La «aceleración de la educación» que exige la era de la baja natalidad: cómo formar talento altamente cualificado con una población limitada

Uno de los grandes desafíos que enfrentamos es la baja natalidad.

La evolución del número de nacimientos muestra lo drástico de su descenso.

1985: unos 1,43 millones
1995: unos 1,19 millones
2005: unos 1,06 millones
2015: unos 1,01 millones
2025: unos 706.000 (cifras preliminares de las Estadísticas Demográficas del Ministerio de Sanidad, Trabajo y Bienestar)

Se considera que este cambio afectará a muchos ámbitos, como la supervivencia de las instituciones educativas, entre ellas las universidades, el mantenimiento del sistema de seguridad social y la sostenibilidad de las comunidades locales, y estos temas se debaten con intensidad.

Uno de esos temas es que, como consecuencia de la baja natalidad, durante los próximos 20 años el canal de suministro de talento al mundo empresarial se irá estrechando rápidamente.

Actualmente la escasez de mano de obra, centrada en los trabajadores manuales, se está extendiendo como problema inmediato, pero si observamos la estructura demográfica futura, no es difícil imaginar que esa escasez de personal llegará a los trabajadores de oficina y, por extensión, al talento altamente cualificado.

Si disminuye el suministro de ese talento y las empresas del país ya no pueden contratar dentro de él a suficientes personas que hayan adquirido la capacidad de desempeñar trabajos de alto valor añadido, a Japón en su conjunto le resultará difícil generar productos y servicios de alto valor añadido, y podría peligrar el mantenimiento de la industria y la economía.

Por ahora esto todavía no se ve con claridad, pero creo que, a medida que esa escasez de oferta se haga más visible, aumentará la exigencia del mundo empresarial al sector educativo de «aumentar la cantidad de talento altamente cualificado».

Dado que la población de niños que sirve de base es reducida, esto se traduce en la exigencia de «elevar la tasa de conversión en talento altamente cualificado». Es algo bastante difícil, pero me parece que se acerca el momento en que tendremos que plantearlo en serio.

Por supuesto, la educación no existe solo para la industria y el trabajo. Tiene fines diversos, como el cultivo de la cultura general y de la ciudadanía y la realización personal de cada individuo. En este texto, plenamente consciente de ello, y con el fin de aclarar la discusión, me centraré deliberadamente en un aspecto importante de la educación: la «formación de talento para la industria».

Un cálculo sencillo: si se necesitaran «300.000 personas altamente cualificadas»

Para mantener el nivel económico de Japón, es necesario seguir formando cada año a un determinado número de personas capaces de trabajar en industrias de alto valor añadido.

Aquí, «talento altamente cualificado» no significa personas con un título concreto, sino personas dotadas de competencias (capacidades) como la de plantear y resolver problemas complejos, la de concebir e implementar nuevo valor y la de integrar conocimientos especializados avanzados para tomar decisiones. Piense en personas capaces de destacar en ámbitos como las TI y el software, la manufactura avanzada, la investigación y el desarrollo, las finanzas, y la medicina y la biotecnología.

Aquí supongo que esa cifra es de unas 300.000 personas al año. Se trata de una cifra aproximada, estimada a partir del número de personas que realmente se incorporan a ámbitos de alto valor añadido dentro de una estructura en la que cada año ingresan en la universidad unas 630.000 personas y pasan a un máster unas 70.000, y es un valor provisional.

（※Este cálculo es solo un «modelo conceptual». En realidad, no solo el número de nacimientos, sino también la tasa de participación laboral, la incorporación al empleo de inmigrantes y estudiantes extranjeros y la prolongación de la vida laboral de las personas mayores son variables importantes, y un análisis riguroso requeriría un análisis de flujos y stocks por cohorte (grupo por año de nacimiento). Hay que tener en cuenta además que la definición de «talento altamente cualificado» y el número necesario pueden variar con los cambios en la estructura industrial y con las mejoras de productividad gracias a la IA.）

Si simplificamos tomando como base el número de nacimientos, aparecen las siguientes «tasas de conversión».

