• Informe “La inteligencia artificial en las universidades: retos y oportunidades” (Observatorio 1MillionBot)
• La implementación de la IA en la educación superior muestra una distribución geográfica desigual

Desarrollado por el observatorio 1MillionBot y publicado en enero 2024, el informe titulado La inteligencia artificial en las universidades: retos y oportunidades, abre un espacio para reflexionar sobre la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior, ya que la transformación digital no consiste únicamente en implementar nuevas tecnologías, sino en un cambio en la mentalidad y cultura, así como en la manera de enseñar y aprender.

El informe —dirigido por el economista Andrés Pedreño Muñoz— proporciona conceptos básicos, define a la inteligencia artificial como máquinas capaces de emular determinadas funcionalidades de la inteligencia humana, incluyendo percepción, aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas, interacción lingüística y producción creativa.

Señala que existen dos categorías principales de IA: estrecha (IAE) y general (IAG). La primera está diseñada para realizar tareas específicas y limitadas, mientras que la segunda aspira a ser tan versátil como la inteligencia humana; es decir, las principales diferencias entre las inteligencias artificiales estrecha y general son su alcance, capacidad, nivel de adaptación, conciencia y autonomía, así como su complejidad y capacidad de razonamiento.

El informe abunda en el desarrollo e investigación y expone que la mayoría de las aplicaciones actuales son ejemplo de la IA estrecha. Propone una clasificación que separa a la Inteligencia Artificial en dos tipos:

• Predictiva: Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos existentes y hacer pronósticos sobre eventos o resultados.
• Generativa: Enfocada en producir contenido inédito de forma creativa. 

Esta última ha propiciado curiosidad a nivel internacional, pero sobre todo un intenso debate sobre el impacto que la IA generativa ha tenido en la educación superior; específicamente, en el ámbito de la evaluación y la retroalimentación ha marcado una diferencia.

El observatorio 1MillionBot advierte que pronto la Inteligencia Artificial, especialmente la generativa, será una herramienta imprescindible en el futuro profesional del alumnado universitario y aquellos que no la utilicen en las aulas estarán en desventaja en el mercado laboral.

Sin embargo, entre los desafíos significativos se encuentra el desconocimiento de la IA entre los docentes y los profesores, por ello, es necesario capacitarlos y formarlos a fin de brindarles las herramientas necesarias para su desarrollo profesional.

Sin duda, la IA tiene el potencial de revolucionar la educación superior, haciendo que el aprendizaje sea personalizado, inclusivo y eficiente; sin embargo, la adopción exitosa de estas tecnologías requiere una formación adecuada y una reflexión cuidadosa sobre las implicaciones éticas y pedagógicas.

El informe “La inteligencia artificial en las universidades: retos y oportunidades” indica que la implementación de la IA en la educación superior muestra una distribución geográfica desigual. Países como China y Estados Unidos la han adoptado en sus centros universitarios, mientras que Europa se ha quedado relativamente rezagada y regiones como África subsahariana, algunas zonas de Asia central o del sur y América Latina se encuentran aún más distanciadas de este tipo de herramientas en la educación.

Las limitaciones en IA, especialmente, en términos de disponibilidad y compatibilidad de datos agravan la disparidad. Ejemplo de lo anterior es que los datos recabados y exhibidos por el observatorio se centran en la población de España y Europa.

Luego, subraya que en Europa los cinco grandes retos respecto a la IA son controlarla y optimizarla, democratizarla, gestionarla (a través de personal cualificado que recolecten data), desarrollar soluciones a medida y empoderar a los humanos.

También revela que entre los desafíos que afrontan las universidades, según la UNESCO, están establecer políticas universitarias sobre el uso de la IA en pedagogía y evaluación, enriquecer la experiencia estudiantil, evaluar el impacto, tomar decisiones basadas en datos, explorar nuevas vías respecto a la IA bajo principios éticos, formación sobre IA, así como implementar evaluaciones permanentes.

Por su parte, el informe 1MB afirma que las instituciones de educación superior (IES) deben integrar la IA, lo que requiere infraestructura tecnológica avanzada, formar y desarrollar habilidades del personal docente y administrativo, establecer políticas claras y garantizar el cumplimiento de las normativas sobre protección de datos, personalizar la enseñanza, potencial la investigación a través de la IA, además de garantizar que los beneficios de la IA sean accesibles a todos los estudiantes y docentes, independientemente de su trasfondo socioeconómico o ubicación geográfica. 

Asimismo, es necesario que las IES adapten sus programas a las demandas del mercado laboral, incorporen los avances y métodos de enseñanza asistidos por IA a los sistemas de evaluación y acreditación; y equilibren la colaboración con otras instituciones y la industria a fin de mantener una ventaja competitiva.

En este aspecto, el informe concluye que adoptar la IA implica un cambio cultural significativo dentro de la institución, que debe ser gestionado cuidadosamente para asegurar la aceptación y el aprovechamiento efectivo de estas tecnologías.

Es pertinente comentar que en el documento “La inteligencia artificial en las universidades: retos y oportunidades” se retoman las recomendaciones que la UNESCO hace a entidades gubernamentales y responsables de políticas educativas:

Dotar de fondos y recursos necesarios que potencien una implantación de la IA sólida y capaz de maximizar sus beneficios. Establecer foros interdisciplinarios para discutir sobre la IA e integrar múltiples perspectivas. Establecer normativas claras en torno a la IA, especialmente en áreas éticas y de seguridad. Subvencionar la formación en IA y promover su uso ético en la Academia. Apoyar investigaciones interdisciplinarias en IA y alentar la cooperación internacional. Garantizar que las universidades dispongan de la infraestructura tecnológica y conectividad necesarias. Asegurarse de que los estándares de calidad educativa incluyan aspectos éticos de la IA. Diseñar políticas para contrarrestar la exclusión basada en género, raza, etnicidad u otros factores en el ámbito de la IA.

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