El auge de la inteligencia artificial en el aprendizaje y desarrollo: Nuevas oportunidades y desafíos

Nuestras vidas están cada vez más potenciadas por la inteligencia artificial (IA), una compañera silenciosa que ha ido integrándose en nuestro mundo desde inicios de los años sesenta. Ya sea en el reconocimiento facial de su smartphone, los filtros de spam del correo electrónico o el pronóstico climático de su app favorita, la IA y otros procesos equivalentes se han convertido en una parte intrínseca de nuestras rutinas diarias.

Sin embargo, a medida que la IA extiende su influencia a diversos sectores, incluyendo la industria del aprendizaje y desarrollo, termina por despertar tantos dilemas éticos como nuevas oportunidades sin precedentes. Este artículo explorará algunas de estas complejas situaciones mientras indaga en caminos para aprovechar la IA en nuestros programas de aprendizaje.

IA: De agente silencioso a actor principal

En muchas aplicaciones actuales, la inteligencia artificial se limita a desempeñar el papel de un agente informático: una pieza de software que asiste a los usuarios u otras aplicaciones mientras opera de forma autónoma. Demuestra un cierto nivel de inteligencia, al emular cómo un cerebro humano abordaría un problema o una situación para luego generar conclusiones. Por lo general, la IA es colocada en un entorno y es entrenada para hacer observaciones, tomar decisiones basadas en tales observaciones y ejecutar acciones basadas en estas decisiones con el fin de lograr los resultados deseados.

Tomemos por ejemplo a Siri, el asistente virtual de los dispositivos Apple. Este podría sorprenderle con una alerta sugiriéndole salir antes de casa para su próxima reunión, debido a un tráfico inusual. No es necesario pedirle a Siri que haga esta acción, ya que trabaja como un agente silencioso. Siri está al tanto de su calendario, su ubicación y su destino. Así, decide comprobar el tráfico y, en función de si este afecta a su tiempo de viaje, actúa notificándole para que salga con antelación.

No obstante, la IA no siempre es un agente silencioso. Hoy en día, ha asumido un papel más activo. Los chatbots de inteligencia artificial, como ChatGPT y Bard, pueden entablar conversaciones a nivel humano y ayudar con tareas complejas como la programación y la escritura creativa. Por otro lado, herramientas de generación de imágenes, como Midjourney y Stable Diffusion, pueden producir imágenes de alta calidad y piezas artísticas a partir de peticiones en texto.

Como puede ver, la IA puede aprender a actuar como si pensara como un humano. Pero, ¿cómo sabe si lo está haciendo bien? La respuesta es el “machine learning”, un sistema algorítmico que permite a la IA mejorarse a sí misma a partir de la retroalimentación. Esta retroalimentación puede provenir de un operador humano, quien puede proporcionar una valoración después de interactuar con el chatbot. También podría surgir de la autoevaluación, en caso de que la propia IA esté entrenada para realizar tales observaciones. Alternativamente, la retroalimentación podría nacer de una combinación de ambos métodos.

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Los retos de la IA para el aprendizaje y desarrollo: Nuevas consideraciones éticas

Las políticas y las leyes suelen ir muy por detrás de la introducción de las nuevas tecnologías. Teniendo en cuenta el auge de la inteligencia artificial, y en ausencia de acuerdos generalizados sobre su uso y control, las organizaciones tendrán que ser conscientes de las implicaciones éticas de trabajar con esta tecnología en dos áreas clave.

1) El importante desafío de procurar datos imparciales

Cuando introducimos la IA en un entorno, le proporcionamos un objetivo y un amplio conjunto de datos con los que trabajar. A continuación, la IA procesa los datos mediante algoritmos para determinar la forma más eficaz de alcanzar ese objetivo. Es esencial reconocer que para la IA, los datos son más importantes que los algoritmos. Dado que los datos son la base del aprendizaje de la IA, son estos los que conducen a resultados positivos o negativos.

