Jueves, 14 de enero de 2016

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Educación, evolución, revolución

El ciclo que comienza con un pre-escolar y culmina con un egresado de la educación terciaria insume unas dos décadas, con una clara tendencia a prolongarse.

Cuando hablamos de ese segmento de la población como objetivo del proceso educativo, es fundamental tener una proyección clara de cuáles serán las características generales de la realidad social futura en el cual deberán insertarse como ciudadanos y como agentes productivos. En este artículo desarrollamos dos ideas.

En primer lugar, sostenemos que el diseño del sistema educativo es función de las herramientas y las necesidades que el sistema productivo aporta.

En segundo lugar, que esas características básicas del sistema productivo no han cambiado desde la Revolución Industrial, si bien el proceso ha comenzado y habrá finalizado dentro de esos veinte años a los que hemos hecho referencia.

 El origen del sistema educativo actual

El sistema educativo actual está indisolublemente unido a la Revolución Industrial tanto en las herramientas que emplea como en su propósito.

En cuanto a las herramientas, el sistema “procesa” seres humanos de la misma manera que se procesaba en el pasado cualquier insumo industrial. Cuando más homogénea sea la materia prima, más fácil será su industrialización a través de fases de elaboración estandarizadas. De igual forma, cuando más homogéneos sean los alumnos, más fácil será educarlos por medio de procesos estandarizados (“seguir el programa”).

Cuando un producto intermedio no cumple con los estándares se reprocesa; cuando un alumno no cumple con los estándares de aprendizaje establecidos, se le hace repetir.

¿Cuál era el producto final del sistema educativo “industrial”?

El empleado “de cuello blanco” y el “de cuello azul”, esto es, aquellos que cumplirán funciones en organizaciones diversas, realizado actividades productivas y de apoyo, con un grado de autonomía relativamente bajo. Independientemente de la tarea específica que les toque realizar, lo prioritario es la eficiencia, esto es, el ser capaces de dominar y ejecutar fielmente los pasos indicados en los tiempos programados.

La Revolución Industrial permitió la generación de riqueza de una manera que nunca antes había visto la humanidad.

En 1768 Richard Arkwright inventó el marco giratorio movido por agua (Water Frame) y funda en Gran Bretaña la primera factoría de algodón basada en energía hidráulica del mundo. Ese fue el comienzo de una serie de innovaciones que introdujeron nuevas fuentes de energía a partir de las cuales la producción de bienes dejó de depender del trabajo físico de los seres humanos.

Otra serie de innovaciones estuvo orientada a “capturar” conocimientos y habilidades que antes eran privativas de los seres humanos, al mismo tiempo que las realizaban en forma más rápida y económica. Dentro de las innovaciones podemos destacar la lanzadera volante (John Kay, 1733), la máquina hiladora “Spinning Jenny” (James Hargreaves, 1764) y luego la “Mule Crompton” (Samuel Crompton, 1779) y el telar con estampación, el “Telar Jacquard” (José Jacquard, 1801). El Telar Jacquard es especialmente importante, en tanto permitió sustituir un trabajo altamente especializado por un verdadero sistema de programación a través de tarjetas perforadas.

Antes de la Revolución Industrial los tejedores trabajaban en sus hogares. Cuando se introdujo la Water Frame se debió instalar la fábrica donde había un curso de agua con las condiciones adecuadas. Luego fue necesario concentrar las máquinas que emplearían la energía hidráulica y los obreros que las manejarían. Es recién allí que la vida social pasa a organizarse en función de la organización, la empresa fabril, que ha sido el modelo a partir del cual se crearon el resto de las organizaciones que caracterizan a la sociedad industrial.

Buena parte del trabajo generado por la sociedad industrial tiene carácter repetitivo. Lo clave es la eficiencia y por esta razón todas las eventualidades deben haber sido contempladas previamente, para luego establecerse el “mejor método” a emplearse[1]. Este enfoque fue iniciado por Frederick Taylor con su escuela de la administración científica. Si bien no se ha implementado en forma pura, las ideas básicas subyacentes han mantenido su vigencia.[2]

Los últimos dos siglos y medio

¿Qué ha pasado desde la Revolución Industrial hasta ahora?

