#Balance2024: Inteligencia Artificial ¿una oportunidad?

Para cerrar este año, a modo de síntesis de actividades que considero relevantes en el campo de la #IA, comparto algunas ideas basadas en unos artículos del blog  Universitat Oberta de Catalunya.

De la formación digital a la formación con IA.

En este artículo se proponen #5 dimensiones para pensar el diseño de las asignaturas en la Universidad:  

#1. Evaluación continua orientada a la autorregulación del aprendizaje:

• Cambiar el enfoque de evaluación, pasando de criterios centrados en la valoración del resultado a criterios centrados en el proceso de desarrollo de la actividad por parte de los estudiantes.
• Diseñar las actividades de evaluación continua como parte de una misma secuencia de aprendizaje, con relaciones de dependencia y complementariedad, en lugar de pruebas discretas.
• Enfocar las actividades en el desarrollo competencial y la valoración del progreso y la reflexión sobre el proceso de aprendizaje de cada estudiante.

#2. Currículo con contenido actualizado dinámicamente:

• Utilizar algoritmos de IA para proporcionar información en tiempo real sobre la evolución del ámbito científico-técnico y profesional de la titulación, y reformular competencias y resultados de aprendizaje.
• Emplear sistemas de aplicaciones de IA generativas para que el profesorado pueda crear recursos de aprendizaje complementarios de acuerdo con la evolución del marco competencial.

#3. Docencia asistida 24/7 por un agente de IA:

• Implementar un agente de IA que actúe como asistente docente, compartiendo la interlocución con el estudiantado y resolviendo dudas relacionadas con la dinámica docente y el contenido formativo.
• Utilizar el asistente de IA para ofrecer apoyo al profesorado en la evaluación de foros, debates y corrección de actividades.
• Potenciar el rol del profesorado como editor, curador y validador experto en el área de conocimiento, así como diseñador del aprendizaje.

#4. Secuencia de aprendizaje dinámica y personalizada:

• Generar secuencias de actividades y recursos de aprendizaje de forma dinámica mediante herramientas de IA generativa, adaptadas a las necesidades y resultados de cada estudiante.
• Proporcionar asistencia a los estudiantes por parte de tutores basados en IA durante la elaboración de actividades (consultas sobre contenidos, sugerencias de escritura, valoración previa de los entregables, etc.).

#5. Competencias docentes en prompt engineering educativo:

• Incorporar el conocimiento aplicado sobre el uso de diferentes tipos de IA, especialmente las generativas, dentro de la competencia digital docente.
• Aplicar las IA en el diseño de la asignatura, la creación de actividades de aprendizaje y los procesos de evaluación.
• Utilizar las IA como apoyo de la actividad docente en las aulas.
• Capacitar al profesorado sobre el uso responsable de las aplicaciones de IA generativas en los entornos profesionales.

Los 6 casos de uso de la IA en las aulas 

El artículo destaca cómo la inteligencia artificial (IA) impactará en el ámbito educativo. A continuación, se resumen los  #6 casos de uso más relevantes:

#1. Avatares multilingües: La IA permitirá crear videos con avatares, ya sean de personas reales o ficticias, que se expresen en múltiples idiomas. Herramientas como HeyGen o Synthesia facilitarán que los docentes generen avatares que impartan clases en el idioma nativo de cada estudiante, mejorando la personalización y accesibilidad de la educación a nivel global.

#2. Apoyo en la preparación de asignaturas: Los docentes podrán utilizar tecnologías generativas, como ChatGPT y ChatPDF, para asistir en diversas etapas de la planificación educativa. Estas herramientas ayudarán en la organización del curso, búsqueda e indexación de información, diseño de propuestas metodológicas y recomendación de recursos educativos en línea.

#3. Servicios educativos a través de API: Emergerán empresas especializadas en IA que desarrollarán interfaces de programación de aplicaciones (API) orientadas al sector educativo. Estas API permitirán automatizar tareas como la creación de contenidos, evaluación de estudiantes y gestión de clases, facilitando la personalización y democratización de herramientas educativas asistidas por IA.

#4. Integración en estudios artísticos: La IA se incorporará como una herramienta adicional en los programas de estudios artísticos, permitiendo la creación de obras innovadoras y la asistencia en procesos creativos. Plataformas como Midjourney, DALL·E o Runway posibilitarán la generación de imágenes y videos de alta complejidad, ampliando las capacidades creativas de los estudiantes.

#5. Asistentes virtuales personalizados: Se desarrollarán asistentes virtuales impulsados por IA que proporcionarán apoyo personalizado a los estudiantes, respondiendo preguntas, ofreciendo explicaciones adicionales y guiando en el proceso de aprendizaje. Estos asistentes contribuirán a una experiencia educativa más interactiva y adaptada a las necesidades individuales de cada alumno.

#6. Evaluación automatizada y retroalimentación: La IA facilitará la evaluación automática de tareas y exámenes, proporcionando retroalimentación inmediata y detallada a los estudiantes. Esto permitirá a los docentes centrarse en aspectos más personalizados de la enseñanza y ofrecer un seguimiento más cercano al progreso de cada alumno.

Despacho 42: Tendencias en tecnología para el 2025

Este artículo destaca las principales tendencias tecnológicas previstas para el año 2025, según expertos de la universidad. A continuación, se resumen las ideas más relevantes:

1. La inteligencia artificial (IA) dominará nuestros dispositivos: Se prevé que la IA se integre aún más en los dispositivos personales, permitiendo una interacción más intuitiva y personalizada con la tecnología.

2. Cultura y arte digital: El arte digital continuará su expansión, explorando nuevas formas de expresión y llegando a una audiencia más amplia gracias a las tecnologías emergentes.

3. Tendencias en educación: La robótica y otras tecnologías avanzadas jugarán un papel crucial en la educación, facilitando métodos de enseñanza más interactivos y adaptativos.

