• La enseñanza es la única ocupación importante … para la cual no hemos desarrollado herramientas que hagan que una persona promedio sea capaz de mejorar sus competencias y resultados. Al enseñar, confiamos en las personas, que de alguna manera saben cómo enseñar “. - Peter Drucker

El acto de enseñar es una hazaña asombrosa. Lea la cita anterior de nuevo. En su forma actual, todo el sistema educativo depende de encontrar a unas pocas personas que “de alguna manera sepan cómo enseñar”. Esa no es la definición de Antifragile de Taleb en absoluto.

Sin embargo, ¿y si la IA pudiera cambiar eso? ¿Y si la IA ofreciera a alguien las herramientas necesarias para enseñar a otros? O el poder de aprender más rápido con una mayor retención. ¿Cuánto creceríamos como sociedad? Jordan Peterson dijo una vez algo como (estoy parafraseando): “Realmente no sabemos hasta qué punto los humanos pueden lograr cosas”. ¡Imagínese si tuviéramos mejores herramientas para enseñar a más personas a aprender mejor!

Ya hablamos qué hace que una gran empresa de inteligencia artificial sea excelente y cómo puede encontrar industrias para “pescar” ideas interesantes de inteligencia artificial. Puede leerlo aquí.

Hoy cambiamos nuestro enfoque al espacio educativo. Al final de este ensayo, responderemos tres preguntas clave:

• • ¿Qué hace que las empresas de educación por IA sean diferentes?
  • ¿Quiénes son los grandes actores de la industria?
  • ¿Cómo podemos invertir (directamente) en educación mediante IA?

Pero antes de sumergirnos, es importante reiterar lo que estamos buscando. Queremos invertir en empresas con conjuntos de datos defendibles que proporcionen un foso único que la competencia no pueda replicar.

A su vez, estos datos resuelven un problema real para sus clientes. No queremos IA por el bien de la IA. Queremos que las empresas de gran alcance resuelvan problemas con datos que sus competidores no pueden copiar.

¿Qué hace que las empresas de educación en IA sean diferentes?

El propósito de la IA en la educación ( según Pearson ): “el objetivo científico de hacer formas computacionalmente precisas y explícitas de conocimiento educativo, psicológico y social que a menudo se hacen de formas implícitas”.

Esto nos lleva a nuestra primera idea para las aplicaciones de IA en educación. La educación no es tan binaria como, digamos, finanzas o venta minorista. En resumen, las empresas de educación por IA intentan hacer predicciones explícitas a partir de datos implícitos.

Pearson, la editorial de libros y educación más grande del mundo, amplía esta idea de lo explícito frente a lo implícito (el énfasis es mío):

“En otras palabras, además de ser el motor detrás de gran parte de la tecnología de educación ‘inteligente’, AIEd también es una herramienta poderosa para abrir lo que a veces se llama la ‘caja negra del aprendizaje’, brindándonos un entendimiento más profundo y detallado de cómo ocurre realmente el aprendizaje (por ejemplo, cómo está influenciado por el contexto socioeconómico y físico del alumno, o por la tecnología)”.

Las buenas empresas de educación por IA dominan tres modelos:

• Modelo pedagógico: capacidad para modelar enfoques de enseñanza eficaces.
• Modelo de dominio: el tema mismo que se está aprendiendo.
• Modelo de aprendizaje: el aprendizaje del estudiante.

Las empresas de educación por IA necesitan resolver algo que otras empresas de inteligencia artificial no resuelven: cómo mostrar el modelo para que el sujeto aprenda tan bien como el modelo en sí. En otras palabras, no es suficiente optimizar la forma en que aprende el algoritmo. Las empresas de educación por IA deben optimizar la forma en que aprende cada estudiante.

Estos temas importan en dos modelos: pedagógico y aprendiz. Pearson explica qué deben hacer los modelos de IA en cada modelo. Los modelos pedagógicos, por ejemplo, deben lidiar con los siguientes problemas:

• Fracaso productivo: la idea de que un modelo de IA debería permitir que los estudiantes fracasen muchas veces antes de mostrar la respuesta correcta.
• Comentarios: preguntas, sugerencias o hápticas para ayudar a los estudiantes a llegar a la respuesta correcta sin una gran intervención.
• Evaluación general para informar y medir el aprendizaje (no es tan fácil como parece).

Por otro lado, los alumnos (o estudiantes) que utilizan la tecnología educativa de IA se enfrentan a otros problemas como:

• Cómo estructurar un argumento.
• Diferentes enfoques de la lectura.
• Habilidades matemáticas básicas.

