La inteligencia artificial está redefiniendo el trabajo más rápido de lo que se puede transferir la experiencia.
Tradicionalmente, la tutoría se basa en que el mentor tenga experiencia que el aprendiz aún no ha tenido la oportunidad de adquirir. Pero, ¿qué sucede cuando las carreras cambian más rápido de lo que se puede adquirir experiencia?
He pasado la mayor parte de mi carrera en ambos roles como mentor. Al principio de mi carrera, me beneficié de mentores que pacientemente me ayudaron a desarrollarme como diseñador. A medida que mi carrera avanzaba hacia puestos de liderazgo en diseño, contraté diseñadores junior, revisé portafolios, entrené al personal a través de proyectos difíciles y vi a diseñadores sin experiencia convertirse en profesionales seguros. Hoy, como profesora, guío a los estudiantes hacia una profesión que está cambiando a un ritmo sin precedentes, mientras sigo beneficiándome de mentores a lo largo de mi propia carrera académica.
Para la mayoría de las carreras, este arreglo funciona muy bien. La experiencia se agrava con el tiempo a medida que la carrera misma evoluciona con el tiempo. Los mentores no sólo saben más: lo que saben sigue siendo lo suficientemente relevante como para transmitirlo a la siguiente generación. Los alumnos se benefician porque se están preparando para esencialmente la misma carrera unos años más tarde.
Esta iniciativa reúne todo, desde aprendizajes hasta estudios de posgrado. Un carpintero enseña a otro mientras los cimientos del edificio se mantienen relativamente estables. Los médicos asesoran a los residentes porque la anatomía humana no se reescribe en cada ciclo de producto. Incluso la tecnología, aunque avanza más rápido que casi cualquier otra industria, a menudo cambia lo suficientemente lentamente como para que la experiencia se acumule más rápido de lo que evoluciona la industria.
Cuando comencé mi carrera, el diseño web era muy diferente a lo que es hoy. Recuerdo haber usado tablas HTML para crear diseños antes de que CSS se convirtiera en un estándar, observar el ascenso y la caída de Flash, adaptarme al diseño responsivo y, finalmente, encontrarme diseñando interfaces y al mismo tiempo escribiendo el código de interfaz detrás de ellas. Las herramientas cambian constantemente, pero la carrera en sí sigue siendo lo suficientemente reconocible y predecible como para que alguien con años de experiencia pueda guiar con confianza a alguien nuevo en el campo.
La inteligencia artificial es diferente porque no se trata simplemente de sustituir una herramienta por otra. Está empezando a redefinir el trabajo en sí, provocando un tipo de disrupción diferente a la que la mayoría de las profesiones han experimentado antes. Reemplazar Photoshop con Figma es un cambio. Redefinir lo que significa ser diseñador es un asunto completamente diferente.
Cuando entré en el campo del diseño, llegar a ser competente siguió un camino bastante predecible. Se aprende tipografía cometiendo errores tipográficos, se desarrolla un ojo para la composición a través de crítica tras crítica y gradualmente se desarrolla el juicio para saber por qué una solución es más fuerte que otra. Con el tiempo, no solo aprenderá software, sino que desarrollará el gusto, la intuición visual y la capacidad de tomar decisiones de diseño con confianza.
Hoy en día, un estudiante o diseñador junior puede generar conceptos de interfaz, ilustraciones, íconos, personajes, flujos de usuarios e incluso sugerencias de usabilidad en segundos. Si estos resultados son excelentes o simplemente lo suficientemente buenos casi no viene al caso. Es importante destacar que esto cambia las vías tradicionales a través de las cuales los diseñadores históricamente han desarrollado su experiencia.
Cuanto más lo pienso, más creo que la tutoría siempre se basa en una suposición que damos por sentado: la experiencia sigue siendo valiosa porque las carreras a menudo avanzan más lentamente que las carreras profesionales.
La inteligencia artificial aporta una dinámica muy diferente. Ahora, algunas habilidades parecen haber pasado su vida media, devaluándose no porque los profesionales experimentados de repente se vuelven menos competentes, sino porque la profesión misma está evolucionando y las carreras aún se están desarrollando. Un diseñador con veinte años de experiencia puede que solo tenga dos o tres años de experiencia trabajando en un entorno en el que la IA sea prioritaria.