Y aquí, la novedad: cuando le pedí a chatGPT un resumen del artículo, me arrojó también un resumen del artículo Despacho 42: Tendencias en tecnología para el 2024 :

1. Regulación y estándares de la inteligencia artificial (IA): Se anticipa que las regulaciones de la IA influirán significativamente en cómo las empresas implementan esta tecnología. Las organizaciones deberán identificar claramente a sus usuarios, los objetivos de sus sistemas y el contexto de uso para cumplir con diversas normativas regionales y nacionales.

2. Ciberseguridad en la nube y ataques con IA generativa: La migración de empresas a la nube, a veces sin una adaptación adecuada, puede generar riesgos de seguridad relacionados con accesos y credenciales. Además, se prevé un aumento en los ataques de phishing personalizados mediante IA generativa, lo que incrementa la necesidad de enfoques específicos de seguridad en la nube.

3. Tendencias en educación:

   • Regulación de la IA en la enseñanza: Se destaca un creciente interés por las cuestiones legales en el uso de la IA en la educación, con regulaciones que establecen clasificaciones basadas en riesgos y requerimientos de transparencia.
     
     
   • Nuevas tecnologías en educación: Los centros educativos están más abiertos a adoptar nuevas tecnologías y pedagogías, incluyendo la formación del profesorado en competencias digitales.
     
     
   • Aprendizaje a lo largo de la vida: Se enfatiza la importancia del microlearning y los nanodegrees para la readaptación de perfiles profesionales en respuesta a las demandas del mercado laboral.

4. Cultura digital: IA y arte digital: Aunque la IA ofrece nuevas herramientas para la creación artística, aún no se observan proyectos verdaderamente innovadores y críticos en este ámbito. Se resalta la necesidad de que los profesionales de la creación se formen y experimenten con estas tecnologías para aprovechar su potencial.

5. Consumo energético de la tecnología:

   • Data centers: Los centros de datos tienen una huella ecológica significativa, especialmente debido a la refrigeración. Estudios sugieren que aumentar la temperatura de refrigeración podría reducir el consumo energético sin afectar el rendimiento.
     
     
   • Vehículos eléctricos: Se señalan preocupaciones sobre la huella de carbono en la producción de vehículos eléctricos, particularmente por las baterías de ion de litio. Se exploran alternativas como baterías de estado sólido, de grafeno, combustibles sintéticos o hidrógeno.

6. Auge de la IA generativa y nuevos modelos de negocio: La IA generativa se integrará más en herramientas cotidianas, mejorando la productividad pero también planteando desafíos en términos de consumo energético y privacidad de datos. Se espera la aparición de modelos de lenguaje más específicos y eficientes, así como servicios de IA con versiones de pago.

Es decir, chatGPT hizo automáticamente una búsqueda en el mismo blog de la fuente ingresada (una búsqueda en Internet) encontrando una publicación similar del año anterior, que facilta realizar una comparación entre las tendencias de los años 2024 y 2025.

A modo de cierre entonces, sin dudas 2025 nos trae un contexto donde la IA y la IA Generativa nos atraviesa en todos los campos del saber y de manera transversal en todas las disciplinas. 

Hace unos días leía a Cristobal Cobo referirse a que tenemos que empezar a pensarnos inmersos en un contexto de inteligencias híbridas, dónde interactuaremos con inteligencias artificiales, inteligencias humanas, pero también con combinaciones de ambas.

Entonces, en este contexto, la clave será poder identificar claramente qué acciones queremos que no sean automatizadas, por lo menos durante algunas años 😉

Interactuando con #chatGPT: algunas conclusiones a 2 años de su apertura global

Hace unos días me invitaron a hacer este ensayo, ingresando el siguiente prompt a chatGPT: 

sabiendo lo que sabes hasta ahora de mí y con todo lo que he conversado, genera una imagen que me represente.

Aquí comparto el resultado, luego de copiar el prompt en chatGPT:

Aquí tienes una ilustración que representa tus intereses y trabajo. Muestra la combinación de enseñanza, tecnología y creatividad en un entorno educativo moderno, donde la IA y las narrativas se integran de manera inspiradora. Espero que refleje lo que buscabas.

Valió la pena el ejercicio para reafirmar que una de las dimensiones clave de la IA, refiere a los datos, es decir, a toda la información y base de conocimiento que alimenta el entrenamiento de los modelos de la IA generativa.

Si bien reconozco características propias de mi historia en GTP en muchos de los elementos presentados en el retrato/imagen, el sesgo es evidente: por ejemplo, no identifica al género femenino tareas vinculadas con la educación, por lo menos en las primeras interacciones e intercambios.

Me sorprende también algunas inferencias que van más allá de lo que “hablo” con chatGPT: un escenario hiperdigitalizado y robotizado en el cual puede presentarse como indistinguible la presencia de estudiantes robots, conviviendo con humanos ¡Vaya interpretación de los prompts o entradas!

La imagen no es el retrato de lo que soy pero creo que sí funciona como un juego para observar las interacciones con una IA, y detenerme en observar en la imagen características que me interpelan. Por ejemplo, en mis pensamientos, lejos está la idea de reemplazo del hombre por una máquina en tareas tan humanas como las vinculadas a la educación y formación.

Sabemos que estas tecnologías están reemplazando tareas cada vez más sofisticadas, desde programadores, diseñadores hasta científicos. Estos cambios afectan directamente el conocimiento explícito y la calificación humana, pero... ¿la IA nos va a quitar el trabajo? ¿Nos va a reemplazar como humanos?

En este sentido, sigo sosteniendo que nuestra inteligencia humana no se determina por la productividad que podemos alcanzar en nuestros trabajos, sino más bien por las capacidades de conectar con otros, de tomar decisiones, a través de habilidades como la empatía o el juicio crítico.

 

#GuardIAnes: el desafío de resguardar "el alma humana"

Mientras vemos el rápido avance de la IA Generativa, a la vez nos preguntamos:  ¿cómo afectará esto al valor que otorgamos a aquello que es genuinamente humano? ¿Llegará el día en que el error y la autenticidad humana se conviertan en bienes escasos y preciados, tal como lo es un producto artesanal?

