Aprendizaje

Nuevos métodos de aprendizaje

El cerebro, a lo largo del proceso de su evolución, ha tenido que lidiar con procesar información a través de diferentes niveles de estímulos perceptivos. Hay estudios que indican que entre más sentidos sean estimulados es más probable que podamos aprender y recordar de manera más eficiente (Willis, s.f).

A partir del incremento en nuestra expectativa en el ámbito laboral y la velocidad de los cambios tecnológicos, el mundo exige nuevas formas de aprendizaje de modo rápido y efectivo, asimismo con técnicas más atractivas y entretenidas. En mayor medida se están desarrollando nuevas herramientas para explorar diversas hipótesis más sencillas, además de baratas. Un ejemplo es el movimiento “aprender haciendo” (Follows, 2016).

Plataformas como Lynda o Duolingo son accesibles alrededor del mundo donde existe internet, lo que libera a las personas de contar con un lugar exclusivo para aprender (Publishers, 1991). Por lo tanto, el aprendizaje ya no se llevará dentro de los salones de clase; el homeschooling está siendo más popular, así como las video conferencias y el consumo de información van en aumento (Dixon, 2016). Con el desarrollo de realidades virtuales han incrementado las oportunidades de aprendizaje (Gaudiosi, 2016), por un lado, las personas esperan que exista mayor comunicación visual, por el otro, se aburren fácilmente de ella y esperan que éstas cambien frecuentemente.

La gente buscará el aprendizaje desde cualquier lugar. El mayor uso de dispositivos móviles como laptops y iPads es una señal de la tendencia que están siguiendo las personas de tener más flexibilidad en la manera en la que trabajan (Veldhuis, 2008).

Quienes no son sociales por naturaleza buscarán evitar los tratos con otros refugiándose en investigaciones y lecturas en internet. Por esta razón, es significativo motivar a las personas a tener interacciones humanas para así aprender a través de ellas y evitar el internet loop (Filter bubble, 2016). Esto se refiere a la tendencia en que los consumidores de internet solamente tendrán acceso a la información que quieren ver, empujándolos a una sola postura, y  aunque éste se puede ver como una herramienta de desarrollo intelectual, su uso excesivo puede resultar en un proceso de trabajo mucho menos creativo (Coyne, 2016).

Todo esto nos hace especular que el mercado de la educación será progresivamente puntual, directo y con un periodo de vida corta. El empleado buscará el conocimiento necesario para resolver un problema en vez de convertirse en experto.

¿Qué herramientas y servicios se podrán diseñar para motivar y enseñar al nuevo empleado del futuro a aprender a aprender mejor?

Ejemplos:

• Introducción de métodos de aprendizaje efectivos con propósitos concisos.
• Técnicas de capacitación con uso de Game Theory.
• Herramientas Lo-Tech para generar ideas colaborativas.
• Constante reflexión hacia métodos de aprendizaje, empleo de herramientas y malos hábitos.
• Nuevas necesidades de empatía con otros puntos de vista.

Palabras clave:

Nuevas herramientas, aprendizaje efectivo, aprendizaje a través de videos, aprender con la experiencia, escuela flexible, compromiso con las interacciones humanas, creatividad, escepticismo, Game Theory.

Para que lo haga la máquina, primero hay que enseñarla

El aumento en inteligencia artificial (IA) va a causar en algún momento que un gran porcentaje de trabajos sean realizados por computadoras (Benedikt Frey, 2013).

En mayor medida existirá una mezcla entre actividades efectuadas por IA y por personas en la cotidianidad laboral, lo que creará una necesidad constante de aprendizaje permanente por parte de los trabajadores para que estén a la par de la vida moderna (BBC, 2015). ¿Cómo se afrontará esta resistencia al cambio?

Es importante identificar qué herramientas tecnológicas serán las predominantes y cuáles no. Si al día de hoy se le pide una persona de 25 años que aprenda a utilizar Java o Excel,  por lo menos durante cinco años más todavía le serviría, ya que es muy probable que sigan siendo plataformas recurrentes para “enseñar” estas herramientas. Por otro lado, es importante saber qué trabajos no podrá hacer la máquina. Habilidades como la creatividad, la empatía, la toma de decisiones y las interacciones humanas serán cada vez más demandadas (Lechner, 2016).

Mientras que la IA se apodera de más áreas de trabajo, es importante capacitar a los empleados en el campo que las máquinas no pueden llevar a cabo o que no podrán realizar en un largo periodo. Hay que pensar en este ejemplo: si una idea creativa tiene que ser producida, ¿qué tan probable es el buscar imágenes, casos análogos, sugerencias o proyectos anteriores como fuente de inspiración?, ¿qué proporción de este proceso creativo es actualmente realizado por las máquinas?

