Cuando hablamos de Inteligencia Artificial (IA), es común pensar en el desarrollo de computadoras. El sentido común nos representa un tipo de tecnología que se encuentra únicamente vinculado a equipos tecnológicos de alta complejidad o a dispositivos sofisticados. Sin embargo, ello sólo da cuenta de una pequeña parte de la evolución de su desarrollo debido a que su alcance, repercute en actividades dirigidas a resolver problemas cognitivos que están comúnmente asociados con la inteligencia humana. El aprendizaje, la resolución de problemas, el reconocimiento de patrones y su adaptación a diferentes contextos; son algunos ejemplos de ello. En este sentido, la IA se nos presenta como un desarrollo de sistemas informáticos que se vincula directamente con la capacidad de realizar tareas propias de nuestro día a día; desde la manera en la cual llevamos adelante nuestro trabajo, hasta la forma en la cual adquirimos conocimiento.

En relación con el desarrollo de IA dentro de los entornos académicos vinculados a las ciencias sociales y empresariales, ha atravesado muchas transformaciones en los últimos años. Según Adamovsky: "Actualmente, el camino de la ciencias sociales y empresariales transita una etapa muy interesante, de mucha innovación, de mucho cambio. Observamos que a través del desarrollo tecnológico y la inteligencia artificial (IA), los negocios están cambiando a pasos agigantados. Esto requiere de una actualización constante, todo el tiempo. Si bien desde UCES venimos trabajando en esta dirección hace varios años, en el último tiempo vimos la necesidad de actualizar los programas de las carreras tratando de pensar siempre cinco o diez años hacia delante". Así, uno de los principales desafíos tiene que ver con la planificación y actualización constante de los contenidos académicos, en pos de sostener una demanda que emerge de las necesidades de las nuevas generaciones; el uso de IA se encuentra mucho mas naturalizado. Ello se ve reflejado en la urgencia por revisar las estrategias pedagógicas tradicionales, a fin sostener la atención dentro del aula.

Adamovsky relató que: "El desafío actual pasa por trabajar con metodologías totalmente distintas a como se hacia antes. Actualmente, llevar adelante una típica clase expositiva por parte de un profesor que está hablando durante tres horas corridas, es prácticamente imposible. Mantener la atención de un alumno con una misma metodología durante quince minutos es muy complejo. En las clases, es necesario desplegar nuevas estrategias pedagógicas de forma intercalada como dinámicas de trabajo grupal, soportes de video, consignas participativas, entre otras; a fin de sostener la atención de los estudiantes durante toda la jornada".

Por otro lado, no sólo las demandas de las nuevas generaciones traccionan los cambios en la enseñanza sino que también; resulta clave sostener la formación docente en todas las líneas del desarrollo tecnológico. En este caso, el reto adquiere una nueva dimensión al exigir una actualización constante a profesionales que vienen de haberse formado en un contexto absolutamente distinto al actual. Frente a ello, Adamovsky comentó que: "Actualmente estamos lanzando una guía sobre el uso de IA para estudiantes y docentes en la educación. Esta guía, se desarrollo a nivel mundial por más de 140 universidades de 48 países; y nosotros la adaptamos a un lenguaje específico para el contexto argentino. En este sentido, entendemos que los docentes deben estar capacitados no sólo porque los estudiantes actualmente la utilicen sino también, porque el mercado actualmente lo requiere. Observamos que el uso de IA es un requisito de las empresas para la incorporación de personal".

Es aquí donde se introduce la segunda dimensión del paradigma de la IA: su relación con el mundo del trabajo. En este caso, en relación al proceso de incorporación de tecnologías inteligentes en las empresas, Adamovsky sostuvo: "Si bien las empresas la están utilizando cada día mas, Argentina no está en el primer lugar en Latinoamérica. Hoy Chile, Brasil y Uruguay utilizan más IA que nosotros, con lo cual, las empresas van a tener que invertir más porque nos vamos a quedar sin mercado. En esta última etapa se avanzó bastante pero aún queda mucho por capacitar. No sólo se trata de tener la IA sino también saber cómo utilizarla, cómo generar ese cambio, cómo impacta en lo organizacional, y cómo generar las habilidades y conocimientos necesarios para utilizarla correctamente. Esto a su vez implica transformar (en un aprendizaje continuo) el ejercicio de la flexibilidad para la reasignación de tareas; a fin de adaptar los puestos de trabajo que son rutinarios (y que probablemente vayan a desaparecer por automatización), con otros que se van a potenciar".

Los planteos precedentes, vinculados a la relación entre los procesos de aprendizaje, el mundo del trabajo y el desarrollo de nuevas tecnologías inteligentes, son apenas dos ejemplos de posibles universos de problemas que pueden formularse en relación con la IA. Desde un enfoque sociológico, el abordaje de la temática nos permite remarcar la premisa de que, tanto la ciencia (todas las ciencias) como la tecnología, no son cosas neutrales, dadas e inmóviles. Por el contrario, son construcciones que en cada momento, responden más a ciertas definiciones e intereses que a otros y lejos de ser estáticas, son objeto frecuente de procesos de disputa, de redefinición y de reapropiación sobre el mundo de nuestra vida cotidiana.