¿Será “el toque” humano lo que realmente valoremos en un universo cada vez más impregnado con contenidos generados por IA?

En un mundo que avanza rápidamente hacia la “automatización de la creatividad”,  ¿qué lugar queda para la individualidad, para lo inesperado y para los matices que aportan los seres humanos?

Hace unos días, de la mano de @diegocraig me encontré con un cuento atrapante y creativo, que explora los desafíos de la inteligencia artificial en la contemporaneidad: GuardIAnes.

RETROVISTA, un grupo interdisciplinar de científicos, se propuso en marzo de 2022 como meta/desafío guardar todo lo publicado antes de noviembre de 2022, y que fue exclusivamente desarrollado por humanos.  

Con la llegada de IA Generativa, el riesgo que estos científicos percibían era llegar a utilizar datos generados por otras IA Generativas para entrenar modelos de IA, es decir,  el riesgo de entrenar modelos de IA utilizando datos generados por otra IA: lo que llamamos endogamIA. 

Así, el desafío no solo era preservar datos, sino proteger la esencia de la cultura, resguardar el "alma humana" ante la llegada de la IA Generativa, en un mundo cada vez más influenciado por las máquinas: cada fragmento que se lograra resguardar resultaría más que un dato. 

¿Podrá el espírito humano liderar la innovación?

Acuerdo en que la interacción y la colaboración entre humanos y máquinas puede ser un futuro prometedor y potenciar las capacidades humanas, un futuro en el que  IA y humanidad sean parte integral de la evolución tecnológica.

Celebrar la obra humana implica también valorar el proceso que la sustenta: la exploración, la prueba y el error. Estos elementos no solo enriquecen nuestras creaciones, sino que también profundizan nuestra autocomprensión y sentido de identidad. Por avanzada que sea la tecnología, la "chispa del error" humano y la originalidad seguirán recordándonos que, por perfecta que parezca una creación, siempre le faltará algo sin el toque genuino de una persona.

Tal vez en un futuro, el simple hecho de saber que algo fue hecho por manos humanas sea motivo suficiente para apreciarlo.

¿Serán capaces los integrantes de RETROVISTA de mantener el equilibrio entre el avance tecnológico y la preservación de lo humano?

Recomiendo sumergirse en esta apasionante narrativa, cocreada con IA Generativa, y que puede descargarse en pfd desde la web, o bien acceder al audiolibro Guardianes.

#MetaversoEdNOOC #RETO ¿Qué podría aportar al diseño de situación de aprendizaje?

 ¿Cómo definir al metaverso? 

En realidad no se refiere a una tecnología específica, sino a un abanico de tecnologías que tienen distintas finalidades. Eric Ravenscraft (2022) plantea que aludimos al metaverso como un modo de intentar nombrar o entender cuál será el próximo paso en lo que conocemos como ciberespacio. Incluye la realidad virtual (RV) y la realidad aumentada (RA), pero también algunos videojuegos como el Fortnite mencionan ser parte del metaverso. Los usos aplicados más difundidos de los metaversos están en el plano del entretenimiento, la educación remota, la tele salud y la economía digital.

Entonces, ¿el metaverso nos propondrá lo mismo que los videojuegos? La respuesta es en parte sí, pero con valores agregados porque va más allá. Lo novedoso es que ahora todas estas tecnologías pueden integrarse, enriqueciéndose mutuamente de un modo que antes no conocíamos. Habrá cada vez más espacios tridimensionales en un universo virtual que puede compartirse, y esto generará en forma progresiva impactos en la educación.

Sin embargo, en la actualidad existen limitaciones para el uso extensivo del metaverso: 

• es un hecho que los cascos de realidad virtual son todavía muy incómodos,
• las gafas de realidad aumentada presentan además el problema no menor de ver cómo poder usarlas en público sin parecer tontos,
• los desafíos de accesibilidad de la realidad virtual, que muchas empresas están ignorando por ahora. 

El metaverso puede favorecer que el estudiante pase a ser un sujeto activo del aprendizaje siempre que se piensen las actividades de manera de promover la reflexión y el desarrollo de competencias. En este sentido, ofrece la opción de crear un entorno formativo inmersivo para distintas disciplinas, entornos de 360° aplicados a una realidad híbrida y digital. 

Desde la didáctica se promueve un aprendizaje dentro de un modelo o paradigma constructivista con la guía del docente y de los diferentes niveles en donde se pueden abordar las actividades de una Realidad Extendida. Las inteligencias múltiples se deben tener en cuenta durante el diseño, y constituirse en aliadas al momento de pensar las actividades y el modo de resolverlas. Como peligro, en algunos propuestas de inmersión se puede derivar en actividades de tipo conductistas o banalizadas, con respuestas únicas que llevan hacia un paradigma positivista.  

A partir de lo expuesto, y a modo de reflexión, presento algunas fortalezas y debilidades al pensar en una experiencia de metaverso en la Universidad. 

Entre las fortalezas: 

• Facilita el desarrollo de contenidos propios vinculados con las necesidades locales: esto hace que los contenidos estén adecuados a los objetivos de aprendizaje propuestos para los diferentes cursos en los que se utilizarán.
• Posibilidad de involucrar a estudiantes y docentes en el desarrollo de las actividades y aplicaciones, reforzando adicionalmente las competencias digitales de ambos actores.
• Mejora la comprensión de los conceptos trabajados como también las habilidades visoespaciales y mesoespaciales, dado que los estudiantes interactúan en un espacio tridimensional visualizando objetos en 3D.
• Reduce la dependencia de visitas a instalaciones físicas.
• Predisposición de los estudiantes a utilizar este tipo de recursos, ya que los jóvenes se encuentran particularmente abiertos y entusiasmados frente a la posibilidad de emplear estos dispositivos tecnológicos para sus aprendizajes en los ámbitos formales.

