Y tengo el placer
de contar con virginia cárcel o higuera de la fundación 11
ella es actualmente la secretaria general y la directora general
también de inserta empleo en la fundación 11 para la formación
y empleo de personas con discapacidad es experta también en.
En gestión de la diversidad
y la igualdad de oportunidades en tercer sector,
en derechos de las personas con discapacidad.
Y tengo el gusto de poder decir que cada vez que la invito
a un congreso mío, ella siempre hace de y viene.
Así que lo que más me importa aquí
es que escuchemos toda la experiencia que tiene,
porque sobre espacios híbridos
de aprendizaje, innovación, flexibilidad y accesibilidad,
que va a ser su ponencia, va a estar muy interesante
desde el punto de vista de cómo gestionan también actualmente
en la Secretaría General y la Dirección General de la Fundación
ONCE, la discapacidad y la utilización de las tecnologías.
Es un placer que esté en este evento, en el IETIC 2025,
y lo importante es que hable ella.
Muchísimas gracias, Virginia, por estar aquí.
Nada.
¿Está encendido ya?
Sí.
Bueno, buenos días.
Disculpad por esta voz que tengo porque, en fin,
estamos todos acatarrados.
Y nada, es un honor para mí estar aquí hoy y dar
las gracias a Cristina, a la UNED,
por invitarme y sobre todo por hablar de tantas cosas,
porque yo cuando me la propusome dijo espacios híbridos,
aprendizaje, innovación, flexibilidad, accesibilidad.
Y dije, no hay más.
Y entonces lo que me planteé es, he estado escuchando parte
de la ponencia anterior sobre temas de inteligencia artificial, ¿no?
Y realmente lo que yo me planteé es hablar de todo esto
desde una perspectiva de formación, de aprendizaje,
pero también de cara al empleo,
porque cuando la gente viene a la universidad
o hace una formación,
muchas veces es por aprender, si estás trabajando,
pero normalmente es por cambiar de empleo,
por mejorar tu situación profesional o por encontrar un empleo.
Y yo creo que la inteligencia artificial,
las tecnologías.
Están cambiando todos los paradigmas.
Podría haber elegido muchas tecnologías disruptivas,
que son el blockchain,
la ciberseguridad, que son bases para nuevos perfiles,
pero he decidido decantarme por la inteligencia artificial
porque en estos momentos,
con la parte de China y Estados Unidos
y la guerra por la.
Por la IA creo que es lo más relevante
y creo que puede aportar mucho más a la innovación
de todos estos espacios,
como un espacio que es híbrido, online y presencial,
como es esta presentación.
Debe ser flexible, accesible, inclusivo
y, sobre todo, tiene que ser universal.
Bueno, ¿dónde estamos?
¿En la inteligencia artificial?
¿Cuál es el marco de todo esto?
A mí me gustaría compartir con vosotros
que recientemente OpenAI ha compartido con toda la comunidad
educativa las etapas de la inteligencia artificial.
Y esto es muy relevante
porque de donde vayamos con la inteligencia artificial
y cómo evolucione, pues tendremos que hacer un aprendizaje,
generar formación diferente, trabajar de manera diferente.
Por explicar,
en el nivel 1 ellos hablan de los chatbots inteligencia
artificial con lenguaje conversacional, que son los famosos,
cuando le preguntas a una página web,
le haces preguntas frecuentes con un chatbot,
aunque no nos lo dijeran, la inteligencia artificial también.
En nivel 2, pues ellos hablan de razonadores,
de resolución de problemas a nivel humano,
que esto parece que es extraño, pero es así,
o sea, se resuelven los problemas,
va aprendiendo la inteligencia artificial
y te da respuestas como si fuera un ser humano,
más o menos, ¿no?
El nivel 3, que es en el que estamos ahora,
habla de agentes de IA y sistemas que toman acciones,
que toman decisiones.
No olvidéis este porque es el nivel 3 en el que estamos.
El nivel 4 habla de cómo la IA puede ayudar a inventar
e innovar, muy importante a la hora de generar espacios híbridos
de aprendizaje y demás.
Y el nivel 5
habla de la IA que puede realizar el trabajo de una organización,
que ya después os contaré más especificaciones.
Bueno, actualmente, si analizamos dónde estamos
y, como os decía, y viendo los despliegues
que se están haciendo a nivel de todas las organizaciones,
estamos en el nivel 3.
Con lo cual, este nivel 3,
que está relacionado con los agentes de IA,
son sistemas que pueden tomar decisiones
y van a ser, a finales de este año pasado y durante el 2025,
todo un paradigma y un ámbito de crecimiento enorme.
No sé si los conocéis,
pero han llegado ya los agentes conversacionales
y los agentes autónomos colaborativos.
Después lo explicaré, pero pueden ser multimodales
o de multiformato.
Para profundizar en la transición formativa,
debemos de resaltar la necesidad de respetar nuestros espacios
de formación ante el nuevo contexto tecnológico.
¿Por qué digo esto?
Porque considero que en el ámbito universitario donde estamos,
la UNED, se hace urgente replantearnos
la formación para responder a los cambios tecnológicos.
Es decir, formar en tecnología,
pero formar teniendo en cuenta la tecnología,
formar a profesionales que van a trabajar en el espacio tecnológico
y por profesionales que tienen que conocer también
ese espacio tecnológico.
Nos encontramos ante la brecha entre los métodos tradicionales
y las nuevas demandas de competencias digitales.
Hay que recalcar que la universidad,
al ser un motor clave de conocimiento avanzado,
necesita modificar sus estructuras, al menos en mi opinión,
y metodologías para formar a profesionales capaces
de trabajar en este mundo.
Y tener en cuenta también
el famoso término de la automatización,
que todo el mundo habla de esto y es el famoso
mandala que tenemos ahora, ¿no?
Yo creo que en este análisis debemos enfatizar
que para no quedar obsoletos, los programas de grado y posgrado
deben integrar, yo creo, estos enfoques innovadores
y este desarrollo de competencias transversales dentro de sus programas
y dentro de sus módulos y lo que se aprende en ellos
también.
