Uso de IA para desarrollo de habilidades blandas: revisión sistemática de la literatura

Inteligencia artificial

Durante los últimos cuatro años, el auge de la IA ha aumentado, hecho que se evidencia en su rápida inclusión en los campos laboral y educativo. Por ello, es necesario determinar el estado de las investigaciones en torno a esta tecnología para comprender su alcance en un horizonte deseable de transformación digital con enfoque humano.

La primera definición de IA se formuló en la conferencia de Dartmouth de 1956 por el matemático estadounidense John McCarthy, quien la describió como “ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, específicamente programas de cómputo inteligentes” (Vidal-Ledo et al., 2019).

Para otros autores, la IA es “la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, aprender de dichos datos y utilizar esos aprendizajes para lograr objetivos y tareas específicas mediante una adaptación flexible” (Kaplan y Haenlein, 2019). Asimismo, según Dwivedi et al. (2021), la IA puede potenciar o reemplazar actividades humanas utilizando el reconocimiento, la comprensión, el aprendizaje y la acción.

Inteligencia artificial en el sector laboral y educativo

El uso de la IA impacta significativamente a las empresas y a la sociedad; este impacto es comparable con la transformación que trajo consigo internet y la world wide web, que dieron paso al comercio electrónico, las prácticas centradas en el consumo y la economía colaborativa (Malik et al., 2020). Uno de los principales usos de la IA en las empresas se evidencia en la gestión del recurso humano, donde se espera que aporte positivamente a la selección de la fuerza laboral. La IA cumple un papel esencial en la conformación y preparación del personal que laborará en las organizaciones; por ello, es fundamental realizar investigación continua sobre sus impactos a largo plazo en las prácticas de recursos humanos (Popo- Olaniyan et al., 2022).

Las empresas que consideren incorporar la IA para seleccionar talento humano deben evaluar cuidadosamente el retorno de la inversión, pues, al tratarse de un campo aún en desarrollo, una decisión mal fundamentada podría traducirse en beneficios limitados o nulos. La RSL realizada por Pan y Froese (2023), sobre 184 artículos que relacionan la IA con la gestión del recurso humano, demuestra que los estudios en las disciplinas técnicas se centraban en el desarrollo o la aplicación de la IA para funciones específicas de dicha gestión; se resalta, además, que una intervención efectiva requiere emplear herramientas ampliamente desarrolladas.

En el campo educativo, y de acuerdo con Self (2016), la primera revista dedicada exclusivamente a la IA fue la International Journal of Artificial Intelligence in Education (IJAED), fundada en 1983. A partir de entonces, la educación intervenida por la IA ha evolucionado, aplicándose en distintos niveles educativos. Con base en varios estudios, como el de Xu y Ouyang (2022), se determinó que la IA ha ofrecido diversas aplicaciones en el área STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas), en la predicción del rendimiento estudiantil, el monitoreo del comportamiento y la implementación de la robótica educativa para mejorar los procesos de aprendizaje.

En el aprendizaje personalizado se evidencia el uso de herramientas que aprovechan algoritmos de aprendizaje automático para analizar el desempeño del estudiante, establecer brechas de conocimiento y definir rutas de aprendizaje. Así las cosas, si las instituciones educativas (IE) aprovechan los beneficios de la IA, podrían intervenir positivamente en la participación de los estudiantes, mejorar la retención de conocimientos y facilitar la comprensión de los conceptos (Kumar et al., 2023).

Es importante destacar que algunas RSL evidencian que la IA ha contribuido ampliamente a la educación, haciendo hincapié en su uso ético y en su apoyo a la gestión educativa, los procesos evaluativos y las políticas de desarrollo estratégico. Sin embargo, existe un vacío respecto de su aplicación para la formación personal y profesional del ser humano. Estas investigaciones también enfatizan que, para generar procesos cognitivos, es necesaria una adopción adecuada de la IA, pues esta facilita el aprendizaje autónomo y la retroalimentación inmediata, siempre de la mano con la labor docente (López-Regalado et al., 2024). En la investigación de Martínez-Comesaña et al. (2023) se destaca, además, que una limitante en este tipo de revisiones es que, en su mayoría, la IA se ha aplicado en la educación universitaria y posdoctoral, encontrándose un vacío en la educación primaria y secundaria.

