Si bien las consecuencias de la utilización de la IA para realizar trabajos académicos pueden generar preocupación y hasta pesimismo, es cierto que de ella pueden surgir oportunidades. A partir de lo que realmente puede y no puede hacer ChatGPT, es innegable que debe incorporarse dentro de las herramientas con las que contarán los estudiantes.
Es mucho lo que puede llegar a entenderse cuando se usa la expresión Inteligencia Artificial (IA), en especial cuando esta tecnología y sus usos actuales y potenciales se han vuelto un tema omnipresente. Es la expresión de moda del momento y, como es usual cuando un tema se posiciona así, aparecen supuestos expertos y captura el interés de un gran número de personas.
Como puede verse en la gráfica 1, el término “Artificial Inteligence” tuvo su auge en Colombia hacia finales de 2022 y alcanzó su punto más alto (hasta ahora) en octubre de 2023.
Gráfica 1 Fuente: Elaboración Propia con data de Google Trends
Esto coincide con la publicación de ChatGPT, una herramienta de IAG. Esta herramienta fue desarrollada por la organización OpenAI, que nació en diciembre de 2015, luego de que un grupo de empresarios y conocedores del mundo de la tecnología se juntaran y se comprometieran a aportar grandes sumas de dinero, con el fin de generar desarrollos de Inteligencia Artificial que estuvieran disponibles para todos, con la idea de tener un “impacto positivo para los humanos” (OpenAI, 2015).
Debido a la versatilidad de la herramienta y a sus sorprendentes resultados para diversas tareas, validados con los resultados de distintos exámenes estandarizados (OpenAI, 2023, p.6), esta capturó de inmediato la atención de todo el mundo acaparando titulares y atrayendo un número significativo de usuarios, lo que la llevó a ser el producto tecnológico de más rápido crecimiento en número de usuarios: solo dos meses después de su salida ya había alcanzado la cifra de 100 millones de usuarios activos.
Para poner el éxito de ChatGPT en perspectiva, a TikTok le tomó cerca de nueve meses llegar a esa cifra de usuarios y a Instagram, alrededor de 2 años y medio (Reuters, 2023)1.
Lograr una definición de inteligencia artificial (IA), parte de la dificultad inicial de que no hay siquiera consenso acerca de lo que es la inteligencia humana.
Para comenzar, se puede hablar de dos grandes categorías de IA: la primera es aquella que emula en todo sentido la inteligencia humana y recibe el nombre de Inteligencia Artificial General (AGI por sus siglas en inglés).
La segunda se denomina IA específica y hace referencia a un sistema que logra realizar actividades que típicamente se esperaría que requirieran de inteligencia humana (Kaplan, 2016, p. 1). No obstante, el mismo Kaplan (id) plantea los inconvenientes para tomar como referencia la inteligencia humana, pero, para los efectos de este artículo, es una definición suficiente.
Para explicar un poco más claramente esta definición, imaginemos que ubicamos sobre un plano las actividades y tareas que puede realizar un ser humano, ordenadas de izquierda a derecha, de acuerdo a su complejidad. A continuación, dividimos esas actividades en dos subgrupos: en el primero, están aquellas tareas en las que la IA ya hace un trabajo igual (o superior) al de un ser humano; en el segundo, aquellas en las que esta tecnología aún no alcanza ese nivel.
En el transcurso de algunas décadas, la realización de cálculos matemáticos complejos pasó del subgrupo de tareas complejas que solo podían ser resueltas por la inteligencia humana al de aquellas que pueden ser realizadas por un computador, sin necesidad siquiera de la IA.
Este mismo tránsito está sucediendo actualmente, solo que a un ritmo mucho más veloz que el del ejemplo de los cálculos complejos. Es decir, cada vez son más las actividades que se creían “a salvo” de ser realizadas por sistemas informáticos, que están pasando a la categoría de realizables por la IA.
En los últimos meses hemos presenciado una proliferación nunca antes vista de distintas herramientas y modelos de IA que generan audio, video, imágenes y texto de una manera extraordinaria (Mello et al., 2023).
Era difícil imaginar hace unos pocos años que pudiéramos obtener una imagen de alta calidad a partir de una descripción en texto. Esto era aún más inimaginable cuando se trataba de una imagen muy fuera de lo común. De hecho, era una tarea que reservábamos a la categoría de cosas que solo puede hacer un humano.
