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Desde hace algunos años, la IA está revolucionando numerosos sectores, y la formación profesional y académica no es la excepción. Capaz de analizar datos masivos y adaptar contenidos según las necesidades individuales, la IA se convierte en una herramienta poderosa para acompañar a formadores y estudiantes: https://www.cegos.com/en/news-and-resources/blog-global-learning-and-development/transformation-of-the-ld-function/the-future-of-ai-training-is-here.

Mientras algunos temen una automatización excesiva, es esencial comprender que la IA no reemplaza al formador, sino que lo asiste. En un contexto donde la formación a distancia e híbrida gana terreno, ofrece soluciones valiosas para hacer la enseñanza más eficaz e interactiva.

Una personalización aumentada del aprendizaje

Una de las mayores aportaciones de la IA en la formación es su capacidad para adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes. En lugar de imponer un recorrido uniforme, analiza en tiempo real el rendimiento y las preferencias de cada estudiante para proponer ejercicios específicos y recursos adaptados.

Por ejemplo, plataformas de aprendizaje como Coursera y Duolingo ya integran algoritmos capaces de ajustar el nivel de dificultad de los ejercicios según los errores y aciertos de cada estudiante. Esto permite no solo una progresión más fluida sino también una mejor retención del conocimiento.

Automatización de tareas pedagógicas y administrativas

La IA también simplifica la gestión diaria de las formaciones haciéndose cargo de ciertas tareas repetitivas, dejando así a los formadores más tiempo para el acompañamiento humano y el diseño pedagógico.

• Corrección automatizada de evaluaciones: Soluciones como Gradescope analizan las respuestas de los estudiantes y asignan una calificación según criterios definidos, garantizando una evaluación más rápida y coherente.

• Creación de contenidos pedagógicos: Las herramientas de IA generativa pueden asistir a los formadores en la redacción de materiales de curso o el diseño de cuestionarios interactivos.

• Gestión y seguimiento de estudiantes: Analizando los resultados y el compromiso de los participantes, la IA puede detectar las dificultades encontradas y proponer estrategias para remediarlas.

Esta automatización mejora la eficacia global de las formaciones, garantizando al mismo tiempo un seguimiento más preciso y personalizado.

La IA y la interacción en tiempo real

La IA no se limita al análisis de datos, también interviene activamente en los intercambios entre formadores y estudiantes, reforzando así el compromiso y la motivación.

• Chatbots y asistentes virtuales: Soluciones como ChatGPT o IBM Watson Education responden a las preguntas de los estudiantes continuamente, ofreciéndoles asistencia inmediata fuera del horario de formación.

• Traducción y accesibilidad: Gracias a la IA, los cursos pueden ser automáticamente subtitulados y traducidos, haciendo los contenidos accesibles a estudiantes no hispanohablantes o personas con discapacidad.

Estas funcionalidades permiten a los estudiantes progresar a su ritmo mientras se benefician de un apoyo personalizado.

Los desafíos y límites de la IA en la formación

La adopción de la IA en la educación abre numerosas perspectivas, pero también plantea desafíos importantes que requieren una reflexión profunda.

• La adaptación de los formadores: La introducción de la IA implica una transformación de las prácticas pedagógicas. Los formadores deben aprender a utilizar estas herramientas y comprender sus mecanismos para integrarlas inteligentemente en sus cursos. Esta transición requiere tiempo y formación, lo que puede ser un obstáculo para algunos profesionales: https://www.cegos.com/en/news-and-resources/blog-global-learning-and-development/learning-trends/how-will-ai-change-the-trainers-job.

• Los sesgos algorítmicos: Los sistemas de IA funcionan sobre la base de datos existentes. Si estos datos están sesgados – por ejemplo, si favorecen cierto tipo de respuesta o reflejan desequilibrios sociales –, las recomendaciones y decisiones de la IA pueden ser injustas. Esto puede crear desigualdades en el aprendizaje, con algunos estudiantes recibiendo sugerencias menos relevantes según su perfil. Por lo tanto, es esencial desarrollar algoritmos más transparentes y diversificar las fuentes de aprendizaje de las IA para limitar estos efectos. Lectura complementaria: https://www.ibm.com/think/topics/algorithmic-bias.

• La protección de datos personales: La IA requiere la recopilación y análisis de numerosa información sobre los estudiantes. Esto plantea cuestiones cruciales sobre la confidencialidad y el uso de estos datos. ¿Quién tiene acceso? ¿Cómo se almacenan y explotan? La implementación de regulaciones estrictas y soluciones respetuosas con la privacidad, como el procesamiento local de datos en los dispositivos de los usuarios en lugar de en servidores remotos, podría limitar estos riesgos.

Por lo tanto, es fundamental enmarcar estas tecnologías con reglas claras para garantizar un uso ético y transparente: https://www.cnil.fr/en/ai-system-development-cnils-recommendations-comply-gdpr.

Conclusión

La inteligencia artificial no reemplaza al formador, lo acompaña y enriquece su papel. Al personalizar los recorridos, automatizar ciertas tareas y mejorar la interacción con los estudiantes, ofrece inmensas posibilidades para la educación. Sin embargo, su integración debe ser reflexionada y dominada para preservar los valores esenciales de la transmisión del conocimiento: el intercambio humano, la pedagogía y la creatividad.