cambio continuo del concepto de grado de tres años desde los márgenes de la educación superior a la corriente principal. Esto es lamentable.
La iniciativa pudo ser una buena idea hace 10 años. Ahora representa un salto en dirección equivocada. Si el sistema UNC pretende preparar a los estudiantes para el mercado laboral del futuro, no debería basarse en las demandas del mercado del pasado.
Este mismo marzo, Anthropic, uno de los principales laboratorios de investigación de IA, publicó “Impactos de la IA en el mercado laboral: una nueva medida y pruebas tempranas“, introduciendo lo que llama “exposición observada”. La medida combina la capacidad teórica de IA con datos de uso del mundo real para mapear qué ocupaciones son más vulnerables a la automatización de la IA. La investigación fue ampliamente cubierta, apareciendo en La fortuna, Noticias CBS y Euronewsentre otros. Pero todavía debe entrar significativamente en publicaciones de educación superior o debates políticos.
Los campos que el sistema UNC sugiere como potenciales candidatos para títulos de 90 créditos incluyen algunos de los dominios, en informática y negocios, que Anthropic identifica como los que tienen los niveles más altos de exposición a la IA. La inteligencia artificial ya está automatizando el análisis rutinario, el modelado financiero, la codificación de nivel de entrada y la redacción empresarial, las mismas competencias que están diseñadas para ofrecer los grados profesionales racionalizados.
El año pasado, cuando el consejero delegado de Anthropic, Dario Amodei, predicho que la IA pronto escribiría el 90 por ciento del código, la afirmación parecía hiperbólica. Ya no lo hace. Los codificadores que sobrevivieron a ese cambio probablemente lo hicieron porque poseían habilidades que trascendían la automatización: juicio, síntesis, la capacidad de evaluar y redirigir lo que produce la máquina. Esta reorientación, desde la ejecución hasta la orquestación, es el reto central al que se enfrenta todos los campos de la IA.
Es precisamente el reto por abordar un grado estrecho y optimizado en eficiencia. Lo que los estudiantes necesitan para tener éxito en el futuro, sean jóvenes de 18 años que entran en la universidad o de 38 años que vuelven, no es una especialización limitada. Se trata de capacidades amplias como el pensamiento de sistemas, el juicio ético, la comunicación y la capacidad de trabajar eficazmente con tecnologías emergentes.
Para ser claro, la solicitud de propuestas de la UNC estipula que los nuevos programas de 90 créditos deben “preservar la profundidad intelectual” de una educación tradicional de grado. Sin embargo, el modelo de 90 créditos logra sus ahorros principalmente minimizando la educación general y restringiendo la opción optativa. Un plan de estudios construido en torno a la alineación de la fuerza de trabajo y el retorno de la inversión tratará la educación general como un aspecto técnico que debe satisfacerse, por ejemplo, mediante la “integración”, en lugar de una base sobre la que debe construirse.
Al limitar la opción optativa, los estudiantes no podrán abrir sus propios caminos innovadores hasta un grado que mejor se adapte a sus aspiraciones profesionales y pasiones profesionales. Los programas se estructuran estrechamente en torno a las competencias disciplinarias. El resultado es una credencial más rápida y un graduado más estrecho.
Ésta no es una preocupación abstracta. Escribiendo en La Crónica de la Enseñanza Superior el mes pasadoScott Carlson documentó el creciente movimiento “universidad en tres” y las preguntas difíciles que pone de manifiesto sobre para qué sirve realmente un título. Carlson cita al profesor de educación de la Universidad de Pensilvania, Robert Zemsky, considerado uno de los fundadores de la titulación de crédito reducido, argumentando que la educación general se estructura a menudo en torno a los intereses del profesorado y no de las necesidades de los estudiantes. Incluso si la crítica de Zemsky no fuese una tergiversación poco caritativa, apuntaría a reformar la educación general, no a eliminarla. El remedio para una educación hinchada no es amputado.
El atractivo del mercado de racionalizar el grado en una senda eficiente es comprensible. La educación general ha sido fácil de caricaturizar: el requisito de distribución que parece desconectado de cualquier cosa que realmente desee hacer un estudiante. Pero esa caricatura equivoca para qué sirve la educación general. Es donde los estudiantes encuentran diferentes formas de conocer, aprenden a razonar entre dominios y desarrollan la flexibilidad intelectual que los hace adaptables a lo largo de la carrera. Hacer puentes entre disciplinas distintas, que permiten la educación general y las optativas —y tal y como confirma la literatura más amplia sobre dobles mayores— produce precisamente la flexibilidad cognitiva, la creatividad y la versatilidad que los empresarios valoran cada vez más y que la IA no puede ofrecer fácilmente.
La desafortunada ironía es que, en el momento en que la inteligencia artificial está produciendo una producción fluida, competente ya nivel de superficie a escala, los títulos de crédito reducidos rediseñarían la educación para producir humanos que hagan lo mismo, en campos que se están contratando de forma demostrable. Si los reformadores de la universidad en tres tienen razón de que una cuarta parte del plan de estudios debe irse, diría que están recortando el cuarto equivocado. El componente más prescindible (y más arriesgado) es la formación laboral tradicional. Y duplicar la reducción de las trayectorias profesionales es siempre una mala apuesta.
Los grados reducidos optimizados para un puesto de trabajo anterior a la IA equiparán a los graduados con conjuntos de habilidades frágiles vinculados a roles que ya están en retroceso. Cuando un sistema universitario público líder se equivoca, las consecuencias se extienden mucho más allá de cualquier estado. Podemos preparar a los estudiantes para el mundo que está surgiendo, o para el que ya desaparece.