La ilustración 12 nos muestra cómo esto ha cambiado:
Ilustración 1 Fuente: Elaboración propia con Dall-E 3 via BIng Chat
En este artículo nos concentraremos en la herramienta de IA más famosa y que más ha impactado la educación: ChatGPT.
Esta herramienta permite generar resultados de calidad con peticiones relativamente sencillas (llamadas comúnmente prompts), que pueden escribirse directamente en español.
La versión 4.0, la más reciente a disposición del público, genera resultados de alta precisión. A esta versión se le ha agregado recientemente la posibilidad de “ver”, lo que significa que se pueden cargar en ella imágenes o documentos y hacerle preguntas o solicitudes sobre su contenido. En el reporte técnico elaborado por OpenAI (2023) citado anteriormente, puede profundizarse sobre el desempeño de este modelo.
El uso de esta versión está supeditado al pago de una suscripción del orden de los 20 dólares de Estados Unidos, por lo que es su versión gratuita y abierta al público la que más se usa y la que está al alcance de cualquier persona con acceso a internet, es decir, potencialmente de todos los estudiantes.
Esta combinación entre accesibilidad, y gran desempeño para tareas relativamente complejas ha suscitado muchas dudas en la comunidad académica en torno a su impacto. La opinión que tienen algunos docentes sobre la utilización de ChatGPT para realizar tareas académicas tiene una connotación negativa, debido a que ven con preocupación cómo algunas modalidades de actividades, con las que evaluaban los aprendizajes de sus clases, “corren el riesgo” de ser realizadas por esta herramienta.
Es el caso de los trabajos escritos. Si bien siempre ha habido el riesgo de plagio o de hacer pasar por propio el trabajo de un tercero, nunca como hoy había sido tan fácil generar un texto de buena calidad en tan poco tiempo y con una probabilidad muy baja de ser detectado. Para ilustrar este punto veamos el resultado de pedirle a ChatGPT que nos haga un ensayo de 4 párrafos sobre el impacto de la IA generativa en la educación:
La inteligencia artificial generativa, conocida como IA generativa, ha transformado radicalmente el panorama educativo en los últimos años. Por un lado, esta tecnología ha traído consigo una serie de beneficios notables. Una de las ventajas más evidentes es la personalización del aprendizaje. Los sistemas de IA generativa pueden adaptarse a las necesidades de cada estudiante, ofreciendo materiales y ejercicios específicos para su nivel y ritmo de aprendizaje. Esto permite a los alumnos avanzar a su propio ritmo y superar desafíos de manera más efectiva.
No obstante, la IA generativa también plantea ciertos desafíos. Uno de los aspectos negativos es la preocupación por la privacidad de los datos. Al recopilar información sobre el desempeño de los estudiantes, estos sistemas pueden acumular datos sensibles. Si no se maneja adecuadamente, esto podría llevar a la exposición de información personal. Además, existe la inquietud de que la automatización generada por la IA pueda reemplazar a los educadores humanos, lo que podría disminuir la interacción interpersonal en las aulas y afectar negativamente el desarrollo de habilidades sociales.
En conclusión, la IA generativa ha tenido un impacto significativo en la educación. Aunque ofrece ventajas en términos de personalización y eficiencia del aprendizaje, también plantea desafíos relacionados con la privacidad y la posible pérdida de la interacción humana en el proceso educativo. La clave reside en utilizar esta tecnología de manera responsable y equilibrada, asegurando que los beneficios se maximicen sin comprometer la integridad y la privacidad de los estudiantes, y preservando el papel fundamental de los educadores en la formación de las próximas generaciones”3.
Si bien el escrito se ve un poco básico, presenta algunos aspectos interesantes sobre la discusión del tema y tiene una redacción cuyo nivel está por encima del promedio que normalmente (al menos en la experiencia de quien escribe este artículo) tienen los estudiantes de primeros semestres, cuando se les pide realizar este tipo de trabajos.
Debe anotarse que esta es la primera respuesta generada con un prompt muy simple y nada refinado. Con unas instrucciones más detalladas y con varias iteraciones, la calidad, así como la extensión, pueden aumentar significativamente e incluso darle un tono más profesional.
