La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) ha transformado radicalmente la educación, obligando a repensar la forma en que se enseña, se aprende y se evalúa.
Autores: Ings. Jorge Aballay e Ignacio Sánchez Chiappe, profesores del IEEC, Escuela de Supply Chain Management y Logística (www.ieec.edu.ar)
En el reciente conversatorio de IEEC que dieron los profesores Jorge Aballay e Ignacio Sánchez Chiappe, abordó este desafío crucial, buscando trazar una hoja de ruta para integrar la IA de manera efectiva y ética en los cursos, especialmente en áreas de procesos como Supply Chain y Logística.
Alcances Estratégicos de la Discusión
La charla estableció un marco fundamental: la discusión ya no pasa por adoptar o prohibir la inteligencia artificial, sino por construir capacidades reales en los equipos docentes para usarla de manera ética y estratégica, alineada con los objetivos educativos. Los retos subyacentes identificados por los expertos incluyen la incertidumbre, la presión y la falta de tiempo.
El conversatorio se centró en compartir experiencias prácticas de cómo los docentes de IEEC han utilizado la IA generativa (como ChatGPT) en sus cursos. El objetivo final es un plan de acción para el próximo año, donde los profesores estén en condiciones de incursionar en estos temas e implementarlos en sus clases.
La visión de la IA en este contexto es la de un «súper asistente» que, si bien debe ser guiado y controlado, ofrece una oportunidad invaluable para enriquecer el aprendizaje,.
Temas Centrales Abordados
Los participantes, drawing on su experiencia docente y profesional, destacaron varios pilares esenciales para la correcta integración de la IA en la formación de adultos:
1. El Aprendizaje Significativo y el Pensamiento Crítico
Un punto crucial es que la implementación de la IA debe estar orientada a fomentar el aprendizaje significativo, que en el caso de la educación adulta implica asociar el conocimiento nuevo con las experiencias y habilidades previas de los estudiantes. No se trata de «automatizar la enseñanza», sino de liberar capacidad intelectual para un acompañamiento más profundo por parte del docente. Esto es vital dado que las empresas están pidiendo cada vez más en las contrataciones habilidades blandas y, de manera crucial, pensamiento crítico. Los expertos notaron que las pruebas PISA ya demuestran que los jóvenes están perdiendo esta capacidad de razonamiento.
2. La Ingeniería de Prompts como Habilidad Clave
La calidad de las respuestas de la IA está directamente relacionada con la calidad de la pregunta. Se subrayó la importancia de la ingeniería de prompts (diseño de instrucciones) como un lenguaje nuevo y necesario para sacar provecho de la herramienta. En el contexto de la logística y el diseño de procesos, las preguntas sueltas no son funcionales, por lo que la formulación debe ser precisa. Una técnica destacada para mejorar la precisión, especialmente en cálculos o formulaciones matemáticas, es la «cadena de pensamiento» (chain of thought), que obliga a la IA a desarrollar su análisis paso a paso, reduciendo notablemente la posibilidad de errores.
3. Herramientas de IA y su Aplicación Específica
Los modelos de IA generativa no son intercambiables; su elección depende del problema a resolver:
• ChatGPT: Si bien ocupa el 80% del consumo de recursos de IA, es ideal para resúmenes, razonamiento de texto, preparar documentos, o manejar respuestas a clientes o proveedores.
• Gemini: Es más apto para temas de negocio, cálculos, finanzas y modelos matemáticos, y tiene una excelente integración con el ecosistema de Google (Sheets, Docs),,.
• Grock: Desarrollado por X (antes Twitter), está optimizado para el análisis de redes sociales, estadísticas y análisis de sentimiento,.
• Copilot: Se utiliza en ecosistemas empresariales de Microsoft, estando totalmente integrado con sus herramientas (Word, Excel, PowerPoint).
4. IA Agéntica y el Rediseño de Procesos Empresariales
La próxima fase de la IA son los agentes de inteligencia artificial, que tienen la capacidad de resolver problemas, interactuar con el mundo y, eventualmente, tomar decisiones de forma autónoma (IA agéntica).
Sin embargo, su implementación en las empresas plantea un dilema: los sistemas empresariales tradicionales (como SAP o CRMs) son transaccionales y sus procesos no razonan. Intentar reemplazar una secuencia de actividades predefinidas por un agente de IA sin replantear el proceso resulta en un «Frankenstein».
Es fundamental comprender que la forma en que opera el agente es totalmente diferente a un proceso transaccional.
5. Regulación, Ética y el Modelo del Semáforo
Para guiar el uso de la IA en tareas académicas, se presentó el modelo del semáforo de la Conferencia de Rectores de Universidades Finlandesas, que permite a los docentes definir cuándo la IA está prohibida, cuándo es condicional o dependiente del contexto, y cuándo se incentiva su uso. La transparencia es clave. Los ponentes citaron ejemplos alarmantes en el ámbito judicial (Estados Unidos, Reino Unido, Argentina) donde abogados y jueces han utilizado la IA para citar juicios y referencias legales que nunca existieron, lo que subraya la necesidad crítica de la validación humana y la atención al detalle,.
Conclusión Final
La Inteligencia Artificial es un cambio tecnológico que ha llegado para quedarse y seguirá creciendo.
El desafío para estudiantes, usuarios, y especialmente para los docentes, es aprender a utilizarla inteligentemente. La clave del éxito reside en alcanzar un punto de equilibrio: el estudiante debe usar la IA como un asistente poderoso para acelerar la productividad (de 10 minutos de googlear a 10 segundos de prontear), pero nunca debe reemplazar la capacidad de razonamiento humano.
La educación debe encontrar la manera de que los estudiantes y docentes logren conectar el conocimiento existente con el nuevo, guiando a la IA y validando sus resultados para asegurar que el aprendizaje sea enriquecedor y sólido,.
Acceder al conversatorio en YouTube: https://youtu.be/CeRVDKJU_Bk
