La nueva estrategia de inteligencia artificial del gobierno canadiense posiciona a la IA como un importante impulsor de la creación de empleo, el crecimiento económico y la competitividad nacional. También ha generado algunas críticas por no proporcionar suficientes detalles sobre seguridad y gestión.
Un elemento central de la estrategia es su enfoque en la alfabetización en IA. Esto incluye una iniciativa nacional para brindar a los canadienses capacitación gratuita en IA, garantizando que todos los estudiantes de educación postsecundaria tengan acceso a agentes de IA confiables y el compromiso de llegar a un millón de estudiantes de educación postsecundaria.
Durante los últimos tres años, muchas instituciones de educación superior han estado desarrollando oportunidades educativas para la alfabetización en IA para responder al rápido ritmo del progreso de la IA y sus implicaciones para la enseñanza, el aprendizaje, la investigación y las operaciones.
Además de celebrar talleres, seminarios y charlas sobre alfabetización en IA, y abordar directrices institucionales y marcos éticos, las universidades deberían planificar la integración sistemática de la alfabetización en IA como parte de los resultados de aprendizaje de sus programas.
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De la alfabetización en IA a la fluidez
La alfabetización en IA es un conjunto de competencias que permiten a las personas evaluar críticamente las tecnologías de IA, participar en un pensamiento ético sobre el uso de la IA, comunicarse y colaborar eficazmente con la IA y utilizarla como herramienta.
Lo que algunos investigadores han llamado fluidez en IA debe entenderse como una ampliación del alcance y la definición de la alfabetización en IA. Mientras que la alfabetización en IA brinda a las personas una base para comprender y trabajar con sistemas de IA, la fluidez en IA les permite innovar, adaptarse y crear con esas herramientas.
La fluidez implica un compromiso seguro, creativo y sensible al contexto con la inteligencia artificial, incluida la capacidad de integrar la IA en trabajos, aprendizaje, investigaciones y toma de decisiones complejos. Esto incluye el razonamiento y la capacidad de interactuar dinámicamente con Al como parte del propio razonamiento, así como experiencia en el diseño del flujo de trabajo y la evaluación de los resultados de la IA.
La fluidez de la IA significa la capacidad de integrar la IA en el trabajo, el aprendizaje, la investigación y la toma de decisiones complejos. (La colección Jopwell/Unsplash)
Como profesor de ciencias de la información y decano asociado de estudios posdoctorales, creo que las universidades deben pasar de una alfabetización básica en IA a una fluidez en IA.
El auge del ‘agente IA’
Algunas universidades y programas dentro de instituciones de educación superior se preocupan por preparar a sus graduados para una fuerza laboral preparada para el futuro e impulsar nuestra economía.
Ya sea que la preparación profesional sea el foco de la disciplina o no, la educación superior también debería consistir en equipar a los graduados con habilidades avanzadas de inteligencia artificial para proteger nuestros sistemas democráticos y enriquecer nuestras comunidades.
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Los sistemas de agentes de IA ahora pueden ejecutar planes de varios pasos, utilizar herramientas externas e interactuar con entornos digitales para funcionar como componentes potentes dentro de flujos de trabajo más amplios. Este desarrollo introduce una nueva capa de complejidad a los estudios postsecundarios en curso.
Las universidades ahora deben fomentar y promover la fluidez y la capacidad de la IA para contribuir significativamente al desarrollo de agentes científicos y de IA. Por ejemplo, Co-Scientist de Google presenta un nuevo sistema de inteligencia artificial multiagente construido con Gemini. Esto genera, debate y desarrolla iterativamente nuevas hipótesis para problemas científicos complejos.
Los modelos de lenguaje populares a gran escala, como Claude, ChatGPT y Gemini, y agentes de investigación de inteligencia artificial como Elicit, Undermind y Consensus pueden revelar conexiones inesperadas entre disciplinas. Esto puede ayudar a los investigadores a identificar conceptos, métodos y cuestiones comunes que los enfoques tradicionales específicos de una disciplina a menudo pasan por alto.
Adopción fluida de IA
Al adoptar la fluidez en IA como un nuevo paradigma educativo, las universidades pueden preparar a los graduados para construir sistemas de IA sociotécnicos multiagente, creíbles y basados en evidencia.
