“La IA es como un primíparo, hay que darle instrucciones y ayudarlo a ser cocreador”​

Las IA generativas son un tipo de Inteligencia Artificial que se encarga de crear nuevos contenidos a partir del aprendizaje de datos. Entre esas se ubican, por ejemplo, Chat GPT, Géminis, Perplexity o las IA de Canva. Érika María Serna Giraldo, profesora eafitense y especialista en Marketing Digital, ha conseguido que estas herramientas se conviertan en cocreadoras, coevaluadoras y aliadas en sus procesos investigativos y pedagógicos. 

En las clases de la profesora Érika Serna no sólo está permitido hacer uso de las IA generativas, sino que es un ejercicio necesario. Su metodología, justamente, consta de varios acuerdos: en primer lugar, los estudiantes pueden usar la IA siempre y cuando anexen en los entregables enlaces a la conversación que tuvieron con la misma o pantallazos y, en segundo lugar, deben evaluar el proceso crítico de su “asistente académico”, como la profesora llama a esta herramienta. 

Así, sus clases se han convertido en un espacio para pensar la inteligencia artificial, para no huir de ella sino integrarla a los procesos, y para entender que es una herramienta que ya hace parte de la cotidianidad de muchas personas. 

“La IA es como un primíparo, hay que darle instrucciones y ayudarlo a ser cocreador”, explica Érika. Por ejemplo, si en sus clases están aprendiendo sobre marketing digital, los estudiantes pueden usar herramientas como Chat GPT para crear contenido, pero deben tener en cuenta que la IA generativa tiene un margen de error: “alucina y brinda datos falsos a veces, por eso necesita del estudiante como supervisor académico, como evaluador crítico”.

Es claro que para esta profesora de la Escuela de Administración el trabajo de la IA generativa como cocreadora no funciona sin el humano, pues requiere de prompts (o instrucciones) claras que le digan qué hacer, y de un proceso de evaluación posterior. 

Y así como las IA generativas se han ido convirtiendo en aliados estratégicos para la producción de contenido (textos, imágenes, vídeos, códigos), también han sido un apoyo para su labor docente, especialmente a la hora de planear clases u organizar contenidos. “Ahorra carpintería y no reemplaza la visión estratégica de los seres humanos, sino que la pone a prueba”, apunta.

“A usted ninguna inteligencia artificial lo va a reemplazar, a menos que no quiera evolucionar. La IA es como un paracaídas, usted puede ensayar en el piso, pero sólo aprende cuando se lanza”.

Finalmente, nos brinda varios consejos para el uso responsable de la IA y para la apropiación de esta en el ámbito académico, pedagógico e investigativo:

• Nos invita a prestarle atención a las habilidades comunicativas, pues una IA no funciona sin instrucciones claras.
• Nos alerta en cuanto a la evaluación crítica de los resultados arrojados por la IA, pues el margen de error en la creación siempre es posible.
• Nos enfatiza en el filtro estratégico, crítico y ético de su uso, ya que también hay que citarla, referenciarla y darle crédito.​
  

Paula Almonacid y su innov​​ación educativa a través del Machine Learning

El Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que consiste en un aprendizaje automatizado, en donde la IA simula el comportamiento humano en la toma de decisiones a través del aprendizaje a partir de datos.

Paula María Almonacid es profesora de planta de la Universidad EAFIT en el área de la Macroeconomía; y es economista, magíster en economía y doctora en estadística. Como profesora en ciencia de datos ha trabajado alrededor de los métodos avanzados en ciencia de datos y las herramientas digitales que permiten desarrollar soluciones con base en las problemáticas humanas, de manera que desde su ser y su hacer ha llegado a la conclusión de que no se puede huir a la marea tecnológica, sino que la IA es una herramienta que se puede integrar satisfactoriamente en los procesos humanos. 

Paula lleva más de una década en el mundo del análisis de datos, y desde entonces ha estado buscando herramientas para resolver desafíos estratégicos en el ámbito de los negocios. 

Por ese camino, se encontró con el machine learning, o aprendizaje de máquinas. Esta rama de la IA explora cómo los algoritmos imitan la forma en la que el ser humano recibe y procesa la información. A través del machine learning, Paula ha llevado a sus espacios de aprendizaje la propuesta de trabajo metodológico apoyado en la IA que consiste en, primero, permitir un acercamiento a los conceptos de manera teórica y, luego, una aplicación de estos para la solución de problemas. 

Concretamente, el uso del machine learning se hace a través del análisis de datos en el aula de clase. La IA imita el pensamiento humano y por lo mismo toma decisiones y procesa la información con base a los datos que se le brindan. En clase, Paula primero realiza un acercamiento a una pregunta en torno a un tópico específico, permite que los alumnos la exploren y analicen, y luego, permite que se acerquen a la IA para apoyarse en la toma de decisiones.

En cuanto al debate en torno a la IA y su uso en el aula de clase, Paula explica que ella le apuesta a una desmitificación de la IA, pues esta puede ser bastante valiosa y flexible y puede ayudar a personalizar el aprendizaje del estudiante e impulsar la creatividad. 

Usar el machine learning, por ejemplo, como apoyo para la solución de problemas estratégicos y para el análisis de datos en el aula de clase, no invalida el pensamiento crítico y reflexivo de los alumnos, sino que les brinda herramientas para avanzar en sus procesos académicos e investigativos de manera más ágil y productiva. 

“Incluir la IA en la metodología pedagógica implica un acercamiento a la pregunta de una manera más humana, se debe trabajar primero en el fundamento teórico antes de trabajar con la inteligencia artificial, así se logra un acercamiento balanceado al aprendizaje”, explica. 

Finalmente, en cuanto a la pregunta constante sobre la posibilidad de que la IA reemplace a los humanos, Paula responde que, si bien la IA puede simular al ser humano, nunca llegará a tener discernimiento moral ni reflexivo, lo que nos obliga a mirarla no como una herramienta que se pondrá por encima de la labor humana, sino como una herramienta que permitirá potenciar las capacidades humanas. 

De esta manera nos invita, y de manera especial a sus colegas profesores, a hacer un uso flexible de la IA, para integrarla responsablemente en los espacios de aprendizaje y fuera de estos.