La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es un subconjunto de la inteligencia artificial que se enfoca en la creación de contenido nuevo y original: texto, imágenes, audio y vídeo, a partir de datos de entrenamiento preexistentes.

A diferencia de la IA tradicional, que se basa en reglas y algoritmos predefinidos, la IAG utiliza técnicas de aprendizaje profundo y redes neuronales para aprender patrones y características de los datos de entrada y luego generar contenido similar, pero único.

Así, crea un texto coherente y convincente, imágenes realistas, música original y mucho más, con un alto grado de personalización y adaptabilidad. Algunas de las aplicaciones más destacadas de la IAG incluyen asistentes de escritura, generación de imágenes y vídeos, diseño de productos, creación de avatares y mundos virtuales, y composición musical, entre otros.

La IA generativa presenta una avalancha de retos y oportunidades, especialmente en el ámbito educativo: desde el diseño de planes de estudio hasta la instrucción en el aula y la evaluación de aprendizaje. La rápida introducción de estas tecnologías a la educación nos obliga a replantear la manera de pensar acerca de la instrucción y la educación.

Por ejemplo, será necesario repensar el papel de las tareas en el desarrollo de aptitudes y habilidades de los estudiantes. Algunos educadores argumentan que las tareas se han convertido en una carga y no cumplen su objetivo principal; quizá porque éstas son inadecuadas para motivar a los estudiantes de hoy. La IAG podría ofrecer una alternativa innovadora y eficaz.

La visión de primer mundo

En niveles de educación inicial y primaria existe la oportunidad de utilizar IAG para crear tareas alrededor de cuentos personalizados para cada estudiante, adaptados a sus intereses, nivel de lectura y preferencias. Estos cuentos pueden incluir el nombre del estudiante y elementos de su entorno, fomentando así su motivación y compromiso con la lectura.

Uno de los aspectos más interesantes de la IAG es que puede producir variantes personalizadas y adaptativas, ya que es posible incorporar la idiosincrasia de cada persona al generar contenido. De este modo, ya se han desarrollado juegos educativos adaptativos impulsados por IAG que se adaptan al nivel de habilidad y progreso de cada estudiante. Estos juegos pueden ajustar la dificultad de acuerdo con el nivel de cada estudiante, proporcionar retroalimentación personalizada, y ofrecer desafíos que promuevan el aprendizaje y la resolución de problemas de manera progresiva.

Lo anterior es importante porque no todos los estudiantes aprenden a la misma velocidad; sin embargo, el modelo educativo estándar supone que todos avanzan igual en la adquisición de habilidades y competencias. En este contexto, es posible desarrollar herramientas basadas en IAG, como los asistentes de enseñanza virtuales, que puedan responder preguntas de los estudiantes y proporcionar explicaciones adicionales. Estos asistentes pueden estar disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, brindando un recurso valioso para los estudiantes que necesitan ayuda adicional fuera de las aulas.

Dentro de las clases, las lecturas, los ejercicios y problemas que se resuelven también pueden personalizarse tanto como se requiera. La generación de ejercicios y problemas utilizando la IAG permitiría crear una amplia variedad de ejercicios y problemas adaptados a diferentes grados y materias, como problemas matemáticos, preguntas de comprensión lectora y desafíos de pensamiento crítico. La IA puede generar automáticamente nuevos conjuntos de problemas, asegurando que los estudiantes siempre puedan practicar con material nuevo y desafiante.

Otro aspecto innovador es la posibilidad de generar contenido multimedia o multimodal con las mismas facilidades que ahora se genera contenido textual. La creación de contenido educativo multimodal utilizando IAG puede ayudar a los educadores a crear contenido educativo atractivo, como videos, animaciones e infografías. Este contenido puede explicar conceptos complejos de manera visual y entretenida, haciendo que la instrucción sea más efectiva y memorable.

El caso de México

En México, donde hay escuelas de educación inicial sin acceso a internet ni computadoras, el impacto de la IAG podría pasar desapercibido. Serán necesarias soluciones creativas para adaptar la tecnología para su uso en dispositivos con menos recursos de cómputo y sin conexión a internet para que pueda ser utilizada en el salón. La brecha tecnológica podría acrecentarse más y a una mayor velocidad si no se le dedica tiempo y esfuerzo sustancial.

Independientemente de estos desafíos, es importante reconocer que los estudiantes ya están utilizando herramientas gratuitas de IAG en sus actividades diarias, sin reflexionar sobre su uso. Esto preocupa a los maestros por la posibilidad de plagio en ensayos y tareas, ya que el texto generado por estas herramientas es casi indistinguible de la escritura humana.

Limitar el uso de IAG en las escuelas, abonando a la eterna lucha entre las medidas preventivas de los profesores y la creatividad de los estudiantes para copiar y hacer trampa, puede tener efectos contrarios a lo esperado. El acceso desigual a estas herramientas podría generar una brecha tecnológica que limite las oportunidades de desarrollo académico y profesional para aquellos que no aprendan a utilizarlas de manera efectiva.

Implicaciones del uso de la IAG en la educación

Es necesario establecer pautas éticas, fomentar la transparencia y garantizar un acceso equitativo a la IAG. La educación debe adaptarse, enfocándose en habilidades como el pensamiento crítico, la resolución de problemas y la creatividad, que complementen las capacidades de la IAG. Será crucial fomentar la alfabetización digital y la comprensión de la IA generativa desde una edad temprana. Los estudiantes deberán aprender a utilizar estas herramientas, pero también entender sus limitaciones, sesgos y posibles riesgos. La educación debe enfocarse en desarrollar habilidades de pensamiento crítico y ético para navegar en un mundo cada vez más influenciado por la IAG.

Con una visión optimista, en breve veremos que la IA generativa se convertirá en una herramienta fundamental en la educación, que favorezca una enseñanza personalizada y adaptativa. Los estudiantes podrán aprender a su propio ritmo y estilo, y los educadores enfocarse más en guiar y facilitar el aprendizaje.

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*Dra. Isabel López Hurtado, posdoctorante, y ** Dr. Edgar Chávez, investigador. Ambos trabajan en el Departamento de Ciencias de la Computación del CICESE. Contacto: elchavez@cicese.mx