Desde el lanzamiento del chatbot ChatGPT a finales de 2022, ha habido un frenético debate en las universidades sobre la inteligencia artificial (IA). Estas conversaciones se han centrado en la enseñanza universitaria: cómo prevenir las trampas y cómo utilizar la IA para mejorar el aprendizaje. Pero se está produciendo una disrupción más silenciosa y profunda en la investigación, la otra actividad central de las universidades.
La educación doctoral se ha considerado durante mucho tiempo como el pináculo de la formación académica, un aprendizaje en el pensamiento original, el análisis crítico y la investigación independiente. Sin embargo, ese modelo ahora está bajo presión. La IA no es una herramienta de investigación más; está redefiniendo qué es la investigación, cómo se hace y qué se considera una contribución original.
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En su mayoría, las universidades no están preparadas para la magnitud de la disrupción y pocas cuentan con estrategias integrales de gobernanza. Muchos académicos siguen centrados en los fallos de las primeras herramientas de IA generativa, como las alucinaciones (información falsa pero expresada con confianza), inconsistencias y respuestas superficiales. Pero los modelos de IA que eran torpes en 2023 se están volviendo cada vez más fluidos y precisos.
Las herramientas de inteligencia artificial ya pueden redactar revisiones de literatura, escribir códigos sofisticados con guía humana e incluso generar hipótesis cuando se les proporcionan conjuntos de datos. Los sistemas de IA «agentes» que pueden establecer sus propios objetivos secundarios, coordinar tareas y aprender de la retroalimentación representan otro paso adelante. Si la trayectoria actual continúa, nos acercaremos rápidamente a un momento en el que gran parte del flujo de trabajo de doctorado convencional pueda completarse, o al menos contar con un gran apoyo, mediante máquinas.
Preguntas sin respuesta
Este cambio plantea desafíos para los educadores. Lo que constituye una contribución original deja de estar claro cuando las herramientas de IA producen revisiones de literatura, adquieren y analizan datos y redactan capítulos de tesis. Es posible que los estudiantes deban pasar de la ejecución de tareas de investigación a formular preguntas e interrogar los resultados de la IA.
Para explorar cómo podría ser el futuro cercano de la formación en investigación, realicé un juego de roles que simulaba a un estudiante de doctorado trabajando con un hipotético asistente de IA. Utilicé Claude, un sistema de inteligencia artificial líder construido por la firma Anthropic en San Francisco, California.
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Le envié al chatbot un mensaje detallado (ver Información complementaria) que describía a un asistente de investigación de IA ficticio llamado HALe, inspirado en el personaje de IA HAL 9000 de la película de ciencia ficción. 2001: Una odisea en el espacio. Proporcioné a HALe capacidades que ya están en desarrollo y que probablemente mejorarán en los próximos años. Estos incluyen el acceso a bases de datos externas, la integración de datos ambientales y biológicos y la realización de análisis avanzados de forma autónoma. Luego hice el papel del estudiante, haciendo preguntas y respondiendo a las respuestas del chatbot. El diálogo se generó en una única sesión sin editar, ofreciendo una visión ficticia, aunque plausible, de cómo podría desarrollarse la futura investigación doctoral.
El objetivo simulado era completar un proyecto de doctorado que investigaba cómo las temperaturas extremas del océano afectan a las especies marinas, una tarea ambiciosa que implica síntesis de datos, modelado estadístico y redacción de un artículo para su publicación. En este escenario ficticio, HALe no sólo ayudó; tomó la iniciativa. Buscó y extrajo datos de la literatura científica, identificó lagunas de conocimiento, armonizó conjuntos de datos ambientales y biológicos, realizó análisis estadísticos complejos, interpretó los resultados, redactó un manuscrito, sugirió revisores pares e incluso creó un depósito de datos de acceso abierto. Todo el proceso, que en realidad le llevaría a un estudiante varios meses, se desarrolló en una breve secuencia de intercambios guiados que podrían ocupar sólo unas pocas horas.
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Aunque los modelos de IA actuales aún no pueden realizar estas tareas con nada que se acerque a la total autonomía, la simulación se basó en lo que los sistemas actuales ya pueden hacer con guía humana. Por ejemplo, ChatGPT, Claude y otros chatbots de última generación pueden redactar revisiones bibliográficas creíbles, proponer hipótesis, sugerir enfoques analíticos y generar código que, cuando lo revisa y valida un humano, puede procesar conjuntos de datos reales y producir resultados significativos. Incluso pueden ayudar a interpretar resultados estadísticos y visualizar hallazgos. Lo que me llamó la atención, mientras realizaba este ejercicio, fue hasta qué punto la IA podría ahora impulsar y acelerar gran parte del proceso de doctorado convencional. A veces era como trabajar con un asistente de investigación hipercompetente y sorprendentemente rápido. Fue a la vez emocionante e inquietante.
Por supuesto, esta simulación refleja un tipo particular de proyecto: analítico, rico en datos y de naturaleza computacional. Los programas de doctorado experimentales o de campo, especialmente aquellos que requieren recolectar muestras, trabajo de laboratorio o interactuar con otras personas o con el mundo natural, seguirán siendo menos susceptibles a la automatización total. Pero incluso en estas áreas de la ciencia, es probable que la IA desempeñe un papel cada vez mayor en el diseño experimental, la recopilación autónoma de datos, la síntesis de literatura y el análisis post-experimento.
Nuevas habilidades
Esta experiencia nos hizo comprender cómo será necesario reconsiderar fundamentalmente la formación en habilidades académicas en una era de IA.