Muchos han sostenido que a esta revolución siguieron otras que provocaron cambios igualmente dramáticos en las formas de producir, opiniones con las que discrepo. A pesar de los múltiples y exitosos best-sellers que giraron sobre esa idea, creo que una revolución comparable recién ahora se está procesando.

Una verdadera revolución productiva conlleva cambios igualmente dramáticos en los sistemas educativos. El sistema educativo que predomina en todo el mundo sigue aún hoy el formato de “procesamiento de insumos homogéneos” y emplea básicamente la misma tecnología que existía al comienzo de la Revolución Industrial.

Hace unos años, la experta en educación tecnológica Laura Corvalán (@p0nja) ilustraba el concepto muy claramente[3] a partir de una ficción de otro autor que ella citaba:

“Se transportan del pasado, de hace 100 años, a diez médicos y a diez profesores. A los médicos se los lleva a un quirófano y se le dice ‘miren cómo operan los médicos con láser, con laparoscopía, con cámaras microscópicas’. Al rato se les pregunta, ‘bueno, ¿ahora podrían operar ustedes?’. Los médicos seguramente responderían ‘no, no podemos operar, no sabemos ni siquiera qué es el RH de la sangre’. tweet

Pero traemos a los maestros de hace 100 años del pasado, los llevamos a una escuela actual y les mostramos un rato como trabajamos y si al rato les decimos ‘bueno, ¿ahora podrían trabajar ustedes?’ probablemente los maestros del pasado podrían dictar una clase”. tweet

Durante los dos siglos y medio que siguieron a la Revolución Industrial la estructura básica de las organizaciones y la forma en que se combinaban el capital y el trabajo en los procesos productivos no sufrieron cambios cualitativos.

El empresario tomaba sus decisiones con relación a la combinación adecuada de ambos factores en función de consideraciones de factibilidad técnica, costo y calidad. Había procesos industriales en los cuales no era posible prescindir del trabajador. En otros casos esto sólo era posible si los volúmenes eran lo suficientemente grandes como para hacer redituable la inversión en costosos equipamientos destinados a la automatización y si la estructura de la demanda hacía posible la absorción de grandes volúmenes de productos homogéneos.

El incremento del comercio internacional fue un factor importante para facilitar esas escalas en países que no disponían de grandes mercados internos. Otros de los factores fue el costo relativo. Si la mano de obra era barata y abundante no valía la pena sustituirla por equipamiento. Esa es la razón fundamental por la cual muchas empresas –especialmente las norteamericanas- pasaron a realizar todo o parte de sus procesos manufactureros en China a partir del surgimiento de las zonas económicas especiales en 1980.

Otro de los aspectos característicos de este período que también se mantuvo básicamente incambiado fue el peso determinante que las organizaciones tuvieron en la estructuración de la sociedad.

La organización económica de una sociedad es una combinación de mercado y organizaciones. En lo que refiere a la razón de ser de las organizaciones, hay opiniones divididas. Para algunos economistas las organizaciones existen porque lo que ellas hacen no puede ser sustituido eficientemente por los mercados, básicamente porque existen asimetrías entre la información que dispone quien demanda la realización de una tarea y quien ofrece realizarla, lo que hace que la operación sólo pueda ser realizada bajo el formato jefe-empleado.

Para muchos investigadores en el área del management esa explicación no agota la razón de ser de las organizaciones. Sin perjuicio de ello, también para estos últimos la organización se apoya en imperfecciones del mercado. Las empresas que generan reputación de marca permiten a los consumidores suplir la falta de información completa respecto de los productos que adquiere con la garantía implícita que la marca genera.

La nueva revolución productiva

Mucho se ha hablado de nuevas revoluciones, entendidas como cambios dramáticos que generan una nueva identidad de la sociedad.

Es cierto que se han producido cambios tecnológicos de mucha envergadura, pero ninguno de los que se han producido hasta el presente ha tenido la capacidad de cambiar las reglas básicas de estructuración social. La razón de ello es que no es la aparición de las nuevas tecnologías sino su difusión y las mejoras en su desempeño las que son capaces de generar ese tipo de cambios, esto es, la transformación de cantidad en calidad. Entre los cambios tecnológicos que tienen ese potencial se destacan el aumento en la capacidad de los procesadores y la interconectividad.