Generación nacida en 2005 (unos 1,06 millones de nacimientos): 300.000 ÷ 1,06 millones ≒ aproximadamente un 28 %
Generación nacida en 2025 (unos 700.000 nacimientos): 300.000 ÷ 700.000 ≒ aproximadamente un 43 %

Es decir, para seguir asegurando esas mismas «300.000 personas» habría que elevar la tasa de conversión del 28 % al 43 % en 20 años.

Esta cifra es una estimación gruesa, pero muestra que puede ejercerse una presión estructural: «dado que la base se reduce, para mantener la misma función social no hay más remedio que aumentar la eficiencia de la educación y la formación».

Por supuesto, también puede haber palancas distintas de «aumentar el número mediante la educación», como ampliar la acogida de inmigrantes y trabajadores extranjeros, mejorar la productividad laboral por persona (incluida la eficiencia gracias a la IA y la automatización) o transformar la propia estructura industrial. Sin embargo, aun combinando esas medidas, la mejora de la tasa de conversión de la educación seguirá siendo uno de los pilares importantes.

Cambios sociales que avanzan al mismo tiempo

La baja natalidad ya es de por sí un problema difícil, pero al mismo tiempo avanzan los siguientes cambios.

Los tres cambios representativos son los siguientes.

Alargamiento del periodo educativo por la sofisticación de la industria
Presión hacia empleos «altamente cualificados» por los cambios tecnológicos, incluida la IA
Círculo vicioso de baja natalidad provocado por el alargamiento de la educación

(a) Alargamiento del periodo educativo por la sofisticación de la industria

Cuanto más avanzada es la tecnología, más tiende a alargarse el periodo educativo necesario para adquirir conocimientos especializados.

Cada vez son más los campos en los que el máster se está convirtiendo en el estándar, y si en el futuro más personas necesitaran una formación equivalente al doctorado, la incorporación plena al mercado laboral podría retrasarse hasta los 27 años aproximadamente.

(b) Presión hacia empleos «altamente cualificados» por los cambios tecnológicos, incluida la IA

Hay quienes sostienen que la IA sustituirá las tareas de nivel intermedio (este impacto varía según el sector y la ocupación). Si esta tendencia avanza, los trabajos que deban desempeñar los seres humanos se concentrarán en los de mayor complejidad, y un «mayor nivel educativo» pasará a ser condición para acceder a un buen empleo.

La difusión de robots industriales y de la automatización, derivada de la escasez de trabajadores, también empujará el trabajo humano hacia el juicio, el diseño y la integración de nivel superior, y supondrá una presión para elevar el nivel de aprendizaje necesario.

(c) Círculo vicioso de baja natalidad provocado por el alargamiento de la educación

El alargamiento del periodo educativo puede agravar aún más la propia baja natalidad. Si se retrasa la incorporación al mercado laboral, se retrasa también el momento de alcanzar la estabilidad económica y sube la edad del matrimonio y del parto. Como resultado, el periodo en que es posible tener hijos se acorta en la práctica, y se produce un círculo vicioso en el que se ejerce una presión a la baja sobre el número de nacimientos.

(Por supuesto, el periodo educativo no es el único factor de la baja natalidad. Intervienen factores complejos, como el coste de la vivienda, la insuficiencia del apoyo a la crianza, la diversificación de los valores y la inestabilidad del empleo.)

¿Es sostenible «un país que gana dinero solo con unos pocos»?

Reorientar a los trabajadores actuales hacia industrias de alto valor añadido mediante la recualificación (reskilling) es también un medio importante. Sin embargo, en un entorno en el que la mano de obra escasea y hay oportunidades de obtener un salario, son pocas las personas que pueden renunciar a ese coste de oportunidad y embarcarse en una larga etapa de reciclaje formativo. También puede servir de referencia un diseño institucional que combine una formación profesional generosa con garantía de ingresos, como en los países nórdicos, pero la transición desde el sistema actual de Japón requeriría un tiempo considerable.