Finalmente, los modelos de educación por IA deben adaptarse al modelo de aprendizaje, que incluye:

• Los logros y dificultades anteriores del estudiante.
• El estado emocional del estudiante
• Nivel de participación del estudiante (tiempo dedicado a la tarea, etc.)

Veamos cómo funciona el modelo de educación por IA a paso a paso.

Desglose del modelo educativo de IA

Como la mayoría del software de inteligencia artificial, los algoritmos de educación de inteligencia artificial se benefician del ciclo de datos virtuoso. Dejaré que Pearson explique su impacto en la IA de la educación (el énfasis es mío):

“Una de las ventajas de los sistemas AIEd adaptativos es que normalmente recopilan grandes cantidades de datos, que, en un círculo virtuoso, pueden después calcularse para mejorar dinámicamente los modelos de dominio y pedagogía. Este proceso ayuda a informar nuevas formas de brindar un apoyo más eficiente, personalizado y contextualizado, al tiempo que prueba y refina nuestra comprensión de los procesos de enseñanza y aprendizaje “.

Este ciclo virtuoso crea un dominio de datos entre el estudiante, el maestro y cómo el programa enseña a los estudiantes. Nuevamente, la ventaja de ser el primero en moverse es enorme aquí. El algoritmo de IA que se enseña a más estudiantes tendrá la mayor cantidad de datos.

Esto conducirá a un nivel optimizado de visualización del material de aprendizaje. Lo que a su vez ayuda al maestro a enseñar mejor. Lo que conduce a un mayor aprendizaje de los estudiantes. Esto conduce a más datos sobre cómo progresan los estudiantes. Lo que conduce a mejores datos sobre cómo enseñar. Y el coro se repite (como se ve en la tabla de abajo).

El ciclo vuelve a los tres modelos básicos de Educación en IA: pedagógico, de dominio y de aprendiz. Pearson explica cómo implementar la IA a cada modelo para mejorar el “modelo” que es más importante, el alumno (el énfasis es mío):

 

“También se utiliza un análisis profundo de las interacciones del estudiante para actualizar el modelo de aprendizaje; estimaciones más precisas del estado actual del estudiante (su comprensión y motivación, por ejemplo) garantizan que la experiencia de aprendizaje de cada estudiante se adapte a sus capacidades y necesidades, y respalde eficazmente su aprendizaje”.

Vemos esto implementado de varias maneras.

Sistema de tutoría inteligente

(ITS): tutoría personalizada basada en IA. El programa de inteligencia artificial aprende cómo aprende el estudiante y con qué está luchando y optimiza su experiencia de aprendizaje. Todo esto se hace sin un maestro humano.

Agentes virtuales inteligentes (IVA): asistentes virtuales basados en inteligencia artificial que ayudan a un estudiante a resolver un problema o una pregunta. Piense en un compañero de equipo en un videojuego de Call of Duty. Si bien la mayoría de los IVA se sienten fuertemente guiados, los futuros asistentes basados en la inteligencia artificial disfrutarán de un tono más normal y colegiado con el estudiante. Hay un gran artículo de investigación sobre esto que puede leer aquí. Una de mis citas favoritas (énfasis mío):

“En contraste, visualizamos agentes virtuales que cohabitan mundos virtuales con personas y apoyan diálogos cara a cara situados en esos mundos, sirviendo como guías, mentores y compañeros de equipo. A esta nueva generación de personajes informáticos la llamamos agentes pedagógicos animados”.

Realidad virtual inteligente (IVR): IVR tiene el poder de transformar las aulas como ninguna otra tecnología basada en IA. A través de experiencias de aprendizaje inmersivas, los estudiantes ahora pueden viajar a través de sus lecciones de historia. Age of Awareness lo puso de esta manera (énfasis mío):

“Los educadores han utilizado herramientas de realidad virtual para crear recreaciones de sitios históricos e involucrar a los estudiantes en temas como economía, literatura e historia también. Los alumnos pueden recibir experiencias transformadoras a través de diferentes recursos interactivos”.

Sé que sueno como un disco rayado cuando se trata de definir los beneficios de la IA. Pero una sólida comprensión de los mecanismos subyacentes nos permite detectar empresas que resuelven problemas reales y empresas que agregan “IA” a su nombre para aumentar el precio de las acciones. Esto es especialmente cierto en educación, dados los tres modelos esotéricos y la disputa de datos implícita a explícita.

Ahora salimos de las malas hierbas y estamos en la aplicación. Cambiemos nuestro enfoque a los principales actores en el espacio de la educación en IA.