Por otro lado, para comprender mejor el uso de la IA en los ámbitos laboral y educativo, es importante determinar la clasificación de sus herramientas. En el contexto laboral, específicamente en recursos humanos, se identifican herramientas de IA para big data y modelos predictivos para el reclutamiento, que permiten aplicar técnicas y estrategias de captación de personal, apoyar las funciones del gobierno corporativo, facilitar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia. Existen, asimismo, sistemas inteligentes aplicados a la captación de personal que gestionan los procesos de selección en línea, la divulgación de vacantes, la contratación según la calidad del perfil, las videoentrevistas y la elaboración de informes (Díaz, 2024).

En el sector educativo, las herramientas se han clasificado de acuerdo con su propósito: sistemas de tutoría adaptativa que ajustan el contenido educativo y las actividades de aprendizaje según las necesidades y el progreso individual del estudiante; plataformas de aprendizaje automático (machine learning) y análisis de datos para examinar grandes conjuntos de información educativa; asistentes virtuales y chatbots educativos que interactúan con los humanos proporcionando información, resolviendo dudas y brindando tutorías básicas; sistemas de recomendación y herramientas de creación de contenido educativo; plataformas de aprendizaje en línea con IA integrada; sistemas de evaluación automática de trabajos y exámenes; así como simulaciones y entornos virtuales de aprendizaje (Mujica y Sequera, 2024).

Habilidades blandas en la era de la IA

Esta RSL aborda también un tema de gran actualidad y relevancia en los campos laboral y educativo: las habilidades blandas (HB), o soft skills en inglés. Estas habilidades se equiparan con las denominadas habilidades para la vida que, de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (WHO, 1994), son aquellas aptitudes necesarias que permiten a las personas asumir un comportamiento adecuado y positivo para afrontar eficazmente las exigencias y los desafíos de la vida cotidiana.

Dado que no existe consenso sobre cómo agrupar las HB, en este artículo se toma como referencia el marco de las “Competencias del siglo XXI” y el funcionamiento ejecutivo, en los que se combinan principalmente HB con habilidades cognitivas como el pensamiento crítico y la resolución de problemas (Ortega-Goodspeed, 2016). De esta manera, las HB pueden clasificarse en tres categorías: 1) habilidades interpersonales, entre las que se incluyen la comunicación asertiva, la negociación y mediación, el trabajo en equipo, la confianza y empatía; 2) habilidades cognitivas, como la autoevaluación, el análisis y la comprensión de consecuencias, solución de problemas, toma de decisiones y el pensamiento crítico; y 3) habilidades para el control emocional, que se manifiestan en situaciones de estrés, sentimientos intensos o en el manejo de la ira, la tristeza y la frustración (Guerra, 2019).

Criterios de selección y exclusión de datos

La búsqueda inicial se centró únicamente en artículos relacionados con artificial intelligence / soft skills / schools, dentro de un rango temporal comprendido entre 2022 y 2024, y en idioma inglés, con el fin de facilitar la recopilación de documentos, dado que es la lengua utilizada por la mayoría de los investigadores que trabajan sobre esta temática.

Debido a que los temas abordados son relativamente recientes, los resultados iniciales fueron escasos, por lo que se replanteó la ecuación de búsqueda de manera más general:

TITLE-ABS-KEY((“Artificial Intelligence”) AND (“Soft skills”)) AND PUBYEAR > 2022 AND PUBYEAR < 2024 AND (LIMIT-TO (LANGUAGE, “English”) OR LIMIT-TO (LANGUAGE, “Spanish”) OR LIMIT-TO (LANGUAGE, “Portuguese”)) AND (LIMIT-TO (SUBJAREA, “COMP”) OR LIMIT-TO (SUBJAREA, “ARTS”) OR LIMIT-TO (SUBJAREA, “SOCI”) OR LIMIT-TO (SUBJAREA, “MULT”) OR LIMIT-TO (SUBJAREA, “EDUC”) OR LIMIT-TO (SUBJAREA, “COMP”)).

Los idiomas seleccionados fueron inglés, español y portugués. Las palabras de búsqueda debían encontrarse en el título, el resumen o las palabras clave, y las áreas de estudio consideradas fueron ciencias de la computación, humanidades, ciencias sociales, disciplinas múltiples, educación, ciencias de la computación general y tecnología educativa, por ser las más afines con la temática planteada. Las palabras incluidas en la búsqueda se tomaron del tesauro ERIC.