Debe destacarse también que, si bien existen herramientas que ayudan con una alta efectividad a detectar el plagio, como por ejemplo Turnitin, el texto generado por IA no es tan fácilmente detectable. A pesar de que han surgido herramientas que prometen detectar cuándo un texto ha sido generado por una IA, sus resultados son bastante cuestionados e inconsistentes, en especial en un ecosistema tan cambiante (Ahmed et al., 2023).
Esto lleva a que los docentes y la comunidad universitaria en general deban replantearse el tipo de evaluaciones que están practicando y el fomento de la integridad académica como un valor fundamental. Algunos autores como Su (苏嘉红), J., & Yang (杨伟鹏), W. plantean incluso marcos de trabajo para incorporar la IA Generativa en la educación (2023, p. 359).
Si bien las consecuencias de la utilización de la IA para realizar trabajos académicos pueden generar preocupación y hasta pesimismo, es cierto que de ella pueden surgir oportunidades. A partir de lo que realmente puede y no puede hacer ChatGPT, es innegable que debe incorporarse dentro de las herramientas con las que contarán los estudiantes. Debe ocurrir algo similar a lo que, en sus respectivos momentos, sucedió con el buscador de Google —que potenció y facilitó encontrar información— y con los editores de texto —que ayudan con la ortografía y gramática—.
Este tipo de tecnologías no son una moda pasajera y el ritmo al que mejoran y crecen es muy alto. Probablemente en 5 años haya algunas que desborden lo que ahora mismo podemos imaginar.
Por esta razón, su incorporación en las aulas debe servir para potenciar el esfuerzo de los docentes, facilitando y expandiendo su trabajo. Una forma de hacerlo es ayudando en la realimentación que se les da a los estudiantes, aumentando la cobertura y la velocidad en la que esto se puede realizar (Chan, C. K. Y., & Hu, W., 2023, p. 3).
Otro uso posible de la IA en la educación sería, por ejemplo, una especie de tutor, desarrollado de manera conjunta con los docentes, con el que los estudiantes podrían contar para que les explicara muchos temas diversos y les ayudara con la revisión de sus escritos. Este tutor podría incluso personalizar el nivel y el ritmo del aprendizaje de acuerdo a cada estudiante, lo que, según algunos estudios, aumenta su desempeño significativamente (Mello et al., 2023, p. 6).
Otro aspecto que deben considerar los docentes es fomentar en los estudiantes el pensamiento crítico, orientado a que sean conscientes de los efectos negativos de una sobredependencia de la herramienta (Jaiswal, P., 2023, p. 5) y a reconocer los problemas de que adolecen las herramientas de IA, como los sesgos que puedan incorporar debido a los datos de los que son alimentados (Walczak, K., & Cellary, W., 2023, p. 80 ss). Es el caso de las “alucinaciones”, que se presenta cuando un modelo de IA genera un resultado muy bien redactado y en un tono que denota confianza, aun cuando se trata de una respuesta que está fundamentalmente errada.
Lo anterior debe estar acompañado, como se dijo anteriormente, por un enfoque en la integridad y en que el estudiante entienda de verdad de qué manera lo que está aprendiendo en clase va a ayudarlo a afrontar el entorno profesional. Una aproximación en este sentido tiene la potencialidad de aumentar la confianza entre estudiantes y docentes (Kadaruddin, K., 2023).
Como asuntos que no dan espera, la manera de evaluar los conocimientos aprendidos va a tener que repensarse. Así como sucedió con las competencias matemáticas cuando se desarrollaron calculadoras cada vez más potentes y la competencia del estudiante dejó de centrarse sobre la posibilidad de hacer manualmente los cálculos, o cuando los exámenes de otras áreas del conocimiento consistían en memorizar artículos, algo innecesario si se tiene en cuenta que en la vida profesional esta información se puede encontrar en segundos en un buscador. Con la llegada de la IA, ha llegado también el momento de buscar qué tipo de evaluaciones realmente se enfocan en las habilidades y competencias que se quiere que adquieran los estudiantes.
Un ejemplo de este tipo de evaluaciones es aquellas denominadas de libro abierto, típico de las escuelas de derecho de Estados Unidos. En estas, a los estudiantes se les brinda la posibilidad de consultar todo el material que tengan disponible, durante un número limitado de minutos, para responder una pregunta que está basada en una situación hipotética, que plantea un problema que deberían poder solucionar con los aprendizajes de la materia durante el semestre.