Entre las limitaciones o debilidades:

• Falta de conocimiento y/o experiencia en el desarrollo de la temática, si bien el concepto de metaverso tomó relevancia en la prensa durante el 2021, el mismo en su referencia a los mundos virtuales se remite a los años noventa. Sin embargo, su grado de complejidad en la tecnología del momento resultó en un bajo impacto en cuanto a su utilización.
• Considerando la RV como aplicación directa en el metaverso, el acceso en simultáneo resulta limitado, como también la capacidad de almacenamiento de los dispositivos móviles. Además, el acceso de todos los alumnos de un curso en forma simultánea a través de Internet puede representar un problema.
• Costo de los dispositivos de RV. Hoy en día este hecho limita la disponibilidad de adquisición de grandes cantidades de estos dispositivos como para poder utilizarlos con muchos estudiantes en forma simultánea
• Diversidad de dispositivos disponibles tanto por parte de los estudiantes como de los docentes. Las diferencias de prestaciones y sistemas operativos hacen que, en algunos casos, lo que funciona en un dispositivo podría no hacerlo en otro.

El desarrollo de una nueva tecnología necesita también de otros elementos para ser un éxito. Uno de ellos, fundamental, es la predisposición de los usuarios potenciales a usarla. La llegada del metaverso genera un paso más allá, mucho más disruptivo, puesto que no se trata de evolucionar o transformar contenidos, procesos y entornos aplicando la capa digital, sino que se basa en un cambio de paradigma, a un proceso educativo totalmente inmersivo.

#IAProfuturo: retos y oportunidades en educación

La Inteligencia Artificial (IA) ofrece el potencial necesario para abordar algunos de los desafíos de la educación actual, que tiene que ver básicamente con innovar las prácticas de enseñanza y aprendizaje. Sin embargo, los vertiginosos desarrollos en estas tecnologías conllevan múltiples riesgos y desafíos vinculados a los sistemas éticos y marcos regulatorios inexistentes. 

El siguiente documento Inteligencia Artificial en la educación, oportunidades y retos para el desarrollo. publicado por la UNESCO en 2019 -hace más de 5 años- enfatiza en  4 dimensiones para abordar la IA en el ámbito educativo:

• Pensar humanamente 
• Actuar humanamente
• Pensar racionalmente
• Actuar racionalmente

Dimensiones que, con la irrupción de IA Generativa tomaron gran relevancia, en particular por las palabras que podemos vincular directamente al chatGPT, un modelo de IA capaz de generar respuestas articuladas en lenguaje natural, como si fuera un "humano".  

El documento conforma un marco de actuación para ayudar a los países en desarrollo a adoptar la IA en las políticas públicas del sector educativo.  Así, se presentan 6 retos de la Inteligencia Artificial para la educación: 

1. Impulsar una política pública integral de la IA para el desarrollo sostenible.
2. Garantizar un uso inclusivo y equitativo de IA.
3. Preparar a profesores de las instituciones educativas.
4. Desarrollar sistemas de datos inclusivos y de calidad.
5. Lograr que la investigación en IA sobre educación sea significativo.
6. Conseguir un sistema ético y transparente en la recopilación y uso de datos.

Retos definidos antes de la IAGenerativa, pero que aplican aún con mayor énfasis en estos tiempos. 

Unos años después, en 2021, UNESCO publicó un documento sobre Recomendaciones éticas sobre el uso de la IA en donde se destacan los avances de la IA, y sus implicancias positivas para la humanidad, pero también se suscitan preocupaciones éticas, en relación con los sesgos, generación de brechas digitales y exclusión.

Comparto la presentación del documento que se realizó en Fundación Telefónica/Profuturo en el mes de junio 2019. La mesa estuvo conformada por expertos en la temática, entre ellos Miguel Zapata Ros, quien resaltó la importancia de la investigación en IA y educación a través del tiempo, la relevancia de los algoritmos para poder aprender "sobre" y "con" IA; y por supuesto, el pensamiento computacional (PC) como "la forma de pensar para poder hablar con los ordenadores". 

En este sentido, quiero destacar el concepto de PC y la necesidad que desde la escuela se puedan desarrollar estrategias de PC para poder desarrollar habilidades de IA: la relación ente la IA y el PC resulta fundamental abordar desde la escolaridad temprana.  

Así, es clave incluir el PC en un currículum que necesita ser actualizado en tiempos de IA,

"No seas usuario de IA, programa la IA", sintetizó Zapata Ros en el debate hace 5 años atrás. 

A lo que agrego:  cuando hablamos de PC no nos referimos exclusivamente al código, también podemos pensar en programar a partir de lenguaje natural, tal como nos presenta la IAGenerativa a través de una interacción conversacional...  

Reflexión sobre el libro "Artificial": La nueva inteligencia y el contorno de lo humano

 La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología muy diferente de todas las que se han inventado hasta ahora, una herramienta que es dinámica y en la que participa la población mundial, con o sin consentimiento. La (IA) ha despertado, abandonado el invierno y entrado en un período primaveral de su desarrollo. Puede ser considerada una novedosa “antigüedad” que ha movido y removido, cuanto menos nuestras actitudes, y orientado nuestros debates en diversas dimensiones, pero con un sello distintivo en su abordaje: la esencia humana. Así, la IA forma parte de un proceso más amplio de transformación digital de la sociedad actual. Se trata de una serie de cambios sobre las formas de organización social y laboral, con un impacto directo en la generación de la riqueza económica, en la creación cultural y en la comunicación social.

El libro Artificial aborda fundamentalmente el concepto de inteligencia humana, partiendo de la definición de Inteligencia como todo aquello que no hacen las máquinas. La IA es la primera máquina que sale de lo rutinario y ocupa el lugar de las grandes ideas. Y en este sentido, el primer capítulo, titulado la Génesis de la Inteligencia, trae el juego del ajedrez como el mejor ejemplo de uso de la IA. Éste fue el primer paso en emular la inteligencia humana cuando Turing se preguntó, “¿cómo se diseña un programa capaz de analizar una posición de ajedrez y con criterio para tomar buenas decisiones?” AlphaGo, y AlphaZero después, pudieron responder a la pregunta.