Las bases de datos consultadas fueron SpringerLink, Scopus, Base, Google Scholar y ScienceDirect, esta última por ofrecer acceso directo a artículos de la editorial Elsevier, con un total de 354 registros, ubicados el 7 de diciembre de 2024. Posteriormente, el 23 de diciembre del mismo año, se incluyó la base de datos Redalyc, con un total final de 384 registros. Se descartaron 10 documentos por duplicidad, 15 por ser revisiones sistemáticas, 264 por no relacionarse con el tema y 20 por corresponder a trabajos universitarios, enlaces rotos o editoriales de revista.

Para los artículos obtenidos en Scopus que no permitían acceso al texto completo, se solicitó la descarga a través de la biblioteca de la Universidad Autónoma de Bucaramanga (UNAB), que cuenta con acceso por suscripción. La selección de las bases de datos respondió a su carácter académico y acreditado, lo que permitió identificar estudios con alta calidad investigativa. Con el propósito de ampliar la cobertura temática, se incluyeron diversas bases de datos académicas para garantizar una revisión más amplia y representativa.

El proceso de cribado y selección de los documentos fue realizado por las autoras, quienes se encargaron de revisar y validar cada uno de los registros conforme a los criterios de inclusión establecidos.

Con los 85 artículos seleccionados, se efectuó una revisión inicial de los resúmenes y las conclusiones. Se identificaron 9 documentos con acceso restringido, a los cuales se ingresó mediante suscripción institucional a través de la UNAB. Tras un análisis más profundo, se incluyeron finalmente 54 artículos. La exclusión de los demás se debió a que no se relacionaban con la IA ni con las HB, a que eran revisiones sistemáticas o estaban duplicados.

La Tabla 1 resume los criterios de inclusión y exclusión, y la Figura 1 muestra el diagrama de flujo correspondiente al proceso de identificación, selección y análisis de las investigaciones consideradas.

Variables de análisis

Los artículos se codificaron y agruparon de acuerdo con la base de datos de procedencia, registrando la información en una rúbrica de revisión bibliográfica ajustada en un formulario de Google, con el fin de obtener los datos de manera gráfica y facilitar su análisis mediante una hoja de cálculo.

La información para el análisis se filtró según variables metodológicas, atendiendo al tipo de investigación desarrollada -cuantitativa o cualitativa-. Para las variables cuantitativas se recopilaron datos como el año de publicación, el país, la fuente, el tipo de investigación y la población objeto de estudio (estudiantes de bachillerato, universitarios o empleados). Para las cualitativas, se obtuvo información sobre el objetivo de la investigación, la metodología y los principales resultados.

Figura 1: Diagrama de flujo

Fuente: elaboración propia.

Información general de las publicaciones

Los estudios se publicaron entre los años 2022 y 2024. El 2024 fue el año con mayor número de investigaciones publicadas, con un total de 41; seguido del 2023, con 8, y del 2022, con 2. Esto evidencia que las investigaciones sobre el tema son relativamente recientes (Figura 2).

Figura 2: Año de publicación del artículo

Fuente. elaboración propia.

La Figura 3 muestra la distribución geográfica de los países donde se originaron las investigaciones, agrupados por continentes.

Figura 3: Regiones geográficas (continentes) donde se aplicaron las investigaciones revisadas

Fuente: elaboración propia.

La mayoría de los estudios se desarrollaron en Europa, con un total de 19 investigaciones distribuidas entre Italia (4), Grecia (1), España (6), Francia (1), Suiza (1), Alemania (1), Ucrania (2), Inglaterra (1), Eslovaquia (1) y Rumania (1). En segundo lugar, se encuentra Asia, con 16 investigaciones realizadas en Taiwán (1), Corea del Sur (1), Indonesia (1), India (1), Kuwait (2), Malasia (1), Emiratos Árabes Unidos (1), Irán (1), China (3), Singapur (1) y Arabia Saudita (3).

En el continente americano se ubicaron 14 investigaciones desarrolladas en Estados Unidos (3), Perú (3), Chile (1), Ecuador (3), Venezuela (1), México (2) y Colombia (1). En África se realizaron 2 investigaciones, en Marruecos y Egipto, respectivamente. En Oceanía se identificó 1 estudio (Australia), y 2 investigaciones adicionales no especificaron país de procedencia.