Además, quizá sea posible construir una industria que funcione aunque la tasa de conversión se quede como está. Por ejemplo, que solo la minoría que ha accedido a empleos altamente cualificados obtenga ingresos elevados y la mayoría restante tenga ingresos bajos, pero con una buena redistribución. Sin embargo, me preocupa que una estructura social tan extremadamente polarizada aumente la inestabilidad de la sociedad.

Para preservar la estabilidad y la sostenibilidad del conjunto de la sociedad, lo deseable debería ser que no solo una élite reducida, sino el mayor número posible de personas, pueda acceder al mayor número posible de «buenos trabajos». (Aquí, «buen trabajo» es un concepto que incluye no solo el salario, sino también la estabilidad, las oportunidades de crecimiento, la dignidad y la participación social.)

Si lo pensamos así, creo que lo que se plantea sigue siendo elevar la calidad de la educación en su conjunto.

Dos desafíos que se plantean a la educación

(1) Mejora de la calidad de la educación: elevar la tasa de conversión

Dado que la base se reduce, es necesario hacer llegar a más personas los resultados que produce la educación. Elevar la tasa de conversión del 28 % al 43 % es un cambio para el que no basta con «mejorar un poco». Y además hay que lograrlo en un plazo de 20 años.

Lo importante es que, como ya he señalado, esto no debe consistir en elevar aún más a las capas superiores, sino en elevar la base: garantizar las oportunidades de aprendizaje y construir mecanismos para que más personas alcancen un alto nivel.

(2) Adelantar la llegada al objetivo: aprendizaje de mayor densidad sin sacrificar la comprensión

Para romper el círculo vicioso de la baja natalidad y aumentar la libertad de las generaciones jóvenes para planificar su vida, creo que, si es posible, convendría también ajustar adecuadamente la propia duración de la educación. Por ejemplo, ¿no se podría adelantar en varios años la adquisición de una especialización que antes llevaba hasta los 27 años aproximadamente?

«Adelantar» no significa simplemente apretar y apresurar. Significa elevar la densidad y la eficiencia del aprendizaje sin sacrificar la comprensión, manteniendo el nivel que se alcanza, mediante un rediseño radical del currículo, una selección rigurosa de los contenidos que hay que aprender y una renovación del proceso de aprendizaje con ayuda de la tecnología.

Por supuesto, adelantar no siempre es posible, y habrá ámbitos en los que no convenga hacerlo. Aun así, creo que tiene sentido no dar por sentada la duración de la educación y convertirla en objeto de verificación.

Dos enfoques: la «aceleración del aprendizaje» y la «redefinición del punto de llegada»

Para formar a más talento altamente cualificado en un tiempo limitado, es necesario cambiar el propio proceso de aprendizaje. Los enfoques pueden dividirse en dos grandes grupos.

(1) Aceleración del proceso de aprendizaje con IA

La IA tiene su lado de quitar empleos, pero según cómo se use también puede ser una herramienta que acelere enormemente el aprendizaje. Los ámbitos en los que cabe esperar mayor efecto son los tres siguientes.

Personalización: diagnosticar los puntos débiles de cada estudiante y proporcionarle los ejercicios óptimos
Apoyo a la metacognición: apoyar el proceso de «aprender a aprender», como elaborar el plan de estudio, reflexionar y analizar las causas de los errores
Tiempo real: dar retroalimentación y pistas en el momento que necesita el estudiante, haciendo girar un ciclo de aprendizaje de alta velocidad
Acompañamiento en proyectos: ejercer de entrenador al abordar tareas prácticas, como la organización de requisitos, la revisión del diseño y la identificación de riesgos

Así como la aparición del software de shogi cambió el aprendizaje de los jugadores profesionales y elevó de forma espectacular el nivel de la competición, las herramientas educativas de IA podrían cambiar la propia ruta de aprendizaje y acortar el tiempo necesario para llegar al objetivo. Incluso en estos últimos uno o dos años, la calidad de los resultados de quienes dominan bien la IA ha cambiado de forma visible. Las herramientas de apoyo al aprendizaje basadas en bibliografía y documentación también están alcanzando un nivel práctico, y se empieza a tener la sensación tangible de una aplicación en serio al ámbito educativo.

