Desde los años 50 del siglo pasado se viene hablando, investigando y publicando sobre la inteligencia artificial, y recién en los 60 se lograron algunas precisiones acerca del alcance de este desarrollo tecnológico informático: la solución de problemas.
Sabemos que en su nacimiento, la tecnología informática aportó enormes cambios en la sociedad gracias a su capacidad de procesar transacciones, automatizar protocolos, ejecutar procedimientos operativos estándar y controlar máquinas que reemplazan tareas humanas rutinarias y con requerimiento de saberes específicos acotados. Basta mencionar la ofimática como ejemplo de esto último: procesadores de texto, presentaciones, planillas de cálculo, navegadores, en general, y en particular el ejemplo de la presencia de robótica en laboratorios de análisis. Técnicamente, estos procesos informáticos procesan lenguaje formal, cuyos ejemplos más destacados son la matemática, la lógica y los lenguajes de computación.
Con el desarrollo tecnológico —y comercial, ya que también es un negocio— de la inteligencia artificial, ahora nos ofrece la posibilidad de procesar otro tipo de lenguajes, entre los que se destacan el procesamiento de jergas científicas específicas y de lenguas maternas en general (castellano, inglés, otros). Esto no solo facilita la búsqueda de información, sino también el análisis, la síntesis y la generación de conocimiento, lo que convierte a la IA en una tecnología clave para la resolución de problemas cotidianos y profesionales.
De las inteligencias artificiales conocidas, la inteligencia artificial generativa es la que ha ganado espacio en el uso cotidiano, habiéndose difundido por unos de los productos más populares al respecto: el ChatGPT.
La Facultad de Farmacia y Bioquímica de la Universidad de Buenos Aires, atenta sistemáticamente a las novedades tecnológicas y científicas, le abre la puerta a esta tecnología y analiza las oportunidades de su uso, anticipadas a veces por docentes y otras por estudiantes.
Así resulta que planteamos algunos ejes para analizar, proponer y realizar, para que la excelencia académica, norte indiscutido de nuestra institución, utilice los beneficios de esta tecnología, mitigue sus riesgos y advierta sus fallos en la enseñanza, el aprendizaje y la práctica profesional.
LA ENSEÑANZA Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Si algo no se debe perder de vista con cualquier incorporación tecnológica en la enseñanza, es que lo relevante es la calidad de la enseñanza y el impacto en la calidad de los procesos de aprendizaje. Ninguna tecnología, incluida la inteligencia artificial puede alterar este axioma.
Dicho esto, la IA es —o podría ser — un auxiliar potenciador del docente, que lo asiste en muchos aspectos de su práctica:
- Adaptación a la educación digital, facilitando la creación, la planificación y los diseños de propuestas educativas
- Producción de recursos educativos
- Mejorar el uso del tiempo docente en la preparación de actividades y recursos didácticos
- Creación de propuestas didácticas con el uso de la IA para estudiantes, incluyendo propuestas de aprendizaje activo
- Diseño de evaluación en sus diversas modalidades incluidas rúbricas y otras alternativas de complejidad
- Transmisión de los valores y la ética de los estudiantes que se convertirá en profesional con el uso de la IA, con el cuidado de la propiedad intelectual y la investigación de calidad
- Facilitar el análisis de datos sobre el desempeño
APRENDIZAJE Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Los estudiantes manifiestan y/o evidencian estar ya familiarizados con alguna clase de uso de herramientas de inteligencia artificial generativa, muchas veces de un modo útil para los procesos de aprendizaje. El docente, ahora como parte de su responsabilidad, debe guiar que siempre la asistencia de las herramientas sea funcional a los procesos intencionados.
Es recomendación que el profesor prescriba, oriente y estimule el uso responsable de las herramientas de inteligencia artificial. En general, sabemos que lo hará, por lo que la guía sobre el uso adecuado es imperativa.