Relación entre habilidades blandas, inteligencia artificial, educación y campo laboral

Para comprender mejor el enfoque de la presente RSL, se elaboró un mapa de coocurrencia de términos (Figura 4) con el programa VOSviewer, en el que se evidencian los temas clave de las investigaciones, teniendo en cuenta los títulos, objetivos, metodologías y conclusiones. Se identificaron cuatro subclústeres principales: inteligencia artificial (verde), educación (azul), habilidades blandas (rojo) y ChatGPT (verde oliva).

Figura 4: Mapa de red: inteligencia artificial y habilidades blandas

Fuente: elaboración propia.

El subclúster artificial intelligence se relaciona directamente con la herramienta ChatGPT, al ser esta la más utilizada en los estudios revisados. Dicha herramienta es empleada tanto por docentes como por estudiantes con diversos fines educativos, y se destaca su papel articulador entre los campos de estudio y el desarrollo de las HB. Por su parte, el subclúster aprendizaje, identificado en color azul, también se vincula con la IA a través del uso de ChatGPT, lo que evidencia la creciente incorporación de estas tecnologías en los procesos de enseñanza-aprendizaje como estrategias de apoyo. Esta conexión resalta el potencial de la IA para transformar las dinámicas educativas tradicionales, promoviendo entornos más adaptativos y personalizados.

Asimismo, tanto la IA como el aprendizaje se conectan con el subclúster de HB, representado en color rojo, lo cual demuestra la interrelación entre estos tres componentes y la necesidad de integrar herramientas de IA en los procesos formativos. Ello permitiría fomentar el desarrollo de las HB que demanda la sociedad actual. También se observa una conexión significativa entre las HB y los empleados, lo que evidencia su papel clave en el ámbito laboral y refuerza la importancia de promover su desarrollo desde las etapas tempranas del sistema educativo.

A continuación, se presentan las HB intervenidas en los estudios analizados, representadas en la Figura 5.

Habilidades blandas intervenidas

Figura 5: Habilidades blandas intervenidas

Fuente. elaboración propia.

Las HB que adquieren mayor relevancia en los campos educativo y laboral son las habilidades de comunicación, el pensamiento crítico, las competencias digitales, el trabajo en equipo, la creatividad e innovación, la resolución de problemas, la adaptación o flexibilidad y las competencias sociales.

Según Elionzo (citado en Álava et al., 2022), la habilidad de comunicarse asertivamente permite expresar ideas, pensamientos, sentimientos y percepciones, así como determinar cómo reaccionar, exigir respeto por los derechos propios y fortalecer la autoestima y la autoconfianza.

En el sector educativo, las HB más intervenidas en los estudios se presentan en la Figura 6; en el ámbito laboral, las más destacadas se muestran en la Figura 7.

Figura 6: Habilidades blandas más intervenidas en el sector educativo

Fuente: elaboración propia.

Figura 7: Habilidades blandas más intervenidas en el sector laboral

Fuente: elaboración propia.

Población donde se aplicó la intervención

Figura 8: Población intervenida en los estudios analizados

Fuente: elaboración propia.

La Figura 8 muestra que la población más intervenida fue la de estudiantes universitarios, seguida por la de docentes, en su mayoría también pertenecientes a la educación superior. Esto se explica porque la población universitaria está próxima a incorporarse al ámbito laboral, donde las HB cobran actualmente gran relevancia.

Al respecto, Zambrano-Chamba et al. (2023) señalan que los departamentos de recursos humanos buscan personal que, más allá del desempeño académico, posea HB que le permitan aprender y desenvolverse laboralmente sin dificultades; en cambio, una persona con buen rendimiento académico pero sin habilidades blandas podría generar conflictos en el entorno de trabajo.

Para este estudio también es importante resaltar que, a diferencia de la relevancia atribuida a las HB en la educación superior -con 32 investigaciones-, en la educación primaria solo se observó una intervención, y cinco en secundaria. Lo anterior puede ser indicio de un interés aún incipiente en estos niveles educativos por los temas abordados en esta revisión.

En relación con el desarrollo de HB, la Unesco (2024) ha destacado que los sistemas educativos deben contribuir a fomentar las habilidades socioemocionales, dado que múltiples investigaciones demuestran su influencia en el éxito escolar, la obtención de títulos de bachillerato o universitarios, la salud física y mental, y el bienestar general.

