La universidad española y la Inteligencia Artificial

La Universidad española se enfrenta al reto de digerir correctamente el impacto de la IA en la gestión, docencia e investigación mientras se genera un gran discurso sobre los riesgos, la necesidad de humanizar y establecer sólidos criterios éticos. Igualmente, en el entorno europeo, se apuesta por una regulación compleja y preventiva. Se habla poco, sin embargo, del coste relevante debido a la pérdida de ventajas comparativas (empleos, productividades en las empresas, pérdida de competitividad-país…) derivadas de retrasos e ineficiencias en su implantación. En respuesta a esto hemos elaborado el Informe – libro: “La Inteligencia Artificial en las universidades: retos y oportunidades”.

Hoy por hoy hay razones para el optimismo. Las universidades españolas están entre las primeras a nivel mundial en casos de uso en gestión y otros proyectos pioneros de ayuda al estudiante. 

Igualmente, la Conferencia de Rectores acaba de publicar “Analíticas de Datos en la Universidad” (CRUE, 2023), entendiendo los datos como una pieza clave y base para una aplicación ambiciosa de la IA.

Los Fondos Next Generation ofrecen una oportunidad única para situar a la universidad española como líder mundial en la explotación de la IA en la gestión, docencia e investigación, donde ya se ven casos de uso y buenas prácticas que no nos deberían pasar desapercibidas. España y sus universidades tienen un reto apasionante para empoderar a estudiantes, investigadores y gestores.

La IA presenta riesgos, pero es en el entorno universitario donde estos pueden afrontarse son las mayores garantías.

Analíticas de Datos en la Universidad

Como comentábamos, la CRUE ha impulsado un documento muy interesante sobre la “Analíticas de Datos en la Universidad” (CRUE, 2023). Diversos autores abordan diferentes temáticas relacionadas con los datos mostrando así un primer paso estratégico para el desarrollo de la IA en la Universidad. El documento aborda varios puntos clave sobre un espacio de datos y su gestión que resumimos a continuación:

1. Un espacio para el acceso e intercambio de datos.

El espacio de datos facilita el acceso e intercambio de datos, no su propiedad, promoviendo la creación de nuevos productos y servicios alrededor del dato y fomentando la competencia justa.

2. Cumplimiento de Legislación UE.

Apoya el cumplimiento de la legislación de la Unión Europea, incluyendo la protección de datos personales, la legislación de protección del consumidor y las leyes de defensa de la competencia.

3. Fomento de la confianza y ética del tratamiento de datos.

Promover la confianza entre los participantes, más allá del cumplimiento normativo, estableciendo una ética de tratamiento de datos basada en principios de administración confiable, privacidad, transparencia, explicabilidad y un uso justo y responsable de la IA.

4. Soberanía de los participantes sobre sus datos.

Garantiza que los participantes del espacio de datos decidan con quién y bajo qué condiciones contractuales comparten información, enfatizando la prevención de usos no autorizados.

5. Seguridad

Presta atención a la seguridad de los datos, considerando la posibilidad de certificación y estableciendo sistemas de identificación de participantes y componentes de software.

6. Participación abierta.

El espacio está abierto a la participación de actores de diversos sectores con un código de gobernanza explícito y público que garantiza transparencia, equidad, no discriminación y sostenibilidad.

7. Roles diversos de los participantes.

Permite a los participantes asumir diferentes roles, como productores o consumidores de datos, proveedores de servicios, desarrolladores o intermediarios de datos.

8. Gobernanza y resolución de conflictos.

Establece políticas de acceso y uso de la información, así como mecanismos para gestionar conflictos.

9. Principios FAIR para los datos.

Facilita encontrar, acceder y usar datos bajo los principios FAIR (localizables, accesibles, intercambiables, reusables).

10. Desarrollo de semánticas y vocabularios comunes.

Fomenta el desarrollo de semánticas y vocabularios de uso común para facilitar el intercambio de información.

 

Además, se abordan otros aspectos, como la accesibilidad de los datos para personas con discapacidad, la disponibilidad del producto final resultante, la interoperabilidad con otros espacios de datos, auditorías externas para verificar el cumplimiento de políticas, independencia tecnológica y fomento de un ecosistema innovador, uso de componentes de software bajo esquemas de licenciamiento accesibles y la implementación de tecnologías innovadoras para el tratamiento y análisis de datos.

Necesidad de avances en Europa

Este reto no es exclusivo de España. Según Ricard Martínez (2023) también se presenta la siguiente situación en relación a la Unión Europea:

Retraso de la UE en la carrera digital.

Se destaca que la Unión Europea (UE) está rezagada en el ámbito de la inteligencia artificial y el mundo digital, comparada con Estados Unidos y China. Las empresas más influyentes en este sector están principalmente en estos dos países, mientras que la UE carece de un ecosistema empresarial líder en estos campos.