La capacidad de procesamiento

En 1965 Gordon Moore formuló una ley empírica que se ha cumplido hasta el presente: cada dos años[4] se duplicará el número de transistores en un circuito integrado. En tanto los costos de fabricación no acompañan ese proceso, el resultado final es que el costo de fabricación –medido en capacidad de procesamiento- disminuye en la misma proporción, tal como puede observarse en el Gráfico 1.

ley de Moore

Gráfico 1.- Ley de Moore. Costo de procesamiento versus capacidad de procesamiento

 Este proceso de aumento de la capacidad de procesamiento con la contracara de su abaratamiento lleva ya más de medio siglo.

Sería razonable suponer que los cambios cualitativos que pudiera provocar en la sociedad ya se deberían haber dado. Es razonable, pero en nuestra opinión no es correcto. Lo importante no es qué tanto ha progresado, sino contra qué se lo mide. El punto de referencia debe ser la capacidad de procesamiento del ser humano.

Una aproximación imperfecta a la capacidad del cerebro humano consiste en medir la cantidad de instrucciones que puede procesar por segundo.

Algunas estimaciones indican que el cerebro posee una capacidad de unos 100 millones de MIPS (Millones de Instrucciones Computacionales por Segundo). Para tener una idea de la capacidad de procesamiento del cerebro, basta recordar que Deep Blue, la super-computadora de IBM que en 1997 ganó una partida de ajedrez al Gran Maestro Kasparov  sólo tenía 3 millones de MIPS.

La comparación de un cerebro humano con un procesador tiene otra dificultad adicional en el hecho que la arquitectura del cerebro es muy superior, contando con miles de núcleos de procesamiento paralelo de información a disposición. IBM dispone de un equipo de investigadores intentando simular la capacidad del cerebro, para lo cual han empleado el supercomputador BlueGene, en el cual se van incorporando miles de procesadores que trabajan en paralelo, a lo que se agrega grandes avances en la simulación cortical a gran escala y un nuevo algoritmo que sintetiza información neurológica.

Hasta el momento sólo han podido simular la capacidad cerebral de un gato, para lo cual han debido utilizar 24.576 procesadores funcionando en paralelo. IBM estima que para poder simular completamente la capacidad que tiene el cerebro humano serán necesarios 800.000 procesadores, cifra a la que esperan llegar en el año 2019.

Procesamiento del cerebro

Gráfico 2. Proyecto BlueGene de emulación del cerebro humano

 

¿Por qué es importante la capacidad de procesamiento?

Porque tal como hemos visto, a partir de la Revolución Industrial la capacidad productiva cuyo monopolio el trabajador retuvo –una vez que la fuerza física pasó a ser secundaria- es su capacidad para tomar decisiones.

Las decisiones se toman en tres circunstancias distintas: certeza, riesgo e incertidumbre.

Una decisión en circunstancias de certeza es aquella en que no hay margen de error sobre el resultado de una acción específica.

Una decisión en condiciones de riesgo es aquella en que pueden asignarse probabilidades de ocurrencia a una lista taxativa de resultados que pueden derivar de una acción.

Por último, una decisión en condiciones de incertidumbre es aquella en que frente a una acción hay diversos resultados posibles, algunos de los cuales puede que ni siquiera se conciban, y no es posible asignar a los eventuales resultados probabilidades de ocurrencia[5].

En el caso de las decisiones que se toman en condiciones de certeza y riesgo podríamos decir –teóricamente- que sería posible escribir un manual de procedimientos que establezca qué hacer ante cada situación concreta que se pudiera dar. Esos manuales son sustituidos en la realidad por largos períodos de formación técnica y profesional de los trabajadores, lo que permite que los manuales que en la práctica existen sean mucho más breves en tanto hay mucho que se da por entendido.

Una máquina puede sustituir a un ser humano cuando se dan dos condiciones: 1. Es posible escribir ese “super-manual” y 2. La capacidad de procesamiento de la máquina es compatible con lo que el manual contiene y con los cálculos que el mismo indica.

Un ejemplo de esto es el ordenador Watson que IBM desarrolló para realizar diagnósticos médicos.

En octubre de 2013[6] ya había procesado 2 millones de páginas de revistas médicas[7] -un médico aplicado sólo puede leer, como máximo, un par de cientos de artículos al año-, era capaz de manipular 600,000 piezas de evidencia clínica diferentes y de consultar información histórica sobre 1.5 millones de pacientes para ayudarle a tomar decisiones. Con esa capacidad para asimilar y procesar información Watson diagnosticaba correctamente el 90% de los cánceres de pulmón, mientras que los médicos sólo eran capaces de diagnosticar correctamente el 50%[8].