No solamente.
Se trata de aprender algo muy relacionado con la formación en sí,
sino también, pues por ejemplo,
si eres abogado, estás estudiando Derecho,
cómo la inteligencia artificial puede transformar tu trabajo
y hacerte más sencillas determinadas cosas, ¿no?
Bueno, igual que estamos viendo
y analizando cómo evoluciona la inteligencia artificial,
tenemos también que observar cómo las grandes organizaciones
analizan el empleo.
Yo me gustaría, todo el mundo habla de las cifras,
cómo van a transformarse los empleos,
y os voy a traer aquí las cifras de cuatro organizaciones,
que son Goldman Sachs, El Foro Económico Mundial, la OCDE,
McKinsey y la Organización Internacional del Trabajo.
Goldman Sachs nos dice que hay 300 millones de puestos de trabajo
que podrían verse afectados por la inteligencia artificial,
generativa en particular.
Esto supone que el 18% del trabajo a nivel mundial,
que podría automatizarse, seguramente lo hará.
El Foro Económico Mundial
también dice que la automatización a nivel global eliminará,
al menos ellos dicen, 75 millones de empleos para 2025
y en el año 2050
proyecta que se habrán creado unos 58 millones de puestos
de trabajo nuevos.
Esta transformación será muy dura, yo creo, y muy exigente,
al menos ellos lo recalcan así.
Y yo lo veo así
porque es verdad que ya lo estamos viendo,
hay muchos puestos de trabajo que están desapareciendo,
que se están transformando.
Por otro lado, la OCDE en su informe nos dice
que el 14% de los empleos de los países de su entorno
corren alto riesgo de automatización.
La consultora McKinsey dice a través de su informe que en 2030
hasta 1,6 millones de trabajadores podrían perder su trabajo
o podrían verlo transformado.
En España se habla también
que esto va a pasar porque también nuestro sector productivo
es diferente y hay cinco millones de empleados que están en riesgo
por la automatización de la pérdida de su trabajo.
Por último, la Organización Internacional del Trabajo, la OIT,
recalca muy claramente que la IA es imparable
y tenemos que darnos cuenta que los avances tecnológicos.
Es decir,
que no le podemos poner puertas al campo.
Como veis, todo el mundo habla de la automatización,
automatización, automatización.
No sabemos si es negativo o es positivo.
En mi opinión es positivo si sabemos manejarla,
pero ellos basan sus análisis y sus predicciones
en que la automatización va a generar nuevos puestos de trabajo
y va a hacer que otros desaparezcan.
Bueno, Para nosotros es clave tener claro que el futuro más cercano
tiene que tener la necesidad de basarse en datos.
Todo el mundo habla de los datos, que son el petróleo,
etc. Realmente, yo creo que la clave para que la inteligencia artificial
sea una inteligencia artificial inclusiva, ética y respetable,
no solamente es compartir datos.
Todo el mundo habla de los data-lays,
que hay que compartir los hubs de datos y, en mi opinión,
no solamente hay que compartir datos.
La clave es compartir algoritmos, que son,
como sabéis, lo que generan los datos,
la base de la inteligencia artificial.
¿Por qué digo que hay que compartir algoritmos?
Pues porque hay que compartir metodologías de generar algoritmos
y los algoritmos en sí.
De esta manera yo creo que las personas
no perdemos el control de nuestros datos
y de esta manera entrenamos y desplegamos modelos
que sean inclusivos y accesibles y flexibles también.
Por ejemplo, una forma también de lo que estoy contando
es que para impulsar esta nueva generación de modelos
y algoritmos no basta con compartir grandes volúmenes de datos.
Es esencial compartir datos de algoritmos y metodologías.
Y entrenamientos.
Y esto es muy importante en la formación
porque, por ejemplo, si tú compartes una metodología
como la que estaba antes y es la base para los algoritmos,
la gente, las personas aprenderemos de una manera más transparente
y de una manera más universal y más accesible.
Y no habrá que buscar,
pues, generar cosas diferentes para perfiles diferentes,
que no es la clave, ¿no?
En la base de todo esto están los LLM,
que son los sistemas o los modelos de lenguaje,
que son los sistemas conversacionales,
a los grandes modelos de lenguaje con los que hacemos
y nos comunicamos con AI, con la inteligencia artificial
y con Alexa y con toda esta gente, con todos estos programas,
con la Siri y con todo esto.
Hay que resaltar
que estos ChagPT de OpenAI y el Cloud de Anthropic,
Llama de Meta o Gemini de Google, son modelos muy caros.
Están sacando cada vez versiones más avanzadas
y ahora lo que está ocurriendo es que.
Porque las licencias, por ejemplo, valen 20 euros al mes,
pero cuando sean modelos muy avanzados,
pues costarán más y serán modelos
a los que solamente podrán acceder algunas personas.
Entonces, aquí la clave es, como digo yo,
es compartir algoritmos y no datos.
Un estudio reciente
analiza cómo la evolución de estos modelos fundacionales
está abriendo caminos a nuevas áreas de aplicación,
especialmente en entornos de enseñanza superior
y colaborativos.
Por eso los traigo, tecnología y científico, ¿no?
Estos modelos de lenguaje, los LLM, no son más únicamente empresariales,
sino que también pueden ser un medio para aprender,
a investigar, a generar modelos formativos,
a poner en común cosas que igual solamente estaban en empresas
y que la investigación y lo que estamos haciendo
sean un gran avance para todos y no solamente
para los que pueden pagarlo.
Entonces yo creo que es clave también conocer cómo funcionan
los sistemas de lenguaje.
Bueno, el futuro cercano.
Me gustaría compartir con vosotros la visión de lo que se prevé
que pueda suceder entre el año 2025 y el año 2030,
porque yo creo que ahora estamos en un momento disruptivo,
pero yo creo que es muy importante
saber dónde estamos para poder trabajar en ello.
Como os decía, estamos en el nivel 3 de la inteligencia artificial,
donde están los agentes colaborativos y autónomos.
Estos agentes van a ser los llamados MAS, que son por sus siglas en inglés
que responden al término sistemas multiagente de IA.