Los cuatro grandes de la educación en IA

Diana Yin escribió un excelente artículo de Medium sobre la inteligencia artificial en la educación. En él destaca cuatro protagonistas principales:

• Gigantes tecnológicos.
• Gigantes educativos.
• Startups de EdTech.
• Institutos de investigación y educación superior.

Estos jugadores dictan dónde buscamos ideas de inversión en este espacio. Y si queremos saber dónde invertir, deberíamos aprender sobre cada uno de estos actores principales.

Gigantes tecnológicos

Como adivinó, los Gigantes de la tecnología involucran a las empresas de tecnología líderes (y más grandes) de todo el mundo. Eso es Google (GOOGL), Microsoft (MSFT), Apple (AAPL) y Baidu (BIDU).

Estas empresas no se centran al 100% en EdTech. Pero lo que les falta de enfoque lo compensan en capital y fuerza laboral. Cada una de estas empresas tiene un capital casi ilimitado para aportar ideas sobre educación en IA. Google tiene bibliotecas de Google AI Education. Microsoft tiene una escuela de IA. Por no hablar de las legiones de graduados del MIT deseosos de poner en práctica sus habilidades.

Los gigantes tecnológicos se enfrentan a un problema. Sus proyectos de AI Education podrían funcionar. Pero cualquier éxito probablemente no moverá la aguja. Otra cosa a tener en cuenta es que empresas como GOOGL y MSFT están felices de gastar dinero en disparos a la luna de EdTech donde la rentabilidad no es un objetivo.

Gigantes educativos

Los gigantes educativos dominan el panorama del aprendizaje. La lista incluye empresas como Cengage (CNGO), McGraw Hill, Pearson (PSON) y Education Elements.

Estas empresas se están transformando de productos / servicios educativos puros a plataformas digitales.

El artículo señala algunos cambios como el nuevo departamento de IA de PSON, Knewton’s alta y el nuevo grupo de investigación de IA de Duolingo. Yang admite que si bien los gigantes educativos carecen del conocimiento tecnológico, estas empresas se sientan en minas de oro de datos.

De hecho, los gigantes educativos están haciendo lo que hacen las grandes empresas de inteligencia artificial: crear conjuntos de datos defendibles. La empresa con la base de datos más grande de problemas de tareas ganará en la carrera por la mejor plataforma de tareas basada en inteligencia artificial.

PSON o CNGO podrían encontrar formas de aprovechar su base de datos existente de contenido educativo e incorporar herramientas educativas basadas en inteligencia artificial en su plataforma. Solo eso podría cambiar el perfil de margen y el múltiplo de mercado de la empresa.

Startups de EdTech

Las startups de EdTech tienen muchas cosas en contra :

• Falta de financiación suficiente.
• Sin posición industrial bien establecida.
• Grupos de talento más pequeños.

Sin embargo, lo que les falta en financiación, tamaño y talento lo compensan con una misión obsesiva de la empresa: crear la mejor el producto educativo posible basado en IA. Algunos ejemplos de startups de EdTech incluyen Cognii, Squirrel AI y Alef.

Cognii es un proveedor líder de tecnologías educativas basadas en inteligencia artificial, como asistentes virtuales de aprendizaje / enseñanza. Squirrel AI es el primer proveedor de educación adaptativa con tecnología de inteligencia artificial en China. La compañía también liderada por Tom Mitchell. Ya sabes, la estrella del aprendizaje automático de renombre mundial. No está mal tenerlo como su jefe de inteligencia artificial.

Para tener una idea de lo rápido que pueden crecer estas nuevas empresas de tecnología educativa, no busque más allá de Alef. La compañía se enorgullece de su plataforma Alef, un servicio que ayuda a los estudiantes a aprender a su propio ritmo a través de módulos de aprendizaje de participación basados en inteligencia artificial.

La empresa árabe comenzó 2016 con 8 estudiantes en su plataforma. Hoy tiene más de 121.000. Eso es un aumento de 15,124x. ¡No está mal!

El más débil de los cuatro, los institutos de investigación y educación superior, está invirtiendo dinero en inteligencia artificial. MIT comprometió $ 1B en 2018 para construir una universidad de IA. Harvard estableció la Iniciativa de IA. También hay una gran cantidad de campus de IA en el extranjero, como el Instituto Alan Turing y la Sociedad de Inteligencia Artificial de Oxford (OAIS).

