¿Cómo saben los ingenieros lo que saben?, el riesgo de "dejar de pensar"

Silvia García

Comité de Tecnología CICM

¿Tenemos los(as) ingenieros(as) una forma distintiva de aprender? La ciencia y la ingeniería comparten muchas características: básicamente ambas están basadas en hechos y requieren un pensamiento racional y metódico, pero “los científicos estudian el mundo tal como es, mientras que los ingenieros crean un mundo que nunca ha existido” (Theodore von Kármán). Según el historiador Antoine Picon, los ingenieros tienen una forma particular de pensar sobre el mundo —una racionalidad— que se mantiene constante en la diversa gama de tecnologías que han creado y en los roles que desempeñan. Los ingenieros que se dedican tanto a la práctica como a la gestión del conocimiento comparten una cierta actitud, patrones de pensamiento y acción, la descomposición sistemática de un problema complejo en cuestiones más elementales, o incluso cierta rigidez al abordar problemas sociales. Para los ingenieros, la racionalidad sirve principalmente como guía para la acción por lo que es inseparable de la solución al problema en cuestión. Además, la generación de conocimiento en ingeniería requiere del esfuerzo conjunto de diversas comunidades de individuos; los descubrimientos de genios solitarios abundan en la ciencia, pero no en la ingeniería porque esta depende del desarrollo y la amplia difusión de conceptos, modos de análisis y patrones de pensamiento compartidos.

Inspiradoras palabras. Pero hoy hay síntomas alarmantes en el gremio y parecen estar conectados con la Inteligencia Artificial IA. Si la IA transforma el aprendizaje humano derribando estándares con la hiperpersonalización, adaptando el ritmo y la complejidad de los temas, reduciendo a extremos inauditos los tiempos de entrenamiento y explicando conceptos de múltiples maneras hasta “garantizar su comprensión”, ¿la IA genera ingenieros con mayor o menor capacidad? No hay datos duros que validen alguna de las posibilidades de respuesta. Existen señales de que las generaciones más recientes tienen una dependencia excesiva del software y que, bajo todos los esquemas de educación pública o privada, presentan fuertes debilidades en matemáticas básicas y capacidades deductivas. Temporo-espacialmente esto no puede ser producto de la IA. Mucho se discute sobre la nueva confianza en la "caja negra", se dice que los modelos avanzados de aprendizaje automático pueden optimizar mezclas de concreto o predecir la licuación del suelo, pero que “no explican por qué”, ¿si los ingenieros no pueden interrogar la física subyacente a un problema es exclusivamente consecuencia de la implementación IA? Después de 30 años de dedicarme a construir sistemas computacionales cognitivos para la Ingeniería Civil IC, estoy convencida que la automatización de tareas que oferta la IA no es el único ingrediente que está estancando la progresión de habilidades para construir un profundo conocimiento técnico del dominio.

Esta compleja situación comenzó hace varias décadas ¿cómo se gesta esta característica poco deseable en el perfil de ingeniero (recién egresado o con años de experiencia)? Hipotetizo: a través de la “validación de la ignorancia”. Reflexiono sobre nuestro presente. Hoy se han normalizado las narrativas que desprecian el consenso científico, el análisis de los históricos y la verificación de datos en favor del instinto y la intuición. Este fenómeno no surge de forma espontánea, sino que responde a las dinámicas sociopolíticas y digitales extremas en las que vivimos. El discurso visceral frente a la evidencia pareciera muy lejano a la racionalidad ingenieril pero invito a pensar en esas ocasiones en las que el conocimiento experto (técnicos, analistas, académicos, desarrolladores) es visto con recelo porque “no es práctico”, porque, se dice, está desconectado de la realidad. Las opiniones o "verdades alternativas" compiten en igualdad de condiciones cuando la información sobre los “hechos” se da a través de algoritmos que premian ciertos contenidos sin que los sostenga la imparcialidad, la certeza científica y/o el bien común. El conocido “así salió la corrida” no se cuestiona ya tan profundamente como tampoco se duda sobre lo que dicta un ente digital porque, creemos, no es “emocional” y se desprende de contenido contrastado. El entrenamiento intelectual basado en agentes conversacionales, por ejemplo, contiene un sesgo de confirmación que valida lo que el usuario “quiere creer” o lo que el modelador del ente virtual “quiere que crea”, independientemente de si es cierto o no.

ANSYS, SOFiSTiK, MIDAS CIVIL, PLAXIS, ETABS, SAP2000, por mencionar algunos de los softwares más usados en la IC, no están lejos de las aplicaciones inteligentes (redes neuronales, algoritmos genéticos, sistemas ciberfísicos) que generan la misma clase de resultados, ¿cómo un usuario de software (o programador) -que debe ser una persona calificado como ingeniero(a)- se reconfigura como “ignorante” a pesar de ejecutar tantos análisis? Por su pérdida gradual de fundamentos físicos, de intuición espacial y de interpretación de la realidad. El uso indiscriminado de herramientas digitales está llevándonos a un “analfabetismo funcional” en el que es evidente la dificultad para enunciar un problema, resumirlo, explicarlo y extraer la idea principal. No es la IA, es la falta de comprensión de las matemáticas y la física detrás del código (el que sea). Hay generaciones para las que el software se convierte en un oráculo y aceptan los resultados sin cuestionarlos. Los problemas para entender memorias, contratos, instrucciones y riesgos son evidentemente resultado de priorizar la memorización sobre el razonamiento crítico.

Dejar de pensar nos conducirá, sin duda, a errores catastróficos, a la presentación de soluciones imposibles, ineficientes, inseguras y poco rentables, nos perderemos entre situaciones imprevistas y no sabremos qué hacer con cualquiera que sea la tecnología “nueva”. Existe una amenaza significativa, y no proviene únicamente de la IA. Si los ingenieros delegan por completo las tareas cognitivas, perderán sus capacidades fundamentales. La decisión no es sobre subirse o no a la ola tecnológica inteligente, la cuestión es si renunciamos al esfuerzo intelectual, a la creación de la infraestructura que promueve el desarrollo y bienestar de la sociedad.

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