Herramientas de IA utilizadas

Para establecer la relación entre las HB y la IA, es fundamental identificar las herramientas de inteligencia artificial más empleadas en los estudios revisados. Este análisis permite comprender cómo dichas tecnologías se aplican en los contextos educativos y laborales, y de qué manera contribuyen al desarrollo de las habilidades blandas.

Los resultados muestran que los chatbots fueron las herramientas más utilizadas, lo cual podría deberse a que actualmente son las más populares entre la población educativa y laboral (Figura 9).

Figura 9: Herramientas de IA empleadas en las investigaciones analizadas

Fuente: elaboración propia.

Algunos estudios emplearon más de una herramienta de IA con el propósito de aplicarlas de manera complementaria y así dar cumplimiento a los objetivos de investigación. Las combinaciones más frecuentes incluyeron chatbots junto con herramientas de diseño textil, generación de presentaciones, comunicación y escritura, algoritmos, análisis y minería de datos, edición y generación de videos e imágenes, gestión de información, productividad e investigación.

Objetivos de las investigaciones

Para lograr una mejor comprensión de la intención de los estudios, se identificaron de manera general sus objetivos. Estos se orientaron principalmente a determinar si las HB pueden potenciarse, descubrirse o desarrollarse mediante el uso de la IA en estudiantes, docentes y empleados.

Los estudios centrados en empleados buscaban que la IA facilitara la identificación de candidatos idóneos para los puestos de trabajo, considerando tanto las HB como las competencias técnicas propias del cargo. Es importante señalar que varias de las investigaciones analizadas se enfocaron específicamente en las habilidades de comunicación.

Otros objetivos se propusieron identificar, a partir del uso de la IA, cuáles son las HB consideradas más relevantes para desarrollar en empleados, docentes, investigadores o alumnos, y presentar nuevas orientaciones respaldadas por la IA y el análisis de datos en áreas como la colaboración, la comunicación y el trabajo en equipo.

En el ámbito educativo, algunas investigaciones plantearon la importancia de que las instituciones adopten enfoques o metodologías dentro de sus planes de estudio que se centren en las competencias y en las HB mediadas por IA. Dentro de estos planteamientos se tuvo en cuenta el impacto o los límites que presenta el uso de la IA en el rendimiento académico, la motivación y la autonomía de los estudiantes y docentes, así como su contribución al desarrollo de habilidades lingüísticas y comunicativas.

En relación con el aprendizaje de idiomas, diversas investigaciones se enfocaron en identificar cómo la IA, los simuladores y la realidad virtual pueden mejorar los procesos de adquisición de una segunda lengua. También se establecieron comparaciones entre los entornos tradicionales de aprendizaje y aquellos mediados por nuevas tecnologías.

Otros estudios se centraron en establecer las ventajas, desventajas y niveles de aceptación de las herramientas de IA. Por ejemplo, Ng et al. (2024) encontraron que el uso de la IA en la educación ofrece ventajas como la automatización de tareas y la personalización del aprendizaje, aunque también señalaron desventajas, como el uso poco ético o ineficaz que algunos usuarios podrían darle.

Asimismo, se realizaron comparaciones entre distintas herramientas -en especial los chatbots-, con el fin de determinar cuál ofrece un mejor desempeño y lograr una aplicación más adecuada. Esto se observa, por ejemplo, en el estudio de Brin et al. (2023), cuyo propósito fue evaluar y comparar el rendimiento de ChatGPT y GPT-4 en preguntas que involucraban HB como comunicación, ética, empatía y profesionalismo.

Otras investigaciones buscaron determinar la percepción de las personas sobre el uso de la IA en los procesos educativos y laborales, la intención de utilizarla, el nivel de conocimiento en su manejo y el grado de satisfacción al emplearla.

Por último, algunos estudios se encaminaron a establecer los límites de la IA en comparación con la inteligencia humana, explorar las percepciones y experiencias de estudiantes y empleados, y analizar el trabajo conjunto entre humanos e IA como coequiperos en la resolución de problemas complejos.

La Tabla 2 presenta información más detallada sobre este apartado, en la que se relacionan los estudios con los objetivos de cada uno.

Principales conclusiones de los artículos analizados

En el campo laboral

Desde el análisis de las HB basadas en IA para la selección de personal, se observa que esta tecnología permite evaluaciones más objetivas y precisas de las capacidades de los empleados, ayudando a identificar áreas de mejora y a diseñar programas de capacitación y desarrollo más efectivos y rápidos. De igual manera, puede contribuir a una selección de personal más comprometido y motivado, alineado con los objetivos y valores de las empresas, a la mejora de la eficiencia en los procesos de reclutamiento, a la automatización de tareas repetitivas y a una búsqueda más eficaz de candidatos.

