🤖 Comprendiendo los indicadores de capacidad de IA de la OCDE y por qué son importantes*

Por GRGEDU | Junio 2025

La iniciativa AI and the Future of Skills de la OCDE  ha desarrollado una nueva herramienta importante y de creciente utilidad: un marco de indicadores de IA basado en capacidades. Este esfuerzo traduce el progreso de la IA a términos humanos familiares, lo cual facilita entender dónde sobresale realmente la IA y dónde los humanos siguen siendo insustituibles.

📋 Las 14 capacidades humanas mapeadas

Basándose en la ciencia cognitiva, la psicometría y la psicología ocupacional, el marco identifica 14 habilidades humanas básicas y alinea las capacidades clave de la IA con ellas. Esta es la lista mejorada:

1. Procesos de memoria – IA: gestión de misiones, aprendizaje

2. Interacción sensorio-motora – IA: reconocimiento, comprensión, generación

3. Procesamiento visual – IA: reconocimiento

4. Procesamiento Auditivo – IA: reconocimiento

5. Atención y búsqueda – IA: reconocimiento

6. Planificación y toma de decisiones secuencial – IA: gestión de misiones, generación

7. Comprensión y expresión compositiva – IA: comprensión, gestión de misiones, generación

8. Comunicación – IA: gestión de misiones, generación

9. Emoción y autocontrol – IA: gestión de misiones, generación

10. Navegación – IA: gestión de misiones

11. Conceptualización, aprendizaje y abstracción – IA: comprensión, aprendizaje

12. Razonamiento cuantitativo y lógico – IA: gestión de misiones

13. Modelado mental e interacción social – IA: comprensión, gestión de misiones, generación

14. Metacognición y evaluación de la confianza – IA: gestión de misiones

Estas categorías se dividen a su vez en puntos de referencia modulares, como la comprensión de textos (Winogrande), el reconocimiento de imágenes (ImageNet), la navegación y las evaluaciones de tareas

🧠 Cómo funciona el marco

• Alineación de puntos de referencia: Alinea cada capacidad humana con los puntos de referencia de la IA (por ejemplo, mapas de razonamiento con precisión GPT; reconocimiento con puntos de referencia de imágenes).

• Métricas de rendimiento: Califica los sistemas de IA en relación con los percentiles humanos, por ejemplo, "La IA se desempeña en el percentil 90 en las pruebas de idiomas".

• Mapeo ocupacional: Vincula las capacidades con las tareas laborales del mundo real a través de ISCO-3 y evaluaciones de expertos, mostrando qué trabajos la IA puede amenazar o complementar.

🔍 ¿Por qué es importante este marco?

1. De la exageración a la evidencia

Este enfoque basa las discusiones sobre la IA en métricas reales, no en exageraciones o especulaciones. Por lo cual vale preguntarnos: ¿Puede la IA razonar como un gerente de nivel medio? ¿No solo la IA está pensando?

2. Estrategia de educación y fuerza laboral más nítida

Saber que la IA ya domina la memoria y el reconocimiento, pero tiene dificultades con las emociones y la metacognición, remodela las prioridades del plan de estudios hacia las fortalezas humanas. En consecuencia los programas de entrenamiento pueden enfocarse con mayor enfasis hacia tales fortalezas.

3. Previsión del nivel de empleo

Al mapear las capacidades de la IA con las tareas laborales, los responsables de la formulación de políticas pueden identificar las ocupaciones en riesgo y diseñar una capacitación específica, reduciendo los miedos en lugar de alimentarlos.

4. Integración holística de las políticas entre humanos e IA

Esto llena la brecha entre las evaluaciones de los estudiantes (PISA), las habilidades de los adultos (PIAAC) y las capacidades de la IA, creando marcos unificados para la política educativa, laboral y económica preparada para el futuro.

⚠️ Desafíos y próximos pasos

• Complejidad del punto de referencia: La normalización en diversas pruebas (por ejemplo, visión frente a lenguaje) es complicad: los resultados no son directamente comparables.

• Accesibilidad a los datos: la equidad global depende de datos de referencia ricos y actualizados y de los resultados de la IA.

• Actualización semántica: la IA evoluciona rápidamente: los marcos deben actualizarse dinámicamente para seguir siendo relevantes.

• Herramientas de medición: La integración de los puntos de referencia en los indicadores de política exige la colaboración interdisciplinaria y la democratización de los datos.

🧭 Conclusión

El marco de capacidades de IA de la OCDE representa un salto cuántico, ya que cambia el discurso de las narrativas impulsadas por el miedo hacia una visión más estructurada. Empodera a los educadores, los responsables políticos, los empleadores y los ciudadanos para que respondan:

• ¿Dónde son realmente competitivas la IA y los humanos  ?

• ¿Qué habilidades debemos preservar e invertir?

• ¿Cómo podemos cerrar las brechas antes de que se ensanchen?

Comprender la IA ya no es opcional, es fundamental para trazar el curso de las sociedades moldeadas por máquinas inteligentes.

💬 Tema de discusión: ¿Cuál de estas 14 capacidades cree que la IA tendrá dificultades para replicar durante décadas? ¿Y qué habilidades humanas deberíamos priorizar en el sistema educativo?

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 *Texto desarrolado con asistencia de IA