El avance de la inteligencia artificial, además de estar transformando industrias enteras, también está replanteando de forma radical lo que significa estar preparado para el futuro. Para Ben Mann, cofundador de Anthropic, una de las empresas líderes en el desarrollo de modelos fundacionales de IA, el paradigma educativo y profesional tradicional ya no tiene sentido en el mundo que viene.
“Hace 10 o 20 años, tal vez estaría intentando prepararla para que fuera a la mejor en la escuela y apuntarla a todas las actividades extracurriculares. Pero ahora no creo que nada de eso importe. Solo quiero que sea feliz, considerada, curiosa y amable”, afirmaba Mann refiriéndose a la educación de su hija, durante una entrevista en el podcast de Lenny Rachitsky.
La era de la automatización inteligente
Los títulos pierden valor
Ben Mann forma parte del núcleo original de ingenieros que dejaron OpenAI para fundar Anthropic, donde desarrollan Claude, uno de los sistemas conversacionales más avanzados del momento. Su visión no es aislada, ya que se alinea con otros líderes del sector, como Sam Altman (OpenAI) o Jensen Huang (NVIDIA), quienes ya han anticipado que la formación académica tradicional irá perdiendo protagonismo frente a otras capacidades más humanas.
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Este giro de perspectiva también fue respaldado recientemente por Mark Chen, jefe de investigación de OpenAI, quien aseguró que “cada vez es menos necesario tener un doctorado en IA”, incluso para incorporarse a sus propios equipos de desarrollo.
La habilidad clave
Hacer las preguntas correctas
Mann, al igual que Altman, destaca que la capacidad de formular preguntas relevantes se convertirá en una de las habilidades más valiosas del futuro. En un contexto en el que la IA puede encargarse de ejecutar tareas complejas como programar, diseñar o generar contenido, el papel del ser humano pasa a ser estratégico, no operativo.
“Determinar qué preguntas hacer será más importante que conocer la respuesta”, dijo Sam Altman en una conferencia reciente. Este nuevo modelo sitúa al ser humano como diseñador de problemas, no como ejecutor de soluciones, un cambio profundo respecto al modelo educativo clásico, centrado en la acumulación de conocimientos y habilidades técnicas.
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Este enfoque redefine el concepto mismo de empleabilidad. Saber programar en Python, dominar bases de datos o incluso tener un MBA ya no serán garantías suficientes si no van acompañadas de algo que la IA aún no puede replicar: curiosidad, criterio, intuición y pensamiento original.