Cómo cambia la educación en emprendimiento ante la IA generativa (edición 2025)

Como una forma de educación en emprendimiento, realicé un taller de «emprendimiento de políticas» usando políticas públicas.

El tema fue «medidas contra los osos 🐻».

Ahora que ha llegado la época de hibernación, el asunto ha perdido fuerza, pero este año los osos se convirtieron en un problema social que sacudió a todo Japón. Además, como efecto secundario de la aparición de osos, he oído que algunas políticas y tareas de los gobiernos locales que debían avanzar se detuvieron en parte por culpa de los osos.

Lo que hicimos esta vez fue un taller en el que los estudiantes analizaban este problema social, los «daños causados por los osos», y lo resolvían elaborando una propuesta de política.

Les invito a ver el material de presentación (pitch) resultante.

Si a primera vista se dijera que este material es «lo que entregó un estudiante», creo que mucha gente lo valoraría muy bien.

Sin embargo, el tiempo que tarda un estudiante en elaborar (generar) este material es de unos 30 minutos.

Basta con seguir las instrucciones de este cuaderno de trabajo (versión pública) para conseguir algo como lo anterior en menos de 30 minutos.

(Cabe aclarar que no es un material hecho por un estudiante que participó realmente, sino una muestra que preparé yo.)

La dificultad de evaluar el aprendizaje

Entonces, si este material se presentara como entrega de un estudiante, ¿cómo deberíamos evaluar su aprendizaje?

Es cierto que la calidad del resultado variará según la habilidad para usar las herramientas. Pero la educación en emprendimiento no debería ser una clase para aprender a usar bien herramientas.

Además, ¿qué se puede decir que aprendió el estudiante en todo este proceso? ¿Equivale eso a haber adquirido espíritu emprendedor?

Por supuesto, dentro del tiempo de la sesión se reserva un espacio para pensar en el problema social, y supongo que los estudiantes también evalúan los resultados generados por la IA para juzgar si son buenos o malos. Sin embargo, desde el punto de vista de la intensidad del «pensar» y del «aprender», se puede decir que usan la cabeza de una manera distinta a la tradicional, y qué se puede decir que han aprendido del espíritu emprendedor y cómo evaluarlo es una pregunta bastante difícil.

Esto significa también que la IA generativa desagrega («unbundle») el esfuerzo del estudiante y la calidad de su entrega.

Ya se está usando

De hecho, en las clases de educación en emprendimiento de la segunda mitad de este año vi varios casos de estudiantes que usaron IA generativa para crear y presentar diapositivas o aplicaciones. Me parece que quienes obtuvieron la mejor valoración del público fueron también estudiantes que dominaban estas herramientas de IA generativa.

Si no se tratara de educación, quizá eso estaría bien. Pero si el objetivo principal es la educación, creo que hay que preguntarse si esa evaluación es legítima.

Si se asume sin más que lograr resultados en los negocios es también ser excelente en lo educativo, bastaría con evaluar educativamente según lo buena que sea la entrega hecha con IA generativa, y quizá sería más fácil formar a personas como los «solopreneurs». Pero que eso sea educación en emprendimiento, la verdad, creo que no lo es (en una clase de comercio quizá bastaría...).

La dificultad de evaluar = la dificultad de diseñar = la dificultad de decidir qué enseñar en primer lugar

Incluso en las clases en general, se dice que se ha vuelto difícil evaluar a los estudiantes mediante informes. En la educación en emprendimiento, más cercana a la sociedad, evaluar por la calidad de los entregables hará cada vez más difícil la evaluación del aprendizaje.

Pero si seguimos con la educación en emprendimiento con el mismo contenido de clase de antes de la IA generativa, se ampliará la brecha entre la sociedad real y la educación. Creo que eso también conviene evitarlo.

En el futuro, según el caso, quizá se evalúe no por la calidad de lo que producen los estudiantes (los entregables), sino por el proceso, como la cantidad de actividad; o quizá haya otros métodos mejores.

En mi clase de este año también incluí contenidos como crear aplicaciones con IA generativa, pero entonces todavía no se podían generar diapositivas. Además, en ese momento no se veía mucha tendencia a que las ideas mejoraran con IA generativa (más bien tenía la impresión de que, por la existencia de la IA generativa, disminuían los ensayos y errores), y pensaba que todavía no pasaba nada, pero con el avance de herramientas periféricas como NotebookLM, empecé a pensar que, según el diseño de la clase, como en el taller de medidas contra los osos mencionado, quizá se podría garantizar la calidad de las ideas... Si es así, habrá que cambiar mucho la estructura de la clase.

En cualquier caso, fue un año en el que sentí que debía volver a preguntarme cómo diseñar la educación en emprendimiento y, más aún, qué es realmente el espíritu emprendedor.

(Probablemente dentro de un año la situación en torno a la IA generativa habrá cambiado, pero creo que esta pregunta no cambiará tanto. Por ahora lo he resumido como la edición 2025.)

Diapositivas de este artículo elaboradas por NotebookLM