Dave Treat, de Pearson: «La IA debería guiar el aprendizaje, no hacer trampa»

Dave Treat, director de tecnología de Pearson

Sobre la integridad académica, la adopción de la IA y las competencias clave que cobran importancia a medida que la IA autónoma transforma la educación

Dave Treat se incorporó a Pearson hace casi dos años como director de tecnología y, posteriormente, asumió el cargo de director de sistemas de información, pasando así a supervisar toda la cartera tecnológica de la empresa.

Este cambio supuso su regreso al sector en el que se formó.

«Lo que más me gusta de este trabajo es volver al mundo de la educación», afirma. «La educación fue mi primera trayectoria profesional. Todos los demás miembros de mi familia son docentes de una forma u otra. Ahora puedo sentirme orgulloso sabiendo que yo también ayudo a las personas a hacer realidad la vida que imaginan a través del aprendizaje».

Su función abarca tanto la innovación estratégica como el funcionamiento diario de una empresa con 182 años de historia.

«Soy tan responsable de nuestro futuro en IA agentiva como de arreglar la barra espaciadora del portátil de nuestro director general cuando se estropea», explica Dave. «Mi pasión es la innovación, pero también tengo que mantener este lugar en marcha».

Sin duda, no es una tarea fácil, teniendo en cuenta que la supervisión técnica de Dave abarca una plantilla global de aproximadamente 17 000 personas repartidas por múltiples divisiones empresariales.

Dave Treat, director de tecnología de Pearson. Crédito: Pearson

Las preocupaciones sobre la integridad académica son reales

Una de mis primeras preguntas para Dave fue cómo aborda Pearson el problema de las trampas ahora que los estudiantes tienen acceso a herramientas de IA generativa.

Dave tiene claro que el riesgo es real, pero sostiene que se deriva de cómo se utilizan las herramientas y no de la tecnología en sí misma.

«Es importante reconocer que las preocupaciones sobre la integridad académica son reales», afirma. «La IA es un motivo de preocupación real, pero solo si nos limitamos a dejarla en manos de profesores y estudiantes. Si solo la utilizan para obtener respuestas, conduce al fraude y frena el aprendizaje real».

En cambio, las herramientas de estudio basadas en IA de Pearson animan a los alumnos a reflexionar sobre los problemas en lugar de darles las respuestas, guiándose por la ciencia del aprendizaje.

Dave señala que los datos de uso revelan un patrón que tiene poco que ver con el horario lectivo.

«Estamos registrando el pico de visitas de los estudiantes estadounidenses en torno a las 21:00 h en la educación superior», explica.

«Así pues, por definición, plantean preguntas cuando los profesores y los ayudantes de cátedra no están allí para ayudarles».

Esas mismas interacciones se transmiten a los profesores a la mañana siguiente, lo que les permite hacerse una idea de las dificultades que tiene la clase antes de que comience la siguiente jornada de clases.

¿Sabías que...?

• Las 21:00 h es la franja horaria de mayor tráfico en la que los estudiantes de educación superior de EE. UU. utilizan más activamente las herramientas de estudio con IA de Pearson

Por qué la IA necesita una «escuela de conducción»

Cuando se le pregunta por qué tantas organizaciones invierten en tecnología de IA sin preparar primero a su plantilla para utilizarla, Dave señala un patrón que ha observado a lo largo de varios ciclos tecnológicos.

«Llevo en el mundo de la tecnología más décadas de las que quiero contar, y este patrón no es nuevo», reconoce. «Todos nos dejamos llevar por la última herramienta de moda y queremos aplicarla».

Dave recurre a la analogía de su hijo de 16 años, que está aprendiendo a conducir, para explicar su enfoque a la hora de invertir en nuevas tecnologías.

Sostiene que poner en manos de la gente una tecnología potente sin orientación es como entregarle a un adolescente las llaves del coche sin que haya recibido clases: conduce inevitablemente a un accidente. En cambio, hace hincapié en la necesidad de una formación estructurada, similar a la de una autoescuela.

Un equipo central para garantizar la coherencia de los estándares de IA

La respuesta de Pearson a ese reto ha sido crear un Centro de Capacitación en IA, que abarca los productos orientados al cliente, la ingeniería y las operaciones internas.

Desde el principio, el equipo de Dave optó por sumergirse directamente en la tecnología, centrándose de manera integral en cómo la IA podría transformar el negocio en tres dimensiones clave.

Para mantener a la empresa alineada, un pequeño equipo central identifica lo que funciona en áreas específicas y difunde esos éxitos de forma más amplia.

«Hay un aspecto de “encontrar lo bueno y difundirlo”», afirma Dave. «Supimos desde el primer momento que tendríamos que aplicar estándares y protocolos comunes».

Detrás de ese esfuerzo se encuentra una modernización más amplia de la infraestructura de datos de Pearson, que, como admite Dave, aún está poniéndose al día con las ambiciones del programa de IA.

«Nos queda un largo camino por recorrer en lo que respecta a nuestras bases de datos, como creo que les ocurre a la mayoría de las empresas», afirma. «Somos una empresa con 182 años de historia y es justo decir que no contamos con tecnología de hace 182 años. Pero siempre estamos buscando la forma de modernizarla y mejorarla».