He aquí por qué este es el más débil de los cuatro: las grandes tecnologías están robando los mejores talentos docentes de IA de las universidades y los institutos de investigación. La caza furtiva de tecnología de GOOGL, BIDU y FB tiene efectos devastadores. Un artículo del NY Times revela el crecimiento exponencial de los profesores que abandonan las escuelas (énfasis mío):

“De 2004 a 2009, 26 profesores universitarios se trasladaron a la industria. Solo en 2018, 41 profesores se mudaron. El fuerte aumento de las salidas durante la última década y media indica que la tendencia continuará”.

El éxodo de un profesor de IA de la educación superior conduce a un círculo (no tan) virtuoso. Menos profesores significa menos graduados en IA. Menos graduados en IA significan menos empresas emergentes de IA. Menos empresas emergentes de IA significa más financiación y tecnología en manos de las grandes tecnologías. De vuelta al artículo del NYT (el énfasis es mío):

“Pero en las universidades que dejaron los profesores, los estudiantes graduados tenían menos probabilidades de crear nuevas empresas de inteligencia artificial. Cuando lo hicieron, atrajeron cantidades menores de fondos, según el estudio. El efecto fue más pronunciado en el campo del “aprendizaje profundo”, una tecnología que se ha convertido en una parte crucial de los nuevos sistemas de IA.

 

Con el tiempo, la fuga de cerebros del mundo académico podría obstaculizar la innovación y el crecimiento en la economía, argumentó el estudio. “La transferencia de conocimiento se pierde, y debido a eso, también la innovación”, dijo Michael Gofman, profesor de finanzas en la Universidad de Rochester y uno de los autores del estudio”.

La caza furtiva de profesores de IA dificulta competir con los gigantes tecnológicos. Afortunadamente, para ganar en el juego de la IA, no necesitas las reservas más grandes o el grupo de talentos más fuerte. Necesita los mejores datos. Los datos más defendibles. Recuerde, la tecnología y los algoritmos son productos básicos. Son los datos los que más importan.

Veamos las empresas que utilizan conjuntos de datos diferenciados para capturar la cuota de mercado de la educación basada en IA.

Cómo invertir en educación en IA

Hay dos formas en las que podemos invertir en educación basada en inteligencia artificial: directa e indirecta.

Los ejemplos indirectos de inversión incluyen GOOGL, MSFT, FB, BIDU y Nvidia (NVDA). Estas empresas están expuestas a empresas de educación basadas en inteligencia artificial a través de varias empresas subsidiarias. La desventaja de la inversión indirecta es que cualquier éxito en educación basada en inteligencia artificial no moverá la aguja de estos gigantes tecnológicos.

Las inversiones directas ofrecen mayores ganancias si gana la educación basada en inteligencia artificial. Pero también conlleva un mayor riesgo si no logra ganar participación de mercado y derrotar a los competidores. Dicho esto, hay un puñado de negocios interesantes que merecen una investigación más profunda:

• K12 (LRN)
• Chegg (CHGG)
• Pearson (PSON)
• Plataforma Arco (ARCE)
• Nueva Educación y Tecnología Oriental (EDU)
• Educación en línea de China (COE)

Conclusión

El mayor cuello de botella del aprendizaje no es la enseñanza. Es la fase de evaluación. En esencia, la IA puede crear un ciclo de evaluación justo a tiempo (JIT). La evaluación justo a tiempo revolucionará la educación de la misma manera que Toyota conmocionó a la industria de los fabricantes de automóviles.

De hecho, la educación es la industria modelo cuando se trata de comprender la relación simbiótica entre humanos y máquinas. La IA nunca reemplazará a los maestros. Tal vez así sea el mundo real una vez que adoptemos la IA. Les dejo con esta cita de Jay Richards, autor del libro The Human Advantage: The Future of American Work in an Age of Smart Machines (el énfasis es mío):

“Eso es correcto exactamente porque tendemos a pensar que toda esta tecnología reemplaza lo que estamos haciendo. Reemplazan solo la antigua forma de hacer lo que estamos haciendo. Las verdaderas personas que solían necesitar una persona física en privado podrán obtenerlo en línea, pero las personas que no solían pagar por entrenadores físicos podrán obtenerlos de manera efectiva y gratuita en línea. Eso es porque la tecnología permite que eso suceda. Entonces, en lugar de pensar que la tecnología nos reemplaza, piense en ella como una especie de extensión en el tiempo y el espacio, nuestras prótesis empresariales que nos extienden a nosotros mismos y nuestra creatividad a diferentes dominios”.

En breve hablaremos de otra industria: Finanzas. ¡Nos vemos entonces!