Sara Puerto
Investigadores en IA y tecnologías 4.0 ponen en común proyectos y líneas de trabajo, en unas jornadas organizadas por el Instituto de Investigación, Innovación y Tecnología Educativas (UNIR iTED).
Expertos internacionales reunidos en la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) alertan de la necesidad de formar en un uso ético de la inteligencia artificial, y no solo en los aspectos más tecnológicos, que ya son ampliamente conocidos por los alumnos.
Durante dos días, investigadores en inteligencia artificial y tecnologías 4.0 pusieron en común proyectos y líneas de trabajo, en unas jornadas organizadas por el Instituto de Investigación, Innovación y Tecnología Educativas (UNIR iTED), y coincidieron en destacar el potencial de estas tecnologías para avanzar en procesos, como la personalización de la Educación, pero contando siempre con una supervisión humana.
“El contexto de la Inteligencia Artificial marca su verdadero impacto. Como tal, es un recurso que puede utilizarse en múltiples ámbitos. Pero, lo que importa, es la utilización adecuada dentro de ese contexto, con especial cuidado a la gestión de los datos personales y a su uso ético. Con el contexto y el marco de actuación adecuados, las posibilidades de la inteligencia artificial en educación son muy prometedoras”, afirmó Daniel Burgos, director de UNIR iTED y vicerrector de Proyectos Internacionales de UNIR.
John William Branch.
De la misma opinión es John William Branch, profesor de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), quien en su ponencia ‘Inteligencia Artificial y Tecnologías 4.0: Habilitadores clave para la Transformación Digital’ enfatizó la “rentabilidad vital”, en referencia al “para qué” que debe primar en cualquier proceso de Transformación Digital.
Para este experto, miembro del grupo de investigación en inteligencia artificial GIDIA de la UNAL, “hay que poner el foco en las competencias que claramente nos han cambiado. Yo veo el futuro de la IA como un asistente en nuestra toma de decisiones”.
Rutas de aprendizaje personalizadas
Así, aplicadas a la Educación, “la IA y las tecnologías 4.0 son facilitadores. Sirven para hacer trazabilidades y analíticas de datos de forma que se puedan, por ejemplo, hacer rutas de aprendizaje personalizadas para los estudiantes, pero dependiendo de los parámetros que les demos previamente”, aseveró Branch.
“Digitalización no siempre es sinónimo de transformación digital”, afirmó este investigador. “Esta transformación solo se consigue cuando involucra a personas, procesos y datos”.
Enrique Frías.
Enrique Frías, investigador de UNIR iTED, explicó el funcionamiento de los modelos de procesamiento del lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), “las arquitecturas de aprendizaje profundo que permiten entrenar a aplicaciones como Chat GPT”. Según este experto, “frente a los anteriores sistemas de procesamiento del lenguaje, los LLM consiguen mantener el contexto, es decir varios vectores de atención en los que trabajar a la vez, esta es la gran revolución”.
Frías resaltó la necesidad de formar a los alumnos “para que sepan interactuar con estos sistemas” y se refirió a la demanda de profesionales expertos, los prompt engineers.
LLM con supervisión humana
“Si los LLM genéricos se han alimentado con informaciones falsas producirán información falsa, sin embargo, los LLM específicos sí son útiles en Educación, puesto que controlando los datos con que se alimentan, pueden permitir aprender lengua, matemáticas… siempre con una supervisión humana”, subrayó Frías.
Liliana Chaves.
Liliana Chaves, también investigadora de UNIR iTED, planteó las potencialidades de la inteligencia artificial para la Gestión de la Innovación. Diferenció entre creatividad e innovación y, al respecto de esto último, resaltó el componente tecnológico en un proyecto en el que trabaja y que une la inteligencia artificial a la neurociencia para favorecer el aprendizaje, a través de la comprensión del manejo de las emociones, de niños con Autismo.
René Iral.
René Iral, profesor de la UNAL, matemático y experto en el análisis de datos masivos, hizo hincapié en la importancia del conocimiento de los datos para eliminar sesgos en la alimentación de las herramientas de inteligencia artificial. “Con la estadística clásica, el problema es que a veces no teníamos datos suficientes. El reto ahora es que tenemos demasiados datos y no todos son de calidad”.
“Para estas herramientas de IA, el entrenamiento es clave: si se tiene muy buen conocimiento previo de los datos, se tiene contexto. Debemos ser más rigurosos en el conocimiento y el manejo de los datos, ahí entra la estadística. De otra manera, puede tener millones de datos pero están sesgados”, ha afirmado Iral.
Gestión de los propios datos
“Somos acumuladores compulsivos de datos, pero no se ha pensado en las posibilidades que permiten”, aseguró este experto, para quien la gestión de los propios datos “se descuida mucho en las organizaciones, también en las universidades”.
Johnny Tamayo Arias, profesor de la UNAL, reflejó la ejecución de la transformación digital de su universidad en sus distintas sedes, como asesor de la rectoría en este proceso, así como los desafíos “de diseñar y operar en tiempo real este proceso. Tenemos proyectos de software, de conectividad, de productividad, de gestión del cambio… Después empezamos a visualizar todo esto en datos, y números, es decir recursos asignados”.
Johnny Tamayo Arias.
El experto agregó, finalmente, que “para la formación y capacitación del personal hemos desarrollado un juego para la generación de proyectos, para que de una manera inteligente, didáctica e innovadora se formule cómo cada director de proyecto aporte a su implementación. Hoy en día tenemos un modelo muy participativo y colaborativo, involucrar a las personas, unificar criterios, siempre da frutos”.