No obstante, un aspecto desfavorable del uso de la IA se relaciona con la posible afectación de la autoconfianza de los empleados y con la dificultad para obtener hallazgos significativos sobre el comportamiento humano en la recolección de datos, lo cual podría generar información errónea en los resultados de las pruebas aplicadas durante la selección de personal.

Con respecto a la aplicación o uso de la IA

En relación con el uso de la IA en los campos laboral y educativo, los estudios analizados muestran que el nivel de conocimiento y la intención de uso de estas herramientas son cada vez mayores. Sin embargo, también se evidencia cierta desconfianza en los resultados que producen, especialmente en áreas vinculadas con la salud física y mental. En el estudio de Bashkirova y Krpan (2024), por ejemplo, se observó que los profesionales de la salud mental con mayor experiencia eran más escépticos ante las recomendaciones de la IA que se apartaban de sus propios juicios.

En el campo educativo, algunos estudiantes manifestaron frustración, ya que las herramientas de IA empleadas tienden a ofrecer resultados inconsistentes, son propensas a errores y presentan debilidades. Chan y Tsi (2024) concluyen que deben existir políticas o normas que garanticen un uso equilibrado y equitativo de la IA, de modo que se reduzca el riesgo de plagio y del uso excesivo de la tecnología.

Se estableció una relación positiva y directa entre la usabilidad y la satisfacción de las personas que utilizan chatbots. Además, se enfatizó en la necesidad de un uso ético de estas herramientas, especialmente en la educación universitaria, lo que implica mantener la integridad y transparencia académica, conservar la privacidad de los datos, promover el pensamiento crítico y fomentar un uso responsable de la IA.

Para Hsu y Silalahi (2024), un uso inapropiado de la IA puede afectar la integridad académica, reducir el pensamiento crítico y obstaculizar el desarrollo de HB esenciales en entornos universitarios. Por ello, las instituciones de educación superior deben gestionar de forma eficaz los beneficios, riesgos y mecanismos de afrontamiento asociados al uso de chatbots, en especial ChatGPT.

Asimismo, los chatbots muestran un efecto positivo cuando son adoptados en la educación superior. Su utilidad y eficiencia se alinean con la teoría del aprendizaje constructivista y con la necesidad de herramientas atractivas y eficaces para el aprendizaje, lo que implica que las instituciones y políticas educativas deben priorizar su adopción (Saihi et al., 2024).

Impacto en el sector educativo

En el sector educativo, la IA se ha convertido en una herramienta clave para la individualización del aprendizaje, ya que permite adquirir habilidades mediante metodologías innovadoras. Según Shumeiko y Osadcha (2024), la integración de la IA en la educación superior fortalece las HB que demandan los profesionales de las tecnologías de la información, tales como la comunicación asertiva, la resolución de problemas, la negociación y la interculturalidad. Sin embargo, se observa una brecha en su implementación en la educación básica y media, donde se han realizado pocas investigaciones. Esto sugiere la necesidad de promover su inclusión desde etapas tempranas (Isea-Argüelles et al., 2024).

El docente desempeña un papel fundamental en la construcción del conocimiento, pues tiene la responsabilidad de guiar el aprendizaje mediado por IA. Los estudios evidencian dicho papel a partir de la actitud cautelosa que asumen los profesores frente al uso de esta tecnología, en contraste con los estudiantes, quienes suelen adoptarla de manera más despreocupada, sin prever sus implicaciones. En apoyo de esta idea, Synekop et al. (2024) destacan la preocupación de los docentes por la originalidad de los productos generados por los estudiantes, el escaso desarrollo del pensamiento crítico y la posible dependencia hacia estas herramientas. Lo anterior pone de relieve la necesidad de fortalecer la formación docente en competencias digitales y en la aplicación pedagógica de la IA, de modo que su implementación sea efectiva y ética.

Es urgente establecer estrategias que permitan la formación docente en el uso de la IA aplicada a los procesos educativos y al desarrollo de HB, dado que los profesores son quienes lideran las prácticas pedagógicas que pueden beneficiar a los estudiantes. Esta necesidad coincide con la importancia de que las instituciones educativas, tanto de nivel básico como superior, orienten sus metodologías y planes de estudio hacia el desarrollo de HB y el uso de la IA, con el propósito de brindar a los educandos herramientas que los preparen para su futuro laboral.

