En los últimos años, la inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa abstracta para convertirse en una realidad concreta dentro del aula. Como docente de la Escuela de Informática y Telecomunicaciones de Duoc UC y estudiante del Magíster en Inteligencia Artificial de la Universidad Adolfo Ibáñez, formación que he podido cursar gracias al Fondo de Formación Académica Disciplinar (Beca FAD) para docentes de Duoc UC, he tenido la oportunidad de vivir esta transformación desde dos ángulos complementarios: la aplicación pedagógica en clases y la profundización teórica y técnica desde el ámbito académico.
La irrupción de la IA generativa en los entornos de aprendizaje ha abierto un abanico de oportunidades y desafíos que exigen una revisión crítica de nuestras metodologías. No se trata solo de incorporar nuevas herramientas, sino de replantear cómo enseñamos, cómo evaluamos y cómo acompañamos a nuestros estudiantes en el desarrollo de habilidades para un mundo profundamente mediado por algoritmos.
De la sorpresa inicial a la integración crítica
Cuando modelos como ChatGPT comenzaron a ganar notoriedad, lo primero que observamos como docentes fue una mezcla de entusiasmo y confusión entre los estudiantes. De pronto, muchas tareas que requerían horas podían ser resueltas en minutos. La tentación de usar estos modelos como atajos se hizo evidente. Sin embargo, en lugar de asumir una postura prohibitiva, opté por generar espacios para el uso regulado y consciente de estas herramientas.
En mis cursos, establecí desde el inicio del semestre directrices claras sobre el uso permitido de IA generativa. Esto incluye la obligación de declarar cuándo se ha utilizado, con qué fines y qué ajustes personales se hicieron a los resultados generados. Esta práctica ha favorecido un ambiente de transparencia y ha fomentado una actitud más crítica por parte del estudiantado. La IA se convierte así en un punto de partida, no en el destino del aprendizaje.
Aprendizaje estratégico con apoyo de IA
Una de las enseñanzas que me ha dejado cursar el Magíster es que la IA, cuando se aplica con criterio, puede estimular el pensamiento estratégico. Inspirado por las experiencias del programa, he rediseñado actividades donde los estudiantes utilizan modelos generativos para explorar ideas, prototipar soluciones o analizar información. Al hacerlo, se ven obligados a contrastar lo que entrega el modelo con su propio juicio técnico.
En particular, he observado que los estudiantes desarrollan una mayor capacidad de abstracción y análisis cuando deben argumentar por qué aceptan, modifican o descartan las propuestas generadas por IA. Este ejercicio no solo mejora su comprensión conceptual, sino que fortalece habilidades de razonamiento crítico que son esenciales para el ejercicio profesional en informática.
La dimensión ética y la responsabilidad digital
Un aspecto que adquiere cada vez más relevancia es el uso ético y responsable de estas tecnologías. En un contexto donde es posible generar informes, líneas de código o resúmenes técnicos en segundos, resulta vital enseñar a nuestros estudiantes a no confundir productividad con comprensión real.
Desde mi experiencia docente, he incorporado espacios de reflexión donde los estudiantes analizan los sesgos de los modelos, los límites de la automatización y los riesgos del plagio no intencional. Esta dimensión ética, que también se aborda con fuerza en el Magíster, debe formar parte integral del proceso formativo. No basta con saber usar la herramienta; hay que saber cuándo, cómo y por qué usarla.
Automatización con sentido: IA al servicio de la retroalimentación
Uno de los ámbitos donde la IA ha mostrado gran potencial es en la retroalimentación de evaluaciones. He comenzado a experimentar con sistemas generativos que, al ser alimentados con rúbricas bien definidas, pueden ofrecer comentarios preliminares a trabajos entregados por los estudiantes. Esto no sustituye la evaluación docente, pero sí permite acelerar la primera revisión y enfocar el análisis posterior en aspectos más profundos.
Tal como lo he aprendido en mi formación de postgrado, la clave para una IA útil es la calidad del input: un buen diseño pedagógico, criterios claros y ejemplos consistentes son esenciales para obtener respuestas pertinentes. Esta lógica, trasladada al aula, permite una retroalimentación más oportuna, especialmente en cursos con alta carga de estudiantes.
IA y simulación: exploración de casos y escenarios
Uno de los temas que encontré muy interesante, que surgió como debate en el último conversatorio idear-IA de la Escuela de Diseño, es el uso de usuarios sintéticos generados por IA para simular escenarios de desarrollo. Esta técnica permite a los estudiantes trabajar con datos pseudorrealistas, modelar soluciones y anticipar posibles comportamientos del sistema.
Si bien los usuarios sintéticos son útiles para la etapa exploratoria, también evidencian sus limitaciones: carecen de contradicciones, ambigüedades y emociones reales. Esto ha sido motivo de conversación con los colegas, quienes comprenden que, si bien la IA puede ayudar a representar un caso, la validación final requiere contacto con usuarios reales. Esta experiencia fomenta una visión más equilibrada y crítica del uso de tecnología.
La importancia de educar para el discernimiento
Uno de los grandes desafíos actuales es preparar a los estudiantes para navegar un entorno saturado de información generada por algoritmos. En mi experiencia, muchos jóvenes tienden a asumir que lo que entrega un modelo es confiable por el solo hecho de “sonar bien”. Por ello, parte de nuestra tarea docente es formar en discernimiento digital.
Este objetivo implica enseñar a verificar fuentes, detectar errores lógicos, analizar argumentos y cuestionar incluso aquellas respuestas que parecen más precisas. No es casual que en el Magíster dediquemos tiempo a la evaluación de modelos no solo por su precisión, sino también por sus sesgos, trazabilidad y transparencia. Llevar este enfoque al aula permite que nuestros estudiantes se transformen en usuarios activos y críticos de la IA, no en consumidores pasivos.
Formación continua para docentes y estudiantes
Como comunidad académica, no podemos asumir que el aprendizaje en IA es solo responsabilidad del estudiante. También nosotros, como docentes, estamos en un proceso de adaptación permanente. El conocimiento técnico se actualiza con gran velocidad, y lo que hoy es una novedad, mañana será estándar.
Por eso, considero fundamental que las instituciones educativas impulsen planes de formación continua, tanto en aspectos técnicos como en didáctica aplicada al uso de IA. Desde mi propia experiencia, el hecho de estar cursando un magíster ha enriquecido no solo mis conocimientos, sino mi forma de enseñar y de acompañar a los estudiantes en este nuevo escenario.
Repensar el rol docente en la era de la IA
Finalmente, lo que más me ha dejado esta experiencia es la certeza de que la IA no elimina el rol docente: lo redefine. Más que transmisores de información, somos ahora facilitadores del pensamiento crítico, diseñadores de experiencias de aprendizaje y guías en la exploración ética de la tecnología.
La IA no nos reemplaza; nos exige. Nos desafía a ser mejores profesionales, más reflexivos y más humanos. Y es precisamente ahí donde está la oportunidad: en acompañar a nuestros estudiantes para que no solo dominen las herramientas del presente, sino que construyan con ellas el futuro.
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