Bueno, ¿cómo lo hacemos?
Estos sistemas lo que han sido son un reto
porque lo que haces es generar micro pequeños chat
GPT que les pones a trabajar en conjunto
y que te pueden generar una solución a un problema que tú ya tenías, ¿no?
Esto es como si cogiéramos a varias personas humanas,
hicieran una reunión y trabajáramos e hiciéramos un proyecto.
Bueno, pues en este caso tú lo que puedes hacer
es programar a los agentes de inteligencia colaborativa
y entre ellos se programan y te dan un resultado.
Esto es muy importante porque realmente trabajan
como si fueran directores de proyectos.
Hay que saber programarlos,
pero creo que es un avance muy relevante.
Por ejemplo, en este 2025
también apuntamos a un gran avance en los modelos de vídeo.
Aparte de los agentes que hacen tareas, están los agentes de vídeo
como es Sora de OpenAI, que cada vez es más.
Lo visteis cuando se hicieron vídeos hace poco,
pues yo creo que también es relevante que lo conozcamos.
Y Vid,
que acaba de publicar Google también.
Esto es el nivel 3.
En el nivel 4 de la inteligencia artificial,
que os hablaba antes, en 2026,
hablamos de la innovación de las ideas
y los despliegues de lo que ha pasado en 2025.
Habrá más racionamiento,
se dedicará más tiempo a programar y no a hacer labores repetitivas,
que es lo que muchas veces nos hemos quejado, ¿no?
Habrá grandes avances en la parte biomédica
y en la parte pharma y gran avance
también en el ámbito de la aplicación de los grandes modelos
de lenguaje que os comentaba antes a la formación.
La formación será mucho más hiperespecializada
y, por lo tanto,
como todos podremos generar nuestros propios modelos formativos
y en qué nos queremos formar o nuestros propios contenidos,
la clave de la parte de las universidades
y los centros de formación será quizá impartir esos modelos
o, como digo, hiperpersonalizarlos.
Pero cada persona podrá buscar en internet
o con la inteligencia artificial, luego lo veremos,
generar sus propios programas formativos.
El nivel cinco que os decía antes, que es el último,
estará en el año 2030.
¿Y por qué?
Bueno, porque aquí hablamos ya de microempresas.
Son empresas de muy pocas personas con una alta facturación.
Hasta ahora, cuando hablamos de pymes,
son pequeñas empresas de cuatro o cinco personas
que, por sus limitaciones de capacidad humana,
los ingresos son pocos.
Ahora hablamos de personas que utilizan la IA
y que son empresas de cuatro o cinco personas
que facturan más de mil millones.
Y lo estamos viendo ya, pero en esto
será un poco más adelante.
Y después, más allá de 2030, tendremos la robotización, que será
como si a la inteligencia artificial le pusiéramos ojos y manos.
Y ahí habrá cosas que podremos hacer físicamente que por ahora
la inteligencia artificial no puede hacer porque no escorporea.
Pero tendremos aquí la visión artificial,
temas de cómo los robots, por ejemplo,
harán cosas que ya están empezando a verse, ¿no?
Cómo son los exoesqueletos, ¿no?
Esto está rediseñando, por ejemplo, la profesión de fisioterapia, ¿no?
Hay a las fisioterapeutas igual, tienen un exoesqueleto
y lo que se trata es de programar ese exoesqueleto, perdón,
Para que lo que ellos han visto a la hora de analizar al paciente,
pues lo haga el exoesqueleto y no lo haga el ser humano, ¿no?
Voy a explicar brevemente de qué está compuesto
un agente de inteligencia artificial colaborativo,
para que entendamos un poco también por qué afecta tanto a la formación
y a los modelos de aprendizaje.
Actualmente los agentes tienen como cuatro elementos básicos.
En primer lugar está la memoria y el razonamiento.
Bueno, si lo pensáis hasta ahora, solamente lo teníamos nosotros
o parecía que lo teníamos nosotros
y creíamos que era una labor de los seres humanos
y que nadie más iba a poder tener esto.
Bueno, pues la IA empieza a razonar,
no como un ser humano,
pero como sabéis que la IA es un tema estadístico
con tantos datos, puede procesar tan rápidamente,
pues claro, al final es como un pequeño cerebro
que que procesa muchísimos datos y que encuentra soluciones
donde nosotros habríamos tardado más tiempo.
Entonces, cuando una gente de ella interactúa con otra gente de ella,
se conectan y se transfieren la memoria o los conocimientos
que cada uno está teniendo.
Y esto, como no lo olvidan, pues parece que estamos un poco
en un nivel parecido al ser humano.
A ver, les faltan cosas,
pero en la parte de aprendizaje de memoria,
sin tener en cuenta toda la parte de conciencia,
pues lo pueden hacer.
En segundo lugar, los agentes de IA
también saben elegir las herramientas,
como los humanos.
A nadie se nos ocurre hacer cálculos en un PowerPoint.
La IA, como lo que busca es la optimización
y la planificación en el menor tiempo posible,
pues también sabe ajustar mucho sus tiempos
y sabe ajustar mucho las herramientas que está utilizando.
Este es el tercer elemento, la planificación.
Como utilizan, tienen aprendizaje, pueden elegir la memoria,
pueden planificar.
Y se ajustan mucho a los tiempos que tienen planificado.
Con lo cual, cuando programemos a los agentes
para que nos den un trabajo,
pues igual ya no podremos decir que no hemos llegado a tiempo.
Luego vendrá nuestra parte crítica de si lo que nos han sacado
es lo que nosotros queremos que nos den
o tenemos que volver a reprogramarlos.
Pero ellos nos darán una solución en tiempo y forma
de lo que les hemos pedido.
Y el cuarto elemento de los agentes de IA
es la acción.
Es decir, esta es la parte autónoma.
No espera una interacción humana.
Ellos nos dan nuestra solución
y luego ya veremos nosotros si esta solución que nos dannos vale.
Yo pondría un ejemplo.