Podemos listar los usos básicos para el proceso de aprendizaje por parte del estudiantado:
- Creación de resúmenes “a medida” que se pueden ir “afinando” para la comprensión individual con sucesivas iteraciones del chat
- Asistencia para simulación de procesos específicos de cada materia de la Facultad, para aportar a la comprensión general
- Tutoría particular: respuesta instantánea a preguntas complejas
- Obtener referencias científicas, bibliográficas y antecedentes
- Procesar archivos de textos de gran volumen
- Mejorar /corregir / preparar la redacción para presentaciones e informes
- Recibir propuestas de modelos de integración específicos de la profesión (softwares de diseño molecular y farmacéutico)
- Traducción de textos originales
- Simulación de roles, dada la facilidad de la inteligencia artificial generativa en adoptar un punto de vista para “actuar como”.
LA PRÁCTICA PROFESIONAL Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
El reciente anuncio del Decano de la FFyB, doctor Pablo Evelson, referido a la apertura en nuestra Facultad del Laboratorio de Inteligencia Artificial aplicada al tratamiento de enfermedades complejas, fruto de la unión de la UBA con un laboratorio alemán, habla de la relevancia en el uso efectivo de las diversas inteligencias artificiales por parte del graduado de la Facultad, tanto en áreas de industria como de investigación básica. En el caso mencionado, la aplicación asistirá a profesionales para el análisis, la predicción y la simulación en diversos campos de la salud.
El listado de aplicaciones para la industria y la investigación no es menos interesante que los anteriores:
- Descubrimiento y asistencia al descubrimiento de fármacos, mediante el diseño y uso de modelos predictivos
- Optimización de procesos y del control de procesos de laboratorio mediante mejora de síntesis química y eficiencia de producción de compuestos
- Asistencia para el análisis de datos biomédicos y genómicos para identificación de patrones de enfermedades y propuestas de tratamientos personalizados
- Asistencia para la generación de informes y papers científicos para la síntesis de datos experimentales y redacción de alto nivel académico
- Análisis de datos en farmacovigilancia identificando tempranamente efectos adversos y aspectos de la seguridad en el uso de fármacos
- Análisis predictivo de tendencias de mercado para mejora en el uso de recursos privados o públicos
DESAFÍOS Y CONCLUSIÓN
El grado de desarrollo actual de las herramientas de inteligencia artificial generativa, genera algunas dudas, y también algunas certezas; tal vez la más importante es que es un avance relevante, un salto insoslayable dentro de la tecnología informática para ser utilizada en la educación superior. En nuestra Facultad, el Área Pedagógica organiza hace algunos años actividades al respecto, y asiste en forma sistemática al profesorado para su uso.
Para algunas herramientas, los resultados algo distantes de lo esperado no genera conflicto, como en el campo de reemplazo a las aplicaciones de presentaciones, pero en otros casos, donde el expertise hace la diferencia, aún el trato debe ser cuidadoso y humanamente controlado.
En algunos casos, las diferencias entre versiones pagas y gratuitas es enorme, y en otros no tanto, lo suficiente como para alentar el uso responsable de las mismas y quedarnos dentro de la comunidad científica informada.
Fernando Salvatierra es licenciado en Educación, Universidad de Buenos Aires (UBA), magíster en el área de Tecnología Educativa; profesor adjunto de Tecnología Educativa (Facultad de Farmacia y Bioquímica, UBA); coordinador de políticas digitales y educación del Instituto de Planeamiento de la Educación de la UNESCO.
Víctor Maesschalck es licenciado en Administración, Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad de Buenos Aires (UBA); forma parte del equipo de la Asesoría Pedagógica del Área de Formación Docente; es investigador independiente, especializado en temas de educación y tecnología, organización y comunicación organizacional.
Nota: los listados que aparecen en esta nota fueron procesados por los autores a partir de listados “crudos” obtenidos consultando a Copilot, la inteligencia artificial generativa incluida en el sistema operativo de la computadora, versión gratuita.
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