La habilidad que nunca se vuelve obsoleta​

En el medio del tsunami de reentrenamiento de habilidades que estamos viviendo empujados por la inteligencia artificial, existe una competencia que permanece inmutable y que podría ser la diferencia entre el éxito y el estancamiento profesional. No se trata de dominar una nueva tecnología o perfeccionar algo específico, sino de algo superador: aprender cómo aprender.

La educación tradicional nos enseña qué pensar, pero no siempre cómo hacerlo. Seguimos memorizamos datos para exámenes que luego olvidamos y seguimos instrucciones en lugar de diseñar nuestros propios caminos de aprendizaje. Pero según Anne-Laure Le Cunff, experta en neurociencia cognitiva, este enfoque nos deja vulnerables en una era donde “la tecnología que aprendiste el año pasado podría ya estar desactualizada, y la estrategia que funcionó ayer podría fallar mañana”.

El desafío se intensifica por lo que Le Cunff denomina “la paradoja del aprendizaje moderno”. Tenemos acceso a información infinita, pero luchamos por filtrar lo que realmente tiene valor. Esta abundancia que debería acelerar nuestro aprendizaje, frecuentemente lo paraliza. La clave está en comprender cómo funciona realmente nuestro cerebro al aprender. Los neurocientíficos han identificado dos modos distintos de procesamiento: el modo enfocado, cuando nos concentramos activamente en una tarea, y el modo difuso, que se activa cuando dejamos que nuestra mente divague durante una caminata o en la ducha. Ambos son esenciales para el aprendizaje efectivo, pero la mayoría solo aprovecha el primero.

Cómo desactivar la ansiedad por IA

Para dominar esta “habilidad detrás de todas las habilidades”, Le Cunff propone tres prácticas fundamentales que funcionan independientemente de lo que estés aprendiendo. Primero, la experimentación: en lugar de absorber información pasivamente, diseñar pequeños experimentos con el formato “Haré [acción] durante [duración]”. Segundo, la metacognición: observar tu propio pensamiento y reflexionar sobre qué funcionó y qué no. Tercero, la iteración: ajustar tu enfoque después de cada experimento, construyendo sobre lo que funciona y descartando lo que no te sirve. Por ejemplo, hoy, ante la urgencia de aplicar la IA, lo primero que pensamos es qué curso tengo que estudiar o a quién tengo que escuchar, mientras que tendríamos que empezar por la experimentación propia y diaria que nos permita asimilar las posibilidades, alcances y puntos ciegos de estos asistentes digitales en primera persona. La habilidad más valiosa no es lo que sabemos, sino cómo aprendemos, sea lo que sea que necesitemos aprender. Ya sea que estés por encarar un cambio, adoptando una nueva tecnología o simplemente tratando de mantenerte relevante, aprender a aprender es la base que sostendrá todo lo demás. Como insiste Le Cunff: “Experimentá, reflexioná, ajustá. Hacelo consistentemente, con curiosidad e intención, y pronto te darás cuenta de que no necesitas un mapa. Solo necesitás una mentalidad experimental”.

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