Podrían abordar desafíos globales en áreas como la salud, la seguridad alimentaria, la ciencia climática, la desinformación, los negocios y la transformación social.
La fluidez en la IA parece una comprensión profunda y crítica de los conceptos y aplicaciones emergentes de la inteligencia artificial agente para equipar a los estudiantes para innovar y cocrear con sistemas de inteligencia artificial. Esto incluye la alfabetización en datos e información, así como habilidades de alfabetización digital y algorítmica.
La educación sobre la fluidez en IA debería fomentar una comprensión crítica de los datos digitales y la soberanía de la inteligencia artificial, además de la importancia de verificar el origen, la procedencia y la confiabilidad de los datos, las fuentes y las citas.
Un asistente de investigación manipula muestras en un laboratorio del Centro de Diagnóstico Avanzado de Alberta en Calgary en 2022. CANADIAN PRESS/Jeff McIntosh IA y preparación de la fuerza laboral
Una encuesta global realizada a 2.700 estudiantes, líderes de educación superior y empleadores en seis países realizada por Pearson, la empresa de educación y tecnología educativa, y Amazon Web Services encontró que el 53 por ciento de los empleadores tienen dificultades para encontrar graduados preparados para la IA.
Sólo el 14 por ciento de los graduados actuales reportan un alto nivel de experiencia en la aplicación de herramientas de inteligencia artificial en su flujo de trabajo profesional. La encuesta incluyó respuestas de EE. UU., Reino Unido, Brasil, Arabia Saudita, Vietnam y Malasia, y se complementó con entrevistas en profundidad con líderes de educación superior.
Crear una fuerza laboral preparada para la IA depende de conectar el plan de estudios con el trabajo real.
Un hallazgo importante de este estudio es que la creación de una fuerza laboral preparada para la IA depende de sistemas estructurados que conecten los planes de estudio con el mercado laboral.
El mercado laboral de Canadá reflejó una creciente demanda de experiencia en IA en 2025, con un tres por ciento de los anuncios de trabajo que pedían habilidades de IA, según el Informe del Índice de IA 2026 del Instituto Stanford para la Inteligencia Artificial Centrada en el Humano, un instituto interdisciplinario para promover la investigación en inteligencia artificial.
Marcos de alfabetización en IA y fluidez en IA
Varias universidades de América del Norte han adoptado marcos de alfabetización en IA. Cada uno ofrece diferente terminología, abstracción y profundidad técnica. Algunos ejemplos son:
Con la excepción del modelo del Consejo de Educación Digital y sus tres niveles de competencias, los marcos anteriores no ofrecen un tratamiento detallado de la fluidez de la IA, en particular su aplicación e integración a través de la lente de la experiencia en la materia o la preparación de la fuerza laboral.
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Preparación institucional
La educación superior debe ampliar el alcance de la alfabetización en IA más allá del simple apoyo a la enseñanza, la investigación y las operaciones del campus existentes. Las instituciones deben fomentar la preparación de la fuerza laboral, mantener la relevancia institucional y apoyar la vitalidad económica y democrática.
Preparar a los estudiantes para el mundo agente y el mercado de la IA requiere que creemos oportunidades para que los estudiantes desarrollen competencias de IA y ética de investigación específicas de cada materia y dominio. Con estas competencias pueden abordar nuevos marcos analíticos, metodologías y soluciones, incluidos enfoques y trabajos interdisciplinarios mejorados.
La mejora del trabajo interdisciplinario debería ser uno de los resultados de la profundización de las competencias de la inteligencia artificial. (Imágenes falsas/Unsplash)
Las universidades deberían preocuparse por garantizar que las actividades, procesos y flujos de trabajo de investigación sean transparentes y repetibles, y que una política más amplia de IA se desarrolle de manera ambientalmente consciente.
Esto incluye la adopción de centros de datos e infraestructura informática ambientalmente responsables (la tecnología que impulsa la IA) para que los sistemas de inteligencia artificial realicen tareas basadas en recursos sostenibles y renovables.
Las instituciones de educación superior están en una posición única para evolucionar hacia centros fluidos de IA que impulsen a la comunidad e impacten positivamente a la sociedad. De esta manera, pueden ubicarse en el centro del desarrollo de la inteligencia artificial centrado en el ser humano, ético y socialmente responsable.
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