Imaginaros un redactor de un agente de IA
que puede generar un contenido,
pero que a su vez hay otro agente de IA, que es un agente multiagente,
cuando interactúan de forma,
como digo yo, multiagente, pueden revisar el contenido
y producen casi una revisión entre partes
de lo que se ha producido.
Luego llegará la persona y el periodista, por ejemplo,
y verá si eso que le han dado sirve o no sirve.
Los agentes de IA, por tanto, han venido para quedarse.
Y estas son la base de muchas de las cosas del aprendizaje,
de cómo se generan los espacios híbridos y cómo vamos a nosotros
planificar cómo estos conocimientos se plantean.
Es decir, yo por ponernos un ejemplo.
Yo tengo una amiga que es profesora de alumnos de instituto.
Entonces, ella es profesora de literatura
y me decía, ¿no?
Porque mis alumnos no tienen que utilizar
inteligencia artificial.
Y yo le decía, es que lo usan.
Entonces, como lo usan,
lo que tienen que hacer ella es no evitar que se use,
sino.
Ver cómo la IA no responde a todos lo mismo,
porque la clave es cómo preguntarle.
Si todos preguntamos lo mismo, la IA va a contestar lo mismo.
Entonces, tenemos que ser imaginativos en los PRONT,
en el lenguaje que utilizamos con esa IA, ¿no?
Bueno, vamos a hablar un poquito más de los dos tipos de agentes
para que tengamos así también un paradigma,
un entorno en el que movernos.
Los agentes de IA conversacionales son los que estamos hablando ahora
y los agentes de IA de simulación son los que vienen para quedarse.
Los agentes de IA conversacionales, por ejemplo, son las herramientas,
y os voy a dar algún nombre, notebooks conversacionales.
LM, ¿vale?
De Google.
Y también está GenFM de Eleven Labs.
Notebooks ha salido hace muy poquito
y ha sido entrenado como un modelo académico,
pues muy pedagógico y divulgativo.
¿Qué hacemos?
Trabajamos con contenidos.
Lo que hacen es un resumen, ideas, preguntas, test,
incluso se atreve a hacer un podcast divulgativo.
Tú le metes a un texto en notebook y él te hace un podcast sobre eso.
Entonces tú puedes aprender más fácilmente.
¿Qué es lo que hace FM de Eleven Labs?
Permite que generemos desde el móvil podcast,
pero no solamente un podcast que habla,
es decir, que pone en formato audio lo que decimos,
sino que en Eleven Labs los podcasts son narrativos.
Hay varias personas hablando sobre todo eso.
Y tú no les has programado, ¿no?
En Eleven Last, por ejemplo, está Disney detrás.
Pues yo os animo a que lo miréis porque es muy curioso,
porque tú le metes, por ejemplo, un texto sobre algo,
esta ponencia se la podríamos poner,
y habría dos personas discutiendo sobre distintos puntos de vista
que tú no se lo has dicho al programa,
pero lo hacen, ¿no?
Con lo cual, yo creo que la forma de aprender,
de interiorizar textos que son mucho más complicados,
pues yo creo que también podría servir.
¿Por qué son agentes conversacionales?
Porque ya aparecen,
como digo yo, dos voces, dos personas que hablan entre sí,
que ya nos ayudan a que estos contenidos formativos
sean más inclusivos, accesibles y más sencillos de digerir.
¿Cuáles son los agentes colaborativos de simulación?
¿Dónde han nacido?
Bueno, han nacido en los laboratorios
de la Universidad de Stanford.
Ahí había como 1.050 personas,
les han pasado unos test para conocer sus rasgos de personalidad
y cómo toman decisiones y lo que han hecho después
es, durante dos horas y media han tomado decisiones
y han generado como gemelos digitales,
donde ese agente lo que ha decidido es,
basándome en lo que hace la mayoría de las personas
en este tipo de situaciones,
pienso que cuando alguien me programa para hacer algo,
la decisión más correcta es esta.
Con lo cual, en entornos muy predecibles,
como puede ser el entorno laboral, estos agentes colaborativos
lo que hacen es tomar decisiones predecibles.
Muy relevante,
porque son decisiones basadas en lo que los seres humanos
hacen de manera más o menos homogénea.
Y bueno, esto creo que a la hora de formarnos,
a la hora de poder tener contenidos laborales
o a la hora de gestionar recursos humanos
nos puede ayudar mucho, ¿no?
Esperaremos que este modelo de agentes multimodales
que ha nacido en noviembre del año pasado adquiera
todo su poder en este año que ahora estamos entrando.
¿Cuál es la base de todo esto
y por qué traigo esta diapositiva aquí?
Toda esta formación
y en la universidad está basada mucho en formatos STEM.
Hemos hecho una gráfica propia
para que se vea dónde están los países que tienen más formatos
STEM, más personas STEM.
Como veis, donde más hay en Estados Unidos,
la India, nosotros en España
tenemos menos, tenemos unos 38.000,
si hablamos de formaciones, ingenierías y demás.
Después, yo creo, con las microcredenciales,
con las maneras nuevas de formación que hay,
podríamos incrementar este trabajo que hay que hacer,
porque las microcredenciales nos pueden ayudar a incorporar
un conocimiento de manera más ágil.
Y para encontrar empleo más fácilmente.
Y puede ser también un elemento muy importante para acompañar
a los estudios universitarios y acelerar la forma en que se provee
a las empresas de los perfiles que están demandando.
Bueno, vemos que China es una de las entidades,
ya conocéis la lucha que ha habido entre la AGPT,
para que nos sentamos, chino y el americano.
China es una potencia a nivel mundial y China
y Estados Unidos son, digamos, las maneras de entender que hay.
Es importante entender también que la inteligencia artificial
se ha entendido o se ha comprendido de dos maneras
o de tres maneras relevantes.
Una es la de Estados Unidos,
donde la administración no regula nada
y los datos son de las empresas.
Y otra es la China,
donde los datos son de las administraciones
y las empresas, no tienen nada que decir.
Europa es.
Digamos un intermedio donde los datos son de las personas
y hay una regulación.
Os animo a leer el convenio del Consejo de Estado
sobre Inteligencia Artificial
y el Reglamento Europeo sobre Inteligencia Artificial.