En 2016, una investigación realizada por ProPublica alegó que un algoritmo informático empleado por los jueces recomendaba penas más duras para los individuos afrodescendientes debido únicamente a su etnia. Investigaciones posteriores sugieren que los algoritmos no pueden mostrar discriminación de forma inherente, sino que están influenciados por los datos con los que se les entrena. Por lo tanto, se llegó a la conclusión de que la IA utilizada debió de haber sido entrenada con datos intrínsecamente sesgados en contra de las minorías.

2) Propiedad intelectual (PI) y Recopilación de datos

Ya hemos conversado sobre cómo la IA aprende a partir de los datos. Sin embargo, las empresas de IA a menudo no revelan qué datos en específico han utilizado para entrenar sus modelos. Se limitan a darnos una ideal general de lo que este conjunto de datos incluye. ChatGPT, por ejemplo, se entrenó con un conjunto de datos que abarca 300.000 millones de palabras, mientras que Midjourney utilizó cientos de millones de imágenes. Ambas proceden de recursos en línea de acceso público—una cantidad impresionante de información—no obstante, dado que en internet abunda el material protegido por derechos de autor, ¿podrían haber utilizado ese material de forma indiscriminada?

OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, aún no ha brindado una respuesta clara a esta pregunta. Por su parte, el director general de Midjourney sí ha reconocido el uso de material protegido por derechos de autor. En cualquier caso, ambas empresas se enfrentan ahora a desafíos legales similares, con numerosos escritores presentando demandas contra OpenAI y artistas haciendo lo mismo contra Midjourney y Stable Diffusion.

Existe otra inquietud: ¿Qué ocurre con la información que usted comparte con la IA?, ¿se utiliza para entrenar el algoritmo? ChatGPT reconoce que utiliza estos datos, pero ofrece a los usuarios la opción de desactivar el entrenamiento de su modelo. Sin embargo, en muchos casos, puede que se tenga que investigar a fondo para contestar esta pregunta, dado que a veces la respuesta reside oculta en los términos y condiciones del software. Sin duda, se requiere una mayor transparencia en este tema.

Es importante recordar que el uso seguro y ético de las plataformas y herramientas depende en última instancia de las intenciones del usuario. Las consideraciones éticas mencionadas anteriormente (y otras que puedan surgir en el futuro), deben ser siempre una prioridad para toda empresa responsable. Sin embargo, si una empresa está realmente comprometida con la innovación, debería de esforzarse igualmente por aprovechar el potencial de esta tecnología con fines positivos.

3 formas de aprovechar la IA para el aprendizaje digital

Cuando se utiliza de forma responsable, la IA puede ser una herramienta increíblemente poderosa. En lugar de vacilar, las empresas deberían desarrollar proactivamente políticas para un aprovechamiento seguro de la IA. De lo contrario, al dejar pasar esta oportunidad, podrían otorgarles una ventaja competitiva importante alos competidores que sí entienden cómo aprovechar la IA.

Exploremos las distintas formas en que la IA puede mejorar los programas de aprendizaje y desarrollo:

1) Desarrollo de cursos acelerado

La IA agiliza tareas que suelen consumir una cantidad de tiempo considerable, al proporcionar una base sobre la cual empezar a trabajar. Gracias a ello, puede agilizar todo el proceso de diseño de cursos o formación de la siguiente manera:

• Los chatbots pueden ayudar a estructurar el flujo de su nuevo programa.
• Los chatbots pueden ayudar a redactar los borradores iniciales de los textos del curso y guiones de los videos.
• Se pueden utilizar herramientas de conversión de texto a voz para crear narraciones de audio para sus piezas audiovisuales.
• Las herramientas de generación de imágenes pueden proporcionar avatares y gráficos como recurso multimedia.
• Los chatbots pueden mejorar la calidad de sus materiales al ofrecer comentarios y sugerencias. Potencialmente, pueden reescribir secciones para mejorar la legibilidad, eliminar redundancias o incluso detectar información incorrecta.
• Los chatbots pueden también generar preguntas y respuestas para las evaluaciones y proporcionar feedback a los estudiantes.