La mayor capacidad de procesamiento permite pues que las máquinas incorporen más y más variables en la formulación de los diversos escenarios posibles. Cuanto más ricos esos escenarios, más capaces son de recoger la diversidad de situaciones que un trabajador puede enfrentar. Cuando alcanzan el nivel adecuado se justifica formular el súper-manual, donde se indica la decisión a tomar ante cada uno de los eventuales escenarios que pueden darse. Lo siguiente es la automatización del proceso.

La palabra clave es “trabajo rutinario”, lo que quiere decir que existe un lista taxativa de situaciones –no importa cuán extensa sea- a la que se verá enfrentado el trabajador al momento de decidir y una decisión inequívoca asociada a cada una de ellas. En el informe “The future of employment”, elaborado por los profesores Carl Benedikt y Michael A. Osborne, de la Universidad de Oxford, estiman que el 47% del empleo total está en situación de riesgo, “ya que muchas de sus ocupaciones son susceptibles de ser automatizadas en una o dos décadas”.

A medida que el trabajo rutinario dentro de las empresas va desapareciendo, lo que queda es aquel cuyo resultado es imprevisible, o no es posible estimar su probabilidad de ocurrencia. En estos casos no es posible realizar un control sobre lo que se está haciendo; es típicamente el caso del trabajo creativo. Algunas de estas actividades se retienen dentro de la empresa porque hacen a las capacidades competitivas de la empresa, pero las que no lo son pasan a ser contratadas externamente.

La interconectividad

A partir del surgimiento de internet se ha dado un incremento explosivo en la interconexión de los seres humanos. Ese fenómeno ha tenido dos dimensiones: cantidad y calidad.

En términos de cantidad, más de 3.000 millones de personas tienen acceso a internet en el mundo. La otra dimensión es la calidad, que se expresa no sólo en el volumen de información disponible en la red, sino el surgimiento de infinidad de plataformas orientadas a facilitar comunicaciones con objetivos específicos.

Uno de los efectos más importantes de esa interconectividad es la marcada reducción de las asimetrías de información entre personas y organizaciones, lo que lleva a cuestionar las bases de la organización tradicional de la sociedad industrial.

Veamos un ejemplo. Si una persona antes iba a viajar y debía buscar hospedaje buscaba un hotel de una cadena conocida para asegurarse de no tener sorpresas desagradables. Hoy en día puede recurrir a Airbnb. El sistema de reputación y los comentarios de consumidores previos suministran al consumidor la información de la que antes carecía y debía compensar pagando un mayor precio.

Uber es un caso similar, ya no es necesario que exista una compañía de taxis para que pueda ofrecerse un servicio de transporte urbano de calidad. Tal como dice el Ing. Juan Grompone en un artículo escrito con motivo del debate generado por la incursión de Uber en Uruguay[9], nos encontramos frente a un proceso de cambio tecnológico que lleva a que el tradicional trabajador asalariado pase a ser un trabajador independiente que controla sus medios de producción, siendo el factor productivo principal el capital intelectual constituido por sus capacidades y conocimientos.

El impacto sobre el sistema educativo

De igual forma que en la Revolución Industrial, la nueva revolución aportará las herramientas y definirá los resultados esperados.

Comencemos por los resultados. ¿Qué resultados del sistema educativo reclama la nueva revolución? Para hablar de resultados no podemos hablar de aprendizajes como si todos fueran del mismo tipo.

Benjamín Bloom creó una taxonomía de objetivos de aprendizaje que fue actualizada en el 2001 por sus antiguos estudiantes Lorin Anderson y David R. Krathwohl. Esta taxonomía establece seis tipos distintos:

  1. Recordar: repetir sin mayores transformaciones aquello que en su momento fue memorizado.
  2. Comprender: construir significado.
  3. Aplicar: llevar a cabo un procedimiento.
  4. Analizar: descomponer un problema en sus partes y determinar cómo y para qué se interrelacionan.
  5. Evaluar: hacer juicios en base a criterios y estándares, utilizando la comprobación y la crítica.
  6. Crear: reorganizar elementos en un nuevo patrón o estructura que sea coherente y funcional.