Bueno, un elemento importante
es sobre esto una herramienta que se llama
World Labs, que es nueva, su origen es chino-americano,
es desarrollada en Estados Unidos,
pero por una persona de origen chino y su modelo es de machine learning.
Luego después lo explicaré más en profundidad.
Bueno, Wallas lo que hace es de un profesor,
de la profesora china de Estados que os comentaba, Fei-Fei Li,
y es la persona que ha hecho lo que hablábamos antes,
la generación de esos, ¿os acordáis de los gemelos digitales
que os he comentado antes?
Le llaman la madrina de la IA y.
Y lo que ha generado es modelos en los que a partir de prompts
lo que se generan son modelos 3D.
Esto es muy importante a la hora de convertir modelos de aprendizaje
que son solamente de texto o de vídeo en modelos de 3D.
Su empresa ha recibido 150 millones de euros,
con lo cual, imaginaos, en este año
parece que va a tener nuevas funcionalidades
y va a tener un gran desarrollo.
Pero sí que os animo a que conozcamos estas herramientas
porque va a ser la manera en la que podemos convertir
nuestros modelos formativos en cosas diferentes, ¿no?
Como hemos venido a hablar de formación, todos estos modelos
son modelos que llevan debajo inteligencia artificial,
pero que una vez conocidos pueden servirnos primero para aprender
y luego para diseñar ese aprendizaje.
Ahora que hemos hablado de talento,
hay algo muy importante que me gustaría también trasladaros.
Hay otra herramienta que también es de relevancia.
Y en cuanto al talento, me gustaría referirme a Andrew Carpazzi,
que fue un miembro de la Open AI y que se fue, que se marchó
y que también estuvo en Tesla y que ha decidido que quiere cambiar
el mundo y lo ha hecho a través de una entidad que se llama
Eureka Labs.
Eureka Labs todavía no ha visto la luz,
pero lleva mucho tiempo trabajando en ella y bajo la accesibilidad,
la premisa de la inclusión y con cuatro objetivos,
está buscando revolucionar la formación,
utilizando la IA para eso.
Con este proyecto, Andrew busca una educación sin barreras,
es decir, no quiere que el idioma sea un problema,
también busca una simbiosis entre la IA
y el profesor y quiere optimizar la enseñanza.
¿Dónde podemos fallar los humanos?
Bueno, pues según él, enseñando a otros humanos.
Y lo que busca esta herramienta es generar aprendizajes,
generar contenidos, como digo,
donde las personas, los profesores y el tutor tengan un rol importante.
Para mí este es uno de los espacios híbridos.
No online y presencial, sino híbrido humano-máquina.
Porque lo que estamos aprendiendo ahora es que los espacios híbridos
ya no son híbridos espacio virtual, espacio presencial,
sino espacio persona con máquina.
Y esta herramienta la he traído aquí por eso,
porque el rol más relevante es el del tutor.
El tutor es el que va con los contenidos generados
por inteligencia artificial, ayudando a la persona a formarse.
Y para mí esto es un punto muy importante.
Esta persona, Andrew, lo que busca en este sentido
es hacerlo mucho más fácil.
Con lo cual, yo creo que estamos hablando de nuevas metodologías,
nuevas pedagogías, nuevas formas de aprender.
Y yo creo que lo híbrido, también me gusta dejar esto,
no solo es presencial online, también es persona-máquina.
Y estos modelos que estoy comentando están incorporando esto.
Los tutores de IA ofrecen un acompañamiento
personalizado en asignaturas especializadas y facilitan
la retroalimentación.
Esto es muy importante
porque se hablaba antes de las personas ciegas,
como hablar en JAWS.
No solamente es eso.
Muchas personas como yo,
que no vemos, tenemos un problema con las matemáticas,
pero no porque no entendamos las matemáticas,
sino porque la persona que nos enseña las matemáticas no sabe enseñar
las matemáticas.
Es verdad que a nadie le han enseñado,
pero la accesibilidad no solamente es el papel o el documento,
sino también la metodología de enseñar, ¿no?
Y en este caso el docente o experto humano
asume la supervisión y ayuda mucho en esto.
Yo creo que es relevante también entender que la formación
puede ir también en este sentido.
Hay un artículo que se llama
IAI Enhanced Tutoring System for Higher Education
y es de 2024 y ahí yo creo que es de la Universidad de Stanford
y yo creo que puede ayudaros en la ponencia,
en la presentación esta.
Yo creo que es un artículo muy interesante
y sobre todo es clave a la hora de que las personas
entendamos también cómo funcionan estos modelos.
Bueno, aquí hay una demo, no me voy a extender,
como lo vais a colgar hay un QR donde hay una herramienta,
hemos puesto las palabras claves de esta presentación
y a partir de aquí nos ha generado un programa formativo.
Esto es un ejemplo, luego hay que trabajarlo,
pero yo puedo ponerle cualquier cosa.
Una vez le pusimos formación en chocolate creativo
y nos dio unos módulos.
Ya nos puso sobre la mesa
una posible formación al respecto con distintos módulos,
preguntas, test.
Aquí hemos hecho esta prueba
para que lo tengáis con esta presentación
y ha sacado esto, lo podéis capturar de ahí.
Bueno, todo esto nos lleva a que la formación,
como decía, era para innovar y formarse
y encontrar un empleo.
Y hemos pensado, ¿y cómo la inteligencia artificial
y todo esto hace una innovación para encontrar un empleo?
¿Qué va a pasar con los empleos?
Porque os lo he dicho antes también, va a cambiar,
en fin, bueno.
Voy a poner unos ejemplos desde Fundación 11,
porque es verdad que estamos rediseñando puestos tradicionales.
Hemos creado lo que nosotros llamamos Tandems,
que son programas formativos con compromiso de contratación.
Se forma y trabaja sin alternancia, una especie
como de, ¿cómo os diría?
, de FP dual.
Y como veis en este mapa,
hemos abarcado todo el territorio nacional para compartir,
después veréis por qué.
Ahí tenéis el mapa donde se han implantado estos programas.
