¿Desde cuándo?
“Proponemos que se lleve a cabo un estudio de inteligencia artificial de dos meses de duración, con la participación de diez personas, durante el verano de 1956 en el Dartmouth College de Hanover, New Hampshire. El estudio se realizará sobre la base de la conjetura de que cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, describirse con tanta precisión que se puede hacer que una máquina lo simule. Se intentará encontrar cómo hacer que las máquinas utilicen el lenguaje, formen abstracciones y conceptos, resuelvan tipos de problemas que ahora están reservados a los humanos y se mejoren a sí mismas. Creemos que se puede lograr un avance significativo en uno o más de estos problemas si un grupo cuidadosamente seleccionado de científicos trabaja en ello durante un verano”.
Conferencia de Dartmouth (1956)
Esta afirmación es de 1956, pero ya antes Alan Turing se había preguntado Can machines think?, título de un famoso artículo de 1950; pero ya antes Ramon Llul había pensado en la idea de una máquina lógica.
Así que esto de la IA no es tan moderno: ya tiene más 70 añazos. Sin embargo, quizá os suene más este concepto desde el 2022…
Nobel de Física 2024: John Hopfield y Geoffrey Hinton hacen que las máquinas «aprendan» y sientan las bases de la IA. Accede a la noticia.
¿Cómo definimos la IA?
La Inteligencia Artificial (IA) se puede definir como el campo de estudio y desarrollo de la informática capaz de realizar tareas que requieren y simulan la inteligencia humana. Esto incluye procesos como el aprendizaje (la adquisición de información y las reglas para usar la información), el razonamiento (usar las reglas para alcanzar conclusiones aproximadas o definitivas) y últimamente la generación y creación de nuevos contenidos en diferentes formatos (texto, imagen, audio y vídeo), basándose en datos previos que le sirven de entrenamiento.
Ojo con esto último: la historia y el canon no son universales; sino que han sido determinadas personas, con determinados intereses, las que han contado la historia y han establecido el canon. Y eso conviene revisarlo de vez en cuando, para evitar sesgos.
¿Cuál es la lógica de la IA?
Esta forma de abordar el problema es una verdadera revolución ya que la Máquina de Aprendizaje Automático, ya entrenada, ahora dispone de la capacidad de “PREDECIR” el resultado para nuevos datos de entrada no introducidos durante el proceso de aprendizaje tomando como base a esos patrones estadísticos, pero esto hay que revisarlo, claro.
Lo primero, para que haga lo que queramos, necesitamos un buen prompt. Ese prompt se divide en tokens, que pueden ser palabras, partes de palabras o signos… y se transforman en representaciones numéricas que el modelo puede ya procesar. ¿Quieres saber cómo preguntar a la IA? Descarga este documento elaborado por la UOC.
¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?
El conjunto de aquellos algoritmos de IA que son capaces de generar contenido en formato de texto, imágenes, audio o video a partir de una serie de instrucciones escritas por el usuario denominados prompts.
¿Qué es el vive coding?
Este término fue acuñado por Andrej Karpathy en 2025. Se refiere a una forma de desarrollo asistido por inteligencia artificial en la que la persona describe qué quiere crear y la IA genera gran parte del código necesario. A partir del resultado obtenido, el usuario puede solicitar cambios, añadir funcionalidades y corregir errores mediante nuevas instrucciones en lenguaje natural. Veamos unos ejemplos
¿Qué es Machine Learning?
La programación tradicional parte de unos datos de entrada que son introducidos en un algoritmo codificado previamente por un programador o desarrollador de software a partir de reglas establecidas para producir la salida deseada. En la programación con IA, una Máquina de Aprendizaje o Machine Learning recibe los datos de entrada y de salida y encuentra el algoritmo capaz de relacionar ambas informaciones mediante la extracción de patrones estadísticos en los datos.
Los «transformers» están detrás de los grandes modelos de lenguaje (LLM) que, a partir del gran repositorio de datos con el que han sido entrenados y con la ayuda del prompt que les introduce el usuario, pueden generar un texto coherente o responder preguntas de manera natural, traducir y resumir la transcripción de un evento, o crear una imagen o una pieza musical que no existía hasta ese momento. Eso es precisamente lo que significan las siglas de GPT, el modelo que está detrás de ChatGPT: transformer generativo preentrenado.
Learning Machine: ¿Cómo enseñarle a reconocer textos? Accede a la explicación en vídeo
¿Hay que creerse todo lo que dice?