El sistema educativo de la Revolución Industrial ha estado concentrado fundamentalmente en los tres primeros objetivos (recordar, comprender y aplicar) y algo en el cuarto (analizar). El tiempo y esfuerzo dedicado a los dos últimos ha sido muchísimo menos (evaluar, crear), en parte porque no era una prioridad, y por otro lado porque requiere capacidades docentes que en muchos casos son muy escasas.

Para la nueva revolución los tres primeros objetivos no generan capacidades que sean útiles porque las máquinas lo hacen mejor y mucho más barato, y en las próximas dos décadas también la utilidad de los dos siguientes estará en cuestión.

Veamos por ejemplo la conducción de vehículos de transporte de personas y mercancías, actividad que constituye la actividad laboral de una cantidad muy importante de personas en todos los países del mundo. Los avances en los vehículos autónomos son gigantescos y existe una feroz competencia entre empresas de software y automotrices para ver quién introduce las primeras versiones comerciales[10]. Un vehículo autónomo implica desarrollar capacidades que alcanzan el nivel 5 (evaluar). Un vehículo autónomo posee la capacidad para interpretar su entorno y tomar decisiones extremadamente complejas en fracciones de segundos.

Las organizaciones seguirán avanzando en un proceso que ya ha comenzado, consistente en concentrar sus recursos humanos en aquellas capacidades que hacen a la competitividad de la empresa.

Muchas de las actividades que antes se realizaban internamente pasarán a ser contratadas con terceros para quienes sí son actividades centrales. Quienes integren cada empresa estarán muy focalizados en un conjunto limitado de objetivos, en el contexto de un medio ambiente altamente dinámico y competitivo. Estas son circunstancias que exigirán un alto desarrollo de las capacidades de relacionamiento y de trabajo en equipo. Mientras en un ambiente estable las carencias en estas áreas pueden ser atenuadas, en un entorno dinámico eso no es posible. Cada individuo deberá ser capaz de enfrentarse productivamente a situaciones en permanente cambio y conformar equipos que van variando en su integración y sus objetivos todo el tiempo.

¿Qué hay de las herramientas?

De igual manera que la producción en serie fue el instrumento fundamental del sistema educativo de la Revolución Industrial, en la nueva revolución la producción será a medida.

Las capacidades de procesamiento que se han alcanzado y las que se alcanzarán en las próximas dos décadas permitirán el desarrollo de software educativo orientado a los cuatro primeros objetivos que derivará en un aumento dramático de la productividad –y la retribución- de los docentes. El software no sólo está diseñado para generar un ambiente de aprendizaje estimulante, sino que además registra los avances, identifica las dificultades y genera reportes y diagnósticos muy precisos que le permiten al docente saber cuándo y para qué intervenir.

El software no deshumaniza el proceso educativo, por lo contrario, permite que la relación entre el docente y el estudiante sea personalizada y con alto valor agregado. Al no ser necesaria la estandarización, las nuevas posibilidades tecnológicas permiten el desarrollo de las potencialidades individuales a partir del diseño de un plan personalizado que parte de cada identidad. La repetición o los grados dejan de tener sentido. Los alumnos no pasan de grado sino que desarrollan competencias.

La interacción entre los alumnos se enriquecerá porque no se basará en ser parte de la misma audiencia que escucha una lección magistral combinada con participaciones marginales, sino en ser compañeros en distintos equipos de proyecto cuyo objetivo será desarrollar la capacidad emprendedora, el aprendizaje autónomo y las habilidades interpersonales.

Quien haya llegado hasta aquí se preguntará, ¿por qué no se observa ninguna convergencia de nuestro sistema educativo hacia lo que aquí se describe, si realmente es hacia ahí donde iremos?

Hace un tiempo asistí a una conferencia en que uno de los panelistas era el Dr. Gonzalo Frasca (@frascafrasca), especialista en software educativo. En dicha ocasión relató que había mantenido hacía poco reuniones con docentes de primaria para interiorizarlos de un nuevo software educativo que permite que los niños aprendan matemáticas complejas autónomamente, mucho más rápido y mejor.

Frasca comentaba que la primera reacción de los docentes era de alegría, pero inmediatamente el rostro de alguno de esos docentes se ensombrecía cuando se ponían a pensar que a esos temas ellos le dedicaban buena parte del tiempo en sus cursos, tiempo que cuando pasara a estar disponible no sabían con qué ocupar.