Os voy a dar algún ejemplo.
Tenemos el programa Tandem Algoritmo Verde.
Este programa está relacionado con personas con discapacidad intelectual
y hemos pensado que estas personas van a perder trabajos
como son jardinería, por ejemplo.
Bueno, pues lo que hemos hecho
es generar un nuevo perfil que es recuperador en equipos informáticos
basándonos en inteligencia artificial, en realidad aumentada
y hemos transformado puestos de bata azul en bata blanca.
Estas personas que han aprendido a reparar equipos,
ha habido un 80% de contratación.
Y han pasado de la economía física a la economía digital.
Y van a aprender a reparar desde, no sé, equipos como móviles,
ordenadores, cualquier cosa.
Porque la clave aquí es que le hemos enseñado
a la inteligencia artificial cómo debe ser un dispositivo.
Y viendo cómo es un dispositivo,
cuando tú le llevas un dispositivo estropeado, él lo escanea,
ve cómo son las piezas y descubre cómo se tiene que reparar.
Y va guiando a la persona en cómo lo va reparando,
porque la persona ya va aprendiendo,
ya va cogiendo psicomotricidad más fina.
Entonces, le va guiando con la realidad aumentada
y va reparando.
Y hemos tenido un 80% de inclusión laboral.
El tándem on-air es un rediseño de periodismo.
Hemos cogido a determinadas personas que han aprendido
a gestionar herramientas de inteligencia artificial,
de generación de podcast, generación de contenidos.
Y han creado nuevos recursos, incluso para Amazon.
Son personas que no sabían nada de todo esto,
pero que han rediseñado el perfil del periodista
porque algunos de ellos son periodistas
y han aprendido cómo hacer todo esto.
Entonces, yo creo que es muy relevante también
que se vea que los podcasts son un elemento creativo
que les pueden ayudar.
También hemos generado otro tándem que se llama Vertical Print,
que es un tándem que está aunando lo creativo y la parte de diseño
y la parte de impresión 3D y lo que hacen es generar, bueno,
pues, por ejemplo, un artista ha hecho una obra, ¿no?
No la han podido terminar
y aprendiendo la inteligencia artificial,
ellos les ayudan a diseñar con Meet Journey, por ejemplo,
cómo podrían ser los cuadros terminados por esa inteligencia
artificial.
Hicimos un proyecto en el Prado, imprimimos el cuadro de las lanzas
y yo creo que fue un elemento muy importante.
Esto imprime, por ejemplo, coches,
todo lo que hay en los edificios, ¿no?
Y estas personas están aprendiendo no solamente a imprimir,
sino a diseñar.
Imaginad, un artista del que aprenden cómo pinta, pues si les contratan
para terminar lo que ese artista que ha muerto, por ejemplo,
que ya ha dejado de pintar, podría haber hecho,
pues ellos aprenden, la inteligencia artificial
aprende y ellos imprimen y diseñan con esa inteligencia artificial,
¿no?
Muy interesante porque yo creo
que al final estamos generando nuevos puestos de trabajo.
Hemos generado también otro programa que es Tandem VData,
que es un rediseño de las bases de datos.
Hemos unado el data cleaning, sabéis, la limpieza de datos,
con la atención al cliente.
Con lo cual, no solamente vas tú limpiando tus bases de datos,
sino personalizando lo que a cada persona le puedes ofrecer.
Eso es muy relevante con todas estas empresas
que te llaman de call centers.
Bueno, pues un consultant te llama sin especializar.
Pero hoy en día lo que queremos es que
cuando nos llame alguien sea para, haya un matcher learning
y nos den lo que nosotros necesitamos.
Si no nos danlo que nosotros necesitamos,
no nos interesa esa llamada.
Bueno, pues con este VDATA estamos haciendo esto, ¿no?
El TandemDuo Autogen, no me voy a centrar en él
porque lo que estamos haciendo es enseñando a las personas
a programar en agentes colaborativos autónomos,
que os hablaba antes de los agentes multimodales.
Y estos alumnos es un rediseño del puesto de administrativo,
que sabéis que van a desaparecer, bueno, pues estamos rediseñando
este puesto, ¿no?
Para hacer una reflexión de todo esto,
debemos decir que todos nosotros necesitamos un aprendizaje
en inteligencia artificial.
Y para todo esto, en Fundación 11,
lo que hemos hecho es generar un programa que se llama A30,
donde hemos aprendido distintas herramientas,
pero focalizadas en lo que nosotros, un face to face,
en lo que nosotros queremos aprender.
Y esta es la clave, una forma de aprender sobre una.
Una tecnología innovadora, no de manera global,
sino todo el mundo aprendiendo de todo,
sino cada uno en sus intereses
y eso hace que haya un menor abandono de la formación.
Porque uno de los elementos que a nosotros nos pasa
es que la gente abandona la formación porque no le interesa.
Bueno, pues este programa ayuda
porque tú dices al formador tus intereses
y con ese formador vas diseñando tu propio programa, ¿no?
Bueno, ¿en qué nos hemos basado para hacer este análisis
de la formación y de los empleos?
Es lo que yo he llamado el triaje IA-Tandem.
En un primer momento, ante el reto
de estudiar la transformación de una ocupación,
por el impacto de la IA y de las demás tecnologías,
realizamos un triaje de cuatro niveles.
Primero, vemos que si ese cambio que queremos hacer es realizable,
posible, difícil o inviable.
Y esto está basado en que haya una herramienta
que pueda hacer cambiar ese puesto,
porque habrá puestos que claramente desaparecerán.
Esto no es posible cambiarlo.
Pero el resto, si un puesto es razonable o posible,
se puede cambiar.
Y todos estos puestos que os he comentado
se han modificado porque hemos visto que es posible cambiarlos.
Habrá puestos que son inviables y que no se pueden cambiar,
pero otros sí.
Para finalizar esta presentación, comparto con vosotros
a más alto nivel los siete pasos de cómo hemos hecho nosotros
esta modificación de los puestos de trabajo.
Yo creo que es relevante también
porque recoge también temas formativos.
En primer lugar, lo que hacemos es.