Es importante destacar que la generación de contenidos mediante IA depende de sus comentarios y orientación para poder producir resultados alineados con sus objetivos. De lo contrario, puede producir respuestas genéricas. Para maximizar su rendimiento, invierta tiempo en elaborar indicaciones específicas, idealmente de dos o tres párrafos de largo. Proporcionar un contexto, como un papel a representar, un objetivo claro y el público al que va dirigido, conduce a resultados superiores.

2) Mejora de la accesibilidad

La accesibilidad es un requisito legal en la enseñanza superior y en el lugar de trabajo. Sin embargo, históricamente, lograr la accesibilidad ha sido un proceso que consume mucho tiempo. Por esta razón, es posible que las instituciones suelan pasarse por alto este requisito (un problema subrayado en una carta del 2023 del Departamento de Justicia y el Departamento de Educación de EE.UU.).

Afortunadamente, la IA tiene el potencial de ayudarnos a abordar este problema gracias a su capacidad para operar más rápido que los humanos. Por ejemplo, los estudiantes con deficiencias auditivas suelen necesitar subtítulos o transcripciones para los contenidos de video. Un transcriptor capacitado puede emplear hasta cuatro veces la duración de un video para transcribirlo con precisión. Si un curso se basa principalmente en contenidos de video, tales transcripciones requerirían de una cantidad significativa de tiempo y remuneración para el transcriptor.

Hoy en día, la IA con reconocimiento de voz puede proporcionar una primera versión del mismo trabajo, ofreciendo marcas de tiempo y diferenciación del hablante en un tiempo inferior a la duración del video (una mejora significativa). Esto no solo ayuda al transcriptor, sino que también permite a personas sin formación realizar las transcripciones por sí mismas.

Además, existen herramientas de IA para PC y smartphones, que pueden proporcionar descripciones habladas de las imágenes mostradas en otras aplicaciones. Estas herramientas podrían ser beneficiosas para los estudiantes con discapacidades visuales, ya que les permitirían aprovechar las imágenes dentro del contenido de su curso, tanto en la versión móvil como en la de escritorio de su plataforma de aprendizaje (eso sí, agregar un “alt text” preciso a las imágenes debería ser también parte del proceso).

Más aún, hay herramientas que le permiten generar una versión artificial de su voz con solo subir sus grabaciones de audio. Esta voz generada por IA puede utilizarse para proporcionar versiones en audio de su contenido de aprendizaje destinadas a personas con discapacidad visual. Esto elimina la necesidad de grabar en un estudio y su posterior edición exhaustiva. Si bien es cierto que muchos estudiantes con este tipo de necesidades ya utilizan un software texto a voz que permite la narración generada por computadora, contar con la voz del profesor—una voz familiar—tiene el potencial de generar más engagement con el estudiante.

3) Simulación en juegos de rol

Un papel potencialmente innovador para la IA sería establecer escenarios de juegos de rol en donde los chatbots asuman papeles dentro de una interacción, simulando conocimientos y comportamientos que faciliten el aprendizaje o el entrenamiento de habilidades.

Por ejemplo, si tiene empleados que viajan con frecuencia, la IA podría actuar como guía de viajes, proporcionando información sobre conocimientos culturales, costumbres y normas locales y así preparar a su personal para su destino. Del mismo modo, la IA podría servir de tutor para empleados que estén aprendiendo nuevos idiomas, ofreciéndoles feedback en el idioma correspondiente.

Además, una IA podría actuar como un cliente potencial para la formación en ventas, al brindarle indicaciones que definan el perfil del cliente, incluidos rasgos de personalidad (como la exigencia o la indecisión) y su posición dentro del embudo de ventas (si está considerando la marca o está listo para realizar una compra). Es importante destacar que el uso de datos es crucial para este tipo de simulaciones. Cuanta más información tenga la IA sobre el perfil del cliente, más precisa será su personificación.

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¿Qué sigue?

La IA trae consigo una gran cantidad de posibilidades emocionantes y, sin duda, ciertos retos importantes. Por lo expuesto en este artículo, le animamos a abrazar el ilimitado potencial de la IA permaneciendo siempre conscientes de sus dilemas éticos. De este modo, logrará encontrar formas responsables de aprovechar sus capacidades transformadoras.

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