Se observa una amplia diferencia entre el número de investigaciones aplicadas a la población universitaria (32) y aquellas desarrolladas en los niveles de educación media (5) y básica (1). Esta disparidad podría deberse a la escasa importancia que aún se otorga al desarrollo de HB y al uso de la IA en la educación básica y media, o bien a la prevalencia de las habilidades cognitivas y técnicas en esos niveles de formación. Isea-Argüelles et al. (2024) concluyeron que existe una gran brecha entre el sistema educativo básico y el universitario en cuanto al uso de la IA para fortalecer los procesos de enseñanza y aprendizaje; por tanto, es necesario trabajar con los docentes para reducir su resistencia al cambio y promover una transformación digital que impacte positivamente la práctica educativa.

Impacto en el campo laboral

En el ámbito laboral, las HB han adquirido la misma relevancia que las habilidades técnicas, especialmente en el contexto de la transformación digital. Ghanem (2024) sostiene que el pensamiento crítico es fundamental para que las empresas preparen mejor a su personal frente al auge de la IA. De igual modo, Jung y Suh (2024) enfatizan que la fuerza laboral debe poseer sólidas habilidades interpersonales que le permitan establecer una conexión efectiva con la IA y aprovechar sus beneficios en términos de eficiencia y automatización.

No obstante, la implementación de la IA en el entorno laboral enfrenta desafíos constantes. Si bien esta tecnología puede mejorar la productividad y optimizar los procesos empresariales, también plantea retos relacionados con la adaptación del talento humano, la sustitución de ciertos roles y la redefinición de las habilidades esenciales para el futuro del trabajo. Lo anterior invita a las organizaciones a mantener una capacitación continua de sus empleados y a promover espacios laborales donde la IA no sustituya el valor de las habilidades humanas, sino que lo complemente y potencie.

Impacto social y cultural

El desarrollo de HB mediante la IA no solo impacta los ámbitos educativo y laboral, sino que también permea las esferas social y cultural. En términos de inclusión, la IA puede mejorar el acceso al aprendizaje y facilitar la implementación de estrategias y metodologías adaptadas a diferentes poblaciones. Sin embargo, habilidades socioemocionales como la empatía, el respeto y la compasión presentan escasa presencia en las investigaciones revisadas. Esto evidencia que aún queda un largo camino por recorrer para fortalecer estas competencias, con el fin de formar ciudadanos capaces de interactuar ética y responsablemente en la era digital.

Según Youtricha (citado en Medina, 2021), dichas habilidades permiten a las personas adaptarse mejor a su contexto mediante la autoestima, la empatía y la asertividad, lo que favorece una convivencia armónica como eje central de la competencia social.

Asimismo, se observa que la percepción de la IA varía según la población que la implemente. Martínez-Moreno y Petko (2024), quienes encuestaron a 183 estudiantes en Suiza, hallaron que la IA no es considerada un factor determinante en la elección de su profesión. Este resultado demuestra que la vocación docente mantiene su fundamento en las fortalezas propias de la labor educativa y no en las tecnologías emergentes que podrían parecer amenazantes para su ejercicio.

Impacto en la innovación

El uso de la IA en la educación y el trabajo guarda una estrecha relación con la innovación y con la necesidad de generar nuevas estrategias de enseñanza y aprendizaje. Bee et al. (2024) resaltan el potencial de la IA en el aprendizaje de idiomas mediante herramientas que ofrecen retroalimentación en tiempo real. Tecnologías como las interacciones multimodales y el seguimiento ocular y manual generan mayor confianza en las conversaciones, transformando las metodologías tradicionales de enseñanza de lenguas.

Habilidades como la negociación, el pensamiento computacional y el liderazgo fueron abordadas solo en dos investigaciones cada una, lo que refleja la escasa atención que aún reciben. Esto contrasta con la postura de Martín-Núñez et al. (2024), quienes sostienen que la motivación intrínseca de los estudiantes hacia el aprendizaje depende en gran medida del pensamiento computacional, el cual se ve potenciado por el uso de entornos de aprendizaje mediados por IA.