                                                         

En el ámbito de la educación, los autores proponen algunos interrogantes: ¿Cuál será el impacto de la IA en los objetivos, los métodos, los contenidos en educación? ¿Qué transformaciones debería experimentar la educación y qué principios no debería cambiar? Para intentar responder a estas preguntas, los autores nos traen el concepto de sedentarismo cognitivo, que refiere a la incorporación de herramientas, básicamente digitales, que hemos hecho durante estos años para facilitarnos nuestras vidas. Sin embargo, en algunos casos nos han hecho perder algunas habilidades, como por ejemplo la memoria, que es un pilar sustancial para la cognición y el desarrollo del pensamiento: “sin memoria no hay pensamiento ni inteligencia”.

Una conclusión contundente que sintetiza una respuesta: “Que una máquina pueda realizar una función no significa que tengamos que abandonarla”.  En este sentido, la IA no nos reemplazará sino que nos multiplicará.

A estas alturas hemos experimentado que el IA Generativa necesita prompts precisos y específicos, pero lo novedoso que nos trajo esta IA generativa es que estamos aprendiendo a pensar a través de una conversación. una idea que está en los cimientos de nuestra cultura. El prompts nos permite rescatar la perspectiva socrática del valor de la interrogación y la conversación, y que contribuyen al desarrollo de capacidades de orden superior, como ser la explicación y fundamentación de un  razonamiento.

A lo largo del libro se ha logrado probar que identificar patrones a partir de datos complejos es algo que la IA puede hacer mucho mejor que nosotros. En el capítulo final, entre la utopía y la distopía, los autores nos comparten nuevos interrogantes: ¿Hay vida inteligente en el espacio? ¿Acaso es posible que seamos realmente la única especie que exprese esta forma de inteligencia? ¿Cuál es la probabilidad de que no haya ninguna otra forma de vida que escriba poemas y canciones, que encienda el fuego y construya casas y se pregunte si, en efecto, son los únicos en hacerlos en todo el universo?

El concepto de IA proviene de la idea de artificial que tiene 2 acepciones muy distintas. La reflexión acerca del origen de la palabra Artificial contempla 2 acepciones: una que se refiere a algo que no es natural. La otra acepción, refiere a algo que ha sido hecho por el ser humano. Sin dudas, esta IA es esencialmente humana.

Marco de capacidades digitales de Educación Superior para pensar la IA

HolonIQ ha desarrollado el Higher education digital capability framework (HEDC), promovido por el Banco Interamericano de Desarrollo. Este modelo se centra en las capacidades digitales necesarias para la educación superior en la era digital. Incluye aspectos como la infraestructura tecnológica, la competencia digital del personal docente, la adaptabilidad curricular, la evaluación del aprendizaje digital y la colaboración entre instituciones. Elaborado por investigadores, académicos y con aportes de líderes en educación a nivel mundial, el Marco HEDC ofrece una vista global para que las instituciones identifiquen y midan sus capacidades digitales a lo largo del ciclo de vida del estudiante de nivel superior. 

En este marco, se propone un amplio conjunto de capacidades digitales que respaldan la vida, la comunidad y el bienestar del alumno, así como los procesos de aprendizaje, el progreso académico y la evaluación. 

         

                                             https://www.digitalcapability.org/

Las instituciones utilizaron el marco de 16 puntos de diferentes maneras para articular, compartir y exhibir modelos actuales y emergentes en el aprendizaje digital, y para identificar áreas de enfoque y desarrollo estratégicos.

El Marco de Capacidades Digitales de Educación Superior (HEDC) abarca las capacidades actuales, como la contratación, el diseño del plan de estudios, la evaluación y la planificación profesional, pero también mira hacia el futuro y las capacidades emergentes para un aprendizaje digital exitoso. Son interesantes las 4 dimensiones para pensar cómo empezar a abordar para la incorporación de la Inteligencia Artificial y la Inteligencia Artificial Generativa: 

• Demanda y descubrimiento
• Diseño de aprendizaje
• Experiencia del aprendizaje
• Trabajo y aprendizaje permanente 

El escenario hoy invita a las universidades a una adaptación cambiante proporcionando programas de formación para el docentes y personal en general integrando las tecnologías de IA en diversos aspectos del sistema educativo.

Estudios ya dan cuenta del potencial transformador de la IA y la IA generativa en la educación superior, con la capacidad de personalizar las experiencias de aprendizaje, crear contenido generado por IA y facilitar las tareas administrativas. 

Esta transformación requerirá que las universidades adopten nuevos métodos de enseñanza y capaciten al personal para integrar de manera efectiva las tecnologías de IA en su trabajo.

Tomar un marco de referencia como el  HEDC en estas 4 dimensiones,  podría ser un eje vertebrador el desarrollo de competencias en IA en planes de estudio, infraestructura de IA, vinculación universidad e industria y mundo del trabajo, capacitación del profesorado y personal, directrices y mejores prácticas para el uso ético que garantice la privacidad de datos, en particular provenientes de los LMS.

A medida que las funcionalidades de la IA para la educación siguen desarrollándose, hay que aprender a vivir en convivencia con la IA como recurso para potenciar y optimizar la tarea humana.

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Fuente: Gimpel, H., Gutheil, N., Mayer, V., Bandtel, M., Büttgen, M., Decker, S. y Urbach, N. (2024). (Generativo) Competencias de IA para graduados preparados para el futuro: inspiración para las instituciones de educación superior. Hohenheim Discussion Papers in Business, Economics and Social Sciences. https://lnkd.in/e4PmXkcQ

¿Sobreviremos sin la ayuda de la IA?