En este tipo de situaciones, al menos por ahora, no es posible falsear durante el tiempo asignado las habilidades necesarias para demostrar un aprendizaje suficiente. La única manera en que el estudiante va a tener un buen desempeño es seguir juiciosamente los temas durante el semestre y aprehender las herramientas de análisis y las referencias que se le presentaron.
Si bien esta puede ser una opción limitada y que no sea válida para muchas materias, permite ver la importancia de replantearse la manera como se vienen evaluando algunas competencias y reflexionar sobre qué es lo que lleva a los estudiantes a comportamientos ajenos a la integridad académica.
El desarrollo de sistemas de IA cada vez más robustos y sofisticados se presenta como un desafío para la educación. Particularmente en una comunidad académica universitaria, genera mucha disrupción puesto que se replantean instituciones tradicionales como las formas de evaluar y el papel del docente en el aula.
Así mismo, dadas las condiciones mencionadas en este artículo, el uso de la IA puede generar verdaderas oportunidades de mejora y potenciadores del aprendizaje, ayudando a generar una experiencia mucho más personalizada y un acompañamiento continuo, que actualmente no es posible.
Es clave incluir en la educación los aspectos relacionados con los avances tecnológicos y transmitir de manera eficiente a los estudiantes la idea de que su objetivo es aprender las habilidades que les permitirán abrirse puertas en el mundo profesional. Es igualmente importante atacar la mentalidad de concentrarse en maximizar una nota y un promedio, sin importar si se interiorizaron dichas habilidades. El enfoque en la integridad académica y el pensamiento crítico es esencial.
Algunas maneras de evaluar pueden estar obsoletas y se hace necesario cuestionarse sobre las mejores formas de hacerlo.
El retraso en entender esto y en tomar decisiones puede tener impactos negativos en la comunidad académica y el desempeño de los futuros profesionales. Se corre el riesgo de que las universidades se conviertan en una comercializadora de títulos y pierdan su función de “garantizar” o respaldar a sus egresados como personas que cuentan con herramientas valiosas al servicio del mundo profesional.
Chan, C. K. Y. & Hu, W. (2023). Students’ voices on generative AI: perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1). https://doi-org.basesbiblioteca.uexternado.edu.co/10.1186/s41239-023-00411-8.
Elkhatat, A.M., Elsaid, K. & Almeer, S. (2023). Evaluating the efficacy of content detection tools in differentiating between human and AI-generated text. International Journal for Educational Integrity, 19(1), 1–16. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00140-5.
Jaiswal, P. (2023). The role of ai generative (chat gpt) in the education sector: boon or bane. Indian Journal of Integrated Research in Law, 3(4), 1-10.
Kadaruddin, K. (2023). Empowering Education through Generative AI: Innovative Instructional Strategies for Tomorrow’s Learners. International Journal of Business, Law, and Education, 4(2), 618 - 625. https://doi.org/10.56442/ijble.v4i2.215.
Kaplan, J. (2016). Artificial Intelligence: What Everyone Needs to Know. Oxford University Press.
Mello, R. F., Freitas, E., Pereira, F. D., Cabral, L., Tedesco, P. & Ramalho, G. (2023). Education in the age of Generative AI: Context and Recent Developments.
OpenAI. (Diciembre 11 de 2015). Introducing OpenAI. https://web.archive.org/web/20170808184623/https://blog.openai.com/introducing-openai/
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Tzirides, O. A., Saini, A., Zapata, G., Searsmith, D., Cope, B., Kalantzis, M., Castro, V., Kourkoulou, T., Jones, J., da Silva, R. A., Whiting, J. & Kastania, N. P. (2023). Generative AI: Implications and Applications for Education. Working Paper. https://arxiv.org/abs/2305.07605v3.
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Su (苏嘉红), J., & Yang (杨伟鹏), W. (2023). Unlocking the Power of ChatGPT: A Framework for Applying Generative AI in Education. ECNU Review of Education, 6(3), 355-366. https://doi-org.basesbiblioteca.uexternado.edu.co/10.1177/20965311231168423
Walczak, K., & Cellary, W. (2023). Challenges for higher education in the era of widespread access to Generative AI. Economics and Business Review, 9(2), 71–100. https://doi.org/10.18559/ebr.2023.2.743
Camilo de la Cruz
Docente Investigador
Departamento de Matemáticas
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