Partir de la clasificación europea de competencias y ocupaciones,
la famosa ESCO, para ver por dónde va,
cómo se llama este puesto de trabajo,
qué competencias y ocupaciones tiene.
Esto lo digo porque, de esta manera, el puesto de trabajo
que generemos después será un puesto de trabajo que.
Que las empresas querrán contratar.
No se trata de generar puestos de trabajo
que nadie quiera coger.
Entonces, es muy importante basarnos en las herramientas europeas
de manera que consigamos una mejor circulación
y encontrar trabajo en cualquier lugar de la UE,
en este caso.
El segundo paso es descomponer los perfiles en competencias,
habilidades y capacidades.
Es decir, este perfil, esto que hemos visto
que se necesita, descomponerlo en roles,
en tareas y que se pueda realizar esa ocupación.
El cuarto paso se trata de analizar el impacto
y la selección de herramientas de IA
que pueden producir un alto impacto en este rol.
El quinto paso es la redefinición de la profesión tradicional.
El sexto paso es la validación con un grupo de trabajadores,
con un grupo de personas,
de que esto es real y con un grupo y con una empresa también,
porque claro, todo esto pensado sin esa validación
puede ser que no exista.
Y el séptimo paso es.
Bueno, como digo yo, realizar los ajustes necesarios,
porque muchas veces no porque haya que cambiar el puesto,
sino porque las herramientas van cambiando.
Bueno, en definitiva,
lo que he querido compartir con vosotros
es que estamos haciendo una evolución importante.
Real de todos los trabajos, de toda la formación
y sobre todo que estamos en un periodo en el que hay
que conocer lo que está sucediendo para poder trabajar en ello
y para poder no quedarnos atrás.
Por mi parte, daros las gracias por la invitación.
Espero que la intervención haya sido de vuestro interés
y cualquier pregunta a vuestra disposición.
Muchísimas gracias.
¿Queréis hacer alguna pregunta respecto a la exposición?
Pues yo quería hacer un comentario, Virginia.
Por la parte que me ha parecido súper interesante
cuando has dicho una cuestión que es clave,
que también ayer lo veíamos en los indicadores de calidad
cuando estaba Mari Moracho con la profesora
María Ángeles Sánchez Elvira.
Era lo de que hubiese esa parte de compartir los indicadores
para trabajar.
Aquí lo que has dicho es súper importante,
me parecíalo de compartir los algoritmos.
Yo creo que eso me ha parecido muy interesante porque sí
que es cierto que si se comparten todos esos algoritmos,
se tendría esa visión de ese modelo más universal
que podríamos utilizar en diferentes ámbitos.
No sé si algo más sobre ello podrías decirnos.
Bueno, esto es una cuestión que yo veo claramente.
Realmente, la mejor manera de compartir cosas
y de que las metodologías funcionen es compartir las.
Voy a poner un ejemplo, que es lo que me pedías,
inclusión o intermediación.
Nosotros en Fundaciones
estamos haciendo un algoritmo de intermediación laboral
de personas con discapacidad basado en nuestra base de datos,
pero sabemos.
Nuestro propio algoritmo tiene sesgo porque es personas con discapacidad
y en puestos demandados para personas con discapacidad.
No pasa nada sabiendo que tú tienes un sesgo en tu algoritmo.
Pero es muy clave saber que hay muchas empresas que están haciendo
intermediación laboral en los algoritmos,
están haciendo intermediación laboral en sus procesos de selección,
hay servicios públicos de empleo que están haciendo perfilado
y están utilizando algoritmos para intermediación.
Claro, es muy difícil compartir niveles de datos
porque además hay datos que no están depurados,
hay datos que pueden estar repetidos,
pero si tú lo que compartes es ese PRONT, ese algoritmo que hace
que este puesto para este perfil,
para esta persona con discapacidad o sin discapacidad,
sea el perfil más demandado,
el más adecuado.
Detrás tendrás una metodología
que cuando lo compartas con una empresa hará,
una empresa por poner un ejemplo, una entidad de intermediación,
hará que tu sesgo desaparezca y el suyo también,
porque generarás datos donde ellos no tengan sus datos,
no porque tú compartas tus datos,
sino porque compartirás tus conclusiones.
Y compartirás también,
harás que los algoritmos sean menos cajas negras,
porque al compartir esas metodologías
sabrás por qué el algoritmo llega a esa conclusión.
Porque nuestro problema con los algoritmos es que
cuando te da una respuesta no sabes por qué te da esa respuesta, ¿no?
Y eso es lo que ha intentado hacer la Unión Europea, ¿no?
Desesgar o abrir las cajas negras de los algoritmos.
Esto choca muchas veces con los los talmanidos temas de las patentes
y las marcas y los registros de patentes y marcas.
Pero yo creo claramente
que si no conseguimos repartir o compartir algoritmos,
compartir datos es absurdo porque cada uno
lo recogerá de una manera, cada uno medirá de una manera
y realmente seguiremos sin datos.
O yo no tendré datos de personas sin discapacidad o las personas
o por ejemplo los servicios no tendrán a personas
con discapacidad y al final todo tendrá sesgo
y se tomarán las decisiones sin tener en cuenta a toda la población
y yo creo que compartir algoritmos es muy relevante lo veo difícil
porque ya digo que cuando un algoritmo llega
a una conclusión parece que es el.
Lo más complicado, pero para mí compartir algoritmos
es el futuro porque eso es compartir metodologías
y dejar los datos donde tienen que estar, que es en el nivel
de la persona.
Muy bien, estoy totalmente de acuerdo.
Luego hay otra cuestión que también quería, pues no sé,
porque también estamos liderando un proyecto de asistentes virtuales
y yo creo que tendremos que hablar de esos formatos multimodales
y también ese múltiple formato,
porque nosotros los estamos utilizando no tanto como para tutor
de formación,
sino para sensibilización de problemas sociales,
como puede ser el acoso escolar o el ciberbullying.
Entonces, esa parte de multiformato y multimodales,
ahí también nos recomiendas que estáis trabajando vosotros
también en esa línea.