Persisten, además, desafíos significativos, como la falta de estudios sobre habilidades socioemocionales frente a la abundancia de investigaciones sobre habilidades funcionales. Asimismo, la concentración geográfica de la mayoría de los estudios en Europa indica la necesidad de ampliar estas investigaciones a otros contextos, especialmente en América Latina, donde el acceso a la IA en la educación puede verse limitado por barreras tecnológicas y estructurales.

En el ámbito educativo, persiste la preocupación de los docentes por la originalidad lingüística de los textos generados por la IA, la dependencia de los estudiantes hacia estas herramientas, la posible limitación del desarrollo de HB como la creatividad y el pensamiento crítico, así como por los aspectos éticos que implica su uso.

En conclusión, aunque la IA presenta grandes oportunidades para la identificación y el fortalecimiento de las HB en los campos laboral y educativo, su implementación debe abordarse de manera estratégica, garantizando que su uso no sustituya, sino que potencie el desarrollo de estas habilidades, fundamentales para el desempeño académico, profesional y social de los seres humanos.

Limitaciones y recomendaciones

Se recomienda profundizar en los estudios sobre la importancia del desarrollo de las HB y el uso de la IA en los niveles de educación básica y media, dado que estas habilidades son fundamentales en la construcción de la personalidad y en la configuración de los proyectos de vida de las personas. Lo anterior permitiría establecer aspectos como las ventajas y desventajas del uso de la IA en los procesos educativos de dichos niveles, las HB que más se benefician de su inclusión y las principales herramientas que aportan significativamente a la construcción del conocimiento en esos contextos. Estas investigaciones serían especialmente pertinentes si se enfocan en América Latina, región donde la incorporación de la IA en los niveles educativos iniciales aún es escasa.

Asimismo, el uso de la IA podría abrir un camino prometedor para el trabajo con estudiantes en situación de discapacidad o con trastornos del aprendizaje, lo que contribuiría a ofrecer una educación de mayor calidad, generar motivación y favorecer el desarrollo de HB, mejorando así los aspectos sociales, culturales y técnicos de estos grupos.

Las habilidades socioemocionales cobran cada vez más importancia, pues facilitan la interacción efectiva, permiten gestionar las emociones y enfrentar desafíos con resiliencia. En el ámbito educativo, fortalecen el aprendizaje, reducen la deserción escolar, mejoran la convivencia y orientan el proyecto de vida de los estudiantes. En el ámbito laboral, favorecen el trabajo colaborativo, impulsan la productividad, facilitan la adaptación al cambio y refuerzan el liderazgo. Por tanto, sería relevante que futuras investigaciones examinaran los beneficios que la IA podría aportar al fortalecimiento de dichas habilidades.

En cuanto a los desafíos éticos derivados del uso de la IA en los contextos educativo y laboral, estos se relacionan principalmente con la privacidad, la protección de datos y el uso consciente de la tecnología. En consecuencia, las organizaciones deberán diseñar estrategias que garanticen la salvaguarda de la información, la transparencia algorítmica y el cumplimiento de las leyes de protección de datos.

Para fomentar una conciencia de uso responsable, resulta esencial que las instituciones promuevan programas de capacitación permanentes que aborden el uso ético de la IA y contemplen protocolos orientados al respeto de los derechos y la dignidad humana.

Respecto de la honestidad académica y profesional -aspecto que preocupa especialmente al profesorado-, es fundamental promover una conciencia ética que fomente el buen uso de la IA como herramienta para potenciar el aprendizaje y el pensamiento, y no como sustituto de estos, evitando así el empobrecimiento de la responsabilidad académica y profesional. En este sentido, conviene integrar en los currículos la alfabetización en IA y la evaluación centrada en el proceso, no solo en los resultados, con el fin de evidenciar el desarrollo tanto de habilidades blandas como de habilidades técnicas.

En síntesis, se recomienda un uso adecuado, ético y consciente de la IA que garantice la autonomía frente a estas herramientas, evitando su utilización como única fuente de generación de información y conocimiento. El enfoque debe orientarse a su aprovechamiento como apoyo en los procesos de enseñanza-aprendizaje y en las tareas del ámbito laboral, especialmente en la toma de decisiones.

Por último, esta RSL pretende aportar información significativa sobre el uso de la IA para el desarrollo y fortalecimiento de las HB en los contextos educativo y laboral contemporáneos, desde una perspectiva de transformación digital con sentido humano.