Esta observación no es una crítica a los profesionales experimentados. Esto es sólo un reconocimiento de lo rápido que está cambiando esta profesión. Muchos mentores y aprendices ahora están aprendiendo partes de la profesión simultáneamente, creando una relación que se parece menos a un aprendizaje tradicional y más a una exploración colaborativa. Este es un cambio profundo en el significado de la tutoría en sí, un cambio que no creo que hayamos considerado plenamente todavía.
filósofo Michael Polanyi cree que “sabemos más de lo que podemos decir”, describiendo lo que dijo conocimiento tácito – La intuición y el juicio se desarrollan a través de la experiencia en lugar de una guía formal. Su trabajo fue enormemente influyente porque explicaba por qué la tutoría era importante en primer lugar. Los mentores hacen más que simplemente entregar información: entregan observaciones que no se pueden escribir o reducir fácilmente a una lista.
Los grandes modelos lingüísticos complican la situación de maneras fascinantes. A menudo pueden producir un trabajo que se asemeja al de un profesional experimentado sin tener la experiencia de vida que tradicionalmente crearía dicho trabajo. El resultado es que imitan la experiencia sin necesariamente adquirirla, lo que permite a los principiantes producir trabajos que antes requerían años de competencia.
Se podría pensar que la experiencia ya no sería importante si ya no fuera necesaria para realizar un trabajo de aspecto profesional. Creo que esta es una conclusión completamente errónea. En todo caso, la experiencia se vuelve más valiosa porque generar respuestas e identificar buenas respuestas son habilidades fundamentalmente diferentes.
La segunda habilidad no es algo que la inteligencia artificial pueda brindarle: identificar la calidad aún requiere calibración, y la calibración solo puede provenir de trabajar en su propia producción, tomar malas decisiones y comprender lo que realmente se ve mejor.
Este reconocimiento también debería cambiar la cantidad de tiempo que los tutores dedican a enseñar. Si bien el coaching siempre ha implicado desarrollar el juicio, tradicionalmente gran parte del énfasis se ha puesto en la ejecución: cómo escribir mejor código, escribir diseños más potentes, realizar mejores investigaciones o gestionar proyectos cada vez más complejos.
A medida que la IA asume más tareas ejecutivas, creo que el enfoque cambia hacia ayudar a los alumnos a evaluar el resultado de la IA, identificar razonamientos débiles, identificar suposiciones ocultas y comprender por qué una solución es realmente mejor que otra.
El mismo cambio se aplica a la educación. Ya no creo que mi responsabilidad principal sea ayudar a los estudiantes a dominar el software actual, porque es poco probable que el software actual siga siendo el software actual por mucho tiempo. Mi responsabilidad es ayudar a los estudiantes a desarrollar hábitos de pensamiento que les permitan sobrevivir a cualquier situación que los reemplace.
Los alumnos probablemente también deberían reconsiderar lo que están buscando. Hace veinte años, habría buscado a la persona con mayor experiencia técnica y el currículum más extenso. Hoy, busco a alguien que pueda adaptarse con éxito a múltiples revoluciones tecnológicas sin volverse dogmático ni obsesionarse con cada nueva tendencia que promete remodelar el mundo.
Se trata de un estándar sorprendentemente alto, ya que la adaptabilidad es más difícil de imitar que la experiencia. Se demuestra no por lo que alguien ya sabe, sino por cómo reacciona cuando lo que sabe ya no es suficiente. Requiere humildad intelectual, curiosidad y voluntad de admitir que el éxito de ayer no explica automáticamente la carrera del mañana.
Quizás la inteligencia artificial no exponga las debilidades de la orientación, sino que revele lo que debe ser. Los mejores mentores nunca son valiosos porque saben más. Su valor reside en su capacidad de explicar por qué algo funciona, no sólo qué hace.
Este será todo el trabajo. La maqueta puede generar seis conceptos de interfaz antes de que el diseñador junior complete el boceto. No puede decirle por qué falló la jerarquía de la opción cuatro o por qué el espacio entra en conflicto con el contenido. Esa explicación es ahora una guía, que es parte de lo que la inteligencia artificial no puede proporcionar.
Los mentores que continúen enseñando ejecución, cómo hacer las cosas, descubrirán que esto es exactamente lo que la inteligencia artificial está haciendo ahora por sí sola. Un mentor que entrena a alguien para que diga exactamente por qué una solución es débil está enseñando que los modelos más rápidos no pueden volverse obsoletos.
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Cuando una carrera supera a un mentor Publicado originalmente en colectivo de experiencia de usuarioEn Medium, la gente continúa la conversación destacando y respondiendo a esta historia.