En las últimas décadas, la Inteligencia Artificial (IA) se ha desarrollado para estar presente en nuestras vidas cotidianas, hasta el punto que la humanidad no se ha enfrentado a retos tan relevantes, y donde la tecnología ha sido tan decisiva para nuestros valores humanos. 

Como señala la científica española Nuria Oliver "No vamos a poder sobrevivir como especie sin la ayuda de la Inteligencia Artificial". 

Hoy en día nos encontramos frente a una inteligencia artificial específica (o IA débil), y que es capaz de hacer muy bien –en muchos casos mejor que un humano– una tarea o conjunto de tareas previamente acotadas y solamente esas tareas. Este tipo de IA es con la que estamos conviviendo en la actualidad, y puede transformar profundamente nuestra sociedad.  

Conforme estos sistemas evolucionan y aumenta el uso de los datos, resulta muy importante comprender mejor su impacto en el mundo que nos rodea, especialmente en el campo de la educación y la formación. Para ello, es necesario integrar la IA de forma ética y responsable en instituciones educativas. Si bien no hay un único camino, una posibilidad es considerar las siguientes 3 dimensiones: enseñar para la IA, enseñar sobre IA, enseñar con IA (informe Use Scenarios & Practical Examples of AI Use in Education)

• Enseñar para la IA, lo que conlleva el desarrollo y adquisición de habilidades y competencias relevantes para los desafíos y oportunidades que la IA trae consigo. Por ejemplo: comprender los sesgos en los datos, utilizar el pensamiento computacional para resolver problemas o reflexionar críticamente sobre la protección de datos.
• Enseñar sobre IA, se trata de un enfoque más técnico que se manifiesta al comprender y aplicar conocimientos relacionados con esta disciplina para utilizarla eficazmente y contribuir al desarrollo de nuevas herramientas y tecnologías en este campo. Por ejemplo: programar una solución simple basada en IA para entender cómo funciona.
• Enseñar con la IA, lo cual implica la integración de la IA en el entorno educativo para potenciar el proceso de enseñanza-aprendizaje. Por ejemplo: utilizar herramientas de personalización, de gestión o de generación de recursos y contenidos.

La necesidad de promover “competencias previas” abarca habilidades que van más allá de las técnicas vinculadas con IA, incluyendo la alfabetización básica, aritmética elemental, competencias digitales y de codificación, así como habilidades sociales y éticas. 

Por otra parte, la UNESCO (2021), propone una visión integral y reflexiva sobre la integración de la IA en la educación, reconociendo tanto los avances recientes como las limitaciones actuales. Sugiere entonces una estrategia basada en 4 categorías emergentes de aplicaciones de IA centradas en: 

1. gestión e impartición de la educación, 
2. aprendizaje y evaluación, 
3. empoderamiento de los docentes y mejora de la enseñanza,  
4. aprendizaje a lo largo de la vida

En este sentido, los distintos actores educativos deben contar con un conocimiento básico de la IA y el uso de datos para poder interactuar de manera positiva, crítica y ética con esta tecnología, y utilizarla adecuadamente aprovechado el potencial que ofrece.

La introducción de la IA en la enseñanza plantea diversos desafíos. Algunos de estos desafíos incluyen brechas digitales y desigualdades en el acceso: a pesar de los esfuerzos para promover la adquisición de competencias previas en IA, la disparidad en el acceso a la tecnología digital sigue siendo un problema. 

En cuanto a la enseñanza de la ética de la IA, es crucial equilibrar la formación técnica con aspectos éticos y humanísticos para evitar un enfoque desproporcionado en habilidades técnicas. El siguiente decálogo es una buena guía para tener en cuenta para la incorporación de la IA: 

La implementación efectiva de la IA en la educación requiere un enfoque integral que fomente tanto habilidades técnicas como una comprensión profunda de las implicaciones éticas. Abordar estos desafíos implica un compromiso continuo con la equidad, la adaptabilidad y la conciencia ética en todos los niveles educativos Por ello, es importante que el profesorado y el personal directivo de las instituciones educativas conozcan las oportunidades y los retos de utilizar sistemas de IA y el modo en que pueden mejorar las prácticas de enseñanza, aprendizaje y evaluación. 

Esto conducirá al desarrollo de nuevas cibercapacidades  (tomando como base el Marco Europeo de Competencias Digitales para Educadores (DigCompEdu)) y las competencias emergentes para el uso ético de la IA y los datos, vinculadas con: 

• utilizar tecnologías digitales para la comunicación, colaboración y desarrollo profesional,  
• crear y compartir recursos digitales,
• gestionar tecnologías para la enseñanza y el aprendizaje,
• utilizar tecnologías y estrategias de evaluación,
• utliizar tecnologías digitales para la personalización y participación de los estudiantes.

Para finalizar, y sin perder de vista la pregunta inicial, no tenemos que olvidar que los humanos podemos decidir dirigir y controlar la IA en una gran cantidad de procesos si se toman las decisiones correctas. Esta rama de la IA se conoce como Human in the Loop (Humano en el circuito) y es una metodología que vale la pena profundizar. 

Inteligencia vs Inteligencia Artificial ¿tiene sentido esta división?

Partiendo de una visión sistémica de la Inteligencia Artificial (IA), su desarrollo afectará a ámbitos diversos de la educación, y desde un enfoque multidisciplinario en investigación, docencia, gestión, relación con la sociedad y otros campos del conocimiento representativos de las humanidades y las ciencias sociales. En 2019, el Consenso de Beijing, en su documento sobre IA y educación de la UNESCO, enfatizó la característica interdisciplinar de la IA como aspecto clave a tener en cuenta para quienes toman decisiones y formulan e implementan políticas públicas. Pero también la relación compleja que representa pensar la IA en la educación por las múltiples aristas que abarca: políticas educativas, uso en la gestión, apoyo a la docencia y a la evaluación del aprendizaje, competencias para la vida y el trabajo, nuevas oportunidades de aprendizaje permanente, y todo ello sin descuidar los aspectos de uso ético, transparente, equitativo e inclusivo.