La tecnología no es ni buena ni mala, pero tampoco es neutra (Melvin Kranzberg)
Inmediatez, agilidad, big data, seguridad, precisión… Eso es lo que vende la IA; por eso nunca se va a enfadar contigo y siempre va a intentar dar una buena respuesta. De hecho, cuando no tiene información suficiente… se la inventa y, encima, parece que lo que dice es verdad. Eso se llama alucinaciones.
Sin embargo, una buena respuesta no quiere decir que sea una respuesta buena. ¿Es todo lo que dice verdad?, ¿está contrastado? Nosotros sabemos que no, pero nuestros estudiantes no siempre lo saben. Y eso es parte de nuestra responsabilidad.
No olvidemos que Siri o Alexa con un tipo de inteligencia artificial débil, que siguen unas reglas muy estrictas y no pueden actuar fuera de sus programas específicos. La IA fuerte o la superinteligencia son cosas del futuro y —seguramente— de unos pocos.
¿De quién es la propiedad intelectual?
¿Es del que usa la IA? No. Una obra basada en la tecnología usada con Chat GPT carece de los requisitos que la norma y jurisprudencia europea exige para entender que sea una obra de propiedad intelectual. Más información en este enlace.
¿Cómo podemos hacer un buen uso de la IA?
Los principales marcos internacionales coinciden en situar a la persona y los derechos humanos en el centro del desarrollo y uso de la IA y por ello, en 2021, la UNESCO ha creado unas pautas: Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial de la UNESCO.
Se fundamenta el respeto de la dignidad humana y los derechos fundamentales y se incorporan principios relacionados con la transparencia, la equidad, la privacidad, la supervisión humana, la sostenibilidad y la responsabilidad.
En 2024 se actualizaron las recomendaciones y se establecieron los Principios de Inteligencia Artificial de la OCDE, que promueven sistemas de IA fiables y respetuosos con los derechos humanos y los valores democráticos, destacando aspectos como la transparencia, la seguridad, la robustez, la rendición de cuentas y la capacidad de intervención y supervisión humana.
Echa un vistazo al trailer «Sesgo codificado»:
Por ello, hay que tener en cuenta ciertos aspectos sobre buenas prácticas en el uso de la IA, tanto por parte del profesorado como por parte del alumnado:
En España, la aplicación de la normativa europea sobre inteligencia artificial se complementa con la actuación de distintos organismos especializados. Entre ellos destacan la Agencia Española de Supervisión de Inteligencia Artificial (AESIA), la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) y el Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE).
Por su parte, la RAE ha creado el proyecto Lengua Española e Inteligencia Artificial (LEIA), que tiene como objetivo la defensa, proyección y buen uso de la lengua española en el universo digital y, especialmente, en el ámbito de la inteligencia artificial y las tecnologías actuales.
¿Hay que usarla siempre?
Antes de emplear un sistema de IA debemos preguntarnos si su uso es necesario, qué consecuencias puede tener, qué datos utiliza, quién puede verse afectado y quién mantiene la responsabilidad sobre las decisiones tomadas.
Además, hay que estar atentos al sedentarismo cognitivo: que los algoritmos no se conviertan en hábitos, ya que necesitamos seguir pensando con nuestro cerebro y ser críticos con la IA.
La IA no solo imita la cognición humana, sino que también puede complementarla, extendiendo así las capacidades tanto de docentes como de estudiantes, pero esto no siempre es necesario.
En este documento tienes siete epígrafes que deberías comprobar antes de utilizar una herramienta de IA:
¿Cuál es el coste medioambiental?
Aproximadamente, ChatGPT consume medio litro de agua en cada conversación sencilla. De hecho, un nuevo estudio ha revelado que OpenAI, la desarrolladora de ChatGPT, necesitó 700.000 litros de agua, el equivalente al agua necesaria para refrigerar un reactor nuclear, para entrenar su herramienta. Más información en este enlace.
¿Qué podemos hacer en educación?
La IA se ha incorporado al proceso de enseñanza-aprendizaje como una herramienta al alcance del profesorado, pero también de los alumnos y las alumnas. Eso sí, la interpretación de los resultados y las decisiones pedagógicas son responsabilidad de las personas.
Canción creada con IA (texto con ChatGPT y música con Suno), para acompañar un vídeo educativo.
¿Cómo funciona Claude? Accede a un artículo
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¿Qué podemos hacer en ELE?
Algunas ideas…