Nosotros estamos formando a personas para programar estos agentes.
La clave aquí es saber cómo funcionan y sobre todo no tenerles miedo.
Yo creo que.
La formación va a cambiar, no os busque o no,
y la sensibilización es verdad que está muy bien,
pero eso ya lo hacemos.
Yo creo que debemos buscar nuevos sistemas o nuevos espacios
donde todos estos agentes,
todas estas herramientas, por ejemplo,
que estábamos hablando, el World Labs y Level Labs,
te sirvan, por ejemplo, pues imagínate.
Tengo un contenido muy complicado y se lo tengo que dar
a alguien que igual no lo va a entender porque hay mucha fórmula.
Pues si yo sé manejar cómo generar un podcast,
se lo doy en ese formato de podcast a la persona
y le va a ser mucho más sencillo atender y aprender.
Y escuchar, por poner un ejemplo.
Entonces, yo creo que hay que perder el miedo a los agentes,
a la inteligencia artificial en el tema de formación,
siempre teniendo en cuenta que las cosas son de quien son,
la creatividad es la creatividad,
que eso creo que es lo único que todavía
la inteligencia artificial no tiene.
Pero sí que hay que conocer todas estas herramientas.
Por ejemplo, los temas de vídeo.
¿Qué pasó con The Brutalist,
la película que sabéis que ganó un Oscar,
que utilizó la inteligencia artificial?
Y todo el mundo está diciendo, pues no,
porque la inteligencia artificial va a hacer que pierda el Oscar.
No tiene por qué.
Siempre que se diga, Y se maneje.
Y lo que decía yo antes, ¿no?
Al final, la clave es que todo el mundo está usando
la inteligencia artificial.
Lo sepamos o no, lo digamos o no.
Entonces, como profesores, tutores, usémosla nosotros también
para hacerla útil.
Si tú sabes que.
Bueno, la clave aquí es saber preguntar
a la inteligencia artificial, el PRONT, ¿no?
Pues si tú sabes que todo el mundo va a usarlo,
obligales a generar PRONTs creativos, ¿no?
Y luego otro tema importante también es reinventar las profesiones.
Un abogado, una persona de derecho,
un historiador.
Ahora, por ejemplo,
los que más trabajo están encontrando son la gente de filología,
porque son los que saben del lenguaje,
que parecía que la filología no servía, o la literatura,
o la historia, los licenciados de la historia,
pues ellos están encontrando mucho más trabajo ahora
porque es los que preguntan
y un PROM bien hecho vale 4.000 o 5.000 dólares.
Entonces yo creo que un profesor, un tutor,
no tiene que tener miedo a utilizar las herramientas
porque ganará tiempo, ganará mayor involucración
de la persona a la que le está ayudando
y sobre todo ganará, por ponernos un ejemplo,
el otro día estuvimos hablando de cuántica.
Que es una evolución de la inteligencia artificial.
La cuántica la han utilizado para, por ejemplo,
han hecho un proyecto piloto para generar itinerarios.
Personas comerciales que tienes muchas
y tienes que programarles sus rutas.
Por ejemplo, yo que sé, mensajería, imaginaros, ¿no?
Pues eso en vez de hacerlo
tú, le pones a la cuántica y lo haces.
¿Para qué lo podríamos utilizar nosotros la cuántica?
Pues la cuántica podríamos utilizarla para programar,
por ejemplo, preparadores laborales para personas con discapacidad,
para ver cómo trabajar y a quién voy a ver
y qué le voy a contar a cada uno.
O soy tutor, tengo 100 alumnos,
pues en vez de llegar a 20,
llego a 100.
Pero a cada uno le doy lo suyo y me programo a mí mismo
y programo con la tecnología cuántica que le voy a contar a cada uno
cuánto tiempo y no pierdo el tiempo en otras cosas.
Con lo cual yo creo que, y no lo he dicho,
pero está muy bien sacarlo ahora,
la cuántica será la evolución de la tecnología,
de la inteligencia artificial.
Y ahí.
Pensemos en cómo va a funcionar esto a la hora
de replanificar nuestro trabajo, de generar grandes modelos con datos
y de llevarlo a cosas como replanificar rutas.
Por ejemplo, es un tema para logística.
Imaginaros un logístico que quiera trabajar hasta la fecha
una persona que lleva logística.
Igual no puede ser una persona con discapacidad visual,
pero igual si aprende a manejar y programar en cuántica
o con los agentes colaborativos, pues igual puede trabajar de eso.
Y yo creo que es donde estamos ahora,
viendo un poco por dónde van los tiros
y conociendo las herramientas.
Yo creo que es muy importante aprender eso
y saber que la gente las está utilizando.
Pues utilizarlas también los profesores y los tutores.
Pues fantástico.
En esa parte última lo veremos esta tarde.
Luego veremos otro panel que está también diferente.
Para trabajar sobre la parte híbrida y demás.
Pero luego en la tarde también vamos a hablar de esa parte del uso.
Es eso que has dicho, es muy importante
porque también la ética en el uso de la inteligencia artificial
es lo que tú estás diciendo ahora.
Se puede utilizar siempre que se utilice bien
y que sirva como una herramienta.
Potenciadora, que es lo que creemos aquí que lo es.
Bueno, yo sí, por terminar,
creo que lo de la ética es muy importante,
pero realmente tenemos que definirlo bien.
Yo creo que la ética.
Perdón, la ética es importante,
pero si nosotros usamos la ética y los demás no,
veamos cómo incorporarlas sin perder nuestro espacio,
porque si nos quedamos atrás,
la gente al final harálo que sea necesario
para no quedarse atrás.
Entonces, usemos la ética, por ejemplo,
compartiendo algoritmos, no diciendo la ética, los datos,
busquemos nuevas formas innovadoras de que Europa no se quede atrás,
porque si no, Estados Unidos y China ya veis que nos han pasado
por la derecha.
Y sin ética, porque ellos no la usan.
Entonces, usemos la ética como un valor añadido
y no como un freno.
Muy bien, pues muchísimas gracias, Virginia.
A vosotros.
Gracias por todo.