Innovación en las Escuelas de Administración en la Educación Superior, en la era de la Inteligencia Artificial Generativa

Innovación en las Escuelas de Administración en la Educación Superior, en la era de la Inteligencia Artificial Generativa 1080 720 Ariel Gonzalez

Miércoles 29 de Noviembre, 2023

Publicado por Liderazgo Intelectual de AACSB.


Establecida en 1916, la Asociación para el Avance de las Escuelas Universitarias de Negocios (AACSB), se reunió, en septiembre pasado, en Copenhague para iniciar una exploración del mundo de la inteligencia artificial generativa (IA) y sus posibles efectos transformadores en la educación empresarial.

Las discusiones del comité revelaron que las escuelas de negocios de todo el mundo se encuentran en diferentes etapas de comprensión e integración de la IA generativa en las operaciones y actividades educativas de sus escuelas. Sin embargo, de la reunión surgió un consenso innegable: esta tecnología revolucionaria tiene implicaciones significativas que darán forma al futuro de las escuelas de negocios, desde la preparación de los estudiantes hasta la investigación de los profesores y el compromiso con los panoramas operativos y estratégicos de estas instituciones.

Los párrafos siguientes, se centran en dos cuestiones importantes que los educadores empresariales están considerando a la luz de la IA generativa:

  1. ¿Cómo necesitarán las escuelas de negocios repensar la forma en que preparan a una nueva generación de estudiantes?.

Situación Actual de la AI Generativa

La IA generativa está preparada para influir significativamente en una variedad de trabajos y tareas que abarcan múltiples industrias. Tendrá un impacto enorme en las ocupaciones basadas en el conocimiento (normalmente empleos mejor remunerados con mayores requisitos educativos previos) en comparación con las ocupaciones manufactureras, que han sido más perturbadas por revoluciones industriales y tecnológicas anteriores. Como centros para el talento futuro, las escuelas de negocios están abordando los riesgos de un futuro desplazamiento laboral equipando a los estudiantes con las herramientas y habilidades necesarias para navegar en el lugar de trabajo cambiante. El desplazamiento de ciertos trabajos o roles por la IA generativa es inevitable. A medida que este riesgo inminente se vuelve más una realidad, las escuelas de negocios están llamadas a crear “una nueva generación de trabajadores del conocimiento que puedan manejar un futuro digital”.

Panorama de la IA generativa

Amenazas potenciales

  • Gran parte del trabajo cognitivo de los humanos se volverá redundante.
  • Ciertos trabajos y tareas serán desplazados por la IA.
  • Las habilidades de pensamiento crítico disminuirán.
  • La conexión humana y la personalización disminuirán.
  • Los resultados se volverán más homogéneos y la creatividad disminuirá.

Oportunidades potenciales

  • La productividad aumentará a medida que ciertas tareas se vuelvan más eficientes.
  • Se crearán nuevos empleos, roles e industrias.
  • Los trabajadores tendrán más tiempo y espacio para participar en pensamientos creativos o de nivel superior.
  • Los líderes se beneficiarán de un mayor apoyo a las decisiones basadas en datos.
  • El avance se acelerará en todas las industrias y economías.
  • ¿Qué implicaciones éticas y de equidad creará la tecnología para las escuelas de negocios a nivel mundial?

Riesgos éticos y de equidad

  • Sesgo de datos: cuando los datos utilizados para entrenar la IA tienen sesgos, pueden generar resultados sesgados, lo que aumenta el riesgo de discriminación en áreas como contratación, opciones de atención médica, decisiones crediticias y evaluaciones sociales.
  • Disponibilidad de datos: la IA generativa requiere una gran cantidad de datos de los que aprender. Si algunos grupos o puntos de vista no están bien representados en los datos, es posible que la IA no los comprenda ni los incluya, marginando aún más a ciertos grupos.
  • Acceso desigual: aquellos con recursos y experiencia serán los que más se beneficiarán de la tecnología, dejando atrás a los actores con menos recursos y exacerbando las disparidades existentes.
  • Propiedad intelectual: pueden surgir problemas de derechos de autor, propiedad y plagio en el contenido creado por IA. Determinar la originalidad del contenido generado por IA y definir los derechos de propiedad presenta cuestiones complejas y puede perjudicar a los creadores que tal vez desconozcan sus derechos.
  • Privacidad y desinformación: la IA generativa podría usarse para generar contenido realista, como videos engañosos (fake) que violen la privacidad de las personas y manipulen las percepciones públicas.
  • Desafíos regulatorios: el desarrollo de regulaciones y estándares para el uso ético de la IA generativa es desafiante y desigual en todos los contextos. Equilibrar la innovación con salvaguardas contra los impactos negativos requerirá una cuidadosa consideración y colaboración.
  • Dinámica de poder: las organizaciones que desarrollan y controlan modelos avanzados de IA generativa pueden acumular influencia y poder significativos, concentrando potencialmente la toma de decisiones entre grupos que ya son influyentes y amplificando las desigualdades existentes.
  • Costos ocultos e impactos ambientales: entrenar grandes modelos de IA puede contribuir a un mayor consumo de energía; por ejemplo, se requiere una cantidad significativa de agua para enfriar los servidores de datos y generar electricidad para hacer funcionar los centros de datos. La IA generativa también depende de chips de computadora que consumen mucha energía y tienen una vida útil corta, y su uso regular puede contribuir a mayores emisiones de carbono y tensiones ambientales.

Puede revisar el artículo completo en el siguiente Link AI Generativa en la educación de negocios

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