Regulación e innovación en la UE.

Se enfatiza la necesidad de que la UE implemente regulaciones más eficientes que fomenten la investigación, la innovación y el emprendimiento. La experiencia del siglo XX ha mostrado la importancia de regular la tecnología, especialmente en comparación con la cultura anglosajona, que tiende a una menor regulación.

Transformación digital y el papel de las universidades.

Se resalta la importancia de la transformación digital en la economía, la administración y la sociedad. Las universidades españolas, tanto públicas como privadas, juegan un rol crucial en este proceso y deben enfrentar sus propios desafíos de transformación digital en gestión e investigación.

Desafíos en protección de datos y cumplimiento normativo.

Se aborda la necesidad de un enfoque robusto en la protección de datos personales y no personales, así como el cumplimiento normativo en el ámbito universitario. Se menciona que la falta de cumplimiento puede llevar a riesgos significativos en términos de calidad de datos y viabilidad de proyectos de investigación.

Urgencia de cambios estructurales y culturales.

Se argumenta la necesidad de cambios estructurales y culturales profundos en las universidades y en la sociedad en general para adaptarse a los nuevos retos digitales y normativos. Esto incluye la incorporación de expertos en derecho digital, protección de datos y ética de la inteligencia artificial para garantizar una transición digital eficiente y segura.

La oportunidad de concebir una estrategia para los datos y las consideraciones en torno al rol de las universidades y la IA propician una base realmente interesante para potenciar el desarrollo de la inteligencia artificial en España.

Fondos Next Generation

Los Fondos Next Generation abren una oportunidad única para la IA y las universidades en España. Por una parte, nuestro país necesita desarrollar un sector tecnológico relevante en torno a la IA con empresas competitivas a nivel internacional; un tejido empresarial propio que logre los retos mencionados de controlar, optimizar, gestionar, democratizar, desarrollar a medida y empoderar a los profesionales y personas en general.

Las universidades desempeñan un papel fundamental en múltiples vertientes que deben ser prioritarias en España si queremos maximizar el potencial y los beneficios de la IA.

Especialmente hay que destacar:

A) Formar para el futuro.

La necesidad de formar a universitarios de cualquier disciplina con herramientas que serán decisivas en su futuro profesional, con el potencial de multiplicar “n” veces la productividad de sectores y empresas.

B) Fomentar empleos sólidos para los jóvenes.

España dobla la tasa de desempleo juvenil de la Unión Europea y es el país de Europa con la mayor tasa de paro juvenil actualmente. De forma adicional, el mercado de trabajo juvenil español se enfrenta a problemas de entidad, como la “gran dimisión” y otros fenómenos ampliamente recogidos en estudios recientes.

C) Efecto demostración.

Impulsar el efecto tractor de la IA en las universidades y su efecto demostración en el resto del sistema productivo.

D) Conseguir objetivos académicos y sociales relevantes.

Potenciar las universidades españolas a través de las líneas comentadas en el informe.

En definitiva…

El camino que se está trazando en las universidades españolas respecto a la inteligencia artificial es prometedor y crucial para el futuro del país. El Informe – libro «La Inteligencia Artificial en las universidades: retos y oportunidades» y el documento de la CRUE «Analíticas de Datos en la Universidad» son ejemplos significativos de cómo el ámbito académico está abordando proactivamente los desafíos y las posibilidades que ofrece la IA. La inversión en educación, investigación y desarrollo de la IA, apoyada por los Fondos Next Generation, se presenta como una oportunidad sin precedentes para que España no solo se ponga al día en la carrera digital global, sino que aspire a liderar en ciertos aspectos.

La formación de talento capacitado en IA, el fomento de un ecosistema de innovación tecnológica y la creación de empleo joven en sectores de futuro son objetivos clave que las universidades españolas están bien posicionadas para alcanzar. A su vez, el enfoque ético y responsable hacia la gestión y uso de los datos posiciona a España como un referente en la inteligencia artificial a nivel europeo y global. 

La transformación digital es un reto que implica no solo a las universidades sino a toda la sociedad; sin embargo, es en el entorno universitario donde se pueden sentar las bases para un desarrollo tecnológico equitativo, ético y sostenible.

La integración de la IA en el sistema universitario español no solo es una necesidad urgente sino una oportunidad estratégica para impulsar la competitividad del país, asegurando al mismo tiempo que los avances tecnológicos se alineen con los valores humanísticos y los principios éticos.

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Fuente: Esta entrada forma parte del Informe anual sobre IA y educación superior, La inteligencia artificial en las universidades: retos y oportunidades.