Colaboración con las grandes empresas tecnológicas

Pearson colabora con varias grandes empresas tecnológicas que también desarrollan sus propias herramientas de formación y aprendizaje, una dinámica que algunos podrían calificar de competitiva.

Sin embargo, Dave lo ve de otra manera: «No lo consideramos una competencia en absoluto. De hecho, colaboramos con muchas de ellas y estamos avanzando hacia un ecosistema mucho más abierto».

Describe este acuerdo como una relación que se refuerza mutuamente, ya que combina los contenidos educativos y los conocimientos sobre el aprendizaje de Pearson con las plataformas y la distribución de los socios.

«Nuestros socios cuentan con unos directores de formación fantásticos, así como con habilidades y capacidades excepcionales, por lo que nosotros solo estamos aquí para ayudar a potenciar todo eso, y viceversa».

Cuando se le pide que describa a un estudiante universitario o a un alumno corporativo en 2030, Dave vuelve a un tema recurrente: acercarse a las personas dentro de sus rutinas actuales en lugar de apartarlas de ellas. Crédito: Getty Images

El criterio y la imaginación siguen siendo habilidades esenciales

En el caso de las organizaciones ajenas al sector tecnológico que adoptan la IA, Dave sostiene que las habilidades subyacentes necesarias no han cambiado mucho con respecto a las oleadas de innovación anteriores.

«Siempre todo se reduce a la calidad del juicio de una persona, su experiencia en el ámbito y su imaginación», afirma Dave. «Cuanto mayor sea su profundidad en su campo, más imaginativos podrán ser al aplicarlo.

«Si a eso le sumamos la empatía y la colaboración, esas son las características humanas que importan. Sea cual sea la ola tecnológica, si se cuentan con esas habilidades, se puede sacar el máximo partido a cualquier tecnología, y la IA no es una excepción».

Dato clave

• Pearson cuenta con una plantilla global de aproximadamente 17 000 empleados bajo la supervisión técnica de Dave

El aprendizaje en el flujo definirá el futuro

Cuando se le pide que describa a un estudiante universitario o a un alumno de una empresa en 2030, Dave vuelve a un tema recurrente: acercarse a las personas en el marco de sus rutinas actuales, en lugar de apartarlas de ellas.

«Lo que realmente funciona es encontrar a las personas allí donde están e introducir experiencias de microaprendizaje en su vida cotidiana, porque ahora tenemos visibilidad sobre su contexto específico», añade Dave.

«El futuro del aprendizaje está en el flujo: en el flujo de la vida, el flujo del trabajo y el flujo de la educación».

Esa forma de pensar se extiende también a la evaluación. Dave sugiere que el examen oral, reconocido desde hace tiempo como un sólido indicador de la comprensión, podría finalmente resultar viable a gran escala gracias a una interacción guiada por la IA y basada en el propio material del profesor.

«Sabemos desde hace mucho tiempo que los exámenes orales proporcionan una indicación de gran calidad sobre la comprensión que tiene un estudiante de un tema concreto», continúa Dave. «Un estudiante sentado frente a un profesor, que tiene que expresar con exactitud lo que sabe, demuestra verdaderamente la profundidad de su aprendizaje».

En el caso de las organizaciones ajenas al sector tecnológico que adoptan la IA, Dave sostiene que las habilidades subyacentes necesarias no han cambiado mucho a lo largo de las anteriores oleadas de innovación. Crédito: Getty

Soy tan responsable de nuestro futuro con la IA autónoma como de arreglar la barra espaciadora del portátil de nuestro director general cuando se estropea

. Dave Treat, director técnico de Pearson

Dave es igual de directo a la hora de señalar en qué aspectos cree que el sector se está adelantando a sí mismo. Describe como exageradas las conversaciones sobre agentes totalmente autónomos que sustituyen puestos de trabajo, al tiempo que señala la verificación de agentes —el proceso de evaluar de qué es realmente capaz un agente de IA determinado— como un ámbito que merece una mayor atención.

Pearson ya ha creado un prototipo funcional de verificación de agentes de IA en ese ámbito, aprovechando su experiencia en la evaluación de personas en lugar de máquinas.

Desarrollado en colaboración con IBM Consulting, el prototipo aplica las décadas de experiencia de la empresa en la acreditación de personas a las máquinas autónomas. El sistema somete continuamente a pruebas y auditorías a los agentes digitales para certificar que pueden ejecutar de forma segura los flujos de trabajo corporativos sin salirse de los límites establecidos.

Al tratar a los agentes de software como empleados que deben obtener una acreditación de competencias, la plataforma proporciona a las empresas un marco estandarizado para gestionar y confiar en su plantilla de IA.

Al reflexionar sobre lo que sigue motivándole, Dave recurre a algo más personal que cualquier hoja de ruta de producto.

«Se necesita mucho valor para aprender», afirma. «De hecho, aprender está pensado para ser difícil. Si no es difícil y no consigues que tu cerebro trabaje de verdad, entonces no aprenderás».