Otra cuestión es evaluar la inteligencia en términos de lógica. Una computadora o un algoritmo hoy en día es más rápido y más avanzado que los humanos para resolver y calcular probabilidades que generen soluciones rápidamente. Esto no significa que una persona no tenga mejor criterio en cuanto al significado de los resultados.

Cada vez más programas y servicios se están desarrollando para tener una comunicación más entendible entre máquinas y humanos. Las infografías, por ejemplo, se están popularizando por comunicar la información de una forma aún más clara (McCandles, 2016). Otro ejemplo es escribir artículos personalizados basados en un documento principal dirigido a una persona en específico. Dejar que las computadoras redacten resúmenes de miles de artículos en internet para que las personas puedan escribir el suyo es algo ya existente (Holmes, 2016).

Por otra parte, hay empresas que buscan la forma de trabajar sin la ayuda de computadoras ni algoritmos, hallando la manera de escapar de la tendencia a las computadoras y de seguir realizando ellos mismos las actividades que en muchos otros lados son efectuados por las máquinas. Por ejemplo, Google o algunos plugins de Apple (Henry, 2014).

Resulta importante que las personas estén abiertas a realizar programas experimentales para poder entender la digitalización. Programar sería algo tan común como utilizar Microsoft Word, en consecuencia algunos trabajos intelectuales de hoy se convertirían en oficios técnicos como programación o comunicación visual. Los empleados y jefes tendrían que adaptarse y prepararse para llevar un modo de trabajo flexible dentro del cual prioricen los talentos humanos.

Gracias al rápido avance de la inteligencia artificial, el empleado del futuro podrá enfocarse a desarrollar habilidades más humanas en su trabajo, como la intuición, creatividad y resolver ciertos problemas. ¿Cuáles serán las nuevas necesidades en el campo laboral del futuro para que las personas desarrollen y mejoren estas características?

Ejemplos:

• Herramientas que simplifiquen bastante contenido e información.
• Simuladores de criterio.
• Nuevos oficios técnicos en programación, visualización y comunicación.
• Toolkits de baja tecnología que permitan estructurar ideas.

Palabras clave:

Creatividad, planeación de la educación, toma de decisiones, innovación en la educación, interacciones humanas, desarrollo personal, carreras técnicas, procesamiento de la información, big data, valores humanos.

Se esperan cambios inesperados

Con la caída de los precios del petróleo, las promesas de Donald Trump de detener todas las importaciones a México, y el inminente desplome de la economía mexicana para el fin del sexenio de Peña Nieto, se crean especulaciones del surgimiento de nuevos mercados nacionales que substituyan los que antes eran una fuente importante de ingresos para México (Staff, 2016).

Como los emprendedores mexicanos y los empresarios no se pueden esperar a que el gobierno mexicano haga algo para mejorar tal situación, podemos especular que las finanzas mexicanas encontrarán dos maneras principales de calmar al mercado financiero: la primera es hallar posibles mercados internacionales a quienes se puedan exportar productos o servicios mexicanos, la segunda es que aumente la tendencia del consumo local.

Esta transformación económica creará nuevas necesidades dentro de las compañías y startups para atender estos nuevos mercados. La mayoría de estas empresas van a cambiar, se aliarán con otras o desaparecerán cada tres años.

Los involucrados en los espacios de oficina tendrán que proveer productos y servicios que tomen en cuenta escenarios de alto riesgo y de escasez de recursos.

Las compañías comenzarán a buscar modelos actuales de trabajo que requieran de un menor presupuesto y de herramientas más sencillas para el aprendizaje, el prototipado y la experimentación (Future of work, 2016).

Como el inglés seguirá siendo la lingua franca, y estará cada vez menos ligado con la cultura estadounidense, la mayoría de las herramientas para el aprendizaje serán en inglés. Los sectores creativos, por consiguiente, van a tener que aprovechar esta situación y empezar a pensar en mejores formas para entenderse con estos mercados.

Al especular que la economía nacional no permitirá que exista un desarrollo tecnológico o intelectual en México, los empleados del futuro tendrán la necesidad de adaptar herramientas que no comprendan su cultura o su contexto.

¿De qué manera el diseño podrá generar innovación para crear desarrollo en tiempos de escasez?

Ejemplos:

• Mayor demanda en herramientas para generar modelos de negocios.
• Gran demanda de traductores de inglés al español en tiempo real.
• Nuevas herramientas para entender la economía y finanzas (finanzas para principiantes).
• Horas de trabajo alineadas con otros husos horarios.
• Tendencia a consumir local y nacional.
• Desarrollo dentro de la escasez

Palabras clave:

Economía, finanzas, riesgos, consumo local, nuevos mercados, desarrollo a través de lo privado, corporaciones como ente público, social.

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Por medio de esta plataforma estaremos publicando nuestra investigación especulativa, así como herramientas para que cualquier persona pueda hacer su propio proyecto que muestre su visión sobre el futuro de los espacios de trabajo.

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