En el mismo sentido, alguien en la audiencia le preguntó si el software educativo sustituiría a los docentes, a lo que contestó “a los malos sí”. En el nuevo sistema educativo el docente juega un papel crucial, pero el problema es que el nuevo rol requiere, como capacidades fundamentales, la creatividad, la capacidad emprendedora y el liderazgo. Su misión es hacer que las nuevas generaciones no vean la incertidumbre como una amenaza sino como una oportunidad, que tengan fe en sus capacidades actuales y en su habilidad de adquirir nuevas a través del aprendizaje permanente, y de motivarlos a rechazar el conformismo de permanecer en sus zonas de confort para buscar dejar su huella en el mundo.

La buena noticia es que este cambio en el sistema educativo no será una opción, será fatalmente determinada por los cambios en el sistema productivo a nivel mundial.

La mala es que enfrentados a la decisión de si en Uruguay seremos locomotora o furgón de cola, hay algunos que hablan de quedarse en la estación.

 

Referencias y notas

[1]    Esta es una generalización que no contempla a todo el mundo, si bien es representativo de lo que hacen la enorme mayoría de los trabajadores. No están incluidos, por ejemplo, quienes definen esos “mejores métodos”.

[2]    La escuela de la administración científica se volvió rápidamente impopular, especialmente entre los sindicatos obreros, razón por la cual las ideas básicas sobrevivieron, más no la escuela como tal.

[3]    2das. Jornadas Internacionales de Civilización Digital, Córdoba, 28 de octubre de 2010. Lo único que no pude descifrar de esta anécdota es por qué son 10 y 10.

[4]    En su formulación original era un año.

[5]    Para hablar de probabilidades es necesario que el mismo suceso se haya dado en el pasado una cantidad significativa de veces o tengamos un fundamento teórico para pre-determinarlas (por ejemplo, la probabilidad de que tiremos un dado y salga un seis). Podemos hablar de cuál es la probabilidad de que una persona de 50 años de edad, que tiene exceso de peso, fuma, bebe y tiene un trabajo estresante se muera en los próximos cinco años porque disponemos de información de qué pasó en el pasado con individuos que reunían esos requisitos, que son los relevantes para la ocurrencia del suceso bajo análisis. Hay otros casos en que se habla de probabilidades cuando en realidad se trata de asignar un número a una intuición, un deseo o similar, del tipo “hay un 50% de probabilidades de que renuncie”. Salvo que se trate de una persona que renuncia compulsivamente a una organización que no “recuerda” sus antecedentes ese porcentaje sólo procura traducir un estado de ánimo.

[6]    http://www.ingenieriabiomedica.org/#!El-ordenador-Watson-de-IBM-diagnostica-c%C3%A1ncer-mejor-que-los-m%C3%A9dicos/c221y/3C5F8432-4CA8-465A-9769-FFD126050278

[7]    Para octubre de 2014 Watson ha había procesado todos los 23 millones de artículos médicos en la Biblioteca Nacional de Medicina (MEDLINE).

[8]    Los servicios de este ordenador han sido ofrecidos –sin éxito- por IBM a las autoridades del sistema sanitario nacional.

[9]     “El capitalismo y los asalariados”, Juan Grompone, Semanario Voces, 19/11/2015.

[10]  Entre ellas se incluyen Google, Tesla, Audi, Mercedes Benz, Apple y Uber.

Leonardo Veiga

Autor: Leonardo Veiga

Contador Público, Universidad de la República; Licenciado en Administración, Universidad de la República; Master en Dirección y Administración de Empresas, IEEM; CPCL, Harvard Business School, EE.UU., PhD Universidad de Navarra. Es profesor de Gestión de la Innovación y de Economía Política (IEEM/UM) y de Prácticas Desleales de Comercio y Defensa Comercial (CEA/ADAU). Es miembro del directorio del Centro de Innovación Tecnológica SEPÉ. Fue consultor del Programa Nacional de Desburocratización (PRONADE), del Plan de Desregulación del Comercio Exterior y las Inversiones (PLADES), miembro del Board del Global Entrepreneurship Monitor, Director del MBA del IEEM/UM y Coordinador de la carrera de Contador Público en la FCCEE/UM.