Conectando esta visión con una reciente publicación de Faraón Llorens, es posible agregar dos dimensiones o características a la IA en el ámbito educativo: la humanización de la respuesta y su necesidad de supervisión humana. 

El primer aspecto, hace que sea casi imposible discernir si una tarea ha sido efectuada por la IA o por un humano puesto que ésta tiene capacidad creativa y naturalidad en el lenguaje.  El segundo aspecto tiene que ver con las incoherencias de las respuestas.

Llorens resalta la importancia de “tener en cuenta que la IA no puede reemplazar completamente al profesorado humano, ya que la enseñanza y el aprendizaje son actividades complejas que requieren la interacción humana y el pensamiento crítico”.

Cabe también la siguiente conclusión: Si un robot puede hacerlo, no era una tarea específicamente humana.

En este sentido, el planteo que considera positivamente el potencial de la IA es que el rol docente podría alejarse de la presentación y gestión de contenidos y centrarse en el desarrollo de habilidades complejas que son propias de la condición humana, y que la tecnología no puede hacer.

Entonces, cabe una segunda conclusión: Si queremos desarrollar inteligencia artificial debemos entender la inteligencia natural y conocer cómo funciona. En palabras de Turkle, “redefinir lo que es humano en base a lo que la tecnología no puede hacer (..)  Toda tecnología plantea un desafío para nuestros valores humanos, y eso es bueno porque hace que reafirmemos cuáles son”

Y en esta línea, se hace necesario revalorizar la ternura y el sentido del humor como "dos tecnologías" esenciales que tenemos que llevar al aula.

En las últimas décadas, la IA se ha desarrollado para estar presente en nuestras vidas cotidianas. Siguiendo las ideas de Turkle, las máquinas están programadas para participar en conversaciones como si entendieran de qué hablan hasta el punto de que algunos se han preguntado: ¿hasta dónde puede llegar esto y qué ocurrirá entonces? 

De esta manera, no se trata de decidir si IA sí o IA no. La opción de no IA ni es viable ni es conveniente. 

Siguiendo la propuesta de Llorens, el aumento de inteligencia que representaría que tanto la inteligencia natural como la artificial se pusieran a colaborar y se complementaran, sería la opción más inteligente.

En las universidades debemos formar universitarios que, junto a una inteligencia natural bien ejercitada, sepan sacar partido a la inteligencia artificial en su vida profesional (y personal).

Retomando el carácter interdisciplinar de la IA, se puede enseñar inteligencia artificial en las materias curriculares de otras disciplinas desde un enfoque transversal y adoptando un enfoque global, práctico y activo en el que el trabajo basado en proyectos y contextualizado desempeñe un papel muy importante.

Abordar una IA que converse, cree y potencie la enseñanza y el aprendizaje. 

Como dice Cathy O’Neil en su texto Armas de destrucción matemática, nos enfrentamos a un mundo donde los datos no van a desaparecer, ni tampoco los ordenadores, y los modelos predictivos son las herramientas de las que dependeremos cada vez más para dirigir nuestras instituciones y gestionar nuestras vidas. Y agrega que, estos modelos no se construyen únicamente con datos, sino fundamentalmente con las decisiones que tomamos sobre los datos a los que debemos prestar atención. Y esas decisiones no se refieren únicamente a cuestiones logísticas, de beneficios o eficiencia, sino que son fundamentalmente decisiones humanas. 

Referencias: 

¿Deberíamos revisar el alcance del término inteligencia? (I) , Faraón Llorens, 2024

¿Deberíamos revisar el alcance del término inteligencia? (II), Faraón Llorens, 2024

La inteligencia artificial en el gobierno universitario, Faraón Llorens, 2023

Turkle, S. (2015). En defensa de la conversación. El poder de la conversación en la era digital. Ático de Libros: Barcelona.

Futuros posibles (y no tanto...) para el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA)

La #IA nos está llevando a replantear la generación, circulación y apropiación del conocimiento. Por otra parte, pone en evidencia la existencia de un tiempo nuevo, acelerado, frenético y datificado.

Traigo en esta entrada estractos extraídos de publicaciones realizadas por los expertos Diego Leal y Hugo Pardo, que hace tiempo investigan, producen y comparten sobre innovación educativa y futuros posibles de aprendizaje social en escenarios emergentes. Imaginar, proyectar, prever futuros posibles necesitas de procesos que requieren investigación y mucha reflexión.

Señales de futuro

Estirar la imaginación es esencial para comprender y anticiparse el cambio. Cada día aparecen noticias, herramientas y servicios emergentes que sugieren posibles futuros (deseables y no deseables) para la educación y los procesos de aprendizaje.

•  A boy saw 17 doctors over 3 years for chronic pain. ChatGPT found the diagnosis (Today): Esta es una historia que veremos reportada con mayor frecuencia en el futuro cercano. Una familia estadounidense, con un niño que empezó a sufrir dolor crónico, problemas de movilidad y otros síntomas, visitó 17 especialistas durante un período de tres años en busca de un diagnóstico y tratamiento, con poco éxito. La madre optó, finalmente, por ingresar todo el historial médico a ChatGPT a ver qué resultaba. El algoritmo dio como diagnóstico posible el síndrome de la médula anclada. ¿Siguientes pasos? Ir a un grupo de Facebook de padres con hijos en esa situación y luego confirmar el diagnóstico con un especialista humano. En este caso, la historia tuvo un final feliz. Según la madre, la mirada particular de cada especialista a los que visitaron les impidió ver el conjunto completo de síntomas y llegar a un diagnóstico acertado.