Sin embargo, hay que examinar con cautela si los resultados obtenidos en un mundo cerrado y de reglas claras, como el de la IA del shogi, pueden aplicarse tal cual a la educación en general.

(2) Redefinición del «punto de llegada» partiendo de la IA

Aún más importante es que, en una sociedad en la que la IA se ha generalizado, cambia el alcance de los conocimientos que los seres humanos deben memorizar y adquirir desde cero. Los objetivos educativos tradicionales y los que parten de la premisa de dominar la IA deberían ser algo distintos.

Así como la difusión de la calculadora cambió la manera de enseñar matemáticas, se trata de redefinir el «punto final del aprendizaje que debe alcanzar el ser humano» partiendo de la existencia de la IA. Creo que eso conducirá a ajustar adecuadamente el periodo educativo y a acelerar la formación de talento.

Por ejemplo, si antes el punto de llegada era el «nivel de doctorado completado», el nuevo punto de llegada basado en la IA podría ser adquirir, a principios de la veintena, las competencias centrales que sustentan la capacidad de realizar trabajo cognitivo avanzado de nivel de investigación: la capacidad de verificar hipótesis, la de sintetizar la bibliografía, la de llevar a cabo experimentos e implementaciones y la de juicio sobre la ética de la investigación. No se trata de que el título en sí sea el objetivo, sino de aspirar a un diseño educativo capaz de lograr los resultados (productos y capacidad práctica) equivalentes a él.

Estos dos elementos, la «aceleración del proceso de aprendizaje» y la «redefinición del punto de llegada», son las dos ruedas de un mismo carro. Con solo uno de ellos, no se alcanzaría la tasa de conversión que se exigirá dentro de 20 años.

Por eso, hay que empezar a explorar desde ahora

En la mejora de la eficiencia del aprendizaje con IA no existe desde el principio una respuesta correcta. El ensayo y error es indispensable.

Sin embargo, si nos fijáramos como objetivo «un sistema educativo que en 2045 pueda formar de manera estable a personas con una capacidad de ejecución de la investigación próxima a la de quienes antes terminaban el doctorado, a principios de la veintena», el tiempo que nos queda sería de apenas 20 años. Si lo calculamos hacia atrás, el ritmo podría ser formular hipótesis sobre el marco general de las medidas en estos 5 años y dedicar los 15 restantes a la verificación y la implementación.

Además, al introducir la IA en la educación en serio, no debemos pasar por alto algunos puntos importantes, como el tratamiento de los datos personales y la evaluación, por lo que también será necesario profundizar en el debate sobre ellos.

En cuanto a la aceleración de la educación, no sabemos si lograremos alcanzar el objetivo ni siquiera movilizando todo el conocimiento de la pedagogía, los logros de la ciencia cognitiva y la tecnología de IA más avanzada. Sin embargo, si no lo intentamos, nunca veremos la respuesta, y si no llegamos a ella, la sociedad japonesa de dentro de 20 a 30 años podría enfrentarse a una situación muy difícil, así que desde ahora

Especialmente la educación en emprendimiento, de la que me encargo, está cerca de la sociedad, por lo que creo que es un ámbito en el que este problema aparecerá bastante pronto. En el terreno del emprendimiento empresarial ya se da por hecho el uso de la IA, y si el contenido de las clases no cambia para seguirlo, podríamos acabar enseñando «conocimientos y habilidades que no sirven en la práctica» (aunque transmitir conocimientos de creación de empresas no sea lo mismo que la educación en emprendimiento).

Por eso, en las clases que empiezan en abril, quiero buscar respuestas poniendo en práctica a mi manera esta transformación de la educación con IA: la aceleración del aprendizaje y la redefinición del punto de llegada. Mi inquietud reciente es si, atendiendo también a perspectivas como el grado de logro (evaluación basada en competencias), el tiempo necesario para alcanzarlo y la equidad, es decir, si no se producen sesgos en los resultados según el entorno familiar, puedo encontrar, antes que nada en mis propias iniciativas, el germen de la transformación educativa que debe realizarse en estos 20 años.