  Señal de un futuro en el que los sistemas de salud pública cuentan con algoritmos similares a ChatGPT pero entrenados con información médica especializada, que permiten a los ciudadanos consultar sus síntomas directamente como primer nivel de respuesta (o complemento) de la opinión médica humana. Estos algoritmos, además de dar una respuesta, indicarán el nivel de confianza de su diagnóstico, el cual generará alertas para que especialistas humanos puedan intervenir. En este futuro, el ahorro de tiempo y de recursos permite ampliar el alcance y efectividad de los servicios médicos que, como se hizo evidente durante la pandemia, se encuentran bajo un alto nivel de presión.

Otro tema que dispara alertas ya en el presente, es el impacto de la IA Generativa -como por ejemplo el uso del chatGPT- en el medioambiente. Un tema que desde diversas dimensiones y, fundamentalemente, desde el ámbito educativo es muy necesario abordar.

La creciente necesidad de agua de la inteligencia artificial  Shaolei Ren, un investigador de la Universidad de California en Riverside está tratando de estimar el impacto ambiental de productos de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, según indica AP. En su reporte ambiental de 2022, Microsoft muestra que su consumo anual de agua aumentó en un 34% (llegando a cerca de 1700 millones de galones de agua). En el caso de Google, el aumento es del 20%. Aunque no es explícito que la única causa del aumento en el consumo sea la inteligencia artificial generativa –aunque este ha sido un gran movilizador desde el año pasado, con el entrenamiento de GPT-3 y GPT-4, el lanzamiento de ChatGPT y la alianza entre OpenAI y Microsoft–, la estimación de Ren indica que hacer entre 5 y 50 preguntas a ChatGPT puede consumir medio litro de agua, un recurso esencial para garantizar la refrigeración de las enormes instalaciones físicas en las cuales reside la información y ocurre el procesamiento de lo que llamamos "la nube". La acelerada demanda por nuevos data centers (centrales de almacenamiento y procesamiento de datos) y por una mayor capacidad de procesamiento sólo profundizará el problema, lo que está llevando a algunas comunidades a expresar su preocupación, considerando que un data center consume en un día el agua equivalente a la que requiere una población de 30.000 a 50.000 personas, y que el cambio climático seguirá teniendo un efecto de presión adicional sobre las fuentes hídricas. Así que si su organización (o usted mismo) está avanzando hacia un uso intensivo de estas soluciones, no está de más pensar en cómo compensar el impacto ambiental que se genera (esto es especialmente importante en el contexto educativo pues, como veíamos en nuestro anterior newsletter, hay mucho por hacer en relación con la huella de carbono de las instituciones educativas). Para que no ocurra lo que ha pasado con las primeras versiones de Ethereum (y con Bitcoin), el impacto energético de las tecnologías que utilizamos (esas externalidades tan poco consideradas) debe estar incluido en el cálculo de lo que nos cuestan y lo que nos ahorran.  Una nueva versión del generador de imágenes DALL-E OpenAI pondrá a disposición de sus usuarios la versión 3 de DALL-E, su algoritmo de generación de imágenes (equivalente a Midjourney o Stable Diffusion). La mayor novedad de esta versión es que está construida con base en ChatGPT lo que, de acuerdo con la compañía, permitirá usar a ChatGPT como un "aliado para hacer lluvias de ideas y refinar prompts", usando desde frases simples hasta párrafos detallados. Si funciona como está anunciado, esto ampliará la base de usuarios de la herramienta, a la que se accedería a través de los servicios de ChatGPT. Esto representará también un gran reto para la competencia –que siempre podrá jugar con las cartas de la personalización y la ausencia de controles temáticos– , lo cual seguirá movilizando a este dinámico espacio. Señal de un futuro (¿presente?) en el que el trabajo para un gran número de ilustradores y diseñadores gráficos será muy limitado. En la medida en que los usuarios finales puedan generar numerosas imágenes a bajo costo (cercano a cero en el caso de las instalaciones locales de Stable Diffusion), el trabajo especializado será cada vez más exigente y erosionará de manera creciente el ingreso de los profesionales en estas áreas. Los sistemas de IA pueden considerarse un futuro inevitable pero a su vez "aliados" en el ámbito universitario. Y en este sentido, la Inteligencia Artificial Generativa nos aporta nuevos desafíos en el repensar aspectos pedagógicos y curriculares que involucren cambios en las profesiones y perfiles profesionales, atravesados por nuevos alfabetismos. Ahora llega el tiempo de la IA generativa / predictiva y el ciclo de la impostura vuelve a iniciarse. Instituciones que proponen (a veces obligan) a sus profesores a formarse en la nueva tendencia y profesores que casi nunca terminan integrando dichas tecnologías a su uso cotidiano, para seguir una vez con sus rutinas de clases expositivas y exámenes convencionales, sin una profunda comprensión de la idea del diseño de experiencias de aprendizaje centradas en el usuario. Por otra parte; ¿Nos les sorprende la cantidad de expertos en IA en educación que han surgido en el último año? Nuevamente se trata de impostura. ¿Cuántos están hablando hoy de la computación cuántica? Si la escalabilidad de esta tecnología llega a donde se espera, en 2025 ya aparecerán muchos expertos de última hora. La geekonomía propone un ciclo permanente de innovación continua y disruptiva.  En las fronteras de la innovación ya se están incubando otras disrupciones que veremos en los próximos años y década. Y para los propios nuevos escribas del mundo, lo realmente valioso y productivo no son las ideas, sino su implementación para agregar valor a la experiencia de uso y destacar en la economía de la atención.  Acuerdo con Hugo Pardo en estas #3 recomendaciones que propone para pensar futuros posibles en la Universidad:   Diseñar un grupo de investigación multidisciplinario para empezar a entender el reto de la IA lo antes posible Tomar decisiones de implementación sobre la base de ¿qué problema específico tiene actualmente la institución que los usos de la inteligencia artificial pueden ayudar a solucionarlo con una buena relación costo / beneficio? Superar la conversación y crear laboratorios de ideación ágil para diseñar prototipos que aporten foco, relevancia y valor diferencial, y lo haga de modo rápido, barato y escalable. Futuros